Master Physique et Physique et EEA Electronique Signaux et Systèmes

Hadrien

Description

Niveau: Supérieur, Master, Bac+4

• mémoire

1 Master 1 « Physique » et « Physique et EEA » Electronique, Signaux et Systèmes Travaux Pratiques DSP Objectifs ? Découvrir en pratique l'architecture des processeurs de signaux (DSP) et les problèmes liés à leur programmation en implantant des algorithmes de traitement du signal sur un processeur. ? Compléter les connaissances en traitement du signal par l'analyse de phénomènes liés au traitement numérique des signaux. Hadrien Mayaffre, Erik Kerstel

• dsp


• architecture generale du starter kit


• processeur


• algorithmes du traitement du signal


• logiciel de développement


• analyse fonctionnelle


• filtre numérique

Sujets

• Mémoire
• Motorola
• Analog Devices
• Texas Instruments
• Processeur
• Analyse fonctionnelle
• Filtre numérique

Informations

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• Langue: Français

Extrait

1

Master 1 « Physique » et « Physique et EEA »

Electronique, Signaux et Systèmes

Travaux Pratiques

DSP

Objectifs

-

Découvrir en pratique l'architecture des processeurs de signaux

(DSP) et les problèmes liés à leur programmation en implantant

des algorithmes de traitement du signal sur un processeur.

-

Compléter les connaissances en traitement du signal par

l'analyse de phénomènes liés au traitement numérique des

signaux

.

Hadrien Mayaffre, Erik Kerstel

2

PLAN DU DOCUMENT

1

TRAVAIL DEMANDE

2

2

INTRODUCTION

3

3

ARCHITECTURE GENERALE DU STARTER KIT TMS320C6416

4

3.1

Le processeur

4

3.2

La carte starter kit

4

3.3

Le codec aic23

5

4

CONCEPTION ET IMPLEMENTATION DE FILTRES RII ET RIF

6

4.1

Les buts

6

4.2

L’environnement de travail

6

4.3

Types des variables

6

4.4

connecter le kit et l’utiliser

7

4.5

l’utilisation du générateur et de l’oscilloscope

7

4.6

filtre RII « passe-bande »

7

4.6.1

Etude théorique

7

4.6.2

Réalisation du filtre.

8

4.7

filtre « à fenetre » RIF.

8

1 TRAVAIL DEMANDE

Ces deux séances de TP consacrées aux DSP ne seront pas de trop pour que vous puissiez

vous familiariser avec le logiciel et le matériel. Le matériel sera pour nous la carte KIT

TMS320C6416T que nous décrivons brièvement plus loin. Le logiciel de développement

« Code Composer Studio » que nous allons utiliser permet la programmation en langage de

haut niveau (en « C ») ou en assembleur, la compilation et le chargement du programme sur le

processeur cible, sont exécution/émulation et le debugging. De plus, une large gamme

d’utilitaires et de bibliothèques sont disponibles et faciliteront considérablement notre tâche.

En effet, il vous suffira de suivre les exemples mis a votre disposition et d’insérer votre

élément de code dans un programme déjà existant, sans avoir a vous soucier de notions telles

que le mapping de la mémoire, l’initialisation des registres du convertisseur, ni, sauf imprévu,

à vous plonger dans l’assembleur ou le debugger.

Vous aurez tout au plus à faire appel à des

fonctions en bibliothèques et des fichiers de configuration déjà existants.

L’objectif est d’arriver avant la fin de la 2

ème

séance à faire fonctionner au moins un filtre de

type RII et un de type RIF répondants au cahier des charges fourni plus loin et de les

caractériser. Il vous sera demandé un compte rendu comprenant :

-

L’objet du programme.

-

Une analyse fonctionnelle de ce programme.

-

Le listing de la procédure « C »

réalisant le filtre.

-

Les valeurs des coefficients utilisés et la méthode pour les obtenir.

-

Les résultats de vos mesures : Une caractérisation fréquentielle (diagramme de

Bode) de la fonction de transfert, en utilisant un générateur de fonction et un

oscilloscope. La fonction de transfert en absence de filtrage (entrée sur sortie)

est également demandée. Faites vérifier vos résultats lors de la séance.

