1. 2ème année Génie Des Systèmes De Télécommunications et Réseaux
Etude des antennes
Réalisé par: Encadré par:
Assia MOUNIR
Mr. TALI
Khadija BELMOUDDEN
Imane BOULLAILI
Année Universitaire Traitement de la parole
2008-2009
2. PLAN
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I- Introduction
II- Les DSP
1- Définitions
2- Architecture
3- Particularités des DSP
4- Types de DSP
III- DSP en pratique
1- Fabricants
2- Applications
IV- Simulation
V- Conclusion
Digital Signal Processing
3. Introduction
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C’est quoi DSP?
Digital Signal Processor :
processeur de signal numérique, est un micro-processeur
optimisé pour les calculs
Application principale = traitement numérique du signal
Filtrage, extraction de signaux, reconnaissance de la
parole, etc…
Digital Signal Processing
4. Introduction
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Pourquoi le traitement numérique du signal ?
Grande résistance aux bruits
Indépendance par rapport aux tolérances de
fabrication
Précision arbitraire
Stabilité dans le temps
Stockage des données sans dégradation
Duplication des valeurs sans altération
Programmation flexible
Développement rapide
Digital Signal Processing
5. Introduction
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Structure générale des applications de TNS :
ADC = Analog to Digital Converter
DAC = Digital to Analog Converter
Digital Signal Processing
6. Introduction
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Besoins en TNS :
Calculs rapides
Contraintes temps réel
Contraintes des systèmes embarqués
Production de masse
Digital Signal Processing
7. Introduction
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Quel processeur utiliser pour le TNS ?
•ASIP = Application Specific Instruction set Processor
•ASIC = Application Specific Integrated Circuit
microcontrôleurs : pas assez performants
ASIC : beaucoup trop coûteux, mise en oeuvre complexe et longue
ASIP : beaucoup trop coûteux, définition complexe
processeurs généralistes : pas temps réel, trop coûteux, consomment trop
d’énergie, difficilement embarquables
Solution : Faire des processeurs spécifiques pour le traitement numérique du signal
DSP
Digital Signal Processing
8. Définition
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La mise en œuvre d’un DSP se fait en lui associant
la mémoire (RAM,ROM) et les périphériques.
Un DSP est le cœur d’un système de traitement
numérique audio
Digital Signal Processing
9. Architecture DSP
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Architecture interne
La façon dont les éléments d'un système à microprocesseur sont
interconnectés et échangent leur information
Architecture de Von Neumann
Architecture de Harvard
Digital Signal Processing
10. Architecture de Von Neumann
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Mémoire globale
La caractéristique de cette architecture est qu'elle ne possède qu'un
système de bus.
Un microprocesseur basé sur une structure Von Neumann stocke les
programmes et les données dans la même zone mémoire.
Digital Signal Processing
11. Architecture de Harvard
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mémoire séparé
•permet une exécution plus rapide des instructions.
•Il n'y a aucun risque que le processeur écrire des données dans la mémoire
programme et corrompe le programme.
Digital Signal Processing
12. Utilisation de ces structures dans
les DSP
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L’architecture généralement utilisée par les microprocesseurs classiques est
la structure Von Neumann. L’architecture Harvard est plutôt utilisée dans
des microprocesseurs spécialisés pour des applications temps réels, comme
les DSP.
coût supérieur de la structure de type Harvard
Structure de Harvard modifiée
Digital Signal Processing
14. Particularités DSP
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L’opération MAC
le traitement numérique du signal revient à effectuer essentiellement des
opérations arithmétiques de base du type A = (B x C) + D.
Un microprocesseur classique nécessite plusieurs cycles d’horloge
Les DSP disposent de fonctions optimisées permettant de calculer A
beaucoup plus rapidement.
Les DSP ont un jeu d’instructions spécialisé permettant de lire en mémoire
une donnée, d’effectuer une multiplication puis une addition, et enfin d’écrire
en mémoire le résultat, le tout en un seul cycle d’horloge
Digital Signal Processing
15. L’opération MAC
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Actuellement, un DSP de gamme moyenne effectue une opération MAC
sur des données de 16 bits en moins de 25 nS, soit 40 000 000 opérations
par seconde.
Digital Signal Processing
17. L’accès à la mémoire
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Les DSP sont capable de réaliser plusieurs accès mémoire en un seul cycle.
gain du temps
Les modes d’adressages des données sont un point particulier des DSP
Un DSP peut posséder plusieurs unités logiques de génération
d’adresse, travaillant en parallèle avec la logique du cœur du DSP.
Il existe plusieurs modes d’adressages pour les DSP.
Digital Signal Processing
18. Types de DSP :
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DSP à virgule fixe:
Les données sont représentées comme étant des nombres
fractionnaires à virgule fixe (exemple -1.0 à 1.0), ou comme
des entiers classiques.
DSP à virgule flottante:
Les données sont représentées en utilisant une mantisse et un
exposant:
n=mantisse*2exposant
Digital Signal Processing
19. Types de DSP :
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Sur les DSP à virgule fixe, le programmeur doit rester vigilant
à chaque étape d’un calcul. Ces DSP sont plus difficiles à
programmer.
Les DSP à virgule flottante fournissent une très grande
dynamique. Les DSP à virgule flottante sont plus chers et
consomment plus d’énergie.
