汽车电子中的DSP和FPGA运用

产品摆脱硬件结构的束缚；第二，并不是不要硬件；第三，汽车电子产品应该具有开放性和兼容性，开放是指对使用的开放、对生产的开放和对研制的开放。下面，就基于软件无线电的思想探讨DSP和FPGA在汽车电子中的主要应用。

3.1基于DSP和FPGA的车用语音信号处理

　　汽车电子产品中的语音处理主要涉及到语音的数字化处理、语音编解码、语音压缩和语音识别。国外比较热门的汽车电子产品之一就是语音识别系统，语音识别系统具有潜在的应用前景，包括声控电话、语音操作导航、声控选择广播频道、防盗语音鉴别等。例如，一种基于隐式马可夫模型（HMM）的与讲话人无关、 100条指令识别的应用，由文献可知，那幺声学HMM模型的大小将为。进行包括输入语音采样的细分/开窗、MFCC提取、概率计算和Viterbi搜寻等适时处理，对DSP的运算量要求一般为10000万次乘加（MAC）运算。对于连续语音信号的识别，则要求更好的数字信号处理速度和更大的存储空间。

　　由于语音识别系统要对声音进行实时处理和采样，需要大量的运算，如果以它们20%的计算资源分配用于1000万次MAC语音识别应用，那么需要处理器能够具有5000万次MAC的能力。因此，必须采用DSP和FPGA才能完成其任务。DSP和FPGA的处理速度对语音信号处理应用系统的复杂性和性能起着决定性作用，高速DSP和FPGA的实现可实现声道自适应和声域自适应等现代语音处理和识别技术。从理论上讲，DSP和FPGA处理速度越快，汽车语音处理和识别产品的应用性能就越好。

　　随着应用日益多样化， DSP和FPGA演变成不再是一块独立的芯片，而变成了构件内核。这使得设计师能选择合适的内核和专用逻辑"胶结"在一起形成专用DSP和FPGA方案，以满足信号处理的需要。目前，还出现把DSP核和ASIC微控制器集成在一起的芯片。汽车电子系统使用通用DSP和FPGA来实现语音合成，纠错编码。而语音合成、语音压缩与编码是DSP最早和最广泛的应用，矢量编码器用于将语音信号压缩到有限带宽的信道中。

　　3.2 基于DSP和FPGA的车用图像信号处理

　　数字图像处理与分析技术已是一门较为成熟的二维信号处理技术，现已被广泛应用于通信、生物医学、工业检测和军事等各个方面，当然在汽车电子中也将涉及到大量的图像处理处理。汽车电子中的图像处理主要包括运动图像处理和静止图像处理。目前，很多行业的汽车都已经开通了全球定位系统（GPS）。车载 GPS系统除了传送自己的位置坐标信息，还需传送自己所处环境的图像信息，例如救护伤员的现场图景、紧急救灾现场图像等。同时，各个交通路口的流量监控图像要传回交通指挥中心，也需要进行图像信号的处理。对于这种汽车运动图像，主要特点是：第一，多速率压缩。由于无线信道的时变特性，系统的有效带宽、传输方式和数据速率往往会不断的变化；相应地，需要采用多速率压缩方式，灵活地适应信道带宽的这种变化。第二，压缩比例大。比如NTSC电视图像的数据量约为 167Mb/s，要将其压缩200至6000倍左右，才能适应传输带宽的要求。第三，运动图像的运动补偿。运动图像由于它本身的相对运动，会有多普勒频移问题。对于高速运动的汽车来说，这种频移往往是不能忽视，必须对所获图像进行运动补偿。

　　近年来，随着微电子技术的迅猛发展和芯片制造工艺的提高，DSP和FPGA不断涌现，过去的一个机箱、甚至一个机柜的信号处理系统，现在完全可以由单片的DSP或FPGA来完成，系统设计也将从过去的PCB板设计过渡到VLSI与UVLSI (甚大规模集成电路)芯片的设计。与此同时，由于DSP和FPGA技术的大量采用，数字图像处理就硬件结构方面也发生了重大变化，它已由基本的串行结构发展成平行处理结构，由单片DSP或FPGA处理器发展成多DSP或FPGA处理器系统，或带阵列DSP和FPGA的高速处理系统。随着社会和经济的发展， 以及人们对数字图像处理系统实时性的要求也越来越高，基于DSP和FPGA的数字图像处理系统在汽车电子产品中的应用范围将会越来越广， 例如车载会议电视、车载可视电话、车载机器视觉等。

　　3.3 基于DSP和FPGA的车用自适应实时处理

FPGA的时钟延迟可以达到纳秒级，结合DSP和FPGA的并行处理方式，因此DSP和 FPGA非常适合超高速和实时信号处理领域。如前所述，由于 FPGA内部结构的特点，它可以很容易的实现分布式的算法结构，这一点对实现汽车电子中的高速数字信号处理十分有利。因为汽车电子产品中通常都需要大量的滤波运算，而这些滤波函数往往需要大量的乘和累加操作，而通过分布式的算术结构，FPGA可以有效地实现乘和累加操作。另一方面，需要的大量的复杂的数学运算，可以依靠