实时信号处理

实时信号处理
实时信号处理

题目:实时信号处理专业:电子信息工程

摘要

近年来随着科技的飞速发展,实时信号处理的应用正在不断的走向深入,同时也将实时信号带进了各项的应用中。本论文通过对实时信号处理的概念以及设计流程、Matlab语言及其所能实现的功能、Matlab在数字信号处理中的应用、Matlab解决实际中的问题、四个方面来反映对实时信号处理的理解以及认识。通过实时信号处理流程的设计了解Matlab语言的特点、性质及其所能实现的功能,并在利用Matlab解决生活实际问题的编程中真正掌握Matlab在五个方面所能实现的主要功能。

关键字:Matlab、实时信号、处理、计算、功能

1 实时信号处理概述、实现方法及设计流程............ 错误!未定义书签。

1.1 实时信号处理概述 (3)

1.2 实时信号实现方法及系统设计开发流程 (3)

2 Matlab语言及其所能实现的功能................... 错误!未定义书签。

2.1 Matlab语言的基本概念 (5)

2.2 5个具有代表性的程序 (6)

2.2.1 用matlab产生标准音阶的7个单频正弦音符,并用计算机声卡放出错误!未定义书签。

2.2.2 绘制正多边形................................ 错误!未定义书签。

2.2.3 单边指数信号................................ 错误!未定义书签。

2.2.4 正弦波...................................... 错误!未定义书签。

2.2.5 单位脉冲序列................................ 错误!未定义书签。

3 Matlab在数字信号处理中的应用 (7)

3.1 求给定有限长序列的DTFT (7)

3.2 求系统的频率响应 (7)

4 用Matlab解决实际中的问题....................... 错误!未定义书签。

4.1用matlab实现石头剪子布的游戏................. 错误!未定义书签。

5 结束语 (9)

实时信号处理概述、实现方法即实现流程

1.1 实时信号处理概述

实时信号处理是将信号以数字方式表示并处理的理论和技术。数字信号处理与模拟信号处理是实时信号处理的子集。

实时信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行数字处理和测量或滤波。因此在进行实时信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域,这通常通过模数转换器实现。而实时信号处理的输出经常也要变换到模拟域,这是通过数模转换器实现的。

实时信号处理的算法需要利用计算机或专用处理设备如数字信号处理器(DSP)和专用集成电路(ASIC)等。实时信号处理技术及设备具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等突出优点,这些都是单一的数字或模拟信号处理技术与设备所无法比拟的。

实时信号处理的核心算法是离散傅立叶变换(DFT),是DFT使信号在数字域和频域都实现了离散化,从而可以用通用计算机处理离散信号。而使实时信号处理从理论走向实用的是快速傅立叶变换(FFT),FFT的出现大大减少了DFT的运算量,使实时的数字信号处理成为可能、极大促进了该学科的发展。

世界上三大DSP芯片生产商:1.德克萨斯仪器公司(TI) 2.模拟器件公司(ADI) 3.摩托罗拉公司(Motorola).这三家公司几乎垄断了通用DSP芯片市场。

实时信号处理的特征和分类

信号(signal)是一种物理体现,或是传递信息的函数。而信息是信号的具体内容。

模拟信号(analog signal):指时间连续、幅度连续的信号。

数字信号(digital signal):时间和幅度上都是离散(量化)的信号。

实时信号可用一序列的数表示,而每个数又可表示为二制码的形式,适合计算机处理。

一维(1-D)信号: 一个自变量的函数。

二维(2-D)信号: 两个自变量的函数。

多维(M-D)信号: 多个自变量的函数。

系统:处理信号的物理设备。或者说,凡是能将信号加以变换以达到人们要求的各种设备。模拟系统与数字系统。

信号处理的内容:滤波、变换、检测、谱分析、估计、压缩、识别等一系列的加工处理。多数科学和工程中遇到的是模拟信号。以前都是研究模拟信号处理的理论和实现。模拟信号处理缺点:难以做到高精度,受环境影响较大,可靠性差,且不灵活等。实时数字系统的优点:体积小、功耗低、精度高、可靠性高、灵活性大、易于大规模集成、可进行二维与多维处理

随着信息时代、数字世界的到来,实时信号处理已成为一门极其重要的学科和技术领域。

1.2 实时信号实现方法及系统设计开发流程

在设计需求规范,确定设计目标时,其实要解决二个方面的问题:即信号处理方面和非信号处理的问题。

信号处理的问题包括:输入、输出结果特性的分析,DSP算法的确定,以及按要求对确定的

性能指标在通用机上用高级语言编程仿真。

非信号处理问题包括:应用环境、设备的可靠性指标,设备的可维护性,功耗、体积重量、成本、性能价格比等项目。

算法研究与仿真这是DSP应用实际系统设计中重要的一步。系统性能指标能否实现,以何种算法和结构应对需求,都是在这一步考虑的。这种仿真是在通用机上用高级语言编程实现的,编程时最好能仿DSP处理器形式运行,以达到更好的真实性。

DSP芯片选择中通常有下列几条应注意的有

(1)精度

(2)字长的选择

(3)存储器安排

(4)开发工具:在DSP系统设计中,开发工具是必不可少的,一个复杂的DSP系统,必须有功能强大的开发工具支持,开发工具包括软件和硬件两部分。

(5)功耗与电源管理

(6)成本和厂家的销售后服务

(7)支持多处理器

DSP处理器软、硬件开发工具简介随着DSP处理器的功能不断强化和系统开发周期不断缩短,设计和调试DSP系统越来越依赖于DSP开发系统和开发工具,下图为DSP处理器开发流程图。

2.Matlab语言极其所能实现的功能

2.1 Matlab语言的基本概念

MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

MATLAB的基本数据单位是矩阵,它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多,并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C,FORTRAN,C++ ,JA V A的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用,此外许多的MATLAB 爱好者都编写了一些经典的程序,用户可以直接进行下载就可以用。

应用

MATLAB 产品族可以用来进行以下各种工作:

