4

BÜLENT ECEVİT ÜNİVERSİTESİ

ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

EEM802 SAYISAL İŞARET İŞLEME

Konu: DSP Sayısal İşaret İşleyiciler

4

GİRİŞ

Bu raporun hazırlanmasındaki amaç sayısal sinyal işlemcisi olarak adlandırılan DSP

ile diğer mikroişlemciler arasında ne gibi farklılıklar bulunduğu hakkında bilgi verilmesi ve

her iki yapının incelenmesidir. Raporun ilk kısmında DSP’ler hakkında bilgi verilmekle

birlikte sayısal sinyal işlemenin konusuna ve amaçlarına değinilmiştir. İkinci kısımda

mikroişlemcilere, kullanım alanlarına ve görevlerine değinilmiştir. Üçüncü ve son kısımda ise

her iki yapının farklılıkları anlatılmış, işaret işleme ve mimari yapıları incelenmiş ve

farklılıkları belirtilmiştir.

BÖLÜM 1. DSP VE SAYISAL SİNYAL İŞLEME

Gerçek dünyadan alınan ses, müzik, video gibi analog işaretlerin sayı dizisi şeklinde

temsil edilmesi ve bu sayı dizilerinin nümerik işlemlerle dönüştürülmesi ve işlenmesi ile ilgili

işlemleri yapmak için optimize edilmiş mikroişlemci yapısıdır.

Şekil 1.1 Sayısal sinyal işleme sistemi

Sayısal sinyal işlemenin konusu analog olarak elde edilen sinyallerin dijital forma

dönüştürülmesiyle elde edilen sayısal veri üzerinde gerekli olan analizlerin yapılması ve

geliştirilmesi olarak özetlenebilir. Şekil 1.1’de görüldüğü gibi örnek bir sayısal sinyal işleme

sisteminde analog olarak alınan sinyal önce analog dijital çevirici ile sayısallaştırılmıştır.

Daha sonra DSP kısmında sinyal istenilen forma getirilmiştir. En son kısımda ise dijital sinyal

dijital analog dönüştürücü kullanılarak tekrar analog hale getirilmiş ve çıkış olarak ilgili

birime aktarılmıştır. Bu yapıda DSP sistemin beyin özelliği görevini üstlenmiştir.

BÖLÜM 2. MİKROİŞLEMCİLER VE GÖREVLERİ

Ana işlem biriminin (CPU) fonksiyonlarını tek bir yarı iletken tüm devrede

birleştirebilen ve programlanabilen sayısal elektronik bir bileşendir. Kısaca bilgisayarın

beynidir.

4

Şekil 2.1 Mikroişlemci Örnekleri

Günümüzde en büyük ana bilgisayardan en küçük el bilgisayarına kadar her sistem

çekirdeğinde mikroişlemci bulunmaktadır.

Şekil 2.2 Mikroişlemcinin Kullanım Alanları

Mikroişlemcilerin görevleri incelenirse;

Sistemdeki tüm elemanlara ve birimlere zamanlama ve kontrol sinyali sağlar

Bellekten komut alıp getirir

Komutun kodunu çözer

Komutun operandına göre veriyi kendisine veya giriş-çıkış birimlerine aktarır

Aritmetik ve mantık işlemlerini yürütür

Program işlenirken diğer donanımlardan gelen kesme taleplerine cevap verir

gibi birçok işlemi gerçekleştiren bir yapıyla karşı karşıya kalındığı anlaşılmaktadır.

BÖLÜM 3. DSP VE MİKROİŞLEMCİLER

Genellikle mikroişlemciyle DSP’nin rollerine bakıldığında net bir fark yoktur.

Günümüzde birçok DSP kendi içerisinde mikroişlemci özelliği barındırmaktadır. Aynı şekilde

birçok mikroişlemcide kendi içerisinde DSP özelliği barındırmaktadır. İkisi arasındaki fark iç

mimarileridir. DSP algoritmalarının icra edilmesindeki en büyük zorluk, bilginin hafızadan

alınması ve hafızaya gönderilmesidir. Geleneksel mikroişlemcilerde bu işlemler Von

Neumann mimarisiyle gerçekleştirilir. Günümüzde ortaya çıkan ve çok hızlı işlem yapmaya

4

imkân tanıyan mimari ise Harvard mimarisidir. Şu anda kullanılan DSP’lerin büyük bir

bölümü geliştirilmiş Harvard mimarisini kullanmaktadır. Von Neumann mimarisi veri ve

komutlar için tek hafıza kullanır. Harvard mimarisi ise veri ve komutlar için yüksek işlem hızı

sağlayan bağımsız hafızalar kullanır.

Şekil 3.1 Mimari Yapılar

Mikroişlemcilerle DSP’ler arasındaki temel farklar maddelendirilecek olursa;

Mikroişlemciler tasarımında öncelik veri işleme ve veri tabanı yönetimini

gerçekleştirmektir. DSP’lerin önceliği ise sayısal işaret işlemedeki matematiksel

hesaplamaları gerçekleştirmektir.

Mikroişlemcilerin donanım yapısındaki problemler pazar payı ve ürün ömrü vs.,

DSP’de ise geliştirme ve üretim maliyetinin yüksekliğidir.

Mikroişlemcide kesmelerin oluşturulması açısından sorunlar bulunurken, DSP’lerde

ise komut setinin büyüklüğü sorun oluşturmaktadır.

Ayrıca sinyal işleme algoritmaları açısından da her iki yapı arasında farklılıklar

bulunmaktadır. Geleneksel mikroişlemciler off-line işaret işlemeyi gerçekleştirirken, DSP’ler

real-time işaret işlemeyi gerçekleştirir. Off-line işaret işlemede veriler hafızada saklanır ve

ihtiyaç duyulduğu anda verilerin işlenmesi gerçekleştirilir. Buna karşın real-time işaret

işlemede verilerin eş zamanlı veya çok hızlı bir şekilde işlenmesi hedeflenmektedir.

Şekil 3.2 Real-time işaret işleme blok diyagramı

4

SONUÇ

Bu raporda DSP’ler ile mikroişlemci yapıları hakkında bilgiler verilmiş, görevleri

anlatılmış ve kullandıkları mimari yapılar karşılaştırılmıştır. Raporun içeriğinde verilen

bilgilerden de anlaşılacağı gibi günlük hayatta karşılaştığımız birçok yapıda bu cihazların

bulunduğu ve aktif olarak kullandığımız anlaşılmıştır. Bu rapor EEM802 Sayısal İşaret İşleme

dersi kapsamında hazırlanmış olup faydalı bilgiler barındırdığı düşünülmektedir.

