华为相关知识Word格式.docx
《华为相关知识Word格式.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《华为相关知识Word格式.docx(21页珍藏版)》请在冰点文库上搜索。
[编辑本段]
CISC体系结构的计算机存在以下一些问题
(1)指令的2/8规律
CISC计算机系统中,各种指令的使用频率相差悬殊。
大量的统计数字表明,大概有20%的比较简单的指令被反复使用,使用量约占整个程序的80%;
而有80%左右的指令则很少使用,其使用量约占整个程序的20%。
VLSI制造工艺要求CPU控制逻辑的规整性
进入20世纪80年代后,VLSI技术的发展非常迅速,往往每3到4年集成度就提高了一个数量级。
VLSI工艺要求规整性,而CISC处理器中,为了实现大量复杂的指令,控制逻辑极不规整,给VLSI工艺造成很大困难。
此外,以CISC处理器中,大量使用微程序技术以实现复杂的指令系统。
20世纪70年代之前一般采用磁芯做主存储器,采用半导体做控制存储器,两者的速度相差5~10倍。
从70年代后期开始,大量使用DRAM(动态随机存储器)做主存储器,使主存与控制存储器的速度相当,从而使许多简单指令没有必要用微程序来实现。
而复杂的指令,用微程序实现和简单指令组成的子程序实现已经没有多大区别。
软硬件的功能划分
在CISC中,为了支持目标程序的优化,支持高级语言和编译程序,增加了许多复杂的指令,用一条指令来替代一串指令。
这些复杂指令简化目标程序,缩小了高级语言与机器指令之间的语义差距。
但是,增加了这些复杂指令并不等于缩短了程序的执行时间。
为了实现复杂的指令,不仅增加了硬件的复杂程序,而且使指令的执行周期大大加长。
例如,为了支持编译程序的对称性要求,一般的运算型指令都能直接访问主存储器,从而使指令的执行周期数增加,数据的重复利用率降低。
据统计,一般CISC处理器的指令平均执行周期都在4以上,有些在10以上,如Intel公司的8088等。
这里有一个软件与硬件的功能如何恰当分配的问题。
在CISC中,通过增强指令系统的功能,简化了软件,增加了硬件的复杂程度。
然而,由于指令复杂了,指令的执行时间必然加长,从而有可能使整个程序的执行时间反而增加,因此,在计算机体系结构设计中,软硬件功能划分必须核实。
RISC和CISC是目前设计制造微处理器的两种典型技术,虽然它们都是试图在体系结构、操作运行、软件硬件、编译时间和运行时间等诸多因素中做出某种平衡,以求达到高效
的目的,但采用的方法不同,因此,在很多方面差异很大,它们主要有:
(1)指令系统:
RISC设计者把主要精力放在那些经常使用的指令上,尽量使它们具有简单高效的特色。
对不常用的功能,常通过组合指令来完成。
因此,在RISC机器上实现特殊功能时,效率可能较低。
但可以利用流水技术和超标量技术加以改进和弥补。
而CISC计算机的指令系统比较丰富,有专用指令来完成特定的功能。
因此,处理特殊任务效率较高。
(2)存储器操作:
RISC对存储器操作有限制,使控制简单化;
而CISC机器的存储器操作指令多,操作直接。
(3)程序:
RISC汇编语言程序一般需要较大的内存空间,实现特殊功能时程序复杂,不易设计;
而CISC汇编语言程序编程相对简单,科学计算及复杂操作的程序让设计相对容易,效率较高。
(4)中断:
RISC机器在一条指令执行的适当地方可以响应中断;
而CISC机器是在一条指令执行结束后响应中断。
(5)CPU:
RISCCPU包含有较少的单元电路,因而面积小、功耗低;
