信号处理电路

DSP技术与算法实现学习报告

DSP技术与算法实现学习报告一.课程认识作为一个通信专业的学生，在本科阶段学习了数字信号处理的一些基本理论知识，带着进一步学习DSP技术以及将其理论转化为实际工程实现的学习目的，选择了《DSP技术与算法实现》这门课程。通过对本课程的学习，我在原有的一些DSP基础理论上，进一步学习到了其一些实现方法，系统地了解到各自DSP芯片的硬件结构和指令系统，受益匪浅。本门课程将数字信号处理的理论与实现方法有机的结合起来，在简明扼要地介绍数字信号处理理论和方法的基本要点的基础上，概述DSP的最新进展，并以目前国际国内都使用得最为广泛的德克萨斯仪器公式（TI，Texas Instruments）的TMS320、C54xx系列DSP为代表，围绕“DSP实现”这个重点，着重从硬件结构特点，软件指令应用和开发工具掌握出发，讲解DSP应用的基础知识，讨论各种数字信号处理算法的实现方法及实践中可能遇到的主要问题，在此基础上实现诸如FIR、IIR、FFT等基本数字信号处理算法等等。 1.TI的DSP体系 TI公司主要推出三大DSP系列芯片，即TMS320VC2000，TMS320VC5000，TMS320VC6000系列。 TMS320VC200系列主要应用于控制领域。它集成了Flash存储器、高速A/D转换器、可靠的CAN模块及数字马达控制等外围模块，适用于三相电动机、变频器等高速实时的工控产品等数字化控制化领域。 TMS320VC5000系列主要适用于通信领域，它是16为定点DSP芯片，主要应用在IP 电话机和IP电话网、数字式助听器、便携式音频/视频产品、手机和移动电话基站、调制调解器、数字无线电等领域。它主要分为C54和C55系列DSP。课程着重讲述了C54系列的主要特性，它采用改进哈弗结构，具有一个程序存储器总线和三个数据存储器总线，17×17-bit乘法器、一个供非流水的MAC（乘法/累加）使用的专用加法器，一个比较、选择、存储单元（Viterbi加速器），配备了双操作码指令集。 TMS320VC6000系列主要应用于数字通信和音频/视频领域。它是采用超长指令字结构设计的高性能芯片，其速度可以达到几十亿MIPS浮点运算，属于高端产品应用范围。

DSP常见算法的实现

3.6 常见的算法实现在实际应用中虽然信号处理的方式多种多样，但其算法的基本要素却大多相同，在本节中介绍几种较为典型的算法实现，希望通过对这些例子（单精度，16bit ）的分析，能够让大家熟悉DSP 编程中的一些技巧，在以后的工作中可以借鉴，达到举一反三的效果。 1. 函数的产生在高级语言的编程中，如果要使用诸如正弦、余弦、对数等数学函数，都可以直接调用运行库中的函数来实现，而在DSP 编程中操作就不会这样简单了。虽然TI 公司提供的实时运行库中有一些数学函数，但它们所耗费的时间大多太长，而且对于大多数定点程序使用双精度浮点数的返回结果有点“大材小用”的感觉，因此需要编程人员根据自身的要求“定制”数学函数。实现数学函数的方法主要有查表法、迭代法和级数逼近法等，它们各有特点，适合于不同的应用。查表法是最直接的一种方法，程序员可以根据运算的需要预先计算好所有可能出现的函数值，将这些结果编排成数据表，在使用时只需要根据输入查出表中对应的函数值即可。它的特点是速度快，但需要占用大量的存储空间，且灵活度低。当然，可以对上述查表法作些变通，仅仅将一些关键的函数值放置在表中，对任意一个输入，可根据和它最接近的数据采用插值方法来求得。这样占用的存储空间有所节约，但数值的准确度有所下降。迭代法是一种非常有用的方法，在自适应信号处理中发挥着重要的作用。作为函数产生的一种方法，它利用了自变量取值临近的函数值之间存在的关系，如时间序列分析中的AR 、MA 、ARMA 等模型，刻画出了信号内部的特征。因为它只需要存储信号模型的参量和相关的状态变量，所以所占用的存储空间相对较少，运算时间也较短。但它存在一个致命的弱点，由于新的数值的产生利用了之前的函数值，所以它容易产生误差累积，适合精度要求不高的场合。级数逼近法是用级数的方法在某一自变量取值范围内去逼近数学函数，而将自变量取值在此范围外的函数值利用一些数学关系，用该范围内的数值来表示。这种方法最大的优点是灵活度高，且不存在误差累积，数值精度由程序员完全控制。该方法的关键在于选择一个合适的自变量取值区间和寻找相应的系数。下面通过正弦函数的实现，具体对上述三种方法作比较。查表法较简单，只需要自制一张数据表，也可以利用C5400 DSP ROM 内的正弦函数表。迭代法的关键是寻找函数值间的递推关系。假设函数采样时间间隔为T ，正弦函数的角频率为ω，那么可以如下推导：令()()()T T ω?β?αω?-+=+sin sin sin 等式的左边展开为 T T side left ω?ω?sin cos cos sin _+= 等式的右边展开为 ()T T side right ω?βωα?sin cos cos sin _-+= 对比系数，可以得到1,cos 2-==βωαT 。令nT =?，便可以得到如下的递推式： [][][]21cos 2---=n s n s T n s ω