● 数值分析

● 数值和符号计算

● 工程与科学绘图

● 控制系统的设计与仿真

● 数字图像处理技术

● 数字信号处理技术

● 通讯系统设计与仿真

● 财务与金融工程

特点

●此高级语言可用于技术计算

●此开发环境可对代码、文件和数据进行管理

●交互式工具可以按迭代的方式探查、设计及求解问题

●数学函数可用于线性代数、统计、傅立叶分析、筛选、优化以及数值积分等

●二维和三维图形函数可用于可视化数据

●各种工具可用于构建自定义的图形用户界面

●各种函数可将基于MATLAB的算法与外部应用程序和语言(如C、C++、Fortran、Java、COM 以及Microsoft Excel)集成[2]

●不支持大写输入,内核仅仅支持小写

优势

(1)友好的工作平台和编程环境

MATLAB由一系列工具组成。这些工具方便用户使用MATLAB的函数和文件,其中许多工具采用的是图形用户界面。

(2)简单易用的程序语言

Matlab一个高级的矩阵/阵列语言,它包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出

和面向对象编程特点。

(3)强大的科学计算机数据处理能力

MATLAB是一个包含大量计算算法的集合。其拥有600多个工程中要用到的数学运算函数,可以方便的实现用户所需的各种计算功能。函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的最新研究成果,而前经过了各种优化和容错处理。

(4)出色的图形处理功能

MATLAB自产生之日起就具有方便的数据可视化功能,以将向量和矩阵用图形表现出来,并且可以对图形进行标注和打印。高层次的作图包括二维和三维的可视化、图象处理、动画和表达式作图。可用于科学计算和工程绘图。

(5)应用广泛的模块集合工具箱

MATLAB对许多专门的领域都开发了功能强大的模块集和工具箱。

(6)实用的程序接口和发布平台

新版本的MATLAB可以利用MATLAB编译器和C/C++数学库和图形库,将自己的MATLAB 程序自动转换为独立于MATLAB运行的C和C++代码。

(7)应用软件开发(包括用户界面)

在开发环境中,使用户更方便地控制多个文件和图形窗口;在编程方面支持了函数嵌套,有条件中断等;在图形化方面,有了更强大的图形标注和处理功能,包括对性对起连接注释等;在输入输出方面,可以直接向Excel和HDF5进行连接。

2.2 5个具有代表性的程序

1.)用matlab产生标准音阶的7个单频正弦音符,并用计算机声卡放出

m=1:7;f=262*2.^((m-1)/12);

fs=8000;t=0:1/fs:.3;y=[];

for i=1:length(f);

y=[y,sin(2*pi*f(i)*t)];

end;

sound(y,fs)

2.)绘制正多边形

n=10;t=0:pi*2/n:2*pi;

plot(exp(i*t),'-o');

axis square;

grid;

3.)单边指数信号

t=0:0.01:10;

A=1;

a=-0.4;

ft=A*exp(a*t)

plot(t,ft);

xlabel('t');

ylabel('f(t)')

4. )正弦波

t=0:0.001:10;

A=1;

w0=2*pi;

phi=pi/6;

ft=A*sin(w0*t+phi);

plot(t,ft);

xlabel('t');

ylabel('f(t)')

5.)单位脉冲序列

clear,ns=0;nf=10;np=3;ns3=-2;

[x1,n1]=impseq(np,ns,nf)

[x2,n2]=stepseq(np,ns,nf)

n3 = ns3:nf; x3=exp((-0.2+0.5j)*n3); % 复数指数序列

subplot(2,2,1),stem(n1,x1);title('单位脉冲序列')

axis([0,10,0,1.1])

subplot(2,2,3),stem(n2,x2,'.');title('单位阶跃序列') % 用小圆点画序列

axis([0,10,0,1.1])

subplot(2,2,2),stem(n3,real(x3),'x');line([-5,10],[0,0]) % 画横坐标

title('复指数序列'),ylabel('实部')

subplot(2,2,4),stem(n3,imag(x3),'filled'); % 用实心圆点画序列

line([-5,10],[0,0]),ylabel('虚部')

set(gcf,'color','w')

3 Matlab在数字信号处理中的应用

3.1 求给定有限长序列的DTFT

3.2 求系统的频率响应

Matlab在数字信号处理中的应用。

求有限长序列x(n)=[1,4,5,3,2]的DTFT,画出它在w=-8~8rad范围内的频率特性

x=[1 4 5 3 2];nx=[-1:3];

w=linspace(-8,8,1000);

X=x*exp(-j*nx'*w);

subplot(5,3,1),stem(nx,x),axis([-2,6,-1,6]),ylabel('x(n)'),title('原始序列')

subplot(5,3,4),plot(w,abs(X)),ylabel('幅度'),subplot(5,3,7), plot(w,angle(X)),ylabel('相角'), subplot(5,3,10),plot(w,real(X)),ylabel('实部'),subplot(5,3,13), plot(w,imag(X)),ylabel('虚部’) nx1=nx+2;X1=x*exp(-j*nx1'*w);nx2=nx-1;X2=x*exp(-j*nx2'*w);

subplot(5,3,2),stem(nx1,x),title('右移两位'),subplot(5,3,3),stem(nx2,x),title('左移一位'), subplot(5,3,5),plot(w,abs(X1)),subplot(5,3,6),plot(w,abs(X2)),

subplot(5,3,8),plot(w,angle(X1)),subplot(5,3,9),plot(w,imag(X2)),

subplot(5,3,11),plot(w,real(X1)),subplot(5,3,12),plot(w,real(X2))

subplot(5,3,14),plot(w,imag(X1)),subplot(5,3,15),plot(w,imag(X2))

4.用Matlab解决实际中的问题

4.1用matlab实现石头剪子布的游戏

编写程序如下:

n=1;

while n==1

a=0;

b='石头剪刀布';

b_you=input('请做出你的选择,石头(1),剪刀(2),布(3):');

while b_you~=1&b_you~=2&b_you~=3

disp('您输入的不是正确数字,请正确输入');

b_you=input('请做出你的选择,石头(1),剪刀(2),布(3):');

end

disp('您的选择是:');

disp(b(2*b_you-1:2*b_you));

b_cpu=ceil(3*rand(1,1));

disp('电脑的选择是:');

disp(b(2*b_cpu-1:2*b_cpu));

