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高效实战及电赛训练(2)- 数字系统的“控制”和“处理”

人工智能 电子森林 1391次浏览 0个评论

上一篇文章 “高效实战及电赛训练(1)- 进阶之路” 我介绍了一下我认为的高校学生入门电子技术以及备战电赛的学习路径,在兴趣的驱使下、通过一些动手的实战项目逐步构建自己的认知体系,最后达到对一个电子产品的系统化掌握。   今天我们就简述一下电子产品的数字系统部分 – 控制和处理(计算)部分,这是电子产品的核心(就如我们的大脑),通过传感器感知物理世界,基于从外界接收到的已经数字化的信息对外界进行判断、分析,决策下一步的动作,然后再通过“执行”机构来作用于外面的世界。在下面的框图中就是从左到右的一个流程。   高效实战及电赛训练(2)- 数字系统的“控制”和“处理” 电子产品的系统构成   其实我们的大脑本身就是一个数字化的处理器/控制器,我们的老祖宗发明了度、量、衡将我们看得到的、摸得着的物(静态)、事(随时间变化)都进行了量化,比如 – 某某男生身高1米78、这一堆苹果3斤2两、1斤的价格是1块3毛6分等等,我们物理上接触到的是连续的模拟量,但大脑里处理的其实都是数字量,而每天来回的折腾也就是基于这些信息所做的逻辑判断之后的执行结果 – 这个小伙子身高是否符合我找对象的条件?这一堆苹果的价格是不是贵了?如果买回去要花多少钱?如果觉得值得,你就做出购买的决策。   想想我们每天脑子里转悠的都有哪些?逻辑分析/判断、加减乘除、因果推理…,这就是一个计算/处理(类似软件中for循环之类的重复的规则运算)和控制(类似If-else基于某种条件的执行)的过程,这也是一个电子产品的数字系统要做的事情。   任何数字系统都是“处理”和“控制”功能兼有的,只不过侧重不同,比如仪器面板的操作,其数字系统就偏重于“控制”,采用一条条按部就班的指令执行的“软件”来实现比较容易;而在数据采集、通信、视频处理等则偏重于“处理/计算”,采用速度更快、吞吐量更大的数字逻辑电路实现更有优势。   我们所说的单片机/MCU(微控制器)等就为控制而生,它的CPU兼有“处理”和“控制”的能力,但更擅长的是“控制” – 通过总线连接各种外设,基于外部的按键、开关、传感器等的输入,CPU做逻辑判断,一阵 “If – else” 之后,输出信号控制外部的器件。   用作”处理“的数字系统可以是MPU(微处理器)或数字逻辑电路,尤其是FPGA。MPU也有控制功能,但更擅长的是处理/计算的能力,MPU内部一般都会配有针对某一应用的硬件加速模块,而且MPU的运行速度都比较高、数据的吞吐率也会更高。当然采用FPGA来进行硬件加速会性能更理想。   高效实战及电赛训练(2)- 数字系统的“控制”和“处理” 用于数字系统的不同器件和角色   有别于那些根本就不care内存、供电、速度等的大型处理器系统,比如PC、服务器等,我们将“微型”的MCU、MPU乃至单片机构成的电子系统都称之为嵌入式系统(CPU嵌在系统内部,“看不到”),经过若干年的高速发展,嵌入式系统的工作方式、使用方式也非常形式化了 – 这个行业的“嵌入式系统工程师”其实多数就变成了在嵌入式硬件系统上用C或其它语言写代码的“码农”,因为MCU/MPU的原厂将工具做得贼好用,将底层包装得越来越严实,码农们只要通过对接口的库函数等调用就可以了。   高效实战及电赛训练(2)- 数字系统的“控制”和“处理”   嵌入式系统的核心是考虑到一系列因素之上的软件编程   你以为就这么简单?其实不然,好的嵌入式系统工程师要考虑很多很多因素,在实际的项目设计中需要考虑到成本、速度、存储、供电、可靠性等多种因素,比如如何用一颗价格只有2块钱MCU设计一个产品,用一颗纽扣电池供电能在恶劣的环境下无故障地运行5年。。。。。这是嵌入式系统要面对的。   是不是很挑战?   还需要具备计算机科学/计算机工程/电子工程方面的综合知识和技能:  

