ภาษาการเขียนโปรแกรมใดที่ใช้กันทั่วไปสำหรับการเขียนโปรแกรม DSP

เฮ้ ในฐานะซัพพลายเออร์ DSP (การประมวลผลสัญญาณดิจิตอล) ฉันมักจะถูกถามเกี่ยวกับภาษาการเขียนโปรแกรมที่ใช้กันทั่วไปสำหรับการเขียนโปรแกรม DSP ดังนั้นฉันคิดว่าฉันจะแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับหัวข้อนี้

C และ C ++

C และ C ++ เป็นเหมือนขนมปังและเนยของการเขียนโปรแกรม DSP พวกเขามีมานานแล้วและได้รับความนิยมอย่างมากสำหรับเหตุผลที่ดี

ก่อนอื่นพวกเขาเสนอการควบคุมระดับต่ำ เมื่อคุณจัดการกับ DSP คุณมักจะต้องจับทรัพยากรฮาร์ดแวร์อย่างแน่นหนา C และ C ++ อนุญาตให้คุณเข้าถึงหน่วยความจำการลงทะเบียนและส่วนประกอบฮาร์ดแวร์อื่น ๆ โดยตรง นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของอัลกอริทึม DSP ของคุณ ตัวอย่างเช่นหากคุณกำลังทำงานกับแอปพลิเคชันการประมวลผลเสียงจริง - เวลาคุณสามารถใช้ C เพื่อเขียนโค้ดที่สามารถเข้าถึงบัฟเฟอร์เสียงได้อย่างรวดเร็วและดำเนินการกับตัวอย่างโดยไม่ต้องใช้ค่าใช้จ่ายใด ๆ

ประการที่สองภาษาเหล่านี้มีห้องสมุดและเครื่องมือมากมาย มีไลบรารี DSP จำนวนมากสำหรับ C และ C ++ ที่สามารถประหยัดเวลาได้มาก ตัวอย่างเช่นกล่องเครื่องมือระบบ DSP ของ MathWorks ใน MATLAB สามารถสร้างรหัส C สำหรับอัลกอริทึม DSP ของคุณซึ่งคุณสามารถรวมเข้ากับโครงการ C หรือ C ++ ของคุณ ด้วยวิธีนี้คุณสามารถใช้ประโยชน์จากการออกแบบอัลกอริทึมระดับสูงใน MATLAB และประสิทธิภาพระดับต่ำของ C

อย่างไรก็ตามข้อเสียเปรียบอย่างหนึ่งของ C และ C ++ คือพวกเขาอาจเป็นเรื่องยากที่จะเรียนรู้โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้เริ่มต้น ไวยากรณ์อาจซับซ้อนและคุณต้องมีความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับแนวคิดเช่นพอยน์เตอร์และการจัดการหน่วยความจำ แต่เมื่อคุณได้รับมันคุณจะพบว่าพวกเขามีพลังอย่างยิ่งสำหรับการเขียนโปรแกรม DSP คุณสามารถตรวจสอบได้ส่วนผสมอาหาร Monopotassium ฟอสเฟต MKP โมโนโพแทสเซียมฟอสเฟตหากคุณเป็นอุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้องกับอาหารเนื่องจากเป็นผลิตภัณฑ์ที่น่าสนใจในโดเมนนั้น

matlab

Matlab เป็นอีกภาษาที่ได้รับความนิยมอย่างมากใน DSP World เป็นที่รู้จักกันดีในการใช้งานและความสามารถในการเขียนโปรแกรมระดับสูง

หนึ่งในข้อได้เปรียบที่ใหญ่ที่สุดของ MATLAB คือการสร้าง - ในฟังก์ชั่นสำหรับ DSP คุณสามารถดำเนินการที่ซับซ้อนเช่นการกรองการแปลงฟูริเยร์และการวิเคราะห์สัญญาณด้วยรหัสเพียงไม่กี่บรรทัด ตัวอย่างเช่นหากคุณต้องการออกแบบตัวกรองต่ำ - ผ่านคุณสามารถใช้ไฟล์การออกแบบรู้สึกฟังก์ชั่นใน MATLAB ซึ่งจะสร้างค่าสัมประสิทธิ์ตัวกรองสำหรับคุณ สิ่งนี้ทำให้ง่ายต่อการสร้างต้นแบบและทดสอบอัลกอริทึม DSP ของคุณ