%如果b_cpu==b_you,则显示平手,如果b_you-b_cpu==1,则显示你输了;

如果b_you-b_cpu==-1,则显示你赢了;

%b_you-b_cpu==-2,则显示你输了;如果b_you-b_cpu==2,则显示你赢了。

if b_you==b_cpu

disp('平手');

end

switch(b_you-b_cpu)

case{1,-2}

disp('您输了');

case{-1,2}

disp('您赢了');

end

n=input('您还想再玩一次?否(0),是(1)');

while n~=0&n~=1

disp('您输入的不是正确数字,请正确输入');

n=input('您还想再玩一次?否(0),是(1)');

end

end

这个程序的if部分还可以用以下程序代替,可以更简单:

switch(b_you-b_cpu)

case{0}

disp('平手');

case{1,-2}

disp('您输了');

case{-1,2}

disp('您赢了');

end

5 结束语

通过几周的论文设计,使我对实时信号处理工作原理以及各个应用方面的特性有了更深入的认识,并系统地掌握了利用Matlab解决实际中的问题的全过程,同时也建立起了很强的思考能力,并学习到了课本以外的东西,最重要的是锻炼了独立思考和独立动手的能力,这为我以后走向工作岗位打下了坚实的基础。

通过以上硬件调试及软件的编程达到了毕业设计的设计要求,软、硬件实现了全部功能和技术指标。

通过论文的考核使我深深感受到了,只有全面系统的学习才能真正的掌握更多的知识。例如平时很少接触的Matlab编程,在本次设计中是一个很大的障碍,编程思路不广,应用不熟练,各个方面考虑的不周到,以致经过多次修改才能得到正常的运行结果。在软件设计过程中,系统的复习了一学期所学的实时信号处理知识. 能够将生活中实际问题与软件相结合,设计出简洁、结构化的程序来解决问题。本次论文使我在学习过程中又锻炼了自我,又明确了学习的不足和目标。

数字信号处理实验作业

实验6 数字滤波器的网络结构 一、实验目的: 1、加深对数字滤波器分类与结构的了解。 2、明确数字滤波器的基本结构及其相互间的转换方法。 3、掌握用MA TLAB 语言进行数字滤波器结构间相互转换的子函数及程序编写方法。 二、实验原理: 1、数字滤波器的分类 离散LSI 系统对信号的响应过程实际上就是对信号进行滤波的过程。因此,离散LSI 系统又称为数字滤波器。 数字滤波器从滤波功能上可以分为低通、高通、带通、带阻以及全通滤波器;根据单位脉冲响应的特性,又可以分为有限长单位脉冲响应滤波器(FIR )和无限长单位脉冲响应滤波器(IIR )。 一个离散LSI 系统可以用系统函数来表示: M -m -1-2-m m m=0 012m N -1-2-k -k 12k k k=1 b z b +b z +b z ++b z Y(z)b(z)H(z)=== =X(z)a(z) 1+a z +a z ++a z 1+a z ∑∑ 也可以用差分方程来表示: N M k m k=1 m=0 y(n)+a y(n-k)=b x(n-m)∑∑ 以上两个公式中,当a k 至少有一个不为0时,则在有限Z 平面上存在极点,表达的是以一个IIR 数字滤波器;当a k 全都为0时,系统不存在极点,表达的是一个FIR 数字滤波器。FIR 数字滤波器可以看成是IIR 数字滤波器的a k 全都为0时的一个特例。 IIR 数字滤波器的基本结构分为直接Ⅰ型、直接Ⅱ型、直接Ⅲ型、级联型和并联型。 FIR 数字滤波器的基本结构分为横截型(又称直接型或卷积型)、级联型、线性相位型及频率采样型等。本实验对线性相位型及频率采样型不做讨论,见实验10、12。 另外,滤波器的一种新型结构——格型结构也逐步投入应用,有全零点FIR 系统格型结构、全极点IIR 系统格型结构以及全零极点IIR 系统格型结构。 2、IIR 数字滤波器的基本结构与实现 (1)直接型与级联型、并联型的转换 例6-1 已知一个系统的传递函数为 -1-2-3 -1-2-3 8-4z +11z -2z H(z)=1-1.25z +0.75z -0.125z 将其从直接型(其信号流图如图6-1所示)转换为级联型和并联型。

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。

数字信号处理的应用和发展前景

数字信号处理的应用与发展趋势 作者:王欢 天津大学信息学院电信三班 摘要: 数字信号处理是应用于广泛领域的新兴学科,也是电子工业领域发展最为迅速的技术之一。本文就数字信号处理的方法、发展历史、优缺点、现代社会的应用领域以及发展前景五个方面进行了简明扼要的阐述。 关键词: 数字信号处理发展历史灵活稳定应用广泛发展前景 数字信号处理的简介 1.1、什么是数字信号处理 数字信号处理简称DSP,英文全名是Digital Signal Processing。 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备以数字的形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理,以得到符合人们需要的信号形式。 DSP系统的基本模型如下: 数字信号处理是一门涉及许多学科且广泛应用于许多领域的新兴学科。它以众多的学科为理论基础,所涉及范围及其广泛。例如,在数学领域、微积分、概率统计、随即过程、数值分析等都是数字信号处理的基本工具;同时与网络理论、信号与系统、控制论、通信理论、故障诊断等学科也密切相关。近年来的一些新兴学科,如人工智能、模式识别、神经网络等,都是与数字信号处理密不可分的。数字信号处理可以说许多经典的理论体系作为自己的理论基础,同时又使自己成为一门新兴学科的理论基础。 1.2、数字信号系统的发展过程 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里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里叶变换(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, 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。 1.3、数字信号处理的特点