REFERANSLAR

http://www.emo.org.tr/ekler/c3d69ed781b16bc_ek.pdf?dergi=4

http://www.dspguide.com/ch28.htm

https://en.wikipedia.org/wiki/Digital_signal_processor

http://www.arkelektronik.com/images/Ders_Notlari/Mikro1/Mikro_Temel%20K

avramlar_2.Hafta.pdf

http://web.karabuk.edu.tr/emelkocak/indir/MTM305/1x4.pdf

http://www.elektrotekno.com/about7812.html

http://docplayer.biz.tr/2787623-Mikroislemciler-alper-bayrak-abant-izzet-baysal-

universitesi-bolu.html

http://yildiz.edu.tr/~kunal/dspdsy/Bolum1.pdf

http://320volt.com/sayisal-isaret-islemeye-giris-dsp-hakkinda/

https://tr.wikipedia.org/wiki/Mikroişlemci

https://en.wikipedia.org/wiki/Digital_signal_processing

Ingrid Verbauwhede; Patrick Schaumont; Christian Piguet; Bart Kienhuis (2005-

12-24). "Architectures and Design techniques for energy efficient embedded DSP

and multimedia processing" (PDF). rijndael.ece.vt.edu. Retrieved 2014-06-11

4

1.GİRİŞ

Elektronikte sinyal; zaman, uzay ya da başka bir veya birkaç bağımsız değişkene bağlı

olarak değişkenlik gösteren fiziksel nicelik olarak tanımlanabilir. Elektromanyetik dalga, bir

devredeki direnç üzerindeki akan akım, ses dalgası sinyallere verilebilecek birkaç örnektir.

Sinyal işleme kavramı ise bu sinyallerin çeşitli matematiksel algoritmalar kullanılarak

karakterinin değiştirilmesi veya gerekli bilginin elde edilmesi için sinyalin analiz edilmesi,

işlenmesi anlamına gelmektedir.

Sinyal işleme farklı şekillerde yapılabilmektedir. Analog sinyal işleme, dijital(sayısal)

sinyal işleme, görüntü işleme bu çeşitlerinden bazılarıdır. Dijital sinyal işleme güvenilirlik ve

yapılabilirlik bakımında analog sinyal işlemeye göre daha avantajlıdır. Çünkü analog sinyal

işlemede ortam şartlarına bağlı parametrelerin değişime uğraması güvenirliği azaltmaktadır.

Dijital sinyal işleme, elimizdeki sayısal verileri analizini yaparak sonuca varma olarak

ifade edilebilir. Aslında doğada bulunan verilerin çoğu analog veri şeklinde bulunmaktadır.

Bundan dolayı analog bir veri halinde olan verilerle eğer bir sayısal sinyal işleme yapılacaksa

bu sinyalin ilk etapta sayısal bir sinyale dönüştürülmesi gerekir. Bunun için ADC yapıları

kullanılır ve analog olarak girişe gelen sinyalimiz sayısal sürekli verilere dönüştürülerek

sayısal sinyal işleme için hazır hale getirilmiş olur.

Herhangi bir sistem içerisinde yer alarak, o sistemi akıllı hale getiren elektronik

donanım ve yazılım ile oluşmuş entegre sisteme gömülü sistem denir. Gömülü sistemler

belirli bir amacı gerçekleştirmek için meydana getirilmiş tasarımlardır. Gömülü sistemlerde

kullanılan işlemcilere örnek olarak; PIC, ARM, DSP, 8051, FPGA vb. verilebilir.

Sayısal sinyal işleme için tasarlamış olan gömülü sistemler ailesinden olan

DSP(Digital Signal Processing)’ler yani sayısal sinyal işleme işleyici yapıları birçok alanda

kullanılmaktadır. Bunlardan bazıları; konuşma tanıma, metinden konuşmaya geçiş, gizli

iletişim, radar işleme, güdümlü mermi-füze yönlendirme, işitme cihazları, robotik, veri

şifreleme vb. DSP’ler yüksek hız ve düşük maliyet açısından birçok işlemci mimarisine göre

daha avantajlı bir tasarımdır. Örneğin DSP gibi yüksek hızda işlem yapabilen bir işlemci

mimarisi olan FPGA kiti 100-300 dolar arasında bir fiyata alınırken, DSP kitini 20-30 dolar

arası bir fiyata alabilirsiniz.

2. DSP MİMARİSİ

Dsp’ler kendi içerindeki komutları işlerken en büyük sorunlardan biriside hafızadan

bilgi almak ve hafızaya bilgi yazmaktır. Bu bilgiler bir sinyalin örneklenmiş verileri, bir

filtrenin parametre değerleri veya programa koduna ait komut bilgileri olabilir. Bu bilgiler

dsp’lerde ikili sayı şeklinde bulunmaktadır. Bu ikili sayısal bilgiler Dsp’nin CPU’sunda

(Central Processing Unit - Merkezi İşlem Birimi) program sıralayıcı tarafında çağrılmaktadır.

Bu bilgilerin işlenmesi ile amaca yönelik çıktı elde edilmektedir. Örneğin iki sayının

çarpılması işlemi yapılacak ise CPU’ya üç farklı ikili sayı göndermek gerekmektedir.

Bunlardan ikisi sayı bilgisini, diğeri ise komut bilgisini içermektedir. Şekil-1’de de

gösterildiği gibi DSP’ler ile çarpma ve benzeri işlemler yapılacağını düşünecek olursak bu

sayıların nasıl ve hangi sıraya göre hafızadan transfer edileceği önem arz etmektedir.

Dsp’lerde ve Dsp benzeri işleyicilerde mantıksal ve matematiksel işlemlerinin sistematik bir

şekilde yapılabilmesi ve hafızadan veri almak ve hafızaya veri yazmak için çeşitli mimari

yapıları ortaya atılmış ve geliştirilmiştir. Bunlar Von Neumann mimarisi, Harvard mimarisi ve

Süper Harvard mimarisidir. Temelde bu mimari yapıları kullanılmakla birlikte bu mimari

yapıları ek özellikler eklenmiştir.

4

Şekil 1: DSP'ler ile yapılan temel işlemler gösterilmiştir.

2. 1 Von Neumann Mimarisi

Şekil-2’de Von Neumann mimarisi gösterilmiştir. Von Neuman mimarisinde tek bir

hafıza ve bir veri yolunda oluşmaktadır. Hafızadan veri ve hafızaya veri transferi sadece bu

yol kullanılarak yapılmaktadır ve bu veri yolu olup çift yönlüdür. Bu durumda iki sayının

çarpacağımızı göz önüne alalım; bu işlemi yapmak için daha öncede bahsettiğimiz gibi

hafızadan CPU’ya üç ikili sayı transfer edilmek gerekli idi. Bu mimari yapısında sadece bir

yol olduğu için bu sayıları ayrı ayrı CPU’ya taşınması lazım. Bunun yapılması için ise en üç

devir (saykıl) zamanın geçmesi gereklidir. Her bir saykıl zamanında bir sayı taşınmaktadır.

Bu mimari yapısı aslında çoğu ihtiyacı karşılamaktadır ve günümüzde birçok mikroişlemci

sisteminde kullanılmaktadır. Fakat daha hız ve veri transferi gerekli durumlarda yeni mimari

yapıları geliştirilmiştir.

