Procesadores digitales
de señal (PDS)
DSP: Digital Signal Processors
(procesadores)
DSP: Digital Signal Processing
(técnicas matemáticas)
Electrónica aplicada al
tratamiento de datos 2003-04
1
Bibliografía

DSP Processor Fundamentals. Architectures
and Features. P. Lapsley, J. Bier, A. Shoham, E.A. Lee.
IEEE Press, 1997 (http://www.BDTI.com)

A simple approach to Digital Signal
Processing. C. Marven, G. Ewers. Texas Instruments,
1994 (http://dspvillage.ti.com)

The Scientist and Engineer’s Guide to
Digital Signal Processing. S.W. Smith.California
Technical Publishing, 1997 (http://www.dspguide.com)

Introduction to DSP. Curso on-line.
http://www.bores.com/courses/intro/index.htm
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tratamiento de datos 2003-04
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Interés y actualidad del PDS


Vivimos en un mundo digital
Infinidad de aplicaciones del PDS:
•
•
•
•

multimedia: voz / sonido / imagen
robótica
medicina
y otras muchas más...........
Internet: google: búsqueda: DSP
• aprox. 2.020.000 entradas!
• sólo en castellano, aprox. 14.500
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Introducción (1)

DSP: Digital Signal Processing
Procesado digital de señales (PDS)


Señales: magnitudes físicas que contienen
información sobre un fenómeno natural
Señales más habituales en aplicaciones
informáticas:
•
•
•
•
•
temperatura
presión
desplazamiento
sonido / voz
imagen
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Introducción (2)

Procesado de las señales
• Captación, adquisición de la señal
• sensores, transductores
• Para extraer la información de la señal
• procesamiento de la señal
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Introducción (3)

Señales naturales: analógicas (continuas)
• Procesamiento analógico (amplificadores)
• Procesamiento digital
• muestrear la señal y digitalizarla (CAD)
• ¿microprocesador convencional?
• tratamiento digital pero no DSP
• DSP específicamente: tratamiento de la señal en el
dominio de la frecuencia
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Introducción (4)
Captación
(sensores, transductores)
Acondicionamiento
(amplificación, filtrado)
Muestreo
Conversión A/D
Procesamiento analógico
(amplificadores)
Procesamiento digital
Conversión D/A
Aplicación
(actuadores)
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Procesamiento analógico (1)

Características (desventajas)
Solución específica para cada aplicación
 Alta sensibilidad a los componentes

• Tolerancias de resistencias y condensadores
(falta de precisión)
• Diferencia de ganancia entre transistores
aparentemente iguales
• Derivas térmicas
• Envejecimiento
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Procesamiento analógico (2)

Alto grado de incertidumbre en el
comportamiento de cada circuito
concreto
• Necesidad de ajustes (desplazamiento
del cero u offset, de ganancia)
• Pérdida de tiempo caso por caso en
soluciones particulares

Coste añadido al diseño
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Inicios del PDS (1)

1950-1960: diseñadores de sistemas
de procesamiento analógico

necesidad de simularlos antes de
construir caros prototipos
• matemáticas / algoritmos

herramienta obvia para la simulación: el
ordenador digital
• arquitecturas más eficientes
• simulaciones más rápidas
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Inicios del PDS (2)

Salto obvio:
de la simulación al tratamiento digital de
la señal real
 cambio de objetivos:

• tratamiento en tiempo real
• desarrollo de mejores algoritmos
• desarrollo tecnológico de procesadores digitales
específicos
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Procesamiento digital (1)

Características (ventajas)



Programabilidad: procesador genérico / sólo el
algoritmo dependiente de la aplicación
Estabilidad (no le afectan ni la temperatura
ambiente ni el envejecimiento)
Repetibilidad (independiente de la tolerancia
de los componentes)
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Procesamiento digital (2)

Características (ventajas)





Consumo (más bajo, sobre todo en CMOS)
Coste (en muchas aplicaciones, más barato)
Calibración (ni ajustes ni mantenimiento
sistemático)
Número de chips (puede reducirse)
Algoritmos adaptativos (muy difíciles o
imposibles con tecnología analógica)
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Procesamiento digital (3)

Desventajas:

Señales reales: analógicas. Variable continua;
precisión infinita (rango y dominio: continuos).
Deben ser muestreadas y digitalizadas:
secuencia discreta de valores discretos
(rango y dominio: discretos)
Errores en el muestreo y en la digitalización
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Tipos de señales

4 tipos básicos en PDS:




Analógicas, x(t): amplitud y tiempo continuos
Muestreadas, xS[n]: tiempo discreto, amplitud continua
Cuantizadas, xQ(t): tiempo continuo, amplitud discreta
Digitales, xQ[n]: tiempo y amplitud discretos
XS[n]
X(t)
t
....
.
..
.
. ...
....
XQ[n]
XQ(t)
n
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t
...
..
.
..
..
. ...
..
n
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Muestreo (1)

Toma de valores de la señal en instantes de
tiempo prefijados:
• frecuencia de muestreo, fs (periodo de muestreo)
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Muestreo (2)
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17
Muestreo (3)
Problema: reconstrucción de la señal
original
 Pérdida de información en el muestreo,
dependiendo de la frecuencia de
muestreo en relación a la frecuencia de
la señal concreta a muestrear

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Muestreo (4)
Ejemplo 1:
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Muestreo (5)
Ejemplo 2:
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Muestreo (6)

Pérdida de información en el muestreo.
Errores de “aliasing” (enmascaramiento de la
señal):
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21
Muestreo (7)

¿Cómo determinar la frecuencia de
muestreo para evitar el “aliasing”?
• Señal analógica variable. Análisis de Fourier:
cualquier señal está compuesta por señales
sinusoidales de diferentes frecuencias.
• Teorema de Shannon del muestreo.
Frecuencia de Nyquist de muestreo: doble de
la máxima frecuencia presente en la señal a
muestrear
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Análisis de Fourier
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Espectro frecuencial (1)


Conjunto de frecuencias que componen
una señal determinada
Ejemplos:

de una sinusoidal pura: espectro discreto
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Espectro frecuencial (2)

de una señal cualquiera: espectro continuo
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Muestreo y espectro frecuencial (1)

Espectro frecuencial de la señal muestreada:
se repite cada fs
• fs > 2fm
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Muestreo y espectro frecuencial (2)
• fs < 2fm: solapamiento espectral = aliasing
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Muestreo y espectro frecuencial (3)
• Si la señal original tiene un espectro muy ancho:
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Muestreo y espectro frecuencial (4)
• solapamiento seguro: ¿aliasing inevitable?
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Filtro anti-aliasing (1)

Para evitar el aliasing:

filtro pasa-baja previo al muestreo
• elimina las frecuencias más altas de la señal
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Filtro anti-aliasing (2)
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Eliminación de glitches (1)

consecuencia directa del muestreo:
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Eliminación de glitches (2)

consecuencia del filtro pasa-baja:
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Digitalización. CAD (1)

En la conversión analógico-digital
se pierde información debido a:
• Imprecisiones en la medida
• Incertidumbre en la temporización
• Limitaciones en la duración de la medida
Errores de cuantificación
no-lineales, dependientes de la señal
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Digitalización. CAD (2)

precisión limitada:
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Digitalización. CAD (3)

Incertidumbre en el reloj:
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Digitalización. CAD (4)

ruido de cuantificación:
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Digitalización. CAD (5)

ruido de cuantificación:
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Reconstrucción de la señal

Filtro en la salida:
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Sistema PDS completo
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Aplicaciones del PDS (1)
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Aplicaciones del PDS (2)
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