2017华工检测技术与信号处理作业答案

一. 判断题 【】1. 磁电式速度传感器是利用电磁感应原理。对 【】2. 测量正确度描述了测量结果中粗大误差大小的程度。错 【】3. 确定信号中那些不具有周期重复性的信号称为非周期信号。对 【】4. 当一个空气微粒偏离其平衡位置时,就有一个压力的临时增加,据此可描述声强为功率面积。错 【】5. 应变片式位移传感器是将位移量转换为应变量。对 二. 单向选择 1.通过与国家基准对比或校准来确定量值单位的为 B 。 A.国家基准(B) 副基准 C.计量基准 D.企业基准 2.下列不属于量值的是 D 。 A. 2m B.30kg C.4s D. A 3.同一量多次测量时,误差的正负号和绝对值以不可预知的方式变换称为 B 。 A.系统误差 B.随机误差 C.相对误差 D.绝对误差 4. D 中那些不具有周期重复性的信号称为非周期信号。 A.离散信号 B.阶跃信号 C.不确定信号 D.确定信号 5.周期信号的强度可用峰值、 C 、有效值、和平均功率来描述。 A.真值 B.均值 C.绝对均值 D.均方根值 6.信号的时域描述是就 B 而言。 A.频率 B.时间 C.周期 D.振幅 7.测量装置的静态特性包括线性度、灵敏度、回程误差、 C 等。 A.传递函数 B.频率响应函数 C.分辨力 D.脉冲响应函数 8. D 晶体,当受到外力作用时,不会产生压电效应。

A. 石英 B. 钛酸钡 C. 锆钛酸铅 D.硫酸钙 9.在抗干扰设计时,将各单元电路的地点顺序连接在一条公共的地线上称为 D 。 A.多点接地 B.单点接地 C.并连接地 D.串联接地 10.传递函数H(S)与 A 及系统的初始状态无关。 A.输入x(t) B.装置的传输特性 C.装置的结构 11.电容传感器变换原理不包括 B 。 A. 变面积 B. 变温度 C. 变极距 D.变介质 12.低通滤波器允许其截至频率 A 的频率成分通过。 A. 以下 B. 以上 C. 两个区间范围以内 D. 两个区间范围以外 13.在光照作用下,物体内的电子从物体表面逸出的现象称为 C 。 A. 光生伏打效应 B. 内光电效应 C. 外光电效应 D.光电池效应 14.自相关函数为 B 。 A. 奇函数 B. 偶函数 C. 非奇非偶函数 15.回转轴径向运动误差测量时,有时不必测量总的径向运动误差,而只将一只传感器置于 该方向来检测,这种方式称为 D 测量法。。 A.轴向 B. 径向 C. 双向 D. 单向 三. 概念解释题 1.线性度: 仪表的静态输入——输出校准(标定)曲线与其理论拟合直线之间的偏差。 2.测量精密度 : 对某一稳定的被测量在相同的规定的工作条件下,由同一测量者,用

数字信号处理作业答案

数字信号处理作业

DFT 习题 1. 如果)(~n x 是一个周期为N 的周期序列,那么它也是周期为N 2的周期序列。把)(~ n x 看作周期为N 的周期序列,令)(~1k X 表示)(~n x 的离散傅里叶级数之系数,再把)(~ n x 看作周期为N 2的周期序列,再令)(~2k X 表示)(~n x 的离散傅里叶级数之系数。当然,)(~1k X 是周期性的,周期为N ,而)(~2k X 也是周期性的,周期为N 2。试利用)(~1k X 确定)(~2k X 。(76-4)

2. 研究两个周期序列)(~n x 和)(~n y 。)(~n x 具有周期N ,而)(~ n y 具有周期M 。序列)(~n w 定义为)()()(~ ~~n y n x n w +=。 a. 证明)(~n w 是周期性的,周期为MN 。 b. 由于)(~n x 的周期为N ,其离散傅里叶级数之系数)(~k X 的周期也是N 。类似地, 由于)(~n y 的周期为M ,其离散傅里叶级数之系数)(~k Y 的周期也是M 。)(~n w 的离散傅里叶级数之系数)(~k W 的周期为MN 。试利用)(~k X 和)(~k Y 求)(~k W 。(76-5)

3. 计算下列各有限长度序列DFT (假设长度为N ): a. )()(n n x δ= b .N n n n n x <<-=000) ()(δ c .10)(-≤≤=N n a n x n (78-7) 4. 欲作频谱分析的模拟数据以10千赫速率被取样,且计算了1024个取样的离散傅里叶变换。试求频谱取样之间的频率间隔,并证明你的回答。(79 -10)

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

高速实时数字信号处理系统技术探析

高速实时数字信号处理系统技术探析  (毛二可院士 龙腾副教授)    高速实时数字信号处理(DSP)技术取得了飞速的发展,目前单片DSP芯片的速度已经可以达到每秒16亿次定点运算(1600MIPs到4800MIPs);最近TI宣布1GHz DSP已经准备投产。其高速度、可编程、小型化的特点将使信息处理技术进入一个新纪元。一个完整的高速实时数字信号处理系统包括多种功能模块,如DSP、ADC、DAC等等。本文的内容主要是分析高速实时数字信号处理系统的产生、特点、构成、以及系统设计中的一些问题,并对其中的主要功能模块分别进行了分析。  一、高速实时数字信号处理概述  1.信号处理的概念  信号处理的本质是信息的变换和提取,是将信息从各种噪声、干扰的环境中提取出来,并变换为一种便于为人或机器所使用的形式。从某种意义上说,信号处理类似于"沙里淘金"的过程:它并不能增加信息量(即不能增加金子的含量),但是可以把信息(即金子)从各种噪声、干扰的环境中(即散落在沙子中)提取出来,变换成可以利用的形式(如金条等等)。如果不进行这样的变换,信息虽然存在,但却是无法利用的;这正如散落在沙中的金子无法直接利用一样。  2.高速实时数字信号处理的产生  早期的信号处理主要是采用模拟的处理方法,包括运算放大电路、声表面波器件(SAW)以及电荷耦合器件(CCD)等等。例如运算放大电路通过不同的电阻组配可以实现算术运算,通过电阻、电容的组配可以实现滤波处理等等。模拟处理最大的问题是不灵活、不稳定。其不灵活体现在参数修改困难,需要采用多种阻值、容值的电阻、电容,并通过电子开关选通才能修改处理参数。其不稳定主要体现为对周围环境变化的敏感性,例如温度、电路噪声等都会造成处理结果的改变。  解决以上问题最好的方法就是采用数字信号处理技术。数字信号处理可以通过软件修改处理参数,因此具有很大的灵活性。由于数字电路采用了二值逻辑,因此只要环境温度、电路噪声的变化不造成电路逻辑的翻转,数字电路的工作都可以不受影响地完成,具有很好的稳定性。因此,数字信号处理已经成为信号处理技术的主流。  数字信号处理的主要缺点是处理量随处理精度、信息量的增加而成倍增长,解决这一问题的方法是研究高速运行的数字信号处理系统;这就是本文所探讨的主题:高速实时数字信号处理的理论与技术。 3.高速实时数字信号处理特点   高速实时数字信号处理的特点:  首先是高速度,其处理速度可以达到数百兆量级。

