schede dsp...cosa sono? a che servono?
Posted: Mon Aug 30, 2010 1:33 pminiziamo questo lungo articolo su un argomento abbastanza interessante. le schede dsp.fino a pochi anni fa erano schede aggiuntive al pc che si usavano praticamente sempre, ma ora con l'avanzamento delle ram e dei processori si inizia a perdere l'uso di questa tecnologia.
ma partiamo dall'inizio spiegando intanto cosa sono e cosa sono i dsp.
con il termine dsp ( dall'inglese digital signal processor) si indica un microprocessore dedicato esclusivamente a processare un segnale continuo dopo il suo campionamento.
attorno agli anni 60/70, con l'inizio dei primi computer iniziò anche l'utilizzo di questi processori dedicati. venivano utilizzati in moltissimi campi, per immagini, generazioni vocali, compressioni di dati audio e di elaborazione del segnale vocale,sonar, radar, sensore di elaborazione di array, stima spettrale, elaborazione del segnale di statistiche, elaborazione di immagini digitali , elaborazione dei segnali per le comunicazioni, il controllo dei sistemi, elaborazione dei segnali biomedici, elaborazione dati sismici, ecc; praticamente tutti i campi dove serviva una conversione da analogico a digitale.
ricordiamo il primo processore dsp messo in commercio dall'intel nel 1978: il 2920 dotato di Alu priva di moltiplicatore ed una architettura Harvard VLIW (very long instruction word) di 24 bit immagazzinata su 192 locazioni di EPROM, uno spazio di RAM di 40 parole da 25 bit ed interfacce ADC e DAC a bordo. all'epoca, i suoi 2,5 MIPS erano una velocità stratosferica.
esiste una classificazione dei dsp, a seconda del processo dell'ampiezza e del tipo di dato...i famosi dsp a 16, 24 o 32 bit.
il vantaggio è praticamente quello di non andare ad appesantire la cpu del computer, mantenendola vuota per altre applicazioni.
attenzione....non è una scheda audio. serve sempre la scheda audio che supporti questo tipo di scheda perchè questa è solo per la processazione di segnali.
attualmente in commercio esistono varie schede dsp. le più usate sono powercorde, uad e la pulsar ( anche se ormai vecchiotta ma fa bene il suo lavoro). queste schede vi permettono di processare i segnali in modo assurdo ma occhio ad una cosa, non avrete mai latenza zero.
la latenza in ambito pc ci sarà sempre. è una cosa inevitabile.perchè? perchè non può esistire visto che i dati vengono elaborati da una cpu e si sommano alla latenza della scheda audio in uscita e a quella della cpu che deve calcolare il plugin e in più leggere i campioni dei vst ( se si usano campioni). poi si somma anche la latenza della lettura dei plugin dalla scheda dsp aggiunta alle altre latenze.
son cose impercettibili e a livelli molto molto minori che un semplice pc (soprattutto portatile)...ma ci sono.
diciamo che aiutano molto perchè non son altro che un piccolo computer dedicato a far solo quello, senza il bisogno che carichi sistemi operativi, programmi tipo cubase logic o quant'altro.
come dicevo all'inizio, ormai però siamo giunti a livelli di computer ( win o mac che sia) che hanno velocità stratosferiche. se abbiamo un mac pro 8 core è pressochè inutile spendere 3000 euro per una uad.
il processo avviene nel convertire il segnale da analogico in forma digitale, utilizzando uno convertitore analogico digitale (ADC), che trasforma il segnale analogico in un flusso di numeri. molto spesso però il segnale in uscita richiesto è un altro segnale di uscita analogica, che richiede un convertitore digitale analogico (DAC).
la potenza di calcolo per l'elaborazione del segnale digitale consente molti vantaggi rispetto al trattamento analogico in molte applicazioni, come ad esempio il rilevamento e correzione degli errori in trasmissione, e anche la compressione dei dati
Il campionamento viene solitamente effettuato in due fasi, discretizzazione e quantizzazione.nella prima fase lo spazio dei segnali è partizionato in classi di equivalenza e la quantizzazione viene effettuata sostituendo il segnale con il segnale rappresentante della classe di equivalenza corrispondente.