电路与信号处理

数字信号处理和无线电收放机数字信号处理(DSP)和无线电收发机 Justin Smith 开发工程师/微波数据系统前言术语“DSP”可能指两个不同的事情。数字信号处理是一般领域用的术语，在这样的领域中，用做为离散（在时间和幅值两个方面）的采样数据集来表示和处理信号和系统。这是一个相对老的领域，在出版的书和杂志中有大量的这方面的研究和数学算法。最初，大多数数字信号处理是在主机和其它通用数字计算机上离线完成的。这就是所谓的数字数据的“后处理”。随着在最近的二十多来年集成电路的复杂性和集成度的飞速增加，开发出专用处理芯片器，它能实时或“在线”进行数字信号处理。这些芯片被称为数字信号处理器(DSPs)，并在半导体工业中成为最大的增长市场。从1988年至今，DSP的市场每年增长40%。这就意味着将引入更高性能的DSPs(及与DSP 有关的产品)，并以较低的价格销售。结果有双重意义：第1，随着时间的推移，更多的信号处理可在更快和更复杂的处理器内完成。第2，便宜的DSPs进入更多产品，这些产品如，手持电话、无磁带电话录答机、寻呼机(pager)、高保真度立体声设备和汽车中的主动悬挂系统(active suspension systems in cars)。为什么用DSP？如上所述，在大量的新产品中使用DSP技术。为什么？1) 数据信号处理允许很复杂的算法在实时中使用并可被嵌入产品内。DSP能够从一个信号、加密信号信息中滤掉噪音，把波形变换为数字域进行分析，压缩数据，或甚至自动地，根据情况改变系统的处理过程；2) 因为DSP和DSP相关的芯片是软件控制的，在不改变硬件的情况下，可在系统内改变它们的性能和/或任务。这意味着在产品售出后的升级或另增加的特性可加到产品上，不必把装置返回到制造厂；3) DSP技术可实现高精度的控制。因为处理在软件内实现，功能的精度可得到更精密地控制。没有与模拟量元件有关的误差问题；4) 由于软件控制，因而在制造中能有很高的重复性。可把每个装置调到或校准到按最高性能运行；5) 由于信号处理是由数字处理完成的，因此所使用的算法和方法可在数字计算机上被仿真（模拟）和完善。所做的仿真可精确地与系统中的实现进行比较。这个仿真工具极大地降低了产品的设计周期，并向设计者提供研究更复杂算法的方法；6) 如前节所述，DSP技术的成本在继续下降。这就允许产品制造厂以低的价格提供更复杂的产品。模拟无线电收发机为了讨论DSP技术怎样用于改进无线电收发机的设计，让我们首先看一看无DSP技术的无线电收发机的结构。由于无更佳的术语，我们把它称为“模拟无线电收发机”。这个术语有点误称，因为即使DSP收发机也有重要的“模拟量”部分，但我们将这样理想化的称呼它。下面是模拟量收发机结构。全部调制、解调、滤波和纠错由模拟量处理完成（模拟量滤波器，检测等等）如果需要进行数据的任何其它处理，那么附加的部件、专用的芯片、或微处理机必须加到设计中。因为收发机相当多的功能是在硬件中完成，任何校准或无线电的整定必须在硬件级上进行；例如，扭动一个螺丝调整或更换部件。又因为设计是以硬件为基础的，因而它是一个固定的设计。这就是说，不改变硬件就不能改变功能和性能。 DSP无线电收发机现在让我们来看一看以DSP为基础的收发机设计的结构。我们展示出的是有传统DSP功能和可能的DSP限定任务的DSP设计结构。现在让我们先讨论一个无线通讯设备的传统DSP功能。然后我们将涉及设计其它的部分中使用DSP 更多新颖的和灵活的方法。传统上，大多数数字信号处理是在载波频率上的信号解调后或调制前按基频带进行。为了进行数字处理信号，必须首先把信号变换为数字信号。连续时间信号必须按离散瞬时时间和离散幅值级进行“脉冲调制”。为此原因，经常把这些类型的DSP系统称为“脉冲调制系统”，因而可把它们与连续时间系统区分开。模拟/数字(A/D)转换器模拟量变换为数字量的换器(A/D)取输入连续信号，并把它变换为脉冲调制信号，然后馈送给DSP进行处理。A/D