Şekil 2: Von Neumann mimari yapısı

2. 2 Havard Mimarisi

Şekil-3’de temel Harvard Mimari yapısı gösterilmiştir. Harvard mimarisinde Von

neumann mimari yapısının aksine program hafızası ile veri hafızası ayrılmıştır. Program

hafızası ile CPU arasında program yolu ve veri hafızası ile CPU arasında veri yolu

bulunmaktadır. Böylelikle program bilgisi ile veri bilgisi ayrı ayrı taşınabilmektedir. İlk

bakışta Von neumann mimarisi yapısına göre daha hızlı olduğu gözükmektedir. En başta

verdiğimiz iki sayının çarpma işlemini ele alırsak ; üç sayıyı çarpmak için hafızadan CPU’a

4

üç ikili sayı taşınması gerekli idi. Bu mimaride veri hafızasında iki ikili sayı ve program

hafızasında bir ikili sayı taşınacaktır. Her iki yolu aynı anda kullanabildiğimiz için aynı anda

taşınma işlemi gerçekleşecektir. Von neumann mimari yapısında üç saykıl zaman geçmesi

gerekli iken bu mimari yapısında iki saykıl zamanı geçmesi yeterli olacaktır. Fakat bu

durumda ise program yolunda bir bilgi verisi geçer iken veri yolunda bir bilgi verisi geçmekte

ve veri yolu daha meşgul olmaktadır. Bu durumu ortadan kaldırmak için yeni mimari yapısı

geliştirilmiştir.

Şekil 3: Harvard Mimarisinin temel yapısı

2. 3 Süper (Geliştirilmiş) Havard Mimarisi

Klasik Harvard mimarisi yapısına yeni özellikler eklenerek geliştirilmiştir. Şekil-4’te

bu mimarinin temel yapısı gösterilmiştir. ADSP-2106x ve ADSP-211xx ailesinde

kullanılmaktadır. Ayrıca SHARC DSPs olarak da isimlendiriliyor. Bu isim Super Harvard

ARChitecture kelimesinin harflerinin bir araya getirilmesi ile oluşturulmuştur.

Havard mimamiri yapısında program hafızasını ikiye ayrılmış ve bir kısmı veri

hafızası bir kısmı ise program hafızası olarak kullanılmaktadır. Bu durumda program yolunun

meşgul olmadığı durumlarda veri transferi içinde kullanılma olanağı sağlanmıştır. Bir sonraki

adımda ise program yolu daha etkin kullanmak amacı ile CPU üzerine komut ön belliği olarak

adlandırılan bir hafıza birimi yerleştirilmiştir. Bu hafıza birimi 32 güncel komut bilgisini

üzerinde tutmaktadır. Ve böylelikle program yolu komut bilgileri ön belleğe geçtikten sonra

tamamen veri yolu olarak kullanılabilir. Böylelikle hız bakımında önemli gelişme sağlanmış

olmaktadır.

Şekil 4: Süper Harvard Mimarisin temel yapısı

4

Ayrıca Dsplerde giriş ve çıkış yolları bulunmaktadır. Bu veri giriş ve çıkış yolları hem paralel

giriş hem de seri giriş yapılabilmektedir.

3. DSPLERİN İÇ MİMARİSİ

Şekil 5: günümüzde genelde kullanılan mimari yapısı

Şekil-5’de Dsp’nin iç yapısı gösterilmiştir. Dsplerin iç yapısın lojik ve matematiksel işlemleri

yapan birimler bulunmaktadır. Matematiksel işlemler ALU (Aritmetik lojik birimi), Çarpıcı

(Muliplier) ve kaydırıcı (Shifter) vasıtası ile yapılmaktadır. ALU toplama, çıkarma, mutlak

değerini ve mantıksal operatörler (AND, OR, XOR, NOT) işlemlerini gerçekleştirir. Çarpıcı

iki hafızadaki sayıları çarpar ve yeni bir hafızaya yazar. Ayrıca hangi bilginin hangi adreste

saklandığını göstermek veri adres üreteci ( DAG, Data Address Generator) mevcuttur. Bu

üretecinin ürettiği adresteki bilgiler alınır ve amaca yönelik kullanılır.

4. KAYNAKLAR

[1] http://www.dspguide.com/ch28/3.htm

[2] Sayısal İşaret İşleyicilerle OFDM Tasarımı, Ahmet EMİR, Yüksek Lisans Tez Çalışması,

2014

[3] https://www.byclb.com/TR/Tutorials/dsp_appl_spc/ch3_1.htm

[4] The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing, İkinci Baskı, Steven W.

Smith

4

DSP’LER NE KADAR HIZLIDIR?

1. GİRİŞ

Bazı genel amaçlı işlemciler ve işletim sistemleri işaret işleme algoritmalarını yerine

getirebilir fakat büyük güç kaynağı ihtiyacı ve çip üzerindeki yer problemleri yüzünden cep

telefonu gibi taşınabilir aygıtlarda uygun olmadığından, bu teknolojilerde DSP kullanılması

gerekmektedir. DSP’ler çok yüksek hesap yükü gerektiren algoritmaları hızlı şekilde yerine

getirdikleri için tercih edilmektedirler. Ayrıca DSP ile tasarım yapmanın mikroişlemcilere

göre yüksek hızlı işaret işleme, güvenilirlik, yüksek performans, ucuz sistem maliyeti gibi

avantajları mevcuttur. DSP entegreler 1980’li yıllardan itibaren üretilmektedir.

Bir mikroişlemci tasarlanması gereken bir sistemde kullanılırken, bu sisteme uygunluğunun

en önemli şartlarından biri entegrenin uygulama hızlarıdır. Bu hızlar da gelen sayısal işaret

örneklerini ne hızla işleyip çıkışa aktardığıyla ilgilidir. Örneğin sabit noktalı işlemciler için

saniyede kaç komut işleyebildiği ( million instruction per second-MIPS) ve kayan noktalı

işlemciler için saniyede kaç kayan nokta işlemi yaptığı( million floating point operations per

second-MFLOPS) hız kriteri olarak düşünebilir. Gelen sayısal verilerin yüksek sayıda örnek

içermesi durumunda ( ses, video, radar işaretleri vs.) ve bu sinyallerin yüksek bit derinliği(

32,64 bit vs.) sahip olması, ayrıca bu sinyallerin üzerinde çok sayıda matematiksel işlemler

(FFT, IFFT, Konvolüsyon vs.) yapılması gerekiyorsa klasik mikroişlemciler yetersiz

kalacaktır. Dolayısıyla sayısal işaret işleyiciler içinde kendisinin de işlemci barındırdığı

yüksek hızlı tek çiplik entegre bilgisayarlardır. Bazı DSP’ler üzerinde işletim sistemi dahi

vardır. Örneğin piyasada 8 çekirdekli işlemciye sahip 160 GFLOPS( Giga floating point

operations per second) ‘a kadar çıkabilen DSP mevcuttur.( TMS3TMS320C6678)

2. FARKLI UYGULAMA ALANLARINDAKİ DSP ENTEGRE HIZLARI

Şekil-1’de Video ve Ses İşleme uygulamalarında kullanılan 40 Mhz saat frekasında çalışan

Analog Device SHARC ailesine ait ADSP 2106x entegre grubunda FIR, IIR, 1 boyutlu ve 2

boyutlu konvolusyon işlemlerini ne kadar hızlı işlediğini göstermektedir. ADSP 2106x

entegre grubunda bu işlemlerin hızları ve bu işlemlerle ilgili temel analizler aşağıda

sıralanmıştır:

- FIR filtre için yaklaşık 40 ile 400 katsayı gerekmektedir. Bu durumda her bir önek için 40

ile 400 saat darbesi gerektirdiğini göstermektedir. FIR filtre hızı, SHARC entegrenin saat

frekansı (40 Mhz) her örnek için saat darbe sayısına bölünerek bulunmaktadır. FIR filtre için

saniyede 100 K ile 1,6 M arasında örnek işlenmektedir.