而CISCCPU包含有丰富的电路单元,因而功能强、面积大、功耗大。
(6)设计周期:
RISC微处理器结构简单,布局紧凑,设计周期短,且易于采用最新技术;
CISC微处理器结构复杂,设计周期长。
(7)用户使用:
RISC微处理器结构简单,指令规整,性能容易把握,易学易用;
CISC微处理器结构复杂,功能强大,实现特殊功能容易。
(8)应用范围:
由于RISC指令系统的确定与特定的应用领域有关,故RISC机器更适合于专用机;
而CISC机器则更适合于通用机。
数据链路层是OSI参考模型中的第二层,介乎于物理层和网络层之间。
数据链路层在物理层提供的服务的基础上向网络层提供服务,其最基本的服务是将源机网络层来的数据可靠地传输到相邻节点的目标机网络层。
为达到这一目的,数据链路必须具备一系列相应的功能,主要有:
如何将数据组合成数据块,在数据链路层中称这种数据块为帧(frame),帧是数据链路层的传送单位;
如何控制帧在物理信道上的传输,包括如何处理传输差错,如何调节发送速率以使与接收方相匹配;
以及在两个网络实体之间提供数据链路通路的建立、维持和释放的管理。
OSI(OpenSystemInterconnect)开放式系统互联。
一般都叫OSI参考模型,是ISO(国际标准化组织)组织在1985年研究的网络互联模型。
国际标准化组织ISO发布的最著名的标准是ISO/iIEC7498,又称为X.200协议。
该体系结构标准定义了网络互连的七层框架,即ISO开放系统互连参考模型。
在这一框架下进一步详细规定了每一层的功能,以实现开放系统环境中的互连性、互操作性和应用的可移植性。
七个层次内容
其内容如下:
第7层应用层:
OSI中的最高层。
应用层确定进程之间通信的性质,以满足用户的需要。
应用层不仅要提供应用进程所需要的信息交换和远程操作,而且还要作为应用进程的用户代理,来完成一些为进行信息交换所必需的功能。
它包括:
文件传送访问和管理FTAM、虚拟终端VT、事务处理TP、远程数据库访问RDA、制造业报文规范MMS、目录服务DS等协议;
第6层表示层:
主要用于处理两个通信系统中交换信息的表示方式。
它包括数据格式交换、数据加密与解密、数据压缩与恢复等功能;
第5层会话层:
—在两个节点之间建立端连接。
此服务包括建立连接是以全双工还是以半双工的方式进行设置,尽管可以在层4中处理双工方式;
第4层传输层:
—常规数据递送-面向连接或无连接。
包括全双工或半双工、流控制和错误恢复服务;
第3层网络层:
—本层通过寻址来建立两个节点之间的连接,它包括通过互连网络来路由和中继数据;
第2层数据链路层:
—在此层将数据分帧,并处理流控制。
本层指定拓扑结构并提供硬件寻址;
第1层物理层:
处于OSI参考模型的最底层。
物理层的主要功能是利用物理传输介质为数据链路层提供物理连接,以便透明的传送比特流。
数据发送时,从第七层传到第一层,接受方则相反。
上三层总称应用层,用来控制软件方面。
下四层总称数据流层,用来管理硬件。
数据在发至数据流层的时候将被拆分。
在传输层的数据叫段,网络层叫包,数据链路层叫帧,物理层叫比特流,这样的叫法叫PDU(协议数据单元)
如以此规定。
OSI各层的功能
OSI中每一层都有每一层的作用。
比如网络层就要管理本机的IP的目的地的IP。
数据链路层就要管理MAC地址(介质访问控制)等等,所以在每层拆分数据后要进行封装,以完成接受方与本机相互联系通信的作用。
物理层
物理层规定了激活、维持、关闭通信端点之间的机械特性、电气特性、功能特性以及过程特性。
该层为上
层协议提供了一个传输数据的物理媒体。