数字信号处理滤波器

1.设计物理可实现的低通滤波器设计思路：因为要设计FIR有限脉冲响应滤波器，通常的理想滤波器的单位脉冲响应h是无限长的，所以需要通过窗来截断它，从而变成可实现的低通滤波器。程序如下： clc;clear all; omga_d=pi/5; omga=0:pi/30:pi; for N=3:4:51; w1= window(@blackman,N); w2 = window(@hamming,N); w3= window(@kaiser,N,2.5); w4= window(@hann,N); w5 = window(@rectwin,N); M=floor(N/2); subplot(311);plot(-M:M,[w1,w2,w3,w4,w5]); axis([-M M 0 1]); legend('Blackman','Hamming','kaiser','hann','rectwin'); n=1:M; hd=sin(n*omga_d)./(n*omga_d)*omga_d/pi; hd=[fliplr(hd),1/omga_d,hd]; h_d1=hd.*w1';h_d2=hd.*w2';h_d3=hd.*w3';h_d4=hd.*w4';h_d5=hd.*w5'; m=1:M; H_d1=2*cos(omga'*m)*h_d1(M+2:N)'+h_d1(M+1); H_d2=2*cos(omga'*m)*h_d2(M+2:N)'+h_d2(M+1); H_d3=2*cos(omga'*m)*h_d3(M+2:N)'+h_d3(M+1); H_d4=2*cos(omga'*m)*h_d4(M+2:N)'+h_d4(M+1); H_d5=2*cos(omga'*m)*h_d5(M+2:N)'+h_d5(M+1); subplot(312);plot(omga,[H_d1,H_d2,H_d3,H_d4,H_d5]); legend('Blackman','Hamming','kaiser','hann','rectwin'); subplot(313);plot(abs([fft(h_d1);fft(h_d2);fft(h_d3);fft(h_d4);fft(h_ d5)])'); pause(); end 程序分析：整个对称窗的长度为N，然而为了在MATLAB中看到窗函数在负值时的形状需将N变为它的一半，即为2M+1个长度。窗长设置为从3开始以4为间隔一直跳动51。则长度相同的不同窗函数在时域[-M,M]的形状如第一个图所示。对窗函数进行傅里叶变换时，将零点跳过去先构造一个一半的理想滤波器的脉冲响应hd，再将零点位置求导得出的数赋值进去。将生成的hd左右颠倒形成了一个理想的滤波器的脉冲响应。将构造的理想滤波器的脉冲响应依次与之前定义的窗函数相乘，相乘出来的为列向量，用转置将其变成行向量，形成的h_d就是非理想的低通滤波器的脉冲响应序列。因为h_d为对称奇数长度序列，它的DTFT 可以是二倍的离散余弦变化，而零点的位置则直接带入求出，两者相加则是H_d。则第二个图表示的是五个矩阵向量在频域的变化，而第三个图表示的是五个非理想低通滤波器的傅里叶变换，图三FFT给出的结果永远是对称的，因为它显示

数字信号处理

数字信号处理发展和应用学院：通信学院专业：电子信息工程班级：电信1103 姓名：XXX 学号：XXX

数字信号处理发展和应用【摘要】数字信号处理（DSP）是广泛应用于许多领域的新兴学科，因其具有可程控、可预见性、精度高、稳定性好、可靠性和可重复性好、易于实现自适应算法、大规模集成等优点，广泛应用于实时信号处理系统中。本文概述了DSP 技术的发展历史，各个领域的应用状况，以及在未来的发展趋势。【关键词】数字信号处理；数据处理；信息技术；发展趋势一、数字信号处理（DSP）的发展历史数字信号处理技术的发展经历了三个阶段。 70 年代DSP 是基于数字滤波和快速傅立叶变换的经典数字信号处理,其系统由分立的小规模集成电路组成,或在通用计算机上编程来实现DSP 处理功能,当时受到计算机速度和存储量的限制,一般只能脱机处理,主要在医疗电子、生物电子、应用地球物理等低频信号处理方面获得应用。 80 年代DSP 有了快速发展,理论和技术进入到以快速傅立叶变换(FFT) 为主体的现代信号处理阶段,出现了有可编程能力的通用数字信号处理芯片,例如美国德州仪器公司(TI 公司) 的TMS32010 芯片,在全世界推广应用,在雷达、语音通信、地震等领域获得应用,但芯片价格较贵,还不能进入消费领域应用。 90 年代DSP 技术的飞速发展十分惊人,理论和技术发展到以非线性谱估计为代表的更先进的信号处理阶段,能够用高速的DSP 处理技术提取更深层的信息,硬件采用更高速的DSP 芯片,能实时地完成巨大的计算量,以TI 公司推出的TMS320C6X芯片为例,片内有两个高速乘法器、6 个加法器,能以200MHZ频率完成8 段32 位指令操作,每秒可以完成16 亿次操作,并且利用成熟的微电子工艺批量生产,使单个芯片成本得以降低。并推出了C2X、C3X、C5X、C6X 不同应用范围的系列,使新一代的DSP 芯片在移动通信、数字电视和消费电子领域得到广泛应用,数字化的产品性能价格比得到很大提高,占有巨大的市场。二、数字信号处理（DSP）的主要应用领域 1·DSP在电力系统自动化中日益渗透 1.1数字信号处理（DSP）技术在电力系统模拟量采集和测量中的应用计算机进入电力系统调度后，引入了EMS／DMS／SCADA的概念，而电力系统数据采集和测量是SCADA的基础部分。传统的模拟量的采集和获得，通过变送器将一次PT和CT的电气量变为直流量，再进行A/D转换送给计算机。应用了交流采样技术以后，经过二次PT、CT的变换后，直接对每周波的多点采样值采用DSP处理算法进行计算，得到电压和电流的有效值和相角，免去了变送器环节。这不仅使得分散布置的分布式RTU很快地发展起来，而且还为变电站自动化提供了功能综合优化的手段。 1.2数字信号处理（DSP）在继电保护中的应用到目前为止，应用于我国电力系统的微机保护产品采用的CPU大多为单片机，由于受硬件资源及计算功能的限制，其采样能力及采样速度很难令人满意。因此，对非正常运行条件下的系统参数测量，在速度和精度上无法满足要求，一些复杂原理和算法的实现，基于常规CPU的保护产品也都难以胜任。基于DSP 的数据采集和处理系统由于其强大的数学运算能力和特殊设计，都使得它在继