-IIR filtrelerde işlenen her bir veri için 8 ile 20 saat darbesi süresi gerekmektedir. ADSP

2106x entegresi saniyede 1,8 M ile 3.1M arasında örnek işlenmektedir.

-ADSP 21062 entegresi 256 nokta FFT yapabilmek için her bir önek için 14,2 saat darbesine

ihtiyaç duyarken, 1024 nokta FFT için 18,221 saat darbesine, 4092 nokta FFT için ise 21,4

saat darbesine ihtiyaç duymaktadır. Tüm FFT varyasyonlarını için saniyede 1.8M ile 3.3M

arasında örnek işleyebilmektedir.

-1 boyutlu konvolüsyon için her örnek için 60 saat darbesi gerekmektedir. Ortalama saniyede

260K örnek işlenebilmektedir.

-2 boyutlu konvolüsyon işlemleri görüntü işlemek için kullanılmaktadır. ADSP 2106 150 saat

darbesi başına 1 piksel işleyebilmektedir. Ortalama saniyede 260K örnek işlenebilmektedir.

4

Şekil 1:ADSP 2106x Entegre Grubu Sinyal İşleme Hızları [5]

Çok sayıda veri alışverişinin olduğu ve bu verileri hızlı şekilde işlemenin gerektirdiği baz

istasyonları, femtocell, 4G LTE sistemleri gibi kablosuz iletişim yapılarında, gömülü

sistemlerde HD video sıkıştırma ve video kodlama gibi yüksek hesap yükü gerektiren

uygulamalarda kullanılacak DSP’lerde farklı hız faktörleri devreye girer. Bu sistemlerde

DSP’lerin komut seti her saat darbesinde çoklu işlem yapabilmeyi basitleştirmek ve tek bir

komutta fazla işlem bilgisi taşıyabilmesi için çok uzun komut kelimesi ( Very Long

Instruction Word-VLIW) olması gerekir. Tek bir komutla çoklu paralel datayı işleyebilmesi

beklenir.(Sıngle Instruction, Multiple Data –SIMD). Ayrıca milyarlarca çarpma toplama

işlemi yapabilmelidir. (Giga Multiply-Accumulate Operation-GMAC). Örneğin Tensilica

Firmasının CONN-X ailesinin BBE-64 entegresi 1GHz işlemci hızında her saat darbesinde

eşzamanlı 128 18 x 18 bit MAC işlemi yapabilir. Aynı zamanda saniyede 128GMAC işlem

yapabilmektedir. Şekil 2’de CONN-X ailesine ait entegrelerin hafıza hariç çekirdek alanına

göre saniyedeki GMAC temelli hız grafikleri gösterilmektedir. Dikkat edilirse her gelişmiş

entegrede Tensillica firması DSP hızlarını daha da artırma yoluna gitmiştir. Grafikten

haberleşme teknolojisi geliştikçe kullanılan DSP’lerin hızlarının da artacağı sonucu

çıkarılabilmektedir

.

Şekil 2: Tensilica ConnX ailesi DSP Hızları Grafiği [12]

4

Tıbbi görüntüleme sistemleri ve radar sistemlerinde yüksek hassasiyet gerektirir. Bu

sistemlerde kayan noktalı DSP’ler kullanılmaktadır. Örneğin bu alanda kullanılan Texas

Instruments firmasının ürettiği 8 çekirdekli TMS320C6678 1,25 GHz işlemci hızında 320

GMAC ve 160 GFLOP işlem yapabilmektedir. Şekil 3’te ise 1GHz frekansında çalışan tek bir

TI C66x DSP çekirdeğinin ARM Cortex A15 ve ARM Cortex A9 mikroişlemcilerine göre

GMAC ve GFLOPS açısından karşılaştırma grafiği verilmiştir. Şekil 3’te dikkat edilirse tek

çekirdekli C66x DSP entegresi dahi ARM Cortex A15’e göre saniyede en az iki kat kayan

noktalı işlem yapabilmektedir.

Şekil 3: C66x DSP ve ARM Cortex İşlemcileri Hız Karşılaştırmaları [16]

Endüstrideki kontrol uygulamalarında DSP’leri hız açısından mikrodenetleyicilere göre üstün

kılan bir özellik giriş sayısının artmasına rağmen çıkış işaretini hızlı bir şekilde üretmesidir.

Başka bir deyişle çıkışa verdiği tepkinin zamanla değişmemesidir. Şekil 4’te XMOS

firmasının ürettiği 32 bit XCORE DSP’sinin ATMEL SAM35 ve Microchip dsPIC33f

entegrelerine göre hız karşılaştırma grafiği verilmiştir.

Şekil 4: Xcore DSP’nin Farklı Entegrelere Göre Hız Karşılaştırması [7]

4

Şekil 4 incelenirse giriş sayısı artmasına rağmen XCORE çıkışa verdiği işareti yaklaşık hep

100ns’de üretebilmiştir. XCORE her durumda mikrodenetleyicilere göre 100 kattan fazla

hızda çalışmıştır.

Karmaşık otomasyon ve kontrol uygulamaları, uzay araçları, telekom sistemleri ve güvenlik

sistemlerinde DSP işlem hızını artırmak için daha fazla merkezi işlem birimi (Central

Processing Unit-CPU) ve çok çekirdekli DSP’ler kullanabilmek gerekir. Örneğin Texas

Instruments’ın ürettiği 66AK2H12 entegresinde 1,4 GHz hızlarında çalışan 4 çekirdekli ARM

Cortex-A15 entegresi ve 8 çekirdekli C66x DSP işlemcisi mevcuttur. 66AK2H12 entegresi 1,

4 GHz frekasında çalışır ve saniyede 200GFLOP ve 400 GMAC hızındadır.

Kullanım kolaylığı nedeniyle bazen nispeten DSP kullanılmayı gerektirmeyecek veri aktarım

hızlarında mikrodenetleyicilerin yeterli olduğu temel uygulamalarda da DSP

kullanılabilmektedir. Örneğin Texas Instruments’a ait sabit noktalı C2000 ailesi endüstriyel

otomasyon, fırçasız motor kontrolü, rasgele PWM kontrolü, sürücü motor kontrolü gibi sanayi

alanında kullanılmaktadır. DSP’ler sabit noktalıdır ve 150-200 MIPS hızlarında sinyal

işlemektedir.