Il teorema di campionamento di Shannon-Nyquist afferma che un segnale può essere esattamente ricostruito se la frequenza di campionamento è superiore a due volte la più alta frequenza del segnale. In pratica, la frequenza del campionamento è spesso molto più del doppio della larghezza di banda richiesta.
gli ingegneri di solito dividono i segnali digitali in uno dei seguenti domini: dominio del tempo (segnali dimensionali), dominio spaziale (segnali multidimensionali), nel dominio della frequenza ,dominio dell' autocorrelazione e wavelet. Scelgono il dominio facendo un'ipotesi (o provando diverse possibilità) su quale dominio meglio rappresenta le caratteristiche essenziali del segnale.Una sequenza di campioni provenienti da un dispositivo di misurazione produce un dominio di tempo o spaziale, mentre la trasformante di Fourier produce le informazioni di dominio della frequenza, cioè il spettro di frequenze . autocorrelazione invece è definita come la cross-correlazione del segnale con se stesso oltre intervalli variabili di tempo o di spazio.
L'approccio più comune di elaborazione del dominio del tempo o spaziale è il miglioramento del segnale in ingresso attraverso un metodo chiamato di filtraggio.il filtraggio digitale consiste generalmente in una trasformazione lineare di una serie di campioni che circonda tutto il campione preso in considerazione dell'ingresso o del segnale di uscita.
Ci sono vari modi per caratterizzare i filtri, ad esempio:
-Un "filtro lineare" è una trasformazione lineare di campioni in ingresso; altri filtri sono non lineari.i filtri lineari soddisfano la condizione di sovrapposizione, cioè se un ingresso è una combinazione lineare ponderata di diversi segnali, l'uscita è una combinazione lineare altrettanto ponderata dei segnali in uscita corrispondenti.
-Un "filtro" causale utilizza solo i precedenti campioni di input o di segnali in uscita, mentre un filtro "non causale" ricorre a campioni di ingresso futuri.un filtro non causale di solito può essere trasformato in un filtro causale con l'aggiunta di un ritardo ad esso.
-Un filtro "invariante tempo". ha proprietà costante nel tempo; altri filtri come filtri adattativi cambiano nel tempo.
Alcuni filtri sono "stabili", altri sono "instabili".Un filtro stabile produce un output che converge a un valore costante nel tempo, o rimane limitata in un intervallo finiti.Un filtro instabile può produrre un output che cresce senza limiti, con limitato o addirittura pari a zero di ingresso.
-Un filtro a "risposta all'impulso finita ( FIR )" utilizza solo i segnali di ingresso, mentre una "risposta all'impulso infinita" ( IIR ) utilizza sia il segnale di ingresso e precedenti campioni del segnale di uscita.I filtri FIR sono sempre stabili, mentre i filtri IIR possono essere instabili.
I segnali vengono convertiti da tempo o spazio di dominio al dominio della frequenza di solito attraverso la trasformata di Fourier .
La trasformata di Fourier converte le informazioni del segnale ad un componente di ampiezza e fase di ciascuna frequenza.Spesso la trasformata di Fourier viene convertita in spettro di potenza, che è la grandezza di ogni componente di frequenza al quadrato.