杭电数字信号处理实验7

信号、系统与信号处理实验Ⅱ 实验报告姓名：王健学号：14072119 班级：14083413 上课时间：周五-六七八

实验名称：用双线性变换法设计IIR数字滤波器一、实验目的熟悉模拟巴特沃兹滤波器设计和用双线性变换法设计IIR数字滤波器的方法二、实验原理与要求实验原理利用双线性变换法设计IIR数字滤波器，首先要设计出满足指标要求的模拟滤波器的传递函数Ha(s),然后由Ha(s)通过双线性变换可得要设计的IIR数字滤波器的系统函数H(z),如果给定的指标为数字滤波器的指标，直接利用模拟滤波器的低通原理，通过式子到式子的频率变换关系，可一步完成数字滤波器的设计。式中是低通模拟滤波器的截止频率实验要求（1）编写用双线性变换法设计的巴特沃兹低通IIR滤波器的程序，要求通带内频率低于,容许幅度误差在1dB之内，频率在到之间的阻带衰减大于10dB。（2）用法设计的巴特沃兹低通IIR滤波器，要求使用buttord,butter和biliner函数，滤波器技术指标：取样频率为1Hz;通带内衰减小于1Db; 阻带临界频率0.3Hz,阻带内衰减大于25dB。（3）以pi/64为取样间隔，在屏幕上打印出数字滤波器的频率区间[0 pi]上的幅频响应特性曲线。（4）在屏幕上打印出H(z)的分子，分母多项式系数。三、实验程序与结果 1. 用双线性变换法设计的巴特沃兹低通IIR滤波器的程序，要求通带内频率低于,容许幅度误差在1dB之内，频率在到之间的阻带衰减大于10dB。 clear;clc;close all; Rp=1; Rs=10; Fs=1; Ts=1/Fs

信号处理电子电路图全集

信号处理电子电路图全集一．波形发生器电路图交流驱动电路实现的基本要求是要在选通像素点两端施加交变脉冲信号，而在非选通端加零偏压或负偏压。为了增加电路应用的灵活性，并且为研究OLED的驱动信号变化对于其性能的影响提供方便，要求交流驱动电路的相位和占空比可调。为此，本文设计了一个可以灵活控制的波形信号发生器，其结构为图1所示的一个由双D型触发器构成的振荡器。该振荡器的起振、停止可以控制，输出波形的相位和占空比也可以调节，其工作波形如图2所示。二．红外接收头的构造红外接收电路通常由红外接收二极管与放大电路组成，放大电路通常又由一个集成块及若干电阻电容等元件组成，并且需要封装在一个金属屏蔽盒里，因而电路比较复杂，体积却很小，还不及一个7805体积大！ SFH506-38与RPM-638是一种特殊的红外接收电路，它将红外接收管与放大电路集成在一体，体积小（大小与一只中功率三极管相当），密封性好，灵敏度高，并且价格低廉，市场售价只有几元钱。它仅有三条管脚，分别是电源正极、电源负极以及信号输出端，其工作电压在5V左右.只要给它接上电源即是一个完整的红外接收放大器，使用十分方便。它的主要功能包括放大,选频,解调几大部分,要求输入信号需是已经被调制的信号。经过它的接收放大和解调会在输出端直接输出原始的信号。从而使电路达到最简化！灵敏度和抗干扰性都非常好，可以说是一个接收红外信号的理想装置。 · [图文] T形R-2R电阻网络D/A转换电路

· [图文] KD9561组成的开关式警音发生器电路 · [图文] 石英晶体矩形波振荡器电路 · [图文] 方波振荡器电路 · [图文] 8031与DAC0832双缓冲方式接口电路 · [组图] 矩形波电压发生器 · [组图] 用DAC0832产生锯齿波电路 · [图文] 功率变换电路 · [图文] 数字温湿度传感器SHT11与CC2430应用接口电路 · [图文] 调制解调器与电脑接口电路 · [图文] 数字信号的纠错原因及解决方法 · [组图] 变压器电桥原理图 · [图文] 利用运算放大器式电路虚地点减小电缆电容原理图 · [组图] 差动脉宽(脉冲宽度)调制电路 · [图文] 通断温度控制电路--On-Off Temperature Control · [组图] Phorism with 12V · [组图] 击落模型定位器电路 (Downed Model Locator II) · [组图] 红外线开关电路-Infra Red Switch · [组图] 电池组接收器的放电电路--Discharger for Receiver Battery Packs · [组图] 多通道火箭发射器 -Multi Rocket Launcher · [组图] 阻抗变换器电路 · [图文] 步进电机各相绕组驱动电路 · [图文] 速度判别电路 · [图文] 一种实用的步进电机驱动电路 · [图文] 4线步进电机分列分列电路原理图 · [组图] 击落模型定位器电路 (Downed Model Locator) · [图文] CW431CS比较器应用线路 · [图文] 智能天线技术的应用 · 天线的基本概念及制作 · [组图] 红外接收头的构造 · [图文] 手机信号指示器电路原理图 · [组图] 二阶高通分频器单元电路 · [组图] 二阶分频器低通单元电路 · [组图] 分立元件无稳态多谐振荡电路 · [图文] 用Max038制作的函数波形发生器 · [图文] 多波调频信号产生器电路 · [组图] 方波和三角波发生器电路 · [组图] RC桥式正弦振荡电路 · [图文] AD8228集成芯片构成的阻抗匹配电路 · [图文] 分立元件组成的阻抗匹配电路 · [图文] 采用间接电流反馈架构的IA · [图文] 使用三运放搭建输入缓冲级和输出级电路