Günümüzde üzerinde lojik tasarım yapılabilecek alan programlanabilir kapı dizileri (Field

Programmable Gate Arrays-FPGA) kitleri yaygın durumdadır. Bu kitlerle de sayısal işaret

işleme işlemleri yerine getirilebilir. Fakat kayan noktalı işlemlerde DSP entegresinin yerini

asla tutmayacaktır. Eğer sabit noktalı işlemlerde FPGA’lar DSP’lerle kullanılırsa performans

daha da artacaktır. Şekil 5’te Viterbi kod çözüşünü iki 66Mhz frekansında çalışan DSP ve bir

66MHz DSP ile FPGA’in gerçekleştirme sürelerinin karşılaştırmalı grafiğini göstermektedir.

Şekil 5: İki Viterbi Decoder’in İki Farklı Uygulamada Performans Grafiği [8]

Grafik incelenirse bir FPGA ve DSP ile 135ns’de veri işlenebilirken, iki DSP ile 360 ns’ de

işlenmektedir.

3. SONUÇ ve RAPOR ANALİZİ

Bu raporda DSP’lerin farklı uygulama alanlarında ne kadar hızlı çalışabildiği

gösterilmektedir. DSP’ler hız için GMAC, MIPS, GFLOPS, VLIW ve SIMD gibi farklı hız

kriterlere göre kıyaslanabileceğine değinilmiştir. Farklı uygulama alanlarında farklı hızlarda

DSP’lerin kullanılması gerekliliği ortaya konmuştur. Teknoloji geliştikçe hızı artırmak için

çok çekirdekli DSP tasarlamak hızı artırdığı hatta aynı entegrenin içinde başka

4

mikroişlemcilerle birlikte DSP’lerin var olması hızı daha da artırdığı araştırılmıştır.

Teknolojinin gelişmesiyle ortaya sabit noktalı DSP’lerle FPGA kitleri kullanmak hız

performansını artırdığına değinilmiştir. İlerleyen yıllarda özellikle veri işlemenin daha da

hızlanması gereken durumlar ortaya çıkacaktır. Bu da büyük firmaları daha hızlı DSP

entegreler üretmeye zorlayacaktır.

4. KAYNAKLAR

[1] http://www.ti.com/lsds/ti/processors/dsp/c6000_dsp/overview.page

[2] http://www.ti.com/lsds/ti/processors/dsp/c6000_dsp/c66x/tools_software.page

[3] http://www.ti.com/product/TMS320C6678/technicaldocuments

[4] http://www.ti.com/lit/ds/symlink/tms320c6678.pdf

[5] http://www.dspguide.com/ch28/6.htm

[6] https://www.byclb.com/TR/Tutorials/dsp_advanced/ch4_1.htm

[7]https://download.xmos.com/XM-002055-PC-

4.pdf?auth=WzAsIjc4LjE2OC4xNjYuMjM0IiwxNDQ5OTUwODIxLCJYTS0wMDIwNTUt

UEMtNC5wZGYiXQ==

[8] http://www.xilinx.com/appnotes/dspintro.pdf

[9]http://www.commagility.com/whitepapers/CommAgility_white_paper_floating_point_wit

h_TI_C66x_DSPs.pdf

[10] http://www.ti.com.cn/cn/lit/an/sprabb6b/sprabb6b.pdf

[11] http://www.elektrotekno.com/about7812.html

[12]http://ip.cadence.com/uploads/pdf/HotChips%20Tensilica%20BBE64%20Proceedings.pd

f

[13] http://ip.cadence.com/uploads/pdf/ConnX%20BBE64.pdf

[14] http://www.ti.com/product/66ak2h12

[15]http://www.ti.com/lit/ds/symlink/66ak2h12.pdf

[16] http://www.ti.com/lsds/ti/processors/dsp/overview.page

4

DSP MARKETİ

GİRİŞ

Bir ürün ile ilgili market (pazar) payı o ürüne olan talep/ilgi ile doğru orantılı olarak

değişmektedir. Bu nedenle sayısal işaret işleyiciler (Digital Signal Processors –DSP) ile ilgili

pazara bakmadan önce DSP’lerin tanımlanması, tarihi, nerelerde kullanıldıkları ve

kullanıldıkları alanların pazar büyüklüklerinden bahsedilmesi gerekmektedir [1].

Bu raporda öncelikli olarak DSP’lerin ne anlam ifade ettikleri ve gelişme süreçlerine

kısa bir göz atılacaktır. İkinci Bölümde DSP üreticileri hakkında ve üretilen DSP’ler hakkında

kısa bilgiler sunulacaktır. Üçüncü bölümde DSP’lerin kullanıldıkları alanların market

tanımlaması ve DSP’lerin kullanımının bu alanlardaki dağılımına değinilecektir. Son bölümde

ise DSP’lerin market büyüklüğünün yıllara göre değişimine bakılacaktır. Bu bölümde ayrıca

DSP’lerin benzer ürünlerle pazar kıyaslamalarına bakılacaktır.

1.DSP’ler ve Tarihi

Sayısal işaret işleyiciler kelime anlamı olarak en genel ifadeyle sayısal işaretler

üzerinde işlemler yapabilen mikroişlemciler olarak tanımlanabilirler. Ancak bu tanım DSP

olarak adlandırılan entegre devrelerin genel amaçlı işlemciler (General Purpose Processor-

GPP)’den ayrımını ifade etmekte yetersiz kalmaktadır. DSP’leri sayısal olarak gerçeklenecek

işlem yükünün fazla olduğu uygulamalara özgü devreler olarak tanımlamak daha doğru

olacaktır [2].

DSP’lerin ilk denemelerine 1980’lerde başlanmıştır. Ticari olarak başarılı olmayan ilk

prototip 1978 yılında “Intel” firması tarafından üretilen “analog işaret işleyicidir”. Üretilen

prototip üzerinde bir analog sayısal dönüştürücü (Analog Digital Converter -ADC) ve sayısal

analog dönüştürücü (Digital Analog Converter -DAC) ile bir sinyal işleyici bulunmaktaydı.

Bir diğer deneme ise “AMI” tarafından üretilen “S2811” , fakat bu üründe ticari olarak

başarılı olmadı. İlk başarılı olan DSP’ler ise 1980 yılında “NEC” tarafından üretilen

“µPD7720” ve “AT&T” tarafından üretilen “DSP1” adlı DSP’lerdi. Bir sonraki başarılı

üretim ise şu anda DSP pazarının en büyük pay sahibi olan “Texas Instruments” tarafından

1983 yılında üretilen “TMS32010” adlı DSP oldu. Oldukça başarılı olan bu üretimden sonra

DSP pazarında oldukça hızlı bir artış yaşandı [1].

2. DSP Üreticileri

Sektörde bulunan başlıca DSP üreticileri aşağıda verilmiştir.

Analog Devices

Altera Corp

4

Broadcom Corp.

Freescale Semiconductor Ltd.

Ceva Inc.

Infineon Technologies AG

Marvell Technology Group Ltd.

LSI Corp.

MIPS Technologies Inc,

Qualcomm Inc.

NXP Semiconductors N.V.

Renesas Electronics Corp.

ST Microelectronics N.V.

Samsung Electronics Co. Ltd.

Toshiba Corp.

Texas Instruments Inc.

Xilinx Inc.