3

-

Commentaires

sur

vos

difficultés,

les

problèmes

de

précision/saturation/virgule fixe etc…

2 INTRODUCTION

Parmi la famille des processeurs spécialisés une nouvelle branche est apparue vers 1982 avec

pour principale fonction de traiter numériquement et rapidement les signaux issus de la

parole. Le premier processeur ou calculateur spécialisé en traitement du signal (TS ou SP pour

Signal Processing), le "

DSP

" (Digital Signal Processor), était né et depuis, cette famille n'a

cessé de s'agrandir. Les processeurs DSP diffèrent des microprocesseurs ordinaires par le fait

qu'ils ont été conçus spécialement pour effectuer de manière très rapide, car câblés, les

opérations de somme et de produit qui sont présentes dans tout algorithme de traitement du

signal. Sur un DSP on peut en un cycle effectuer une multiplication et une accumulation. Si

au début ils effectuaient 5 millions d'instructions par seconde (MIPS) sur des entiers de 16

bits pour un prix de 600$, ils peuvent aujourd'hui, en version standard, effectuer plusieurs

GFLOPS sur des entiers ou des flottants (GFLOP: Giga Floating Operation per Second) pour

un prix inférieur à 40$. Le DSP que nous allons utiliser est cadencé à 1 GHz, est évalué à

8000 MIPS, peut effectuer jusqu’à 8 instructions 32 bits par cycle d’horloge grâce entre autre

à 8 « ALU » indépendantes.

La famille de processeurs la plus répandue actuellement est sans conteste celle des

DSP de Texas Instruments qui détient environ 70 % du marché, les 30 % restant étant

partagés entre Motorola, Analog Devices, Lucent Technologies, Nec et Oki.

L'avantage des DSP tient :

•

à leur faible prix par rapport aux circuits analogiques réalisant la même fonction.

•

leur facilité d'intégration sur des cartes numériques

•

leur possibilité de résoudre par la programmation, dont la complexité n'est pas limitée,

toutes sortes de problèmes linéaires ou non linéaires

•

leur robustesse car ils sont insensibles aux variations de température, aux dérives et au

vieillissement

•

leur flexibilité et leur souplesse de modification, car il suffit de changer le programme

sans modifications matérielles.

Les principales applications se trouvent dans :

•

les télécommunications : téléphone filaire et cellulaire, modem, fax, transcodeurs,

interpolateurs, répondeurs, routeurs, codec …

•

le traitement de la parole: reconnaissance, compression, synthèse.

•

la commande de procédés : asservissement, contrôle flou, diagnostique automatique,

automobile (ABS) …

•

l' instrumentation : analyse spectrale, oscilloscope, générateur de signaux, …

•

le traitement d'image : Image par Résonance Magnétique, image ultrasonore,

reconnaissance, compression, transmission, animation ...

Les difficultés qui attendent les utilisateurs de ces processeurs sont au nombre de trois :

•

la première est liée à l'architecture du DSP, qui tout en étant proche de celle du

microprocesseur, est fortement spécialisée pour les algorithmes du traitement du

signal,

•

la deuxième difficulté, et ce n'est pas la moindre, concerne la technique du traitement

numérique du signal laquelle nécessite la maîtrise d'outils mathématiques adaptés,

•

enfin, la dernière difficulté se rapporte à l'implantation de l'algorithme ou la manière

de programmer le DSP de façon à utiliser au mieux les ressources de son architecture.

On parle d'ailleurs de plus en plus souvent d'adéquation algorithme-architecture qui

suppose une relation très étroite dans le développement du logiciel et du matériel.

Ces processeurs sont programmés principalement en langage C (via un compilateur croisé)

avec une phase d'optimisation si nécessaire en assembleur.

4

Parallèlement aux DSP à usage général ou à spectre large, les constructeurs

commercialisent aussi des DSP réservés à des secteurs d'activités ciblés. Ainsi, ces DSP sont

optimisés pour un type d'application de par leur parfaite adéquation entre leur architecture et

l'algorithme utilisé. Par exemple, les séries DSP568xxx de Motorola et TMS320C54x de

Texas Instruments ont été développées spécialement pour l'exécution rapide des algorithmes

exploités dans les téléphones sans fil. C'est le cas également pour la famille de processeur

TMS320F/C240 de Texas Instruments qui est spécialisée dans le domaine de la commande

industrielle, en particulier pour le contrôle de la conversion d'énergie et la commande de

moteur électrique (commande vectorielle).

3 ARCHITECTURE GENERALE DU STARTER KIT TMS320C6416

3.1

LE PROCESSEUR

Le processeur que nous allons utiliser est le TMS320C6416-1000 qui est un DSP 16 bits à

virgule fixe principalement dédié au traitement audio et vidéo. Il a un temps de cycle de 1 ns

(1 GHz). A titre d'exemple on donne la cadence maximale pour quelques applications

classiques :

- filtre numérique FIR sur 32 coefficients (~ 30 ns /ech)

- filtre numérique IIR ordre 4 (~ 4 ns/ech)

- FFT mémoire à mémoire sur 1024 points (~ 6 μ s).

