ちょっと、そこ！ DSP（デジタル信号処理）サプライヤーとして、DSPプログラミングに一般的に使用されるプログラミング言語についてよく尋ねられます。それで、私はこのトピックに関するいくつかの洞察を共有していると思いました。
CおよびC ++
CとC ++は、DSPプログラミングのパンとバターのようなものです。彼らは何年も存在しており、多くの正当な理由で非常に人気があります。
まず、彼らは低レベルのコントロールを提供します。 DSPを扱っているときは、ハードウェアリソースをしっかりと握る必要があることがよくあります。 CおよびC ++を使用すると、メモリ、レジスタ、その他のハードウェアコンポーネントに直接アクセスできます。これは、DSPアルゴリズムのパフォーマンスを最適化するために重要です。たとえば、実際のオーディオ処理アプリケーションに取り組んでいる場合、Cを使用して、オーディオバッファーにすばやくアクセスし、不要なオーバーヘッドなしでサンプルの操作を実行できるコードを書き込むことができます。
第二に、これらの言語には、機能とツールの広大なライブラリがあります。多くのDSPがあります - CおよびC ++で利用可能な特定のライブラリがあり、時間を大幅に節約できます。たとえば、MATLABのMathWorksのDSPシステムツールボックスは、DSPアルゴリズムのCコードを生成し、C ++プロジェクトまたはC ++プロジェクトに統合できます。このようにして、Matlabの高レベルアルゴリズム設計とCの低レベルのパフォーマンスを活用できます。
ただし、CとC ++の欠点の1つは、特に初心者にとっては、学習するのが少し難しいことです。構文は複雑である可能性があり、ポインターやメモリ管理などの概念を十分に理解する必要があります。しかし、それを手に入れると、DSPプログラミングにとって非常に強力であることがわかります。チェックアウトできますリン酸モノポタスシウム食物成分MKPモノリン酸カリウムあなたが食物に興味があるなら、それはそのドメインの興味深い製品であるため、関連産業です。
マトラブ
Matlabは、DSPの世界で非常に人気のあるもう1つの言語です。使いやすさと高レベルのプログラミング機能で知られています。
Matlabの最大の利点の1つは、DSPの機能内で構築されています。わずか数行のコードでフィルタリング、フーリエ変換、信号分析などの複雑な操作を実行できます。たとえば、低いパスフィルターを設計する場合は、デザインフェルトMATLABで機能します。これにより、フィルター係数が生成されます。これにより、DSPアルゴリズムをプロトタイプしてテストすることが非常に簡単になります。
Matlabには優れた視覚化ツールもあります。タイムドメインや周波数ドメインなどのさまざまなドメインで信号をプロットして、アルゴリズムがどのように機能しているかをよりよく理解することができます。これは、シグナルまたはアルゴリズムの問題をすばやく特定できるため、開発プロセス中に非常に役立ちます。
ただし、MATLABは実際のタイムアプリケーションに最適な選択ではありません。これは解釈された言語です。つまり、CやC ++などのコンパイルされた言語と比較して遅くなる可能性があります。しかし、それはアルゴリズムの開発とシミュレーションに最適です。あなたが食物について考えているなら - グレードリン酸塩、水貯留剤としてのトリポリオン酸ナトリウム95％STPP食品グレード探索する価値のある製品です。
Python
Pythonは、近年DSP分野で多くの人気を博しています。これは、DSPの多数のライブラリを備えた一般的な目的プログラミング言語です。
PythonのDSPの最もよく知られているライブラリの1つはNumpyです。 Numpyは、強力な配列オブジェクトと、DSPに不可欠な数学的関数のコレクションを提供します。 Numpyを使用して、追加、乗算、畳み込みなどの信号上の操作を実行できます。もう1つの優れたライブラリはScipyです。これには、DSPを含む幅広い科学および工学機能があり、フィルタリングやスペクトル分析などがあります。
Pythonには非常にフレンドリーな構文もあり、初心者が簡単に学習できるようになります。そして、それは高いレベルの言語であるため、低レベルの詳細ではなく、アルゴリズムのデザインにもっと集中することができます。さらに、Pythonには大きなコミュニティがあるため、オンラインでヘルプとリソースを簡単に見つけることができます。
ただし、Matlabと同様に、Pythonは実際のアプリケーションではCおよびC ++よりも遅くなる可能性があります。しかし、NumbaのようなJust -in -Time（JIT）コンパイラを使用すると、Pythonコードのパフォーマンスを大幅に改善できます。高品質の食品 - グレードのリン酸塩に興味があるなら、高品質のDKP CAS7758-11-4食品グレードリン酸ジポタスシウムあなたが見たいものかもしれません。
アセンブリ言語
アセンブリ言語は、DSPの最低レベルプログラミング言語です。これにより、DSPプロセッサのマシン命令に直接対応するコードを作成できます。
アセンブリ言語の主な利点は、そのパフォーマンスです。マシンでコードを書いているので、レベルでコードを最適化することができます。できるだけ早く実行できます。これは、レーダーシステムや高速通信システムなど、実際の時間処理を必要とするアプリケーションにとって重要です。
ただし、アセンブリ言語は学習して書くことが非常に困難です。構文は非常に不可解であり、DSPプロセッサのアーキテクチャを深く理解する必要があります。また、アセンブリ言語で記述されたコードはポータブルではありません。つまり、特定のタイプのDSPプロセッサでのみ実行できます。
Java
Javaは、上記の他の言語ほどDSPで一般的に使用されていませんが、それでもその場所があります。 Javaはプラットフォームです - 独立した言語です。つまり、コードを1回記述して、さまざまなオペレーティングシステムとハードウェアプラットフォームで実行できます。
Javaには、DSPに使用できる多数のライブラリとフレームワークがあります。たとえば、Apache Commons Math Libraryは、数値分析のための機能を提供します。これは、DSPアルゴリズムに役立ちます。 Javaは、DSPアプリケーションでの並列処理に有益なマルチスレッディングにも適切にサポートされています。
ただし、JavaはCおよびC ++またはアセンブリ言語ほど速くありません。 Java Virtual Machine（JVM）はオーバーヘッドを追加し、コードの実行を遅くすることができます。しかし、携帯性がパフォーマンスよりも重要である非現実的なタイムアプリケーションまたはアプリケーションの場合、Javaが良い選択になる可能性があります。
結論
結論として、DSPプログラミングに一般的に使用されるいくつかのプログラミング言語があり、それぞれに独自の利点と短所があります。 CおよびC ++は、実際のタイムアプリケーションと低レベルの制御に最適です。 MATLABは、アルゴリズムの開発とシミュレーションに最適です。 Pythonは、使いやすさと多数のライブラリのために人気を博しています。アセンブリ言語は最高のパフォーマンスを提供しますが、学ぶのは非常に困難です。 Javaは携帯性を提供しますが、遅くなる可能性があります。
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参照
- 「デジタル信号処理：原則、アルゴリズム、およびアプリケーション」John G. ProakisとDimitris G. Manolakisによる。
- MATLAB公式文書。
- Python公式ドキュメントと関連するDSPライブラリのドキュメント。