Bu üreticilerden “Analog Devices”, ilk olarak faaliyete “Motorola” olarak başlayan

“Freescale Semiconductor Ltd.” ve “Texas Instruments Inc.” gibi firmalar DSP üretime

1980’lerde başlayıp halen pazarın içerisinde bulunan firmalardır. “Altera Corp.” ve “Xilinx

Inc.” gibi firmalar ise ana üretimleri olan Sahada Programlanabilir Kapı Dizileri (Field

Programmable Gate Array –FPGA)’lar devrelerinin içerisinde kullanmak üzere kendi DSP

entegrelerini üretmektedirler.“Qualcomm Inc.” gibi firmalar ise özellikle akıllı mobil

cihazların son yıllarda oldukça artmasıyla pazarda söz sahibi olan firmalardır.

2008 yılına ait DSP pazarının firmalara göre dağılımı Şekil 2.1’ de verilmiştir.

Şekil 2.1: 2008 yılına ait DSP pazarının üreticilere göre dağılımı [3].

Pazarda bazı üretici firmalara ait yollara göre üretimine başladıkları DSP entegrelerinin listesi

ve bu entegrelerin özellikleri Şekil 2.2 ‘de verilmiştir.

65%

12%

4%

3%

16%

Toplam Pazar Payı: 6.5 Milyar Dolar

Texas Instruments

Freescale

Analog Devices

LSI

Diger

4

Şekil 2.2: Yıllara göre bazı firmaların üretimine başladıkları DSP aileleri [4].

3. DSP’lerin Kullanıldıkları Alanlar

DSP’ler işlem kabiliyetlerini yüksek olması sebebiyle günümüzde haberleşmeden otomotive,

kontrol uygulamalarından mobil cihazlara, medikal uygulamalardan askeri uygulamalara

kadar çok geniş bir yelpazede tercih edilmektedirler. En yoğun olarak kullanıldıkları alanlar

ise bilgi ve iletişim teknolojileri ve bilgisayarlar gibi sayısal işlem yükünün ve analog sayısal

dönüşümlerin çokça olduğu alanlardır. Toplam DSP pazarının alanlara göre dağılımı Şekil

3.1’de verilmiştir.

Şekil 3.1: DSP kullanımının alanlara göre dağılımı.

Bilgi ve İletişim

Tek.; 42,4

Bilgisayar; 24,6

Tüketici Elektr.;

22,7

Otomotiv; 3,5

RF ve Diğerleri;

2,8 Medikal;

1,5

Askeri ve Savunma;

1,3

Endüstriyel; 1,2

4

Marketin ne kadar hızlı büyüdüğünü saptayabilmek adına örnek olarak otomotiv

sektöründeki DSP kullanımının 2010-2018 yılları arasındaki tahmin edilen yıllık büyüme

oranı kullanıldıkları iki özellik temel alınarak Şekil 3.2’de verilmiştir.

Şekil 3.2: Otomotiv sektöründe 2010-2018 yılları arasında DSP kullanımında tahmin edilen

yıllık büyüme miktarı [5].

DSP kullanımında en büyük paya bilgi ve iletişim teknolojilerinin sahip olduğu Şekil 3.1’de

açıkça gözükmektedir. Bu alanda DSP’lerin kullanımını görmek adına 4.Nesil iletişim (4G)

teknolojilerinde kullanılan fiziksel katmanda hangi birimlerin DSP kullanılarak

gerçekleştirildiği Şekil 3.3’te verilmiştir.

Şekil 3.3 : 4. Nesil iletişim teknolojilerinde kullanılan bir baz istasyonunda DSP kullanılan

blokların gösterimi [6].

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

14%

Motor Sürücü Yardım

4

DSP’lerin bir cep telefonu içerisinde nerede kullanıldıkları ise Şekil 3.4’ te verilmiştir.

Şekil 3.4: Bir akıllı telefon içerisinde DSP kullanılan birimlerin gösterimleri

4. DSP Marketinin Değişimi

Artan talepler doğrultusunda DSP marketi 1980’lerden beri hızla büyümeye devam

etmektedir. Bu büyüme özelikle DSP’lerin ilk kullanılmaya başlandığı 1980-2000 yılları

arasındaki 20 yıllık süreçte çok fazla olmuştur. 2000 yıllardan sonra gerek gelişen merkezi

işlemci birimi (Central Processor Unit –CPU) mimarileri gerekse farklı teknolojiler

doğrultusunda büyüme hızı biraz azalsa da, özellikle analog sayısal dönüşüm gerektiren

uygulamaların vazgeçilmez platformu olduğundan popülerliğini korumaktadır. Bahsedilen

teknolojilerin gelişimine paralel olarak DSP mimarileri de gelişmiş ve hızları oldukça

artmıştır. Toplam DSP marketinin sırasıyla, 1995-2002 yılları arasındaki ve 2008-2013 yılları

arasındaki değişimi Şekil 4.1’de ve 4.2’de verilmiştir.

Şekil 4.1: 1995-2002 yılları arasındaki DSP market değerinin değişimi [1].

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

Mily

ar D

ola

r

Yıllar

4

Şekil 4.2: 2008-2013 yılları arasındaki DSP market değerinin değişimi [7].

DSP marketinin benzer ürünler olan IP çekirdekler (IP core) ve mikroişlemciler

marketleri ile karşılaştırılabilmesi adına 2013-2020 arasındaki tahmini değişimleri Şekil 4.3’te

verilmiştir.

Şekil 4.4: DSP, IP core ve MCU marketinin 2013-2020 yılları arasındaki tahmini

değişimi[8].

SONUÇ VE TARTIŞMA

DSP entegrelerine olan talebin her geçen gün artmasıyla doğru orantılı olarak market

değerinin artacağı çıkarılabilecek en net sonuçlardan birisidir. Bu talebin artması ise son

kullanıcı ya da farklı sektör üreticilerin sayısal işaret işleme tekniklerine olan ihtiyaçlarının

artmasıdır. Bu ihtiyacı karşılayabilmek için her geçen gün gelişen DSP teknolojisi ile

üreticiler daha hızlı ve daha küçük boyutta DSP entegreleri üretmek için çalışmaktadırlar. Bu

da bize göstermektedir ki DSP marketi büyümeye devam edecektir.

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

2008 2009 2010 2011 2012 2013

Miy

ar D

ola

r

Yıllar

0

20

40

60

80

100

120

2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

DSP IP Core MCU

4

Rapor içerisinde sunulan veriler göstermektedir ki farklı alanlarda kullanılan DSP’lere olan

ihtiyaç hızlı bir biçimde artmaktadır. Bu da pazara girmek isteyen yeni üreticileri –ya da kendi

DSP sini üretmek isteyecek firmalar- doğuracaktır. Bunun sonucu olarak marketin büyük

çoğunluğuna sahip olan “Texas Instruments”ın payının azalması beklenebilir. Pazardaki

dağılımın nasıl olacağı tam olarak kestirilemese de 2013 yılında 43 milyar $ olan toplam DSP

market değerinin 2020 yılında yaklaşık 60 milyar $ olacağı neredeyse kesindir.