3.2

LA CARTE STARTER KIT

Ici, le DSP est monté sur une carte Starter Kit de Texas Instrument munis des éléments

suivants :

-

Le processeur DSP 1 GHz VC6416,

-

Un convertisseur audio bidirectionnel : « CODEC »

-

16 Mbytes de mémoire DRAM synchrone,

-

512K de mémoire FLASH,

-

un contrôleur de bus JTAG pour l’émulation et une interface port parallèle

pour PC,

-

une interface USB

-

alimentation externe 5V

5

3.3

LE CODEC AIC23

Les entrées (ligne ou micro) et sorties (ligne ou haut-parleurs) audio sont traitées par un

circuit CODEC (AIC23). Les entrées audio sont découplées par une impédance capacitive

(couplage AC). L’entrée audio consiste en un ampli-op de gain fixe (+10dB) et d’un de gain

ajustable (0, +6, +12dB), d’un filtre anti-repliement analogique, d’un échantillonneur-

bloqueur suivit d’un convertisseur sigma-delta multicadence avec converstion sur 15 ou 16

bits.

Le codec est cadencé à 12 MHz mais on peut ajuster la fréquence d’échantillonnage à

différentes valeurs comme 48 kHz (max), 44.1 kHz (norme audionumérique) 8 kHz

(téléphonie). Les sorties audio consiste également en un convertisseur multicadence sigma-

delta. La sortie peut être atténuée de 0, –6 ou –12dB. Elle peut se faire au travers d’un circuit

amplificateur à faible impédance de sortie (8 Ohm) (haut-parleurs) ou directement du circuit

(600 Ohm) (ligne).

6

4 CONCEPTION ET IMPLEMENTATION DE FILTRES RII ET RIF

4.1

LES BUTS

Le but est de réaliser un filtre de l’entrée audio (entrée ligne) et de reproduire le signal filtré

en sortie (sortie ligne). Nous allons pour cela utiliser le programme « dsk-app » comme base

de départ. Ce programme assure en effet l’essentiel des fonctions dont nous avons besoin pour

réaliser notre filtre : il initialise la carte, le convertisseur AD50 (mode de conversion,

fréquence de conversion, amplification d’entrée et atténuation de sortie). Il lit les échantillons

issus de la numérisation et les copies vers la sortie. Il va donc vous falloir réaliser une

procédure en « C » qui accomplisse le filtrage.

4.2

L’ENVIRONNEMENT DE TRAVAIL

Vous trouverez un dossier M1_DSP sur le disque C : de l’ordianteur.

La première chose à

faire sera de copier ce dossier sur votre espace personnel (Z : sarado …). Vous

travaillerez ensuite exclusivement « chez vous ».

Le projet dsk-app.pjt sera votre outil de départ. Il contient l’essentiel des initialisations et

configurations nécessaire à faire fonctionner le KIT.

Le programme source dsk-app (écrit en C) est constitué d’un préambule visant à faire toutes

les configurations et initialisations. La partie sensible du programme qui nous concerne est la

fonction «copyData ».

void copyData(Int16 *inbuf, Int16 *outbuf, Int16 length)

{

Int16 i = 0;

for (i = 0; i < length; i++) {

if ((i%2)==0) outbuf[i]

= riiblanc(inbuf[i]);

else outbuf[i]

= riirouge(inbuf[i]);

/* gestion de la stéréo sur la parité de i : buffer entrelacé)*/

}

}

Les données (inbuf) sont envoyées en sortie (outbuf) à travers les fonctions « riiblanc » et

« riirouge » qui sont implémentées plus bas. La stéréo est gérée par entrelacs des données, ce

qui explique la séparation des éléments pairs (input blanc) et impairs (input rouge).

Les fonctions « riiblanc » et « riirouge » sont fournies dans un état ou elles sont transparentes

(riiblanc(A)=A ) :

Int16 riiblanc(Int16 datain)

{

static float x[3] ={0};

static float y[3] ={0};

float input;

input =

(float) datain;

x[0] = input;

/* programmez votre filtre ici*/

y[0]=x[0];

return (Int16) y[0];

}

4.3

TYPES DES VARIABLES

Le programme fourni propose de travailler sur des réels (float) avant de revenir sur un entier

16 bits qui est le format de sortie du DSP.