数字信号处理和滤波器设计

计算机仿真技术实验指导书

河南科技大学电子信息工程学院二〇〇八年二月

计算机仿真技术实验指导书 MATLAB是一种交互式的以矩阵为基本数据结构的系统。在生成矩阵对象时，不要求明确的维数说明。所谓交互式，是指MATLAB的草稿纸编程环境。与C语言或FORTRON语言作科学数值计算的程序设计相比较，利用MATLAB可节省大量的编程时间。本实验指导书主要讨论四个实验。实验一信号与系统的时域分析以及信号合成与分解 1. 实验目的 (1) 连续时间信号的向量表示法和符号运算表示法，典型离散信号表示； (2) 连续信号和离散信号的时域运算与时域变换； (3) 连续系统和离散系统的卷积，以及冲激响应、阶跃响应、单位响应、零状态响应； (4) 周期信号的傅立叶级数分解与综合（以周期方波为例）； 2. 实验原理与方法 (1) 信号在MATLAB中的表示方法 MATLAB用两种方法来表示连续信号，一种是用向量的方法来表示信号，另一种则是符号运算的方法来表示信号。用适当的MATLAB语句表示出信号后，就可以利用MATLAB的绘图命令绘制出直观的信号时域波形。向量表示法表示信号的方法是：MATLAB用一个向量表示连续信号的时间范围，另一个向量表示连续信号在该时间范围内的对应样值。如下列代码p=0.001; t=-pi:p:pi; f=1+cos(t); plot(t,f) title('f(t)=1+cos(t)') xlabel('t') axis([-pi,pi,-0.2,2.4])

执行后即可绘制连续信号1+cos(t)的时域波形。借助于符号运算以及符号绘图函数ezplot，也可以绘制连续信号时域波形。如下列代码 syms t f=sym('1+cos(t)') %定义符号表达式 ezplot(f,[-pi,pi]) %绘制符号表达式波形 set(gcf,'color','w') %设置当前图形背景颜色为白色执行后即可绘制连续信号1+cos(t)的时域波形。与连续信号的表示相似，在MATLAB中，离散信号也需要用两个向量来表示，其中一个向量表示离散信号的时间范围，另一个向量表示该离散信号在该时间范围内的对应样值。但与连续信号表示有所不同的是，表示离散信号时间范围向量的元素必须为整数。如下列代码 n=[-3,-2,-1,0,1,2,3]; x=[-3,2,-1,3,1,-2,1]; stem(n,x,'filled') set(gcf,'color','w') title('x(n)') xlabel('n') 执行后即可绘制离散信号x(n)={ -3,2,-1,3,1,-2,1}的时域波形。 ↑ n=0 (2) 连续信号和离散信号的时域运算与时域变换对连续信号而言，其基本时域变换有反褶、平移、尺度变换、倒相。利用MATLAB的符号运算功能以及符号绘图函数ezplot，可以直观的观察和分析连续信号的时域运算与时域变换。如下列代码 syms t; f=sym('(t+1)*(heaviside(t+1)-heaviside(t))'); f=f+sym('(heaviside(t)-heaviside(t-1))'); %定义信号符号表达式 ezplot(f,[-3,3]) %绘制信号波形 axis([-3,3,-1.2,1.2]) set(gcf,'color','w')

杭电_数字信号处理课程设计_实验5

实验5 IIR和FIR滤波器过滤信号的实现及比较：以心电信号为例一、实验目的 1、探究心电信号的初步分析。心电信号(频率-般在0.05Hz ~100Hz范围)是一种基本的人体生理信号，体表检测人体心电信号中常带有工频干扰(50HZ)、基线漂移(频率低于0.5Hz)和肌电干扰等各种噪声。 2、为了得到不失真的原始心电信号，需要滤波预处理。设计数字低通滤波器、高通滤波器、带阻滤波器，用MATLAB软件对含噪心电信号分别进行高通、带阻和低通滤波等处理，将心电信号中的低频基线漂移、50Hz 工频高频和高频杂波进行滤除。 3、通过观察对含噪心电图信号的滤波作用，获得数字滤波的感性知识。二、实验要求及内容实验题目：给定一组干净心电信号数据，数据文件存于C盘Ecg.txt。采样频率Fs = 500Hz。 1、编写程序读出心电信号，并在屏幕上打印出其波形。 2、产生模拟高斯白噪声信号，与干净心电混合,设计一个IIR低通滤波器和一个FIR 低通滤波器分别滤除心电信号中的白噪声干扰，调整白噪声信噪比大小，对滤波前后的心电信号的频谱进行分析比较。其中数字低通滤波器指标要求，通带截止频率Wp=0.1π，阻带截止频率 Ws=0.16π，阻带衰减不小于15 dB，通带衰减不大于1 dB。要求:编写一个IIR低通滤波器和一个FIR低通滤波器仿真程序，在屏幕上打印出数字滤波器的频率区间[0, π]上的幅频响应特性由线(H(e^jw)) ;计算其对含噪心电信号的低通滤波响应序列，并在屏幕上打印出干净心电信号波形，含工频干扰的心电信号波形以及IIR低通滤波和FIR低通后的信号波形，并进行比较;同时对滤波前后的心电信号的频谱进行分析比较，并在屏幕上打印出滤波前后的心电信号的频谱，观察其变化。 3、产生模拟工频信号，与干净心电混合，设计一个带阻滤波器(50Hz 陷波器)滤除心电信号中的电源线干扰，调整工频幅度大小，对滤波前后的心电信号的频谱进行分析比较。其中带阻滤波器指标要求，通带下限频率Wp1=0.18π，阻带下截止频率Ws1=0.192 π，阻带上截止频率Ws2=0.208π，通带上限频率Wp2=0.22π，阻带衰减不小于15 dB, 通带衰减不大于1 dB。要求:编写IIR带阻滤波器仿真程序,在屏幕上打印出数字滤波器的频率区间[0, π]上的幅频响应特性由线(H(e^jw ));计算其对含工频干扰的心电信号的带阻滤波响应序列，并在屏幕上打印出干净心电信号波形，含工频干扰的心电信号波形以及滤波后的信号波形，并进行比较;同时对滤波前后的心电信号的频谱进行分析比较，并在屏幕上打印出滤波前后的心电信号的频谱，观察其变化。 4、产生模拟基线漂移信号，与干净心电信号混合，设计一个高通滤波器滤除心电信号中的基线低频干扰，调整基线的幅度大小,对滤波前后的心电信号的频谱进行分析比较。其中，高通滤波器指标要求，通带截止频率Wp=0.0028π，阻带截止频率Ws=0.0012π，阻带衰减不小于15 dB，通带衰减不大于1 dB。要求:编写IIR高通滤波器(或FIR高通滤波器)仿真程序，在屏幕上打印出数字滤波器的频率区间[0,π]上的幅频响应特性由线(H(e^jw);计算其对含基线低频干扰的心电信号的高通滤波响应序