KAYNAKLAR

1- Edwin J. Tan, Wendi B. Heinzelman, DSP Architectures: Past, Present and Future

2- Steven W. Smith The Scientist and Engineer's Guide to,Digital Signal Processing

3- URL-1 www.icinsight.com

4- Charlot F. Digital Signal Processor Over the last 30 years

5- URL-2 www.designnews.com

6- URL-3 www.forwardconcepts.com

7- URL-4 www.marketsandmarkets.com

8- Digital Signal Processor (DSP) Market to 2020 – Sales Growth in Smart Phones, Digital

Cameras and Laptops will Sustain Demand New Research Report

4

DSP Uygulama Alanları

Sayısal işaret işleyiciler(DSP) birçok firma tarafından ve değişik özelliklere sahip olarak

üretilirler. Dünyanın en büyük DSP üreticisi olan Texas Instruments(TI) internet sitesinde,

DSP seçimi ile ilgili Şekil1’de ekran çıktısı görülen bir arayüz bulunmaktadır. Bu arayüz

araştırmacıdan, aradığı özellikleri seçmesini istemekte, ardından da bu kriterlere uyan

DPS’leri listelemektedir. Bu sitenin kullanıcıdan istediği bilgiler, DSP’lerin hangi kriterlere

göre seçileceği ile ilgili bize yok göstermektedir.

Şekil-1

DSP seçiminde en önemli parametre, DSP’nin nasıl bir uygulamada kullanılacağıdır. DSP

çiplerinin kullanılabileceği uygulamaları

Haberleşme

Endüstriyel otomasyon

Biyometrik güvenlik

Tıbbi cihazlar

Ses ve görüntü uygulamaları

Otomotiv

Ev otomasyonu

Elektronik ürünler

Akış ölçerler

gibi genelleyebiliriz. DSP seçimi ile ilgili diğer parametreler de uygulama tipine göre

şekillenecektir ve en uygun işlemci seçilecektir.

Haberleşme uygulaması yapılıyorsa, yani yüksek frekanslarla işlemler yapılacaksa, DSP’nin

yapması gereken işlemleri iki örnek arasında tamamlayabilecek hızda seçilmesi

gerekmektedir. İşlem hızının artırılması için L1 Ön Bellek boyutunun, ve işlemci Bellek

Tipinin de uygun şekilde seçilmesi gerekmektedir. Bazı uygulamalar çok sayıda FFT

hesaplaması gerektirdiğinden, işlemci üzerindeki yükü paylaşacak DSP Coprocessor

donanımına sahip çiplerin kullanılması uygun olacaktır.

DSP’nin yaptığı işlemleri dış dünyaya iletmesi, örneğin bir ekrana yazdırılması veya, başka

bir mikroişlemciye gönderilmesi gerekebilir. Bu gibi durumlarda DSP’nin haberleşmesini

sağlayacak ortamlar da(USB, SPI, UART, vb) belirlenmelidir.

DSP bir hobi uygulamasında kullanılacaksa muhtemelen normal ortam koşullarında

bulunacaktır. Hobi değil de otomotiv, askeri ve uzay uygulamaları söz konusu olduğunda ise

yüksek hassasiyetli işlemler yapabilen, uzun ömürlü ve aşırı sıcaklık ve yüksek nemli

ortamlarda çalışabilecek özellikte çipler seçilmelidir.

DSP Uygulamaları

4

DSP çipinin seçilmesi ile ilgili en önemli parametre, çipin nasıl bir uygulamada kullanılacak

olmasıdır. Bu bölümde DSP çipleri kullanılan uygulamalara örnekler verilecektir.

Biyometrik Güvenlik

Biyometri, bireyin ölçülebilir fiziksel ve davranışsal özelliklerini tanıyarak kimlik saptamak

üzere geliştirilmiş otomatik sistemler için kullanılan bir terimdir. Biyometrik uygulamalarda,

bireyin ölçülen özellikleri sayısallaştırılır ve DSP çiplerinin yardımıyla korelasyon

hesaplamaları yapılarak kimlik teşhisleri yapılır.

Bireylerin ölçülebilir ve davranışsal özellikleri genel olarak şunlardır;

Parmak izi,

Avuç içi damar izi,

Yüz,

Göz bebeği,

DNA,

Ses,

İmza,

Konuşma,

Kullanılan biyometrik sistemlerin belki de en önemlisi polis merkezlerinde kullanılan parmak

izi okuma sistemleridir. Bu sistemde öncelikle, kişilerin parmak izleri optik bir ekipman ile

taratılır ve görüntü sayısallaştırılır. Sayısallaştırılan parmak izinde, Şekil-2a’da belirtilen ve

her parmak izinde bulunan detaylar(minutiae points) tespit edilir. Şekil-2b’deki gibi detay

noktaları

Şekil-2a Şekil-2b

belirlenen parmak izi, veritabanına kaydedilir. Veritabanı yeteri kadar örnek ile

oluşturulduktan sonra da benzer bir yöntem ile kimlik tespiti yapılabilir.

Şekil-3a Şekil-3b

Şekil-3a, parmak izi ile kimlik tespiti prosesini özetlemektedir. Blok yapısının Enrollment ile

belirtilen kısmında veritabanına örnekler toplanmakta, Authentication kısmında ise,

incelenecek olan parmak izi önce sayısallaştırılarak detay noktaları belirlenmektedir.

4

Ardından da veritabanındaki diğer izler ile olan benzerliği korelasyon hesaplamaları ile

incelenerek, kimlik tespiti yapılmaktadır.

Ses ve Görüntü Uygulamaları

Analog devreler, ses uygulamalarında sıkça kullanılmaktadır. Bir müzik teknisyeni, değişik

enstrümanlardan gelen sesleri farklı kazançlarla toplama işlemine sokarak dinleyicilerin en iyi

şekilde müzik dinlemesini sağlar. Benzer şekilde, bir elektrogitardan gelen analog ses sinyali,

sürekli zaman filtresinden geçirildiğinde, filtre çeşidine göre Rock, Metal, Blues gibi tonlarda

sesler elde edilmektedir.

DSP çipleri ile tasarlanan ekipmanlar ile de bu işler yapılabilmektedir. DSP’lerin yüksek hızlı

işlem yapabilmeleri sebebiyle, çok daha fazla müzik enstrümanı ile çalışmak mümkün

olmaktadır. Elektogitar işlemcilerinde de, sürekli zaman yerine ayrık zaman filtreler

kullanılarak daha fazla çeşitliliğe sahip ses çıktıları almak mümkündür.

Dijital Fotoğraf makinaları DSP’lerin görüntü uygulamaları için verilecek en basit

örneklerdendir. Bu makinalar, optik sensör üzerine gelen yüksek çözünürlükteki görüntü

bilgisini sayısallaştırıp bir dizi işlemden geçirerek hafızaya kaydederler. Ortalama bir makine,

her biri geniş bir renk skalasında ifade edilen 12 milyon noktayı, 200-300milisaniye içerisinde

işleyip hafızaya kaydedebilmektedir.