数字信号处理技术及发展趋势

数字信号处理技术及发展趋势 贵州师范大学物电学院电子信息科学与技术 罗滨志 120802010051 摘要 数字信号处理的英文缩写是DSP,而数字信号处理又是电子设计领域的术语,其实现的功能即是用离散(在时间和幅度两个方面)所采样出来的数据集合来表示和处理信号和系统,其中包括滤波、变换、压缩、扩展、增强、复原、估计、识别、分析、综合等的加工处理,从而达到可以方便获得有用的信息,方便应用的目的【1】。而DPS实现的功能即是对信号进行数字处理,数字信号又是离散的,所以DSP大多应用在离散信号处理当中。 从DSP的功能上来看,其发展趋势日益改变着我们的科技的进步,也给世界带来了巨大的变化。从移动通信到消费电子领域,从汽车电子到医疗仪器,从自动控制到军用电子系统中都可以发现它的身影【2】。拥有无限精彩的数字信号处理技术让我们这个世界充满变化,充满挑战。 In this paper Is the abbreviation of digital signal processing DSP, the digital signal processing (DSP) is the term in the field of electronic design, the function of its implementation is to use discrete (both in time and amplitude) sampling represented data collection and processing of signals and systems, including filtering, transformation, compression, extension, enhancement, restoration, estimation, identification, analysis, and comprehensive processing, thus can get useful information, convenient for the purpose of convenient application [1]. And DPS the functions is to digital signal processing, digital signal is discrete, so most of DSP applications in discrete signal processing. From the perspective of the function of DSP, and its development trend is increasingly changing our of the progress of science and technology, great changes have also brought the world. From mobile communication in the field of consumer electronics, from automotive electronics to medical equipment, from automatic control to the military electronic systems can be found in the figure of it [2]. Infinite wonderful digital signal processing technology to let our world full of changes, full of challenges

高速实时数字信号处理硬件技术发展概述

高速实时数字信号处理硬件技术发展概述 摘要:在过去的几年里,高速实时数字信号处理(DSP)技术取得了飞速的収展,目前单片DSP芯片的速度已经可以达到每秒80亿次定点运算(8000MIPS);其 高速度、可编程、小型化的特点将使信息处理技术迚入一个新纪元。一个完整的高速 实时数字信号处理系统包括多种功能模块,如DSP,ADC,DAC,RAM,FPGA,总线接口等技术本文的内容主要是分析高速实时数字信号处理系统的特点,构成,収展过程和系统设计中的一些问题,幵对其中的主要功能模块分别迚行了分析。最后文中介绍了一种采用自行开収的COTS产品快速构建嵌入式幵行实时信号处理系统的设计方法。 1.概述 信号处理的本质是信息的变换和提取,是将信息仍各种噪声、干扰的环境中提取出来,幵变换为一种便于为人或机器所使用的形式。仍某种意义上说,信号处理类似于”沙里淘金”的过程:它幵不能增加信息量(即不能增加金子的含量),但是可以把信息(即金子)仍各种噪声、干扰的环境中(即散落在沙子中)提取出来,变换成可以利用的形式(如金条等)。如果不迚行这样的变换,信息虽然存在,但却是无法利用的,这正如散落在沙中的金子无法直接利用一样。 高速实时信号处理是信号处理中的一个特殊分支。它的主要特点是高速处理和实时处理,被广泛应用在工业和军事的关键领域,如对雷达信号的处理、对通

信基站信号的处理等。高速实时信号处理技术除了核心的高速DSP技术外,还包括很多外围技术,如ADC,DAC等外围器件技术、系统总线技术等。 本文比较全面地介绍了各种关键技术的当前状态和収展趋势,幵介绍了目前高性能嵌入式幵行实时信号处理的技术特点和収展趋势,最后介绍了一种基于COTS产品快速构建嵌入式幵行实时信号处理系统的设计方法。 2.DSP技术 2.1 DSP的概念 DSP(digital signal processor),即数字信号处理器,是一种专用于数字信号处理的可编程芯片。它的主要特点是: ①高度的实时性,运行时间可以预测; ②Harvard体系结构,指令和数据总线分开(有别于冯·诺依曼结构); ③RISC指令集,指令时间可以预测; ④特殊的体系结构,适合于运算密集的应用场合; ⑤内部硬件乘法器,乘法运算时间短、速度快; ⑥高度的集成性,带有多种存储器接口和IO互联接口; ⑦普遍带有DMA通道控制器,保证数据传辒和计算处理幵行工作; ⑧低功耗,适合嵌入式系统应用。 DSP有多种分类方式。其中按照数据类型分类,DSP被分为定点处理器(如ADI的ADSP218x/9xBF5xx,TI的TMS320C62/C64)和浮点处理器(如ADI的SHARC/Tiger SHARC系统·TI的TMS320C67)。 雷达信号处理系统对DSP的要求很高,通常是使用32bit的高端DSP;而且浮