数字信号处理详细分析采样

离散傅里叶变换一、问题的提出：前已经指出，时域里的周期性信号在频域里表现为离散的值，通常称为谱线；而时域里的离散信号(即采样数据)在频域里表现为周期性的谱。推论：时域里的周期性的离散信号，在频域里对应为周期性的离散的谱线。由于傅里叶变换和它的反变换的对称性，我们不妨对称地把前者称为时域的采样，后者称为频域的采样；这样，采用傅里叶变换，时域的采样可以变换成为频域的周期性离散函数，频域的采样也可以变换成列域的周期性离散函数，这样的变换被称为离散傅里叶变换，简称为ＤＦＴ。图３-1就是使用采样函数序列作离散傅里叶变换的简单示例。（a ）时域的采样在频域产生的周期性（b ）频域的采样在时域产生的周期性图3-1 采样函数的离散傅里叶变换上图就是使用采样函数序列作离散傅立叶变换的简单示例，在时域间隔为s t 的采样函数序列的DFT 是频域里间隔为s s t f 1 =的采样函数序列；反之，频域里间隔为s f 的采样函数序列是时域里间隔为w W f T 1=的采样函数序列，如图3-1(b)所示。由于在离散傅立叶变换中，时域和频域两边都是离散值，因此它才是真正能作为数字信号处理的变换，又由于变换的两边都表现出周期性，因此变换并不需要在),(+∞-∞区间进行，只需讨论一个有限周期里的采样作变换就可以保留全部信息。表3-1为傅立叶变换和傅立叶级数的关系

二、DFT 的定义和性质离散傅里叶变换（DFT ）的定义为： 1、非周期离散时间信号)(n x 的Fourier 变换定义为：ωωωd e n x e X n j j -∞ ∞-∑ =)()( （1）反变换：ωπωππωd e e X n x n j j ?-= )(21)( )(ωj e X 的一个周期函数（周期为）π 2，上式得反变换是在)(ωj e X 的一个周期内求积分的。这里数字信号的频率用ω来表示，注意ω与Ω有所不同。设s f 为采样频率，则采样周期为 f T 1 =，采样角频率T s π2=Ω，数字域的频率s s f πω2= 式1又称为离散时间Fourier 变换（DTFT ）2、周期信号的离散Fourier 级数（DFS ）三、窗函数和谱分析 1、谱泄露和栅栏效应离散傅立叶变换是对于在有限的时间间隔（称时间窗）里的采样数据的变换，相当于对数据进行截断。这有限的时间窗既是DFT 的前提，同时又会在变换中引起某些不希望出现的结果，即谱泄露和栅栏效应。 1）谱泄露以简单的正弦波的DFT 为例，正弦波具有单一的频率，因而在无限长的时间的正弦波，应该观察到单一δ函数峰，如下图示，但实际上都在有限的时间间隔里观察正弦波，或者在时间窗里作DFT ，结果所得的频谱就不再是单一的峰，而是分布在一个频率范围内，下图（b ）示。这样信号被时间窗截断后的频谱不再是它真正的频谱，称为谱泄露。