Lo scopo più comune per l'analisi dei segnali nel dominio della frequenza è l'analisi delle proprietà del segnale.L'ingegnere (fonico in sto caso) è in grado di studiare lo spettro e di determinare quali frequenze sono presenti nel segnale in ingresso e quali sono mancanti.
potrei andare avanti ma le cose si complicano.
tutto sto caos per dirvi che ...i computer di oggi...se non caricati con giochi...cazzate varie...tenuti alla larga da internet, possono tranquillamente azzerare l'utilizzo di schede dsp aggiuntive, sempre se non si fa un uso smodato in ambito mix o recording ( registrare orchestre o simili).
anche se...come detto prima, sarebbe assurdo mettere una scheda dsp a un pro 8 core.
ma partiamo dall'inizio spiegando intanto cosa sono e cosa sono i dsp.
con il termine dsp ( dall'inglese digital signal processor) si indica un microprocessore dedicato esclusivamente a processare un segnale continuo dopo il suo campionamento.
attorno agli anni 60/70, con l'inizio dei primi computer iniziò anche l'utilizzo di questi processori dedicati. venivano utilizzati in moltissimi campi, per immagini, generazioni vocali, compressioni di dati audio e di elaborazione del segnale vocale,sonar, radar, sensore di elaborazione di array, stima spettrale, elaborazione del segnale di statistiche, elaborazione di immagini digitali , elaborazione dei segnali per le comunicazioni, il controllo dei sistemi, elaborazione dei segnali biomedici, elaborazione dati sismici, ecc; praticamente tutti i campi dove serviva una conversione da analogico a digitale.
ricordiamo il primo processore dsp messo in commercio dall'intel nel 1978: il 2920 dotato di Alu priva di moltiplicatore ed una architettura Harvard VLIW (very long instruction word) di 24 bit immagazzinata su 192 locazioni di EPROM, uno spazio di RAM di 40 parole da 25 bit ed interfacce ADC e DAC a bordo. all'epoca, i suoi 2,5 MIPS erano una velocità stratosferica.
esiste una classificazione dei dsp, a seconda del processo dell'ampiezza e del tipo di dato...i famosi dsp a 16, 24 o 32 bit.
il vantaggio è praticamente quello di non andare ad appesantire la cpu del computer, mantenendola vuota per altre applicazioni.
attenzione....non è una scheda audio. serve sempre la scheda audio che supporti questo tipo di scheda perchè questa è solo per la processazione di segnali.
attualmente in commercio esistono varie schede dsp. le più usate sono powercorde, uad e la pulsar ( anche se ormai vecchiotta ma fa bene il suo lavoro). queste schede vi permettono di processare i segnali in modo assurdo ma occhio ad una cosa, non avrete mai latenza zero.
la latenza in ambito pc ci sarà sempre. è una cosa inevitabile.perchè? perchè non può esistire visto che i dati vengono elaborati da una cpu e si sommano alla latenza della scheda audio in uscita e a quella della cpu che deve calcolare il plugin e in più leggere i campioni dei vst ( se si usano campioni). poi si somma anche la latenza della lettura dei plugin dalla scheda dsp aggiunta alle altre latenze.
son cose impercettibili e a livelli molto molto minori che un semplice pc (soprattutto portatile)...ma ci sono.
diciamo che aiutano molto perchè non son altro che un piccolo computer dedicato a far solo quello, senza il bisogno che carichi sistemi operativi, programmi tipo cubase logic o quant'altro.
come dicevo all'inizio, ormai però siamo giunti a livelli di computer ( win o mac che sia) che hanno velocità stratosferiche. se abbiamo un mac pro 8 core è pressochè inutile spendere 3000 euro per una uad.
il processo avviene nel convertire il segnale da analogico in forma digitale, utilizzando uno convertitore analogico digitale (ADC), che trasforma il segnale analogico in un flusso di numeri. molto spesso però il segnale in uscita richiesto è un altro segnale di uscita analogica, che richiede un convertitore digitale analogico (DAC).
la potenza di calcolo per l'elaborazione del segnale digitale consente molti vantaggi rispetto al trattamento analogico in molte applicazioni, come ad esempio il rilevamento e correzione degli errori in trasmissione, e anche la compressione dei dati
Il campionamento viene solitamente effettuato in due fasi, discretizzazione e quantizzazione.nella prima fase lo spazio dei segnali è partizionato in classi di equivalenza e la quantizzazione viene effettuata sostituendo il segnale con il segnale rappresentante della classe di equivalenza corrispondente.