FPGA在高速数字信号处理中的使用

由于成本、系统功耗和面市时间等原因,许多通讯、视频和图像系统已无法简单地用现有DSP处理器来实现,现场可编程门阵列(FPGA)尤其适合于乘法和累加(MAC)等重复性的DSP任务。本文从FPGA与专用DSP器件的运算速度和器件资源的比较入手,介绍FPGA 在复数乘法、数字滤波器设计和FFT等数字信号处理中应用的优越性,值得(中国)从事信号处理的工程师关注。 Chris Dick Xilinx公司 由于在性能、成本、灵活性和功耗等方面的优势,基于FPGA的信号处理器已广泛应用于各种信号处理领域。近50%的FPGA产品已进入各种通信和网络设备中,例如无线基站、交换机、路由器和调制解调器等。FPGA提供了极强的灵活性,可让设计者开发出满足多种标准的产品。例如,万能移动电话能够自动识别GSM、CDMA、TDMA或AMPS等不同的信号标准,并可自动重配置以适应所识别的协议。FPGA所固有的灵活性和性能也可让设计者紧跟新标准的变化,并能提供可行的方法来满足不断变化的标准要求。 复数乘法 复数运算可用于多种数字信号处理系统。例如,在通讯系统中复数乘积项常用来将信道转化为基带。在线缆调制解调器和一些无线系统中,接收器采用一种时域自适应量化器来解决信号间由于通讯信道不够理想而引入的干扰问题。量化器采用一种复数运算单元对复数进行处理。用来说明数字信号处理器优越性能的指标之一就是其处理复数运算的能力,尤其是复数乘法。 一个类似DSP-24(工作频率为100MHz)的器件在100ns内可产生24×24位复数乘积(2个操作数的实部和虚部均为24位精度)。复数乘积的一种计算方法需要4次实数乘法、1次加法和1次减法。一个满精度的24×24实数管线乘法器需占用348个逻辑片。将4个实数乘法器产生的结果组合起来所需的2个48位加法/减法器各需要24个逻辑片(logic slice)。这些器件将工作在超过100MHz的时钟频率。复数乘法器采用一条完全并行的数据通道,由4×348+2×24=1440个逻辑片构成,这相当于Virtex XCV1000 FPGA所提供逻辑资源的12%。计算一个复数乘积所需的时间为10ns,比DSP结构的基准测试快一个数量级。为了获得更高的性能,几个完全并行的复数乘法器可在单个芯片上实现。采用5个复数乘法器,假设时钟频率为100MHz,则计算平均速率为每2ns一个复数乘积。这一设计将占用一个XCV1000器件约59%的资源。 这里应该强调的一个问题是I/O,有这样一条高速数据通道固然不错,但为了充分利用它,所有的乘法器都须始终保持100%的利用率。这意味着在每一个时钟来临时都要向这些单元输入新的操作数。 除了具有可实现算法功能的高可配置逻辑结构外,FPGA还提供了巨大的I/O带宽,包括片上和片外数据传输带宽,以及算术单元和存储器等片上部件之间的数据传输带宽。例如,XCV1000具有512个用户I/O引脚。这些I/O引脚本身是可配置的,并可支持多种信号标准。实现复数乘法器的另一种方法是构造一个单元,该单元采用单设定或并行的24x24实数乘法器。这种情况下,每一个复数乘法需要4个时钟标识,但是FPGA的逻辑资源占用率却降到了最低。同样,采用100MHz系统时钟,每隔40ns可获得一个新的满精度复数乘积,这仍是DSP结构基准测试数据的2.5倍。这一设定方法需要大约450个逻辑片,占一个XCV1000器件所有资源的3.7%(或XCV300的15%)。 构造一条能够精确匹配所需算法和性能要求的数据通道的能力是FPGA技术独特的特性之一。而且请注意,由于FPGA采用SRAM配置存储器,只需简单下载一个新的配置位流,同样的FPGA硬件就可适用于多种应用。FPGA就像是具有极短周转时间的微型硅片加工厂。

数字信号处理的新技术及发展

数字信号处理的新技术及发展 摘要:数字信号处理是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。本文简述了数字信号处理技术的发展过程,分析了数字信号处理技术在多个领域应用状况,介绍了数字信号处理技术的最新发展,对数字信号处理技术的发展前景进行了展望。 关键词:信号数字信号处理信息技术DSP 0引言 自从数字信号处理(Digital Signal Processor)问世以来,随着计算机和信息技术的飞速发展,数字信号处理技术应运而生,并到迅速的发展。由于它具有高速、灵活、可编程、低功耗和便于接口等特点,已在图形、图像处理,语音、语言处理,通用信号处理,测量分析,通信等领域发挥越来越重要的作用。随着技术成本的降低,控制界已对此产生浓厚兴趣,已在不少场合得到成功应用。 1数字信号处理技术的发展历程 DSP的发展大致分为三个阶段: 在数字信号处理技术发展的初期(二十世纪50-60年代),人们只能在微处理器上完成数字信号的处理。直到70年代,有人才提出了DSP的理论和算法基础。一般认为,世界上第一个单片DSP芯片应当是1978年AMI公司发布的S281l。1979年美国Intel公司发布的商用可编程器件2920是DSP芯片的一个重要里程碑。这两种芯片内部都没有现代DSP芯片所必须有的单周期乘法器。1980年,日本NEC公司推出的mPD7720是第一个具有硬件乘法器的商用DSP芯片,从而被认为是第一块单片DSP器件。 随着大规模集成电路技术的发展,1982年美国德州仪器公司推出世界上第一代DSP芯片TMS32010及其系列产品,标志了实时数字信号处理领域的重大突破。Ti公司之后不久相继推出了第二代和第三代DSP芯片。90年代DSP发展最快。Ti公司相继推出第四代、第五代DSP芯片等。 随着CMOS技术的进步与发展,日本的Hitachi公司在1982年推出第一个基于CMOS工艺的浮点DSP芯片,1983年日本Fujitsu公司推出的MB8764,其指