数字信号处理实验

实验六: 用FFT对信号作频谱分析一、实验目的 1．了解双音多频信号的产生、检测、包括对双音多频信号进行DFT时的参数选择等。 2．初步了解数字信号处理在是集中的使用方法和重要性。 3．掌握matlab的开发环境。二、实验原理与方法 1、引言双音多频（Dual Tone Multi Frequency, DTMF）信号是音频电话中的拨号信号，由美国AT&T贝尔公司实验室研制，并用于电话网络中。这种信号制式具有很高的拨号速度，且容易自动监测识别，很快就代替了原有的用脉冲计数方式的拨号制式。这种双音多频信号制式不仅用在电话网络中，还可以用于传输十进制数据的其它通信系统中，用于电子邮件和银行系统中。这些系统中用户可以用电话发送DTMF信号选择语音菜单进行操作。DTMF信号系统是一个典型的小型信号处理系统，它要用数字方法产生模拟信号并进行传输，其中还用到了D/A变换器；在接收端用A/D变换器将其转换成数字信号，并进行数字信号处理与识别。为了系统的检测速度并降低成本，还开发一种特殊的DFT算法，称为戈泽尔(Goertzel)算法，这种算法既可以用硬件（专用芯片）实现，也可以用软件实现。下面首先介绍双音多频信号的产生方法和检测方法，包括戈泽尔算法，最后进行模拟实验。下面先介绍电话中的DTMF信号的组成。在电话中，数字0~9的中每一个都用两个不同的单音频传输，所用的8个频率分成高频带和低频带两组，低频带有四个频率：679Hz,770Hz,852Hz和941Hz；高频带也有四个频率：1209Hz,1336Hz,1477Hz和1633Hz.。每一个数字均由高、低频带中各一个频率构成，例如1用697Hz和1209Hz两个频率，信号用表示。这样8个频率形成16种不同的双频信号。具体号码以及符号对应的频率如表10.6.1所示。表中最后一列在电话中暂时未用。DTMF信号在电话中有两种作用，一个是用拨号信号去控制交换机接通被叫的用户电话机，另一个作用是控制电话机的各种动作，如播

数字信号处理与数字信号处理器

物理学与信息科学技术专题第十讲　数字信号处理与数字信号处理器(D SP) 1) 李昌立 1, 董永宏 2 (1　中国科学院声学研究所　北京　100080)(2　闻亭数字系统(北京)有限公司　北京　100085) 摘　要文章简要介绍了“数字信号处理”与“数字信号处理器(DSP )”的发展历史.在数字信号处理的应用中,实时实现是非常重要的,而DSP 在实时处理中,扮演了一个重要的角色.文章中还介绍了DSP 在实际应用中的一些关键技术,例如DSP 的种类和选型,DSP 的开发工具,实时软件的开发过程等.最后,还介绍了一些DSP 的应用实例,如语音编码器,视频电话和视频会议系统,用于雷达和声纳的DSP 并行处理系统关键词数字信号处理器(DSP ),实时信号处理,DSP 开发工具,DSP 并行处理系统. D i g it a l si gna l processi n g and processors L I Chang 2L i 1, DONG Yong 2Hong 2 (1Institute of Acoustics ,Chinese A cade m y of Sciences,B eijing 100080,China ) (2W intech D igitalsyste m s Technology corp,B eijing 100085,China ) Abstract The history of digital signal p r ocessing and the digital signal p r ocess or (DSP )is reviewed .A s is well known,real -ti me i mp lementation is crucial in the app licati ons of digital signal p rocessing in which the DSP p lays an i m portant role .Certain key techniques,such as the types and type selecti on of DSPs,their devel 2opment equipment,real -ti me s oft ware development and s o on are then described .Finally,s ome p ractical ap 2p licati ons such as s peech coding hardware,video telephone and video conference system s,DSP parallel p ro 2cessing system s for s onar and radar are als o described Keywords digital signal p r ocess or,real -ti me signal p r ocessing .development equi pment,parallel p r ocess 2ing system 1)　该专题的第一至第九讲分别发表于2005年第1—8期,第12期《物理》———编者注 2005-09-27收到初稿,2006-03-14修回　通讯联系人.Email:li_chang_li_cn@hot m ail .com 1　数字信号处理与数字信号处理器(DSP )发展史的简要回顾[1—3] DSP 既是D igital Signal Pr ocessing 的缩写,也是D igital Signal Pr ocess or 的缩写,前者是指数字信号处理的理论和方法,后者则是指用于数字信号处理的可编程微处理器.我们所说的DSP 技术,一般是指将DSP 处理器用于完成数字信号处理的方法和技术. 自从1965年库利(Cooley )和图基(Tukey )在《计算数学》(《Mathe matic of Computati on 》 )上发表了《用机器计算复序列傅里叶级数的一种方法》一文以后,接着又有人发表了在计算机上用差分方程实现滤波器的算法,以及用计算机设计数字滤波器的各种方法.此后,“数字信号处理”这一分支学科迅速发展,逐渐形成了一整套较为完整的学科领域和理论体系.到今天,“数字技术”已经渗透到各行各业,成为了高新技术的代名词.很多传统产业采用

杭电_数字信号处理课程设计_实验2

实验2 利用快速离散傅里叶变换分析信号的频谱一、实验目的 1、通过这一实验，能够熟练掌握快速离散傅里叶变换FFT的原理及其用FFT 进行频谱分析的基本方法。 2、在通过计算机上用软件实现FFT 及信号的频谱分析。 3、通过实验对离散傅里叶变换的主要性质及FFT 在数字信号处理中的重要作用有进一步的了解。二、实验要求及内容第一题代码： clear all; N=32; n=0:N-1; xn=sin(2*pi*n/32); subplot(2,1,1); plot(n,xn);