En termes de rapidité, les DSP à virgule fixe se placent
d'ordinaire devant leurs homologues à virgule flottante, ce qui
constitue un critère de choix important.
Digital Signal Processing
20. DSP en pratique
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Etude de marché
Domaines d’applications
DSP et traitement de la parole
Digital Signal Processing
21. Etude de marché
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Fabricants:
Il existe différents fabricants de DSP sur le marché.
Analog Devices propose entre autre des DSP incorporant
comme périphériques des ADC et des DAC.
Freescale.
Lucent.
Microchip propose deux familles dénommées Digital
Signal Contrôler (dsPIC30F et dsPIC33F), qui sont des
microcontrôleurs avec des capacités de calcul renforcées et
des périphériques de conversion analogique-numérique.
Texas Instruments a une gamme étendue, comportant en
particulier les familles C6000, C5000 et C2000.
Digital Signal Processing
22. Comparaison des DSP fabriqués par Texas Instrument et Analog Devices
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Le classement du tableau est effectué selon le nombre de
bits du bus de données et le temps d’exécution d’un cycle, puis d’une
opération complexe, comme la transformée de Fourier rapide à 1024 points
de calcul.
Digital Signal Processing
23. Les prix
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Les microprocesseurs sont en perpétuelle évolution, chaque nouvelle
génération est plus performante que l’ancienne, pour un coût moindre.
Processeur de signal numérique [DSP] Pioneer DEQ-P800
Prix: $59.99
Carte DSP 8 canaux
PRIX : 1 075$
Digital Signal Processing
24. Domaines d’applications
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TELECOMMUNICATIONS
Fonctions dsp :
Modulation and Transmission, Démodulation and
Réception, Compression, commutation, routage, DTMF, Encryptage, amélioration
des signaux, annulation d'écho, multiplexage
Applications :
Modems, Fax, autocommutateurs publics et privés, accueils automatiques, radio-
téléphones, Pagers, Systèmes GPS, Vidéo Téléphones, systèmes Satellite, boucle
locale radio, faisceaux hertziens Digital Signal Processing
25. Domaines d’applications
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INSTRUMENTATION ET MESURE
Fonctions dsp :
Transformée de Fourier rapide (FFT), Filtrage, synthèse de forme d'onde, filtrage
adaptatif, calculs rapides
Applications :
Equipements de tests et mesures, analyse de vibration, Cartes d'entrées-sorties pour
PCs, systèmes auto : injection contrôlée, ABS, contrôle actif du bruit (générateurs d'
"anti-bruit"), systèmes de forage pétrolier, Instruments sismiques , mesure de
puissance, simulateurs de vols, analyseurs de réseaux, générateurs de signaux
Digital Signal Processing
26. Domaines d’applications
26
ELECTRONIQUE MEDICALE
Fonctions dsp :
Filtrage, annulation d'écho, FFT 2D et 3D, générateurs de signaux
Applications :
équipements d'assistance respiratoire et cardiaque, échographies, analyseurs
biologiques, surveillance pré-natale, kinésithérapie, Scanners, IRM, oreillettes
Digital Signal Processing
27. Domaines d’applications
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TRAITEMENT D'IMAGE
Fonctions dsp :
Filtrage "spatial", FFT 2D et 3D, reconnaissance de forme, lissage, filtrage
Applications :
lecteurs de codes à barres, recherche sous-marine d'objets, systèmes d'inspection
automatique, reconnaissance d'empreintes digitales, TV
numérique, Sonars, Radars, Robotique. Digital Signal Processing
28. Domaines d’applications
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INDUSTRIE - CONTROLE DE MOTEURS
Fonctions dsp :
Filtrage, FFT, PID, calculs rapides, réduction de bruit.
Applications :
contrôle de vitesse de moteur, Robotique, gestion de
puissance, générateurs, ascenseurs, climatisations, contrôle de trafic, systèmes
de Navigation, disques durs, analyseurs de Vibration
Digital Signal Processing
29. Domaines d’applications
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AUDIO
Fonctions dsp :
Réverbération, contrôle de tonalité, écho, filtrage, compression audio, égalisation
en fréquence, transposition de fréquence, effets "spatiaux", surround
Applications :
Instruments de musiques et Amplificateurs, consoles de mixage, équipements
d'enregistrement digitaux ou non, équipements de diffusion, cartes pour PC, jeux
Digital Signal Processing
et jouets, auto-radios, lecteurs de CDRom, TV, hauts parleurs haut de gamme
30. Domaines d’applications
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TRAITEMENT DE LA PAROLE
Fonctions dsp :
synthèse et reconnaissance vocale, Compression, lecture de
texte, emails, sms, transposition d fréquence, Filtrage, enregistrement et playback
Applications :
enregistreurs sans support magnétique, répondeurs-enregistreurs, boîtes
vocales, systèmes de sécurité par reconnaissance Processing
Digital Signal vocale, interphones, cartes pour
PC, jeux et jouets
31. 31 Simulations
Application DSP
Présentation de visualdsp++
Digital Signal Processing
32. Conclusion
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Les bonnes raisons d'apprendre DSP :
1- C'est l'avenir
2- DSP peut arracher le succès de la gueule de l'échec
3- Les simples programmes informatiques
4- Digital Filters: simple à mettre en œuvre
performance incroyable!
Digital Signal Processing
33. 33 Merci pour votre attention!
Digital Signal Processing