Matlab ยังมีเครื่องมือสร้างภาพที่ยอดเยี่ยม คุณสามารถพล็อตสัญญาณของคุณในโดเมนที่แตกต่างกันเช่นโดเมนเวลาและโดเมนความถี่เพื่อให้เข้าใจได้ดีขึ้นว่าอัลกอริทึมของคุณทำงานอย่างไร สิ่งนี้มีประโยชน์จริงๆในระหว่างกระบวนการพัฒนาเนื่องจากคุณสามารถระบุปัญหาใด ๆ กับสัญญาณหรืออัลกอริทึมของคุณได้อย่างรวดเร็ว

อย่างไรก็ตาม MATLAB ไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับแอปพลิเคชันเวลาจริง มันเป็นภาษาที่ตีความซึ่งหมายความว่าสามารถช้าลงเมื่อเทียบกับภาษาที่รวบรวมเช่น C และ C ++ แต่มันยอดเยี่ยมสำหรับการพัฒนาและการจำลองอัลกอริทึม หากคุณกำลังคิดเกี่ยวกับอาหาร - เกรดฟอสเฟตโซเดียม tripolyphosphate 95% STPP เกรดอาหารเป็นตัวแทนเก็บน้ำเป็นผลิตภัณฑ์ที่ควรค่าแก่การสำรวจ

งูหลาม

Python ได้รับความนิยมอย่างมากในสนาม DSP ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมทั่วไปที่มีห้องสมุดจำนวนมากสำหรับ DSP

หนึ่งในห้องสมุดที่รู้จักกันดีที่สุดสำหรับ DSP ใน Python คือ Numpy Numpy จัดเตรียมวัตถุอาร์เรย์ที่ทรงพลังและคอลเลกชันของฟังก์ชั่นทางคณิตศาสตร์ที่จำเป็นสำหรับ DSP คุณสามารถใช้ NumPy เพื่อดำเนินการกับสัญญาณเช่นการเพิ่มการคูณและการแปลง ห้องสมุดที่ยอดเยี่ยมอีกอย่างหนึ่งคือ Scipy ซึ่งมีฟังก์ชั่นทางวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมที่หลากหลายรวมถึงห้องที่เกี่ยวข้องกับ DSP เช่นการกรองและการวิเคราะห์สเปกตรัม

Python ยังมีไวยากรณ์ที่เป็นมิตรมากซึ่งทำให้ผู้เริ่มต้นเรียนรู้ได้ง่าย และเนื่องจากเป็นภาษาระดับสูงคุณสามารถมุ่งเน้นไปที่การออกแบบอัลกอริทึมมากกว่ารายละเอียดระดับต่ำ นอกจากนี้ Python ยังมีชุมชนขนาดใหญ่ดังนั้นคุณสามารถค้นหาความช่วยเหลือและทรัพยากรออนไลน์ได้อย่างง่ายดาย

อย่างไรก็ตามคล้ายกับ MATLAB Python สามารถช้ากว่า C และ C ++ สำหรับแอปพลิเคชันเวลาจริง แต่ด้วยการใช้งานของคอมไพเลอร์ Time (JIT) เช่น Numba คุณสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของรหัส Python ของคุณได้อย่างมีนัยสำคัญ หากคุณสนใจอาหารที่มีคุณภาพสูง - เกรดฟอสเฟตคุณภาพสูง DKP CAS 7758 - 11 - 4 อาหารเกรดอาหาร dipotassium ฟอสเฟตอาจเป็นสิ่งที่คุณต้องการดู

ภาษาแอสเซมบลี

ภาษาแอสเซมบลีเป็นภาษาการเขียนโปรแกรมระดับต่ำสุดสำหรับ DSP ช่วยให้คุณเขียนโค้ดที่สอดคล้องกับคำแนะนำของเครื่องโดยตรงของโปรเซสเซอร์ DSP

ข้อได้เปรียบหลักของภาษาแอสเซมบลีคือประสิทธิภาพ เนื่องจากคุณกำลังเขียนโค้ดที่เครื่อง - ระดับคุณสามารถปรับให้เหมาะสมให้ทำงานได้เร็วที่สุด นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องใช้การประมวลผลเวลาจริงเช่นระบบเรดาร์และระบบสื่อสารความเร็วสูง