在这一层,数据的单位称为比特(bit)。
属于物理层定义的典型规范代表包括:
EIA/TIARS-232、EIA/TIARS-449、V.35、RJ-45等。
数据链路层
数据链路层在不可靠的物理介质上提供可靠的传输。
该层的作用包括:
物理地址寻址、数据的成帧、流量
控制、数据的检错、重发等。
在这一层,数据的单位称为帧(frame)。
数据链路层协议的代表包括:
SDLC、HDLC、PPP、STP、帧中继等。
网络层
网络层负责对子网间的数据包进行路由选择。
网络层还可以实现拥塞控制、网际互连等功能。
在这一层,数据的单位称为数据包(packet)。
网络层协议的代表包括:
IP、IPX、RIP、OSPF等
传输层
传输层是第一个端到端,即主机到主机的层次。
传输层负责将上层数据分段并提供端到端的、可靠的或不
可靠的传输。
此外,传输层还要处理端到端的差错控制和流量控制问题。
在这一层,数据的单位称为数据段(segment)。
传输层协议的代表包括:
TCP、UDP、SPX等。
会话层
会话层管理主机之间的会话进程,即负责建立、管理、终止进程之间的会话。
会话层还利用在数据中插入
校验点来实现数据的同步。
表示层
表示层对上层数据或信息进行变换以保证一个主机应用层信息可以被另一个主机的应用程序理解。
表示层
的数据转换包括数据的加密、压缩、格式转换等。
应用层
应用层为操作系统或网络应用程序提供访问网络服务的接口。
应用层协议的代表包括:
Telnet、FTP、HTTP、SNMP等。
IIR(InfiniteImpulseResponse)--无限脉冲响应,相对于FIR(FiniteImpulseResponse)而言。
可应用于音频方面的数字滤波器。
IIR数字滤波器的特点
IIR滤波器有以下几个特点:
1.1、封闭函数
IIR数字滤波器的系统函数可以写成封闭函数的形式。
1.2、IIR数字滤波器采用递归型结构
IIR数字滤波器采用递归型结构,即结构上带有反馈环路。
IIR滤波器运算结构通常由延时、乘以系数和相加等基本运算组成,可以组合成直接型、正准型、级联型、并联型四种结构形式,都具有反馈回路。
由于运算中的舍入处理,使误差不断累积,有时会产生微弱的寄生振荡。
1.3、借助成熟的模拟滤波器的成果
IIR数字滤波器在设计上可以借助成熟的模拟滤波器的成果,如巴特沃斯、契比雪夫和椭圆滤波器等,有现成的设计数据或图表可查,其设计工作量比较小,对计算工具的要求不高。
在设计一个IIR数字滤波器时,我们根据指标先写出模拟滤波器的公式,然后通过一定的变换,将模拟滤波器的公式转换成数字滤波器的公式。
1.4、需加相位校准网络
IIR数字滤波器的相位特性不好控制,对相位要求较高时,需加相位校准网络。
二、IIR数字滤波器与FIR数字滤波器的区别
2.1、单位响应
IIR数字滤波器单位响应为无限脉冲序列,而FIR数字滤波器单位响应为有限的;
FIR滤波器,也就是“非递归滤波器”,没有引入反馈。
这种滤波器的脉冲响应是有限的。
2.2、幅频特性
IIR数字滤波器幅频特性精度很高,不是线性相位的,可以应用于对相位信息不敏感的音频信号上;
FIR数字滤波器的幅频特性精度较之于IIR数字滤波器低,但是线性相位,就是不同频率分量的信号经过fir滤波器后他们的时间差不变,这是很好的性质。
2.3、实时信号处理
FIR数字滤波器是有限的单位响应也有利于对数字信号的处理,便于编程,用于计算的时延也小,这对实时的信号处理很重要。
三、IIR数字滤波器的设计
利用MATLAB信号处理工具箱中的滤波器设计和分析工具(FDATool)可以很方便地设计出符合应用要求的未经量化的IIR数字滤波器。