Şekil-4

Bir manzara fotoğrafı çekilmek isteniyorsa, fotoğraf makinesi bunu hızlı bir şekilde

yapabilmektedir. Eğer şelale, kıvılcım gibi hareketleri estetik şekilde gösterilebilecek olan

kareler fotoğraflanmak isteniyorsa, bu durum biraz değişecektir. Şekil 4’deki gibi bir fotoğrafı

elde etmek için, aynı noktadan 30 saniye boyunca görüntü alması, bu görüntülerin

sayısallaştırılarak bir yere depolanması gerekmektedir. Toplanan çok sayıdaki fotoğraf karesi

daha sonra birleştirilerek akan bir şelale görüntüsü ortaya çıkmaktadır.

4

Böyle bir uygulamada, milyar mertebesinde noktanın işlenmesi söz konusu olduğundan, hızı

bir DSP çipi ile rekabetçi bir fotoğraf makinesi üretmek mümkün olacaktır.

Endüstriyel Otomasyon Uygulamaları

Endüstriyel uygulamalar, sürekli ölçümlerin yapıldığı, gerçek zamanlı çalışmanın

hedeflendiği uygulamalardır. Eğer bir büyüklük, sağlıklı bir şekilde ölçülebilir ve gerçek

zamanlı yorumlanabilirse, kontrol edilmesi de mümkün olacaktır. Kontrol edilen bir veri de

optimizasyonu yapılabilecek, yani iyileştirmeye açık olacaktır. Bu da DSP’lerin endüstriyel

uygulamalarda kullanımının zorunluluğunu göstermektedir.

DSP’lerin endüstriyel uygulamalarda kullanımı ile, titreşim analizleri yapılabilmekte, adaptif

kontrol sistemleri geliştirilmekte, radarlı veya ultrasonik sensörler ile ölçümler

yapılabilmektedir.

Titreşim Analizi

Dönen ekipmanların belirli bir titreşimi vardır. Bu titreşim miktarı, uygunsuz montaj, çatlak,

kir, korozyon gibi sebeplerden değişmektedir. Şekil-5a’daki fan uygulamasında, buhar türbini,

dişli kutusu, bağlantı noktaları, yataklar ve fan vibrasyona neden olabilecek parçalardır.

Şekil-5a Şekil-5b

Bu parçaların sebep olduğu titreşimler Şekil-5b’deki gibi zaman bölgesinde takip edilmelidir.

Eğer titreşim değeri ISO Standartlarında belirlenen limit değerlerine ulaşırsa, titreşimin daha

detaylı olarak incelenmesi gerekir. Şekil-5b’deki zaman bölgesi sinyali frekans bölgesinde

incelenirse Şekil-6a’daki gibi bir görüntü ile karşılaşılır. Bu görüntü ile titreşimin aslında

belirli frekanslardaki değişik genlikli sinyallerin toplamı olduğu anlaşılmaktadır.

Şekil-6a Şekil-6b

4

Şekil-6b’deki gibi ekipmanlar, zaman bölgesindeki titreşim sinyali için FFT hesaplayıp,

bulduğu frekans bileşenlerini inceler ve sistemin(örneğin fan sistemi) hangi parçasında nasıl

bir sorun olduğu ile ilgili yorum yaparak bakım personelini yönlendirir.

Adaptif PID Denetleyici

PID denetleyiciler endüstride çok geniş bir uygulama alanına sahiptir. Pratikte bu

denetleyicilerin P, I ve D parametreleri ayarlanırken geçmiş proses tecrübelerinden

yararlanılmaktadır. Ancak proses şartlarındaki değişimler, sistemin transfer fonksiyonunu ve

darbe cevabını değiştireceğinden, PID denetleyici performansı düşecektir.

Şekil7’de adaptif PID kontrolörün blok yapısı verilmiştir. Burada adaptif kısım, prosesin giriş

ve çıkış değerlerini kullanarak, Sistem Tanımlama yaklaşımları ile prosesin yaklaşık bir

transfer fonksiyonu hesaplar. Daha sonra da bu transfer fonksiyona göre PID parametreleri

tekrar hesaplar. Böylece, proses şartlarının değişmesi durumunda bile PID denetleyici kesin

bir kontrol sağlayabilir.

Şekil7

Adaptik PID denetleyicilerin performansı, hesaplanan transfer fonksiyonu doğruluğuna ve

işlemlerin gerçek zamanlı yapılıp yapılmadığına bağlıdır.

Toplama ve çarpma işlemlerinin kullanıldığı Sistem Tanımlama yöntemlerinin gerçek zamanlı

ve belirli bir doğrulukla uygulanması için de DSP temelli sistemlerden yararlanılmaktadır.

Radarlı veya Ultrasonik Seviye Ölçer

DSP’lerin endüstri uygulamalarında kullanımının artması ile radarlı ve ultrasonik sensörlerin

de kullanımı artmıştır.

4

Şekil-8a Şekil-8b

Şekil-8a, radarlı seviye ölçümü yapılan bir tankı göstermektedir. Tankın içine gönderilen

radar sinyali, karşılaştığı yüzeylere çarparak geri döner ve bu sinyaller alıcı devre tarafından

yakalanır. Buradaki önemli ayrıntı, tank sisteminde radar sinyalinin, tanktaki sıvıdan ve

dolum işlemini gerçekleştiren musluktan yansıyacağıdır. Yansıyan bu sinyal incelendiğinde,

Şekil8b’nin “Before” ile etiketlenmiş kısmındaki gibi bir görüntü elde edilir. Burada mavi

sinyal, vericiden gönderilen sinyalin hangi mesafede, ne kadar büyük bir engele çarparak geri

döndüğünü gösterir. Şekildeki sinyalde, 3 ve 9. metrelerde engellerle karşılaşıldığı

görülmektedir.

Bu tarz ölçüm yapan bir cihazın kurulumunda, sistem analiz edilmelidir. Malzeme seviyesi

haricinde yansıma yapma ihtimali olan yerler belirlenmeli ve Şekil-8b’nin “After” ile

etiketlenmiş kısmındaki kırmızı işaret gibi bir filtre oluşturulmalıdır. Bu filtre 3. mertedeki

engelden yansıyan sinyali geçersiz sayarak 9. metredeki malzeme seviyesini hesaplamıştır.

Sonuç

DSP’ler, FFT, korelasyon, çok sayıda toplama ve çarpma işlemlerinin yüksek hassasiyetle,

gerçek zamanlı ve düşük maliyetle yapılmasına olanak sağlamaktadır. Bu özellikleri

DSP’lerin her geçen gün daha çok uygulamada kullanılmasına sebep olacaktır.

Kaynaklar

http://www.ti.com/solution/fingerprint_biometrics

http://ijset.com/ijset/publication/v2s9/IJSET_2013_918.pdf

http://www.cse.msu.edu/~rossarun/pubs/RossMinTexture_ICIP01.pdf

http://www.ti.com/sc/docs/general/dsp/fest99/poster/ltangchassaing.pdf

http://www.ti.com/lit/an/spra550/spra550.pdf

http://www.ti.com/sc/docs/general/dsp/festproceedings/fest2000/alfred001.pdf

http://www.dspguide.com

http://www.glomet.net