อย่างไรก็ตามภาษาแอสเซมบลีนั้นยากมากที่จะเรียนรู้และเขียน ไวยากรณ์นั้นเป็นความลับมากและคุณต้องมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมของโปรเซสเซอร์ DSP นอกจากนี้รหัสที่เขียนในภาษาแอสเซมบลีไม่ได้พกพาซึ่งหมายความว่ามันสามารถทำงานบนโปรเซสเซอร์ DSP ประเภทเฉพาะเท่านั้น

ชวา

Java ไม่ได้ใช้กันทั่วไปใน DSP เหมือนภาษาอื่น ๆ ที่กล่าวถึงข้างต้น แต่ก็ยังมีสถานที่อยู่ Java เป็นแพลตฟอร์ม - ภาษาอิสระซึ่งหมายความว่าคุณสามารถเขียนรหัสของคุณได้หนึ่งครั้งและเรียกใช้บนระบบปฏิบัติการและแพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์ที่แตกต่างกัน

Java มีห้องสมุดและเฟรมเวิร์กจำนวนมากที่สามารถใช้สำหรับ DSP ตัวอย่างเช่น Apache Commons Math Library ให้ฟังก์ชั่นสำหรับการวิเคราะห์เชิงตัวเลขซึ่งจะเป็นประโยชน์สำหรับอัลกอริทึม DSP Java ยังได้รับการสนับสนุนที่ดีสำหรับการทำเกลียวหลายอย่างซึ่งสามารถเป็นประโยชน์สำหรับการประมวลผลแบบขนานในแอปพลิเคชัน DSP

อย่างไรก็ตาม Java ไม่เร็วเท่ากับ C และ C ++ หรือภาษาแอสเซมบลี Java Virtual Machine (JVM) เพิ่มค่าใช้จ่ายบางส่วนซึ่งสามารถชะลอการทำงานของรหัสของคุณ แต่สำหรับแอพพลิเคชั่นหรือแอปพลิเคชันที่ไม่ใช่เวลาจริงที่การพกพามีความสำคัญมากกว่าประสิทธิภาพ Java อาจเป็นตัวเลือกที่ดี

บทสรุป

โดยสรุปมีหลายภาษาการเขียนโปรแกรมที่ใช้กันทั่วไปสำหรับการเขียนโปรแกรม DSP แต่ละภาษามีข้อดีและข้อเสียของตัวเอง C และ C ++ นั้นยอดเยี่ยมสำหรับการใช้งานจริง - เวลาและการควบคุมระดับต่ำ MATLAB นั้นยอดเยี่ยมสำหรับการพัฒนาอัลกอริทึมและการจำลอง Python ได้รับความนิยมเนื่องจากความสะดวกในการใช้งานและห้องสมุดจำนวนมาก ภาษาแอสเซมบลีมีประสิทธิภาพที่ดีที่สุด แต่ยากมากที่จะเรียนรู้ และ Java ให้การพกพา แต่อาจช้าลง

หากคุณอยู่ในตลาดสำหรับผลิตภัณฑ์หรือบริการ DSP เราอยู่ที่นี่เพื่อช่วย ไม่ว่าคุณจะต้องการโซลูชัน DSP ที่กำหนดเองหรือเพียงแค่คำแนะนำเกี่ยวกับภาษาการเขียนโปรแกรมสำหรับโครงการของคุณอย่าลังเลที่จะติดต่อเรา เรามีทีมผู้เชี่ยวชาญที่สามารถช่วยเหลือคุณในการเลือกที่เหมาะสมสำหรับความต้องการ DSP ของคุณ มาเริ่มการสนทนาและดูว่าเราสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างไรเพื่อให้บรรลุเป้าหมายของคุณ

การอ้างอิง

• "การประมวลผลสัญญาณดิจิตอล: หลักการอัลกอริทึมและแอปพลิเคชัน" โดย John G. Proakis และ Dimitris G. Manolakis
• เอกสารทางการ MATLAB
• เอกสารอย่างเป็นทางการของ Python และเอกสารประกอบ DSP ที่เกี่ยวข้อง