需要将MATLAB设计出的IIR数字滤波器进一步分解和量化,从而获得可用FPGA实现的滤波器系数。
3.1、IIR数字滤波器的设计步骤
由于采用了级联结构,因此如何将滤波器的每一个极点和零点相组合,从而使得数字滤波器输出所含的噪声最小是个十分关键的问题。
为了产生最优的量化后的IIR数字滤波器,采用如下步骤进行设计。
3.1.1、首先计算整体传递函数的零极点;
3.1.2、选取具有最大幅度的极点以及距离它最近的零点,使用它们组成一个二阶基本节的传递函数;
3.1.3、对于剩下的极点和零点采用与3.2相类似的步骤,直至形成所有的二阶基本节。
通过上面三步法进行的设计可以保证IIR数字滤波器中N位乘法器产生的量化舍入误差最小。
3.2、获得最优IIR数字滤波器系数
为了设计出可用FPGA实现的数字滤波器,需要对上一步分解获得的二阶基本节的滤波器系数进行量化,即用一个固定的字长加以表示。
量化过程中由于存在不同程度的量化误差,由此会导致滤波器的频率响应出现偏差,严重时会使IIR滤波器的极点移到单位圆之外,系统因而失去稳定性。
为了获得最优的滤波器系数,采用以下步骤进行量化。
3.2.1、计算每个系数的绝对值;
3.2.2、查找出每个系数绝对值中的最大值;
3.2.3、计算比此绝对值大的最小整数;
3.2.4、对3.2.3的结果取反获得负整数;
3.2.5、计算需要表示此整数的最小位数;
3.2.6、计算用于表示系数值分数部分的余下位数。
除了系数存在量化误差,数字滤波器运算过程中有限字长效应也会造成误差,因此对滤波器中乘法器、加法器及寄存器的数据宽度要也进行合理的设计,以防止产生极限环现象和溢出振荡。
与FIR数字滤波器的设计不同,IIR滤波器设计时的阶数不是由设计者指定,而是根据设计者输入的各个滤波器参数(截止频率、通带滤纹、阻带衰减等),由软件设计出满足这些参数的最低滤波器阶数。
在MATLAB下设计不同类型IIR滤波器均有与之对应的函数用于阶数的选择。
FIR是有限冲激响应(FiniteImpulseResponse)的简称。
由线性系统理论可知,在某种适度条件下,输入到线性系统的一个冲击完全可以表征系统。
当我们处理有限的离散数据时,线形系统的响应(包括对冲击的响应)也是有限的。
若线性系统仅是一个空间滤波器,则通过简单地观察它对冲击的响应,我们就可以完全确定该滤波器。
通过这种方式确定的滤波器称为有限冲击响应(FIR)滤波器。
FIR滤波器是在数字信号处理(DSP)中经常使用的两种基本的滤波器之一,另一个为IIR滤波器。
IIR滤波器是无限冲激响应滤波器。
概要介绍
概要参见:
林家翘、西格尔著《自然科学中确定性问题的应用数学》,科学出版社,北京。
原版书名为C.C.Lin&
L.A.Segel,MathematicsAppliedtoDeterministicProblemsintheNaturalSciences,MacmillanInc.,NewYork,1974。
*傅里叶变换属于谐波分析。
*傅里叶变换的逆变换容易求出,而且形式与正变换非常类似;
*正弦基函数是微分运算的本征函数,从而使得线性微分方程的求解可以转化为常系数的代数方程的求解.在线性时不变的物理系统内,频率是个不变的性质,从而系统对于复杂激励的响应可以通过组合其对不同频率正弦信号的响应来获取;
*卷积定理指出:
傅里叶变换可以化复杂的卷积运算为简单的乘积运算,从而提供了计算卷积的一种简单手段;
*离散形式的傅里叶变换可以利用数字计算机快速的算出(其算法称为快速傅里叶变换算法(FFT)).