Il teorema di campionamento di Shannon-Nyquist afferma che un segnale può essere esattamente ricostruito se la frequenza di campionamento è superiore a due volte la più alta frequenza del segnale. In pratica, la frequenza del campionamento è spesso molto più del doppio della larghezza di banda richiesta.
gli ingegneri di solito dividono i segnali digitali in uno dei seguenti domini: dominio del tempo (segnali dimensionali), dominio spaziale (segnali multidimensionali), nel dominio della frequenza ,dominio dell' autocorrelazione e wavelet. Scelgono il dominio facendo un'ipotesi (o provando diverse possibilità) su quale dominio meglio rappresenta le caratteristiche essenziali del segnale.Una sequenza di campioni provenienti da un dispositivo di misurazione produce un dominio di tempo o spaziale, mentre la trasformante di Fourier produce le informazioni di dominio della frequenza, cioè il spettro di frequenze . autocorrelazione invece è definita come la cross-correlazione del segnale con se stesso oltre intervalli variabili di tempo o di spazio.
L'approccio più comune di elaborazione del dominio del tempo o spaziale è il miglioramento del segnale in ingresso attraverso un metodo chiamato di filtraggio.il filtraggio digitale consiste generalmente in una trasformazione lineare di una serie di campioni che circonda tutto il campione preso in considerazione dell'ingresso o del segnale di uscita.
Ci sono vari modi per caratterizzare i filtri, ad esempio:
-Un "filtro lineare" è una trasformazione lineare di campioni in ingresso; altri filtri sono non lineari.i filtri lineari soddisfano la condizione di sovrapposizione, cioè se un ingresso è una combinazione lineare ponderata di diversi segnali, l'uscita è una combinazione lineare altrettanto ponderata dei segnali in uscita corrispondenti.
-Un "filtro" causale utilizza solo i precedenti campioni di input o di segnali in uscita, mentre un filtro "non causale" ricorre a campioni di ingresso futuri.un filtro non causale di solito può essere trasformato in un filtro causale con l'aggiunta di un ritardo ad esso.
-Un filtro "invariante tempo". ha proprietà costante nel tempo; altri filtri come filtri adattativi cambiano nel tempo.
Alcuni filtri sono "stabili", altri sono "instabili".Un filtro stabile produce un output che converge a un valore costante nel tempo, o rimane limitata in un intervallo finiti.Un filtro instabile può produrre un output che cresce senza limiti, con limitato o addirittura pari a zero di ingresso.
-Un filtro a "risposta all'impulso finita ( FIR )" utilizza solo i segnali di ingresso, mentre una "risposta all'impulso infinita" ( IIR ) utilizza sia il segnale di ingresso e precedenti campioni del segnale di uscita.I filtri FIR sono sempre stabili, mentre i filtri IIR possono essere instabili.
I segnali vengono convertiti da tempo o spazio di dominio al dominio della frequenza di solito attraverso la trasformata di Fourier .
La trasformata di Fourier converte le informazioni del segnale ad un componente di ampiezza e fase di ciascuna frequenza.Spesso la trasformata di Fourier viene convertita in spettro di potenza, che è la grandezza di ogni componente di frequenza al quadrato.
Lo scopo più comune per l'analisi dei segnali nel dominio della frequenza è l'analisi delle proprietà del segnale.L'ingegnere (fonico in sto caso) è in grado di studiare lo spettro e di determinare quali frequenze sono presenti nel segnale in ingresso e quali sono mancanti.
potrei andare avanti ma le cose si complicano.
tutto sto caos per dirvi che ...i computer di oggi...se non caricati con giochi...cazzate varie...tenuti alla larga da internet, possono tranquillamente azzerare l'utilizzo di schede dsp aggiuntive, sempre se non si fa un uso smodato in ambito mix o recording ( registrare orchestre o simili).
anche se...come detto prima, sarebbe assurdo mettere una scheda dsp a un pro 8 core.
