Présentation
En anglaisAuteur(s)
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Gérard BLANCHET : Directeur d’études à l’École Nationale Supérieure des Télécommunications
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Patrick DEVRIENDT : Responsable du département télécommunications de l’École spéciale de Mécanique et d’Électricité
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Lire l’articleINTRODUCTION
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 :
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le traitement du signal classique (filtrage, transformées rapides, génération de signaux...) ;
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les télécommunications (codage-décodage, modulation-démodulation, égalisation adaptative, annulation d’écho, cryptage...) ;
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le traitement de la parole (codage-compression, analyse, reconnaissance, synthèse...) et des images (codage-compression, reconnaissance de formes...) ;
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le radar (poursuite multimode, traitement antiréverbération, identification de cibles...) ;
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les applications médicales : traitement de signaux EEG, EMG, EOG... imagerie biomédicale dans les RMN...) ;
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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 :
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une reproductibilité des traitements facilitant les tests ;
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la réalisation de fonctions n’ayant pas, ou du moins très difficilement, d’équivalent analogique ;
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une facilité de modification des algorithmes et/ou des paramètres que celui-ci nécessite ;
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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 :
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les téléphones mobiles sous forme de circuits spécialisés à cœur de DSP ;
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les modems sous une forme similaire ;
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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.
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la télévision haute définition (TVHD) (codage-décodage du son et de l’image) ;
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la radiodiffusion numérique (DAB Direct Broadcast Audio) ;
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les DVD (Digital Video Disks) pour le décodage son Dolby AC-3 et le décodage vidéo MPEG-2 ;
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le contrôle des moteurs à courant alternatif ;
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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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1. Processeurs dans le traitement numérique
D’une manière générale l’architecture d’un système de traitement numérique du signal peut être représentée de façon très schématique par la figure 1.
Dans tous les domaines précédemment cités en exemple, on trouve des traitements faisant appel à des fonctions :
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de filtrage (opérations de convolution) ;
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de calcul matriciel ;
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de transformations complexes (FFT, DCT...) ;
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de génération de signaux ;
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de calculs de caractéristiques statistiques telles que, moyennes, intercorrélations et autocorrélations, etc.
Selon les caractéristiques fréquentielles des phénomènes étudiés et la charge de calcul à mettre en œuvre, ces traitements pourront être réalisés à l’aide :
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d’une architecture spécialisée : circuits spécialisés de filtrage numérique, réseaux systoliques, etc ;
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d’un processeur classique ou d’un microcontrôleur : cette solution a l’avantage de profiter de solutions matérielles, et surtout logicielles, éprouvées ;
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d’un microprocesseur de traitement numérique de signal rattaché ou non à un processeur hôte, ce dernier devant, si nécessaire, charger le programme de traitement et les paramètres de ce traitement, et éventuellement faire les acquisitions et restitutions des données.
Les implantations de ces différentes solutions peuvent prendre de nombreuses formes : circuits intégrés dotés d’un cœur de DSP, cartes enfichables dans un ordinateur hôte ou connectées, à travers une liaison série ou parallèle, à un processeur, PC ou station de travail.
Comme nous le verrons par la suite, la durée d’une opération de multiplication-accumulation (MAC) est le temps de traitement « par cellule élémentaire » dans une opération de filtrage. Ce type d’instruction, très caractéristique du traitement numérique du signal TNS, reflète bien les performances des DSP chargés de les mettre en œuvre. Les tableaux 1 et 2 donnent la durée de l’opération MAC dans quelques DSP.
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