ylabel('x(n)'); title('x(n) N=32'); XK=fft(xn,N); magXK=abs(XK); %幅频特性 phaXK=angle(XK); %相频特性 subplot(2,1,2); k=0:length(magXK)-1; stem(k,magXK,'.'); %信号幅频特性曲线xlabel('k'); ylabel('|X(k)|'); title('X(k) N=32'); 第二题代码： clear all; N=100; n=0:N-1; xn=0.9*sin(2*pi/N*n)+0.6*cos(2*pi/(N/3)*n); subplot(2,1,1); plot(n,xn); xlabel('n'); ylabel('x(n)'); title('x(n) N=32'); XK=fft(xn,N); magXK=abs(XK); %幅频特性 phaXK=angle(XK); %相频特性 subplot(2,1,2); k=0:length(magXK)-1; stem(k,magXK,'.'); %信号幅频特性曲线xlabel('k'); ylabel('|X(k)|'); title('X(k) N=100'); 第三题代码： clear all; N=8; x=[ones(1,8),zeros(1,N-8)]; n=0:N-1; X=dft(x,N); magX=abs(X); phaX=angle(X)*180/pi; k=(0:length(magX)'-1)*N/length(magX); subplot(2,2,1); stem(n,x);

信号处理 FFT算法

实验2 基2时域抽选的FFT 程序设计与调试一、实验目的掌握信号处理，尤其是数字信号处理的基本原理和方法。要求能通过实验熟练掌握基2时域抽选的快速傅立叶变换算法（FFT ）的基本原理，了解二维及多维快速傅立叶变换算法。二、实验原理 1．复数类型对于FFT 算法涉及的复数运算，使用自定义的COMPLEX 来定义复数类型，其使用方法与常规类型（如int,float,double ）相似。 typedef struct { float real, imag; } COMPLEX; 2．FFT 基本原理 FFT 改进了DFT 的算法，减少了运算量，主要是利用了旋转因子W 的两个性质：（a ）W 的周期性：W = W （b) W 的对称性：W =-W FFT 把N 点DFT 运算分解为两组N/2点的DFT 运算，然后求和： )()()(21k X W k X k X k N += 1,,1,0 ),()()2 (2 21-=-=+ N k N k k X W k X N k X 其中， ∑∑∑∑-=-=-=-=+== = = 1 1 2 21 1 112 2 2 2 2 2 2 2 )12()()()2()()(N N N N N N N N r rk r rk r rk r rk W r x W r x k X W r x W r x k X 在计算X 1(k)与X 2(k)时，仍利用上述公式，把它们看成是新的X(k)。如此递归下去，便是FFT 算法。 3．蝶形运算从基2时域抽选FFT 运算流图可知： ① 蝶形两节点的距离为2m-1，其中，m 表示第m 列，且m =1,… ,L 。例如N=8=23，第一级(列)距离为21-1=1，第二级(列)距离为22-1=2，第三级(列)距离为23-1=4。 ② 考虑蝶形运算两节点的距离为2m-1，蝶形运算可表为： X m (k)=X m-1(k)+X m-1(k+2m-1) W N r X m (k+2m-1)= X m-1(k)-X m-1(k+2m-1) W N r 由于N 为已知，所以将r 的值确定即可确定W N r 。为此，令k=(n 2n 1n 0)2 ,再将k 左移(L-m)位，右边位置补零，就可得到(r)2 的值，即(r)2 =(k)22L-m 。例如 N=8=23

数字信号处理算法研究毕业论文

毕业论文论文题目（中文）数字信号处理算法研究--基于人体脉搏信号论文题目（外文）Research on Digital Signal Processing Algorithm-- based on human pulse signal

数字信号处理算法研究 --基于人体脉搏信号中文摘要脉搏信号是一种较为常见的生物医学信号,是人体重要的动力学信号之一,脉搏信号在相当程度上可以反映人体心血管的生理状态信息,它能反映人体心脏器官以及血液循环系统的生理情况变更,在临床健康观察和疾病诊断中位置非常的重要。因此脉搏信号的处理和分析在医学界受到了广泛的关注和重视。随着电子技术与计算机技术的快速发展,将人体脉搏信号转化为电信号进行处理与分析,实现智能化的脉搏检测与分析技术,已是生物医学工程范畴的发展目标。具体研究工作为：（1）通过采用一款pulsesensor基于光电反射式模拟传感器用于测量脉搏、心率来检测人体模拟脉搏信号。（2）再通过Arduino等单片机将模拟脉搏信号转换为数字信号通过USB 上传到电脑上。（3）最后通过matlab对其进行滤波处理消除噪声干扰，得到正确脉搏信号。（4）处理后发现了脉搏信号可以反映人体的生理特性。关键词：人体脉搏信号数字信号处理滤波器

Research on Digital Signal Processing Algorithm -- based on human pulse signal Abstract Pulse signal is a common biomedical signal, is one of the important dynamic signals of the human body, the pulse signal to a certain extent, reflects the human cardiovascular physiological status information, it can reflect the human heart organs and blood circulation system physiological changes, It is very important in clinical health observation and disease diagnosis. Pulse signal processing and analysis in the medical world has been widely concerned and attention. With the development of electronic technology and computer technology, the human pulse signal into electrical signals for detection and analysis, to achieve intelligent pulse detection and analysis technology, biomedical engineering is the direction of development.Specific research work: (1)to detect the pulse signal of human body by measuring the pulse and heart rate by using a pulsesensor based analog sensor. (2)and then through the Arduino microcontroller analog pulse signal into digital signal through the USB upload to the computer. (3)Finally, through matlab to filter it to eliminate noise interference, get the correct pulse signal. (4) after treatment found that the pulse signal can reflect the physiological characteristics of the human body. Keywords: human pulse signal, digital signal processing, filter