Ceci implique de faire attention aux effets de troncature (arrondi à zéro, complément à 2

16

)

7

4.4

CONNECTER LE KIT ET L’UTILISER

Le kit se raccorde au PC par l’intermédiaire d’un câble USB. Nous essayerons dans la mesure

du possible d’éviter de brancher et débrancher inutilement ce câble. Le kit est alimenté par un

transformateur extérieur. Pour caractériser le filtre, nous injecterons un signal sinusoïdal issu

d’un générateur de fonction dans l’entrée audio à l’aide d’une connectique BNC/RCA/jack

qui vous sera fournie. L’entrée audio admet un signal de

500 mV d’amplitude maximum

.

Testez avec l’oscilloscope d’abord et faites vérifier la configuration de votre générateur avant

de le brancher au kit.

La procédure pour mettre le kit en ordre de marche est la suivante

•

Lancer le logiciel Code composer Studio

•

Si nécessaire connectez le Kit (>debug >connect)

•

Ouvrir le projet dsk-app.pjt

•

Dans le navigateur de projet, rechercher le fichier source (en C) dsk-app.

•

Compilez ce programme (>rebuild all)

•

Charger le programme sur le processeur (DSP) (>load program>rii.out)

•

Executer (>run)

4.5

L’UTILISATION DU GENERATEUR ET DE L’OSCILLOSCOPE

En comparant l’amplitude du signal en entrée et en sortie du filtre à l’aide de l’oscilloscope,

vous déterminez le module de la fonction de transfert du filtre, en fonction de la fréquence

que vous ferez varier.

Il sera important de commencer par vérifier la fonction de transfert du système en absence de

filtrage numérique. On utilisera le programme fourni au départ (sans filtrage) et le fichier de

données fourni « DSP.dat » à télécharger sur le site Web du BVRA (

http://physique-eea.ujf-

grenoble.fr/intra/Formations/M1/Physique/UEs/1-S1/PPHY411A/Travauxpratiques/

)

4.6

FILTRE RII « PASSE-BANDE »

4.6.1

Etude théorique

On cherche à programmer un filtre répondant à la fonction de transfert donnée par la transformée en z :

2

2

2

1

)

(

)

(

)

(

a

z

z

B

z

X

z

Y

z

H

+

-

=

=

avec

1

<

a

et

)

1

(

2

2

a

B

-

=

8

•

Déterminez les zéros et les pôles du système et placez les dans le plan z.

•

Dans quel cas le système est t’il stable ?

•

A partir de la position des pôles et des zéros pouvez-vous dire qualitativement

comment se comporte le filtre ?

•

Pour quelle fréquence le gain sera 1 quelle que soit la valeur de

a

?

•

Exprimer la forme récurrente permettant de calculer l’échantillon y[n] connaissant les

valeurs précédentes.

4.6.2

Réalisation du filtre.

Le but est d’implémenter cette forme récurrente. On essaiera de programmer le filtre pour

a=0.5, a=0.9 et a=0.99. Pour cela il sera nécessaire de prévoir une partie concernant le calcul

proprement dit (équation récurrente) et une partie concernant la gestion des retards sur les

variables.

Une fois le filtre implémenté faites le fonctionner et mesurez le gain du système en fonction

de la fréquence.

Comparez les trois filtres sur un même graphe (on pourra tout représenter en échelle linéaire

et/ou en Bode).

4.7

FILTRE « A FENETRE » RIF.

Un filtre RIF est donné par son noyau h[i] (réponse impulsionnelle finie) et est implémenté en

calculant le produit de convolution numérique

∑

-

=

i

i

n

x

i

h

n

y

]

[

]

[

]

[

Un filtre passe-bas à fenêtre idéal a un gain en

fréquence

rectangulaire (1 avant f

c

et 0 après).

Ceci correspond à une réponse impulsionnelle irréalisable car non seulement infinie mais

commençant pour des temps négatifs (système non causal). Une approximation consiste donc

à tronquer cette réponse et à la décaler pour la symétriser.

On prendra par exemple pour nos essais un noyau h[i] de 49 valeurs centré sur l’indice 24 et

symétrique (h[0]=h[48], h[1]=h[47] …h[23]=h[25]).

On cherche à faire un filtre passe bas coupant à 4 kHz. Déterminez le noyau complet en

utilisant un coefficient de normalisation pour avoir un gain de 1 dans la bande passante (pour

un filtre passe bas le gain peut être donné par la limite de la réponse indicielle).

Implémenter le filtre avec le noyau complet et mesurez sa réponse fréquentielle.

Reprendre la même chose en mettant à zéro les deux premiers et derniers lobes de la réponse

impulsionnelle (équivalent à un noyau de 25 valeurs) et comparez au cas précédent la réponse

fréquentielle.

Que faire de très simple pour transformer le filtre en un passe haut de coupure 20 kHz ou un

passe bande 8-16 kHz ? Attention à la normalisation. Essayez et testez le rapidement

(qualitativement).