DSP算法在FPGA实现中的特性、表示与优化
1. DSP算法特性
DSP算法常用于需要处理大量信息的应用场景，其采样率范围广泛，从语音环境中的千赫兹到图像处理应用中的兆赫兹。在系统实现DSP系统时，需要明确以下几个关键参数：
-采样率：指处理DSP信号样本的速率。例如，语音应用中语音的最大带宽通常为4kHz，根据奈奎斯特速率，采样率应为8kHz。
-吞吐量率（TR）：定义了数据样本的处理速率。在某些情况下，DSP系统实现的目标是使吞吐量和采样率匹配，但在采样率较低的系统（如语音和音频）中，这会导致处理硬件利用率不足。例如，语音采样率为8kHz，而许多DSP处理器的速度可达数百兆赫兹。在这种情况下，每秒通常需要进行大量计算，这意味着吞吐量率可能是采样率的几倍（例如p倍）。当吞吐量高且计算需求适中时，硬件可以被复用p次，这在FPGA实现中是需要应用的映射方式。
-时钟速率：定义了系统实现的运行速度。过去，它是计算公司引用的性能指标，但现在人们认识到，内存大小、组织和使用在确定性能方面可能更为关键。在DSP系统中，查看DSP和FPGA的数据手册可知，FPGA系列的时钟速率为550 - 600MHz，而TI的TMS320C6678 DSP系列可以运行到1.25GHz。虽然看起来DSP处理器比FPGA快，但重要的是在单个周期内可以执行的计算量，这是确定吞吐量率的主要因素，而吞吐量率是对性能更准确的估计，当然这也取决于具体应用。
| 参数 | 定义 | 示例 |
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