  • 计算机组织结构和汇编语言编程是基础,需要理解CPU、存储、外设、中断系统
  • 数字设计也要懂啊  – CPU是如何工作的、外设电路是如何工作的,这些数字电路(GPIO、定时器、DMA等)提供了独立于CPU之外的同时工作的部件,一个好的设计可以减轻软件的工作量,从而可以使用比较慢的CPU提供精确的定时、达到可预测的性能,系统的成本较低、耗电也较小。
  • 要有基本的模拟电路设计和分析技能,系统外接的电路 – LED、开关、传感器是如何工作的?如何才能让这些器件工作好?
  • 掌握C语言编程,这是最流行的嵌入式编成语言
  • 理解编译过程和汇编语言编程 – 如何工作,避免错误、调试、设计更有效的系统、提升性能
  • 操作系统的任务调度概念 – 如何让一个CPU来同时处理多个任务 -这牵扯到多任务、中断处理、任务设定优先级、DMA数据传输等

  腿抖了?   不用!也许你目前还不具备这些知识,你可以先通过做一些嵌入式系统的项目来获取朦朦胧胧的感性认识,等你学到微机原理等理论知识的时候,就会对各种书本理论有顿悟的感觉。   实战促进理论的快速、深刻理解是一个真理。   MCU和MPU也在不断融合,互相跨界,比如NXP的i.MX RT系列就是典型的Cross Over平台,ST的STM32MP1是一颗双核Arm Cortex A7的MPU,但其内部也有一颗Cortex M4的内核,用于控制任务的执行;越来越多擅长做高速处理的MPU集成了更多的外设,将“控制”的能力也发挥的淋漓尽致。MCU也在提速、加入DSP的扩展功能、以便覆盖计算/处理的市场领域。   MCU是成本比较低的一种方式 – 大批量生产,简化了外围电路的设计过程和电路的复杂度,主要的成本在于开发软件,而不是硬件本身。  

用FPGA来做控制/处理呢?

  FPGA擅长的就是“灵活”,作为数字世界的万能积木,它几乎无所不能实现,但也要扬长避短,在使用的时候因地制宜。   对于“控制”为主的系统,直接的数字逻辑实现往往需要使用大量的状态机并辅之以仿真,其过程繁复,且会消耗大量的逻辑资源,因此需要有MCU通过软件来实现,如果同时还需要大量的计算/处理,可以再搭配FPGA做成MCU + FPGA的组合来完成控制 + 处理的功能。早期的系统,如果需要比较多的控制功能,都是通过外部MCU+FPGA的方式来实现,随着FPGA容量的不断扩大和软核MCU的成熟,在FPGA中内嵌软核处理器成了新的设计趋势,目前多数的FPGA厂商都有属于自己的软核处理器,比如Lattice的Mico8、Mico32、Intel的NIOS、Xilinx的MicroBlaze乃至Arm软核,但它们都互不兼容,使用起来也很不方便。近几年开源、免费、精简指令集、配置灵活、更加通用的RISC-V内核成了行业的热点,相信也会成为FPGA上面的软核首选。   高效实战及电赛训练(2)- 数字系统的“控制”和“处理”   MCU@将会是一个趋势,尤其是RISC-V@FPGA   下面的表格是我总结的的不同构成方式的优缺点对比,供大家参考,在具体的应用场景下选择最合适的组合。   高效实战及电赛训练(2)- 数字系统的“控制”和“处理”   为帮助初学者通过一些有趣的项目快速体验数字系统的控制和处理过程,苏老师专为大家设计了几块超级简单、便宜、好用的最小系统板,它们的封装(支持插针焊接和邮票孔焊接)和管脚定义(16个管脚)都是兼容的,方便大家利用面包板或直接设计PCB板来使用。   1 基于STC15W204的8位8051单片机最小系统板   高效实战及电赛训练(2)- 数字系统的“控制”和“处理”   2 基于LPC824的32位Arm Cortex M0+的最小系统板   高效实战及电赛训练(2)- 数字系统的“控制”和“处理”   3 基于STM32G031的32位Arm Cortex M0+的最小系统板   高效实战及电赛训练(2)- 数字系统的“控制”和“处理”   4 基于CH579的32位Arm Cortex M0并支持BLE的最小系统板   高效实战及电赛训练(2)- 数字系统的“控制”和“处理”   5 基于Lattice XO2-1200HC的FPGA最小系统板   高效实战及电赛训练(2)- 数字系统的“控制”和“处理”   下一节我会详细讲一下MCU在数字系统中的使用:高效实战及电赛训练(3)- MCU构成的数字系统,敬请关注!  

本文转载自微信公众号“电子森林”

高效实战及电赛训练(2)- 数字系统的“控制”和“处理”


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