DSP驱动的存储测试系统：数据采集与压缩优化

本文主要探讨了数字信号处理器(DSP)在存储测试中的关键应用。随着DSP技术的快速发展，它在信号处理领域的广泛应用使得它成为解决存储测试中数据采集、处理和存储效率问题的理想工具。作者刘杰以硕士学位论文的形式，针对动态测试环境中大量数据的分析与处理需求，提出了一种以DSP为基础的数据采集与处理系统设计。 首先，论文的核心内容聚焦于利用DSP的高效性能，通过片上12位ADC进行模拟信号的实时转换，将其转化为数字信号。这一过程包括信号的连续采集，随后通过FIR低通滤波器进行噪声消除和信号优化，再进行数据压缩，以减小存储空间的需求。通过串行异步通信接口，如SCI，将处理后的数据传输至微机，微机将数据保存为dat文件，便于后续分析。 在系统设计中，作者详细阐述了程序流程、AD采样频率的设置策略以及C语言程序编程技巧，同时深入探讨了AD转换误差产生的原因，并提出了提高采样精度的方法，确保数据的准确性。 数字滤波部分，论文介绍了如何将MATLAB计算出的FIR滤波器系数融入到CCS滤波器工程中，实现了低通滤波器的设计，进一步提升了信号处理质量。 动态存储测试系统中，存储容量有限与高数据采集率之间的矛盾是一个挑战。论文提出利用LZW字典压缩技术来解决这一问题。通过将采样数据的高8位和低8位分别进行LZW压缩，有效地利用了DSP的运算优势，显著提高了数据压缩的速度，从而降低了存储压力。 关键词的选用涵盖了DSP（如TI的TM320F2812）在存储测量中的核心角色，以及数据采集、FIR数字滤波器、数据压缩（LZW字典压缩）等关键技术。本文通过实际案例展示了如何巧妙地整合DSP技术，提高存储测试的效能和效率，对于从事相关领域研究和技术实践的人员具有重要的参考价值。