医学信号处理作业

1. 设)(n x 和)(n y 是有限长的序列,]1.0,1,1.0,1[)(-=↑n x ,]1,1.0,1,1.0[)(-=↑ n y ,箭头所指位置表示n =0的序列值,箭头右边依次是n =1、2、3 ┉,箭头左边依次是n =- 1、- 2、-3 ┉。求这两个序列的线性相关函数。(分布使用直接计算法和表格法求解) 2. 试采用傅里叶变换对一段医学信号进行处理。 要求:有原信号波形、源代码和处理结果。 肌电原始信号: 做傅里叶变换: N=10000; M=1; y1=fft(x1,N); subplot(4,1,1) ; plot(f(1:N/2),y1(1:N/2)); axis([0 500 0 20]); grid on;

3.试采用频谱分析对一段医学信号进行处理。 要求:有原信号波形、源代码和处理结果。 肌电原始信号: 做频谱分析: clear; close all; %fft 频率分析 a=load('EMG.txt'); y=fft(a,10000); %做10000点福利叶变换fs=1000; N=length(y); mag=abs(y); f=(0:N-1)/N*fs; figure; plot(f,mag);%做幅频谱 xlabel('频率'); ylabel('幅值'); title('肌电幅频 N=10000'); figure; plot(f,angle(y));% 做相频谱 xlabel('频率'); ylabel('相位'); title('肌电相频 N=10000'); grid on;

频率幅值 频率相位肌电相频 N=10000 做功率谱分析: clear; close all; a=load('EMG.txt'); y=fft(a,10000); %做10000点傅里叶叶变换 fs=1000; N=length(y); mag=abs(y); f=(0:N-1)/N*fs; power1=(mag.^2)/10000;%周期图法求功率谱 figure; plot(f,power1); xlabel('频谱'); ylabel('功率谱'); title('肌电信号功率谱'); grid on;

数字信号处理上机作业

数字信号处理上机作业 学院:电子工程学院 班级:021215 组员:

实验一:信号、系统及系统响应 1、实验目的 (1) 熟悉连续信号经理想采样前后的频谱变化关系,加深对时域采样定理的理解。 (2) 熟悉时域离散系统的时域特性。 (3) 利用卷积方法观察分析系统的时域特性。 (4) 掌握序列傅里叶变换的计算机实现方法,利用序列的傅里叶变换对连续信号、离散信号及系统响应进行频域分析。 2、实验原理与方法 (1) 时域采样。 (2) LTI系统的输入输出关系。 3、实验内容及步骤 (1) 认真复习采样理论、离散信号与系统、线性卷积、序列的傅里叶变换及性质等有关内容,阅读本实验原理与方法。 (2) 编制实验用主程序及相应子程序。 ①信号产生子程序,用于产生实验中要用到的下列信号序列: a. xa(t)=A*e^-at *sin(Ω0t)u(t) b. 单位脉冲序列:xb(n)=δ(n) c. 矩形序列: xc(n)=RN(n), N=10 ②系统单位脉冲响应序列产生子程序。本实验要用到两种FIR系统。 a. ha(n)=R10(n); b. hb(n)=δ(n)+2.5δ(n-1)+2.5δ(n-2)+δ(n-3) ③有限长序列线性卷积子程序 用于完成两个给定长度的序列的卷积。可以直接调用MATLAB语言中的卷积函数conv。 conv 用于两个有限长度序列的卷积,它假定两个序列都从n=0 开始。调用格式如下: y=conv (x, h) 4、实验结果分析 ①分析采样序列的特性。 a. 取采样频率fs=1 kHz,,即T=1 ms。 b. 改变采样频率,fs=300 Hz,观察|X(e^jω)|的变化,并做记录(打印曲线);进一步降低采样频率,fs=200 Hz,观察频谱混叠是否明显存在,说明原因,并记录(打印)这时的|X(e^j ω)|曲线。 程序代码如下: close all;clear all;clc; A=50; a=50*sqrt(2)*pi; m=50*sqrt(2)*pi; fs1=1000; fs2=300; fs3=200; T1=1/fs1; T2=1/fs2; T3=1/fs3; N=100;

基于TMS320C6455的高速数字信号处理系统设计

基于TMS320C6455的高速数字信号处理系统设计 摘要:针对高速实时数字信号处理系统设计要求,本文提出并设计了基于dsp+fpga结构的高速数字信号处理系统,采用ti公司目前单片处理能力最强的定点dsp芯片tms320c6455为系统主处理器,fpga作为协处理器。详细论述了dsp外围接口电路的应用和设计,系统设计电路简洁、实现方便,可靠性强。 关键词:tms320c6455 fpga 数字信号处理系统设计 design of high-speed digital signal processing system based on tms320c6455 cao jingzhi,he fei,li qiang,ren hui,qin wei (department of tool development,china petroleum logging co.,ltd shaan xi xi’an 710077) abstract:according to the design needs of high-speed real-time digital signal processing system.the paper puts forward a design of high-speed digital signal processing system based on dsp+fpga structure,adopting ti company fixed-point dsp chip tms320c6455,the currently strongest capacity monolithic processor,for system main processor,and fpga as coprocessor.this paper describs the application and design of dsp periphery circuit interface in detail.the system design has simple circuit and realize convenient, reliability.

数字信号处理作业+答案讲解

数字信号处理作业 哈尔滨工业大学 2006.10

DFT 习题 1. 如果)(~n x 是一个周期为N 的周期序列,那么它也是周期为N 2的周期序列。把)(~ n x 看作周期为N 的周期序列,令)(~ 1k X 表示)(~n x 的离散傅里叶级数之系数,再把)(~ n x 看作周期为N 2的周期序列,再令)(~ 2k X 表示)(~n x 的离散傅里叶级数之系数。当然,)(~ 1k X 是周期性的,周期为N ,而)(~ 2k X 也是周期性的,周期为N 2。试利用)(~ 1k X 确定)(~ 2k X 。(76-4)