基本性质
线性性质
两函数之和的傅里叶变换等于各自变换之和。
数学描述是:
若函数f\left(x\right)和g\left(x\right)的傅里叶变换\mathcal[f]和\mathcal[g]都存在,α和β为任意常系数,则\mathcal[\alphaf+\betag]=\alpha\mathcal[f]+\beta\mathcal[g];
傅里叶变换算符\mathcal可经归一化成为么正算符;
频移性质
若函数f\left(x\right)存在傅里叶变换,则对任意实数ω0,函数f(x)e^{i\omega_x}也存在傅里叶变换,且有\mathcal[f(x)e^{i\omega_x}]=F(\omega+\omega_0)。
式中花体\mathcal是傅里叶变换的作用算子,平体F表示变换的结果(复函数),e为自然对数的底,i为虚数单位\sqrt;
微分关系
若函数f\left(x\right)当|x|\rightarrow\infty时的极限为0,而其导函数f'
(x)的傅里叶变换存在,则有\mathcal[f'
(x)]=-i\omega\mathcal[f(x)],即导函数的傅里叶变换等于原函数的傅里叶变换乘以因子−iω。
更一般地,若f(\pm\infty)=f'
(\pm\infty)=\ldots=f^{(k-1)}(\pm\infty)=0,且\mathcal[f^{(k)}(x)]存在,则\mathcal[f^{(k)}(x)]=(-i\omega)^\mathcal[f],即k阶导数的傅里叶变换等于原函数的傅里叶变换乘以因子(−iω)k。
卷积特性
若函数f\left(x\right)及g\left(x\right)都在(-\infty,+\infty)上绝对可积,则卷积函数f*g=\int_{-\infty}^{+\infty}f(x-\xi)g(\xi)d\xi的傅里叶变换存在,且\mathcal[f*g]=\mathcal[f]\cdot\mathcal[g]。
卷积性质的逆形式为\mathcal^[F(\omega)G(\omega)]=\mathcal^[F(\omega)]*\mathcal^[G(\omega)],即两个函数乘积的傅里叶逆变换等于它们各自的傅里叶逆变换的卷积,同时还有两个函数卷积的傅里叶逆变换等于它们各自的傅里叶逆变换的乘积。
Parseval定理
若函数f\left(x\right)可积且平方可积,则\int_{-\infty}^{+\infty}f^2(x)dx=\frac{2\pi}\int_{-\infty}^{+\infty}|F(\omega)|^d\omega。
其中F(ω)是f(x)的傅里叶变换。
傅里叶变换的不同变种
连续傅里叶变换
主条目:
连续傅立叶变换
一般情况下,若“傅立叶变换”一词的前面未加任何限定语,则指的是“连续傅里叶变换”。
“连续傅里叶变换”将平方可积的函数f(t)表示成复指数函数的积分或级数形式。
f(t)=\mathcal^[F(\omega)]=\frac{\sqrt{2\pi}}\int\limits_{-\infty}^\inftyF(\omega)e^{i\omegat}\,d\omega.
上式其实表示的是连续傅里叶变换的逆变换,即将时间域的函数f(t)表示为频率域的函数F(ω)的积分。
反过来,其正变换恰好是将频率域的函数F(ω)表示为时间域的函数f(t)的积分形式。
一般可称函数f(t)为原函数,而称函数F(ω)为傅里叶变换的像函数,原函数和像函数构成一个傅立叶变换对(transformpair)。
一种对连续傅里叶变换的推广称为分数傅里叶变换(FractionalFourierTransform)。
当f(t)为奇函数(或偶函数)时,其余弦(或正弦)分量将消亡,而可以称这时的变换为余弦转换(cosinetransform)或正弦转换(sinetransform).
另一个值得注意的性质是,当f(t)为纯实函数时,F(−ω)=F(ω)*成立.
傅里叶级数
傅里叶级数
连续形式的傅里叶变换其实是傅里叶级数的推广,因为积分其实是一种极限形式的求和算子而已。
对于周期函数,其傅里叶级数是存在的:
f(x)=\sum_{n=-\infty}^{\infty}F_n\,e^,
其中Fn为复振幅。
对于实值函数,函数的傅里叶级数可以写成:
f(x)=\fraca_0+\sum_{n=1}^\infty\left[a_n\cos(nx)+b_n\sin(nx)\right],
其中an和bn是实频率分量的振幅。
离散时间傅里叶变换
离散时间傅里叶变换
离散傅里叶变换是离散时间傅里叶变换(DTFT)的特例(有时作为后者的近似)。
DTFT在时域上离散,在频域上则是周期的。
DTFT可以被看作是傅里叶级数的逆。
离散傅里叶变换
离散傅里叶变换
为了在科学计算和数字信号处理等领域使用计算机进行傅里叶变换,必须将函数xn定义在离散点而非连续域内,且须满足有限性或周期性条件。
这种情况下,使用离散傅里