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Article

1 - PROCESSEURS DANS LE TRAITEMENT NUMÉRIQUE

2 - ARCHITECTURE MÉMOIRE DES DSP

3 - ARITHMÉTIQUE

4 - UNITÉ DE CALCUL MAC ET FILTRAGE

5 - MODES D’ADRESSAGE

6 - JEU D’INSTRUCTIONS ET PARTICULARITÉS

  • 6.1 - Instructions particulières
  • 6.2 - Conversions flottant-entier
  • 6.3 - Tables de constantes
  • 6.4 - Communications

7 - CARACTÉRISTIQUES ARCHITECTURALES GÉNÉRALES

8 - OUTILS DE MISE AU POINT

9 - CIRCUITS SPÉCIALISÉS

| Réf : E3565 v1

Modes d’adressage
Processeurs de traitement numérique du signal (DSP)

Auteur(s) : Gérard BLANCHET, Patrick DEVRIENDT

Date de publication : 10 févr. 2000

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Auteur(s)

  • Gérard BLANCHET : Directeur d’études à l’École Nationale Supérieure des Télécommunications

  • Patrick DEVRIENDT : Responsable du département télécommunications de l’École spéciale de Mécanique et d’Électricité

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INTRODUCTION

L’utilisation de techniques numériques a nettement pris le pas sur les techniques analogiques dans de nombreux domaines, parmi lesquels on peut citer pêle-mêle :

  • le traitement du signal classique (filtrage, transformées rapides, génération de signaux...) ;

  • les télécommunications (codage-décodage, modulation-démodulation, égalisation adaptative, annulation d’écho, cryptage...) ;

  • le traitement de la parole (codage-compression, analyse, reconnaissance, synthèse...) et des images (codage-compression, reconnaissance de formes...) ;

  • le radar (poursuite multimode, traitement antiréverbération, identification de cibles...) ;

  • les applications médicales : traitement de signaux EEG, EMG, EOG... imagerie biomédicale dans les RMN...) ;

  • la commande (industrielle, avionique...), etc.

L’apparition des microprocesseurs standards, suivis des microcontrôleurs, puis des DSP (Digital Signal Processors), microprocesseurs dédiés au traitement du signal, a rapidement assuré l’avantage des solutions programmées sur les solutions câblées. Ces techniques présentent de nombreuses caractéristiques intéressantes parmi lesquelles :

  • une reproductibilité des traitements facilitant les tests ;

  • la réalisation de fonctions n’ayant pas, ou du moins très difficilement, d’équivalent analogique ;

  • une facilité de modification des algorithmes et/ou des paramètres que celui-ci nécessite ;

  • l’existence d’outils de simulation.

D’un point de vue économique, on peut être assuré d’une croissance importante du marché des DSP eu égard les équipements dans lesquels ils sont présents :

  • les téléphones mobiles sous forme de circuits spécialisés à cœur de DSP ;

  • les modems sous une forme similaire ;

  • les terminaux DSL (Digital Subscriber Line), HDSL, ADSL... dans lesquels ils assurent l’égalisation, le brouillage, l’annulation d’écho, la suppression de la télédiaphonie, etc.

  • la télévision haute définition (TVHD) (codage-décodage du son et de l’image) ;

  • la radiodiffusion numérique (DAB Direct Broadcast Audio) ;

  • les DVD (Digital Video Disks) pour le décodage son Dolby AC-3 et le décodage vidéo MPEG-2 ;

  • le contrôle des moteurs à courant alternatif ;

  • le contrôle des disques durs : utilisation de techniques à maximum de vraisemblance (PRML Partial Response, Maximum Likehood) pour augmenter la densité d’enregistrement, etc.

Nous parlerons de ce qui identifie réellement les processeurs de traitement du signal en vue des traitements qu’il y a lieu de réaliser. Nous nous intéresserons ensuite aux techniques reprises aux processeurs standard utilisés dans les microordinateurs et autres stations de travail. Ces techniques, structure Harvard, mémoire cache et pipeline, sont systématiquement utilisées dans les DSP. Les concepts présentés seront illustrés par des exemples pris sur les DSP des trois constructeurs AT&T, Motorola, et Texas Instruments. Les autres acteurs du marché des DSP, dont les noms apparaissent aussi dans ce qui suit, sont pêle-mêle : Cirrus Logic, Texas Instruments, SGS-Thomson, IBM, Lucent, Analog Devices, Motorola, Philips, Rockwell Int., Zoran, etc.

En retour, les DSP ont fait profiter les processeurs classiques de certaines de leurs caractéristiques. Les architectures MMX, puis Merced, d’Intel, ou autre Power3 d’IBM, en sont des exemples.

Les exemples donnés sont, pour la plupart, issus des guides utilisateur et autres notes d’applications de ces fabricants, tous documents que l’on trouve très facilement sur leurs sites Internet.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-e3565


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5. Modes d’adressage

L’utilisation de bancs mémoire parallèles peut, comme nous l’avons vu, accroître la bande passante mémoire. Toutefois, un problème lié à la taille de l’instruction subsiste. La solution passe par l’utilisation de modes d’adressage indirect par registre. Un jeu de « registres d’adresses » est fourni dans ce but. Ces registres sont chargés avec l’adresse d’un mot dans une structure de données (par exemple, le premier ou le dernier échantillon dans un tableau de données à filtrer). Les instructions accédant à la structure de données spécifient, ou utilisent implicitement, ce registre comme celui contenant l’adresse. La taille du banc de registres étant limitée, il suffira de quelques bits pour coder le numéro du registre en question. Comme la mise à jour des registres contenant des adresses mémoire est effectuée dans une unité indépendante de l’unité de calcul principale (ALU), cela minimise le nombre d’instructions de chargement de registres qui sont nécessaires.

Considérons à nouveau le cas du filtre RIF. Une implantation raisonnable commence par le chargement d’un registre d’adresse (pointeur) avec l’adresse de la fin du bloc de données et d’un autre registre d’adresse (pointeur) avec l’adresse du dernier coefficient du filtre. Alors une séquence d’instructions (une par cellule) réalisera :

  • la recherche des deux opérandes en utilisant les registres d’adresse ;

  • la multiplication-accumulation ;

  • la décrémentation du contenu des registres ;

  • le transfert de la donnée à l’emplacement suivant, ce qui correspond au décalage du bloc de données.

Dans les DSP32 et DSP32C, un filtre RIF d’ordre 5 peut être réalisé avec le code symbolique suivant :

Exemple

r1=adresse_du_dernier_mot_dans_le_tampon_de_données

r2=adresse_du_dernier_coefficient

r3=adresse_du_dernier_mot_dans_le_tampon_de_données

a1=nouvel_échantillon_(entrée)

a0=*r1– – * *r2– –

a0=a0 + (*r3– – = *r1– –) * *r2– –

a0=a0 + (*r3– – = *r1– –) * *r2– –

a0=a0 + (*r3– – = *r1– –) * *r2– –

a1=a0 + (*r3 = a1) * *r2– –;résultat...

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