Wie implementiert man DSP (digitale Signalverarbeitung) auf einem Mikrocontroller (MCU)?

Die Implementierung von Digitaler Signalverarbeitung (DSP) auf einem Mikrocontroller erfordert die richtige Hardware-Auswahl, optimierte Algorithmen und eine effiziente Ressourcenverwaltung. Hier eine Schritt-für-Schritt-Anleitung:

1. Den passenden Mikrocontroller auswählen

• DSP-fähige MCUs: Einige Mikrocontroller haben DSP-Erweiterungen (z. B. ARM Cortex-M4/M7 mit SIMD- und MAC-Befehlen).

• FPU (Floating-Point Unit): Beschleunigt Gleitkommaberechnungen (nützlich für FFT, Filter).

• Speicher: Ausreichend Flash (für Code) und SRAM (für Echtzeit-Puffer).

• Beispiel-MCUs:

  • STM32F4/F7 (Cortex-M4/M7)

  • NXP Kinetis K-Serie

  • TI C2000 (DSP-optimierte MCUs)

2. DSP-Algorithmen nach Anforderungen auswählen

Häufige DSP-Aufgaben auf MCUs:

• Filter (FIR, IIR)

• FFT (Schnelle Fourier-Transformation) für Frequenzanalysen

• Faltung & Korrelation (z. B. Signalerkennung)

• PID-Regelung (für Motorsteuerung, Automatisierung)

• Audioverarbeitung (Echokompensation, Rauschunterdrückung)

3. Implementierung für MCUs optimieren

A. Festkomma vs. Gleitkomma

• Festkomma (schneller, besser für MCUs ohne FPU)

  • Beispiel: int16_t statt float

  • Erfordert Skalierung (Q-Format, z. B. Q15, Q31)

• Gleitkomma (einfacher zu implementieren, aber langsamer ohne FPU)

B. DSP-Bibliotheken nutzen

• ARM CMSIS-DSP (optimiert für Cortex-M, unterstützt FFT, FIR, Matrixberechnungen)

• TI DSPLib (für C2000-MCUs)

• STM32Cube DSP Library

Beispiel (CMSIS-DSP FFT):

#include "arm_math.h"
#define FFT_SIZE 512
float32_t input[FFT_SIZE], output[FFT_SIZE];
arm_cfft_instance_f32 fft_inst;
arm_cfft_init_f32(&fft_inst, FFT_SIZE);
arm_cfft_f32(&fft_inst, input, 0, 1); // FFT durchführen

C. Echtzeitverarbeitung mit Ringpuffern

• Double-Buffering oder Ringpuffer für ADC/DAC-Datenströme verwenden.

• DMA (Direct Memory Access) entlastet die CPU bei Datentransfers.

Beispiel (STM32 ADC + DMA + FIR-Filter):

// ADC mit DMA konfigurieren, um einen Puffer zu füllen
// Echtzeitverarbeitung mit FIR
arm_fir_instance_f32 fir;
float32_t fir_state[BLOCK_SIZE + TAP_COUNT - 1];
arm_fir_init_f32(&fir, TAP_COUNT, fir_coeffs, fir_state, BLOCK_SIZE);
arm_fir_f32(&fir, adc_buffer, filtered_buffer, BLOCK_SIZE);

4. Rechenaufwand reduzieren

• Lookup-Tabellen (LUTs): Sinus/Kosinus für FFT vorberechnen.

• Näherungsverfahren: Vereinfachte Mathematik nutzen (z. B. Taylor-Reihe für sin(x)).

• Loop-Unrolling & Inlining: Manuell oder per Compiler-Optimierung (-O3).

5. Testen & Debuggen

• MATLAB/Octave: Algorithmen vor der MCU-Implementierung simulieren.

• Logikanalysator/Oszilloskop: Echtzeitsignale überprüfen.

• MCU-Profiling: CPU-Auslastung messen (z. B. mit Zählern für Taktzyklen).

Beispiel: Audio-Tiefpass-FIR-Filter auf STM32

1. ADC konfigurieren (Abtastrate 8 kHz).

2. FIR-Koeffizienten entwerfen (mit MATLAB oder fir1()).

3. FIR in C implementieren (mit CMSIS-DSP):

   c

    

   #include "arm_math.h"
   #define NUM_TAPS 32
   float32_t firCoeffs[NUM_TAPS] = { ... }; // Aus MATLAB
   float32_t firState[NUM_TAPS + BLOCK_SIZE - 1];
   arm_fir_instance_f32 fir;
   arm_fir_init_f32(&fir, NUM_TAPS, firCoeffs, firState, BLOCK_SIZE);

4. Daten im DMA-ISR verarbeiten:

   c

    

   void DMA_ISR() {
     arm_fir_f32(&fir, adc_buffer, filtered_buffer, BLOCK_SIZE);
     DAC_Output(filtered_buffer); // An DAC ausgeben
   }

Zusammenfassung

• DSP-optimierte MCUs verwenden (Cortex-M4/M7, C2000).

• DSP-Bibliotheken nutzen (CMSIS-DSP, herstellerspezifisch).

• Für Festkomma optimieren, falls kein FPU vorhanden.

• DMA + Ringpuffer für Echtzeitverarbeitung.

• Algorithmen offline testen (MATLAB) vor der MCU-Implementierung.