2. 研究两个周期序列)(~ n x 和)(~ n y 。)(~ n x 具有周期N ,而)(~ n y 具有周期M 。序列 )(~n w 定义为)()()(~ ~~n y n x n w +=。 a. 证明)(~ n w 是周期性的,周期为MN 。 b. 由于)(~n x 的周期为N ,其离散傅里叶级数之系数)(~ k X 的周期也是N 。类似地, 由于)(~n y 的周期为M ,其离散傅里叶级数之系数)(~k Y 的周期也是M 。)(~ n w 的离散傅里叶级数之系数)(~ k W 的周期为MN 。试利用)(~ k X 和)(~ k Y 求)(~ k W 。(76-5)

3. 计算下列各有限长度序列DFT (假设长度为N ): a. )()(n n x δ= b .N n n n n x <<-=000)()(δ c .10)(-≤≤=N n a n x n (78-7) 4. 欲作频谱分析的模拟数据以10千赫速率被取样,且计算了1024个取样的离散傅里叶变换。试求频谱取样之间的频率间隔,并证明你的回答。(79 -10)

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。

用高速DSP在频域上实现LFM信号的实时脉冲压缩

摘要:时宽带宽(tb)积较小的线性调频(lfm)信号的脉冲压缩可用a100等器件构成的横 向滤波器实现;对于tb积较大的lfm信号,在时域上对其进行脉冲压缩所需的计算量和硬件 量太大。本文介绍用tms320c6201 dsp在频域上实现大tb积lfm信号的实时脉冲压缩,内容 包括海明加权、循环卷积、长数据分段迭加、软件流程图和硬件框图。实验结果表明,当雷 达重要周期为300hz时,对tb积为320的lfm信号进行脉冲压缩后最大副瓣电平为-42.3分 贝。关键词:lfm 脉冲压缩信号处理器实时信号处理匹配滤波为提高脉冲雷达或 脉冲声纳的作用距离,通常有两个途径,其一是增加发射机峰值功率;其二是加大发射脉冲 的宽度来提高平均发射功率。发射机的发射功率峰值受电源、功率放大器、功率传输通道(功 率过大,波导等器件易打火)等限制;简单增加发射脉冲的宽度,相当于降低发射信号的带 宽。为使相同时宽的脉冲增加带宽,可对发射脉冲内的载波进行线性调频;在接收端对线性 调频的回波信号再进行脉冲压缩处理。经脉冲压缩后信号所具有的大的带宽能够提高测距精 度和距离分辨力。宽脉冲内大的时宽能够提高测速精度和速度分辨力。因此脉冲压缩技术广 泛用于雷达、声纳等系统,其中以线性调频信号的应用最为广泛。1 线性调频信号的脉冲压 缩线性调频(lfm)信号是一种瞬时频率随时间呈线性变化的信号。零中频线调频信号u(t) 可表示为:u(t)=exp(jπbt2/t) -t/2<t<t/2 (1)式中,t为线性调频信号的时 宽,b为带宽。对线性调频信号的脉冲压缩处理,就是让信号通过一个与其相匹配的滤波器 实现的。与u(t)匹配的滤波器的冲激响应为:h(t)=exp(-jπbt2/t) -t/2<t<t/2 (2)u(t)经匹配滤波器压缩后的输出g(t)为:g(t)=u(t) *h(t) t<t<t (3)线 性调频信号的突出优点是匹配滤波器对回波信号的多普勒频移不敏感,即使回波信号有较大 的多普勒频移,原来的匹配滤波器仍能起到脉冲压缩的使用。这将大大简化信号处理系统。 经性调频信号经匹配滤波器后的输出脉冲g(t)具有sinc(t)函数型包络,其最大副瓣电平为 主瓣电压的13.2db。在多目标环境中,旁瓣会埋没附近较小目标的信号,引起目标丢失。为 了提高分辨多目标的能力,可以采用加权技术。设时域加权函数为w(t),则加权输出为: g(t)=u(t)*[h(t) ·w(t) ] (4)引入加权函数实质上是对信号进行失配处理。以抑制 旁瓣,其副作用是输出信号的包络主瓣降低、变宽。即旁瓣抑制是以信噪比损失及距离分辨 力变坏作为代价的。加权函数可以选择海明加权函数、余弦平方加权函数等。海明加权函数 为:w(t)=0.08+0.92·cos 2(πf/b)(5)在计算机中处理时,需要将信号离散化。当信 号时宽很大时,在时域上计算卷积耗时较大。因此改为在频域上实现lfm信号的脉冲压缩。 g(n)=u(n) ·h(n) (6)式中u(n)=fft[u(n)] (7)h(n)=fft[h(n) ·w(n)] (8)则:g(n)=ifft[g(n)] (9)在频域上lfm信号的脉冲压缩用循环卷积替代线性卷积 进行计算。假设u(n)的长度为n1,h(n)的长度为n2,g(n)的长度为n。当n<l(l为 n1+n2-1)时,g(n)中就会出现数据混叠,混叠发生在第0点到第l-n-1点,即g(n)在0 至l-n-1点为无效数据。2 lfm信号实时脉冲压缩的实现2.1 tms320c6201简介tms320c6201 (以下简称为c6201)是美国ti公司1997年推出的定点dsp芯片。高速的数据处理能力和 对外接口能力使其使用于雷达、声纳、通信、图像等实时处理系统。c6201 dsp采用甚长指 令字(vliw)结构,单指令字长32bit,8个指令组成一个指令包,总字长为256bit。芯片 内部设置了专门的指令分配模块,可以将每个256bit的指令包同时分配到8个处理单元并由 8个单元同时运行。最大处理能力可达2400mips。c6201的存储器寻址空间为32bit。外部存 储器接口包括直接同步存储器接口,可与同步动态存储器(sdram)、同步突发静态存储器(sbsram)连接,主要用于大容量、高速存储;还包括直接异步存储器接口,可与静态存储 器(sram)、只读存储器(eprom)连接,主要用于小容量数据存储和程序存储;还有直接外 部控制器接口,可与fifo寄存器连接。ti公司推出了世界上第一个效率可达70%~80%的汇 编语言级c编译器。对于高速实时应用,采用c语言和c6000线性汇编语言混合编程的方法, 能够把c语言的优点和汇编语言的高效率有机地结合在一起,代码效率达到90%以上。2.2 硬

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