Гумеров Р.И. Цифровые сигнальные процессоры: сигналы, архитектура, основные элементы

Подождите немного. Документ загружается.

.MODULE/ROM fir-subroutine

.INCLUDE <const.h> {файл 16-ричных констатнт}

.PORT ad_input

.PORT da_output

.ENTRY start_fir

.EXTERNAL data, coefficients

STARTFILTER: {тело подпрограммы}

IO=^data; {указывает на начальный адрес буфера данных}

I4=^coefficients; {указывает на начальный адрес массива

коэффициентов}

CNTR=NTAPS;

SI=DM(ad_input); {входная выборка в регистр сдвигателя}

DM(I0,M0)=SI; {копирование выборки в линию задержки}

MR=0, MX0=DM(I0,M0),MY0=PM(I4,M4); {данные в MX и

коэффициенты в MY}

DO taploop UNTIL CE;

taploop: MR=MR+MX0*MY0,MX0=DM(I0,M)),MY0=PM(I4,M4);

MR=MR+MX0*MY0(RND); {последний элемент свертки и

округление}

DM(DA_output)=MR1; {вывод выходного сигнала на ЦАП }

RTS; {возврат из подпрограммы}

Данная подпрограмма вызывается из основной программы, которая в свою

очередь может вызывать другие модули ввода вывода и обработки данных:

. MODULE/ROM/ABS=0 main program;

.INCLUDE <const.h> {include constants}

.VAR/DM/RAM/CIRC data[ntaps];

.VAR/PM/ROM/CIRC coefficients[ntaps];

.GLOBAL data, coefficients;

.EXTERNAL fir_subroutine, other_stuff;

{initialization}

L0=^data; {buffers}

L4=^coefficients;

M0=1;

M4=1;

I0=^data; {data pointer}

CNTR=^data; {data buffer length}

DO zero UNTIL CE; {clear data buffer}

zero: DM(I0,M0)=0;

mainloop: CALL fir_subroutine; {data grab, filter, output}

CALL other_stuff; {other processing}

JUMP mainloop;

Кольцевой буфер data декларированный в RAM предназначен для хранения

сумм свертки, а другой массив coefficients объявлен в ROM и хранит

коэффициенты фильтра. Оба массива объявлены глобальными, так что к ним

может обращаться подпрограмма fir_subroutine и другие модули.

Подпрограммы fir_subroutine и other_stuff объявлены как внешние.

Литература

1. Ярославский Л.П. Цифровая обработка сигналов в оптике и голографии,

Радио и связь, 1987, 296 с.

2. Л.М. Гольденберг и др. Цифроваяобработка сигналов: Учеб. пособие для

вузов/ - М.: Радио и связь, 1990.-256 с.

3. 3. Jae S. Lim. Two Dimentional Signal and Image Processing. Prentice Hall,

Inc., 1990, 694.

4. S. G. Mallat. A theory for multiresolution signal decomposition: the wavelet

representation. //

IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine

Intelligence

, 11(7):674-693, 1989.

5. J.L. Starck and F. Murtagh. Image restoration with noise suppression using the

wavelet transform.//

Astronomy and Astrophysics, 288:343-348, 1994.

6. J.L. Starck and F. Murtagh. Automatic noise estimation from the

multiresolution support. //

Publications of the Astronomical Society of the

Pacific

, 110(744):193-199, 1998.

7. G. Strang and T. Nguyen. Wavelets and Filter Banks. Wellesley, MA:

Wellesley-Cambridge Press, 1998

8. Richard J. Higgins. Digital Signal Processing in VLSI, Prentice Hall,

Englewood Cliffs, NJ 07632, 1990, 591