融合MCU与DSP功能以实现块和流处理
在控制我们的用户界面方面，微控制器（MCU）表现出色。它们可以初始化其他电路，监控输入，响应中断，并驱动显示和控制的输出。然而，尽管集成了vwin
功能（如A/D转换器、D/A转换器、PWM、电压基准、运算放大器和比较器）使MCU能够在模拟领域发挥作用——这对于许多相对简单的模拟处理任务是常见的——但总体而言，微控制器在处理模拟信号方面通常表现不佳。
以恒温器为例，几乎任何混合信号微控制器都可以处理。它监测温度，与设定点进行比较，然后切换开关。你可以添加编程滞后、定时操作、云连接和全球连接，但最终MCU通过抛出或释放开关来执行其任务。
然而，在现实世界中，大多数控制回路的运行速度远远超过室温的变化速度，并且监控的不仅仅是一个输入。在这里，速度、性能和灵活的架构等基本属性非常重要，特别是在面对块或流式处理需求时，同样重要的还有DSP功能的类型，无论是融入到微控制器的核心，还是与微控制器并行处理模拟功能。
处理方法
通过巧妙地划分功能而不是将所有繁重的任务放在单一控制块上，某些混合信号设计方面更好。两种方法是捕获原始数据并在数字世界中进行所有处理，以及在信号到达A/D之前进行一些基本处理。如果处理资源充足，那么最简单的方法是以原始形式提取所有内容，然后从那里开始。
大多数线性信号需要通过一些外部组件来匹配信号范围和A/D转换器的范围。这样可以最大化数据的动态范围，提供最高分辨率。微弱的信号需要放大，而强力的信号需要衰减。如果我们能在模拟世界中对信号进行一些简单处理，然后再进入A/D转换器，我们可以根据处理器运行的算法减少所需的处理能力。
硬件基础信号处理
一个简单的例子就是，仅通过添加一个电容器，就能将衰减器变成低通滤波器。这一点说明，基于硬件的信号处理的平衡方法成本非常低，占用空间很小，并且可以简化后续的设计。
虽然数字领域中仍可能需要进行过滤，但通过巧妙地划分功能，您可能能够减少所需的处理量，从而降低成本，节约能源，并减少代码开发。
DSP级别
在数字形式中，高通、低通、带通和陷波滤波器可以作为滤波过程的输入波形，以精确的数字形式持续实现。对于增益、反转、衰减、平均、峰值检测、低值检测、积分、微分等也是如此。
一旦数据进入处理器，处理器类型、架构、速度和特殊功能的具体情况就决定了它是否适合手头的任务。虽然旧的冯·诺依曼CISC架构适合简单的控制任务，但当引入实时方面时，它们并不理想。一个局限性是，在CISC机器中，不同类型的指令可以使用不同数量的周期，每条指令多个时钟周期。现在代码的有效性取决于您使用的指令以及使用位置。中断响应也会影响实时性能。
使用RISC的哈佛架构更适合稳定管道处理数据流。这些通常在单个时钟周期或单指令周期内执行。RISC机器通常以更高的速度运行，增加了另一个性能提升功能。对于系统设计师来说，一个好处是数据区与代码空间是分开的。这在划分和使用内存块进行捕获的数据处理和临时RAM时提供了更多灵活性。
决定哪种处理器用于混合信号任务的关键是指令集，特别是快速乘法、乘积累加和快速除法。固定或浮点需求在这里也很重要。这些在实现算法的滤波器和模拟处理块中特别重要，特别是如果它们需要实时解决代数和二次方程。
许多处理器核心增加了一两个乘法指令，就宣称自己具有DSP功能，其实它还要有其它专门用于信号处理的处理器。但不是每个具有DSP功能的处理器都拥有完整的32位架构并以数百MHz的速度运行。许多应用只需16位功能和32位扩展即可。
选择的微控制器是否适用于实时信号密集型设计，取决于处理器架构、性能水平、外围混合和计算资源。在不断变化的波形上操作的块和流处理器，在选用合适的部件并在设计阶段的顶层进行最有效的设计划分时，就可以将MCU和DSP结合后在块或流式处理中的模拟信号方面优势发挥出来。
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