DSP对小扬声器的补偿算法对小扬声器的补偿算法对小扬声器的补偿算法对小扬声器的补偿算法

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DSP 对小扬声器的补偿算法
Meir Shashoua CTO Waves Audio Ltd., 特拉维夫,以色列 Meir@https://www.360docs.net/doc/7f1826168.html,
概述 今天,大多数的消费电子产品可以传送、储存或者放大高品质的数字音频 流。然而,因为小扬声器的声学限制和糙杂的听音环境,这些技术的发展并不 都能够显著改善我们听到的声音的质量。最新的心理声学喇叭补偿算法通过对 频率响应和动态范围缺陷的补偿可以显著地改善主流消费类电子产品的声音质 量,例如:手提电话,液晶电视,手提电脑和便携式音响系统。 1. 当今数字产品的音频局限性 在过去的十年中,数字音频在录制、传送、放大过程中有了显著的改善, 它能够令几乎在所有设备都产生高品质的音频信号。然而, 因为声学或音频传送链中的限制这些发展并不是都能提高消费电子的音质。如 图1所示,声学和感知这个在整个音频传输链条中占据一半位置的部分几乎毫无 改善。如今,在很多较小的,较簿的,更有效率的数字产品中,小扬声器对音质 的限制比过去的十年更为严重. 如果要继续改善音频传送链条中第一部分的录制、压缩、放大部分,消费 者需要花费几千美元去投资于音频电子设备,音箱,房间的声学特性。但是结 果可能收获甚微。即使有改善,在喇叭尺寸和功耗方面极其有限的主流消费类 音频产品中几乎也不可能体现出来。相反,既然声学上的限制是小扬声器音质 的瓶颈,从这方便着手去改善音频传送链条能显著地改善主流消费电子产品的 音质。 音频传送链条上 链条上的局限性 图1 音频传送链条上的局限性 音频链条 音频链条 录制 传输&储存 转换&放大 发声系统 听音环境 音质限制 音质限制 麦克风,模数转换,混音 数字压缩算法 数模转换,放大器 扬声器尺寸,材料,功效 环境噪音,响度限制 过去十年 取得微乎 其微的改 进 过去十年 取得明显 的改进

人类听觉
非线性感知
心理声学音频信号处理技术可以用于补偿声学和音频传送链条中占一半地 位的感知的限制。作为世界领先的专业音频信号处理软件开发者,Waves Audio Ltd.提供一整套对扬声器的声学限制,高背景噪音和非线性人类感知做补偿的 ,完整的DSP算法. 这些技术运用在DSP算法中,补偿了音频信号在还原系统中因为频率响应 ,动态范围和声学环境所受到的限制。Waves解决方案存在于定制的,低成本的 DSP产品,可向第三方DSP半导体器件授权的算法以及针对微软Vista操作系统 的音频处理结构中(APOs)。

2. 听觉上的音频限制 2.1 人类听觉系统的能力 人类听觉系统的 音频传送链最后一个环节是人类的听觉。很多研究显示,决定听到的声音 质量的两个主要因素是频率响应和动态范围。人耳可听到很广的声音频率和动 态范围.如下图2声音感知窗口显示: 人类听觉的音频 听觉的音频感知窗口 图2. 人类听觉的音频感知窗口 频率响应20赫兹到20,000赫兹,动态范围(ATH)至120分贝
频率低于20赫兹或高于20000赫兹以上的为超出人类可听到的范围,用灰 色显示. FletcherMunson等响度曲线也有同样的解释。虚线是绝对听觉极限(ATH)。在这条线

以下灰色部分显示的是人耳不能听到的频率。人类听觉系统一个主要的限制是 由于在低频范围内有快速的滚降而不能听到更低、更轻微的声音。 人类本身对最大可感知的音量的是无限制的。但是,长时间的高音量环境 则会损坏人类的听觉。120分贝的声压级(SPL)被普遍认为短期内不会损坏听 力的最大的音量。 2.2 音频录制 混录和母版制作。 音频录制,混录和母 制作。 混录和 考虑了听觉系统频响和动态限制之后,自然要考虑音频传送链的第一个环 节。专业音响人士在电影,音乐,视频游戏的内容创作上是如何利用频响和动 态范围的呢?专业人士在音频内容创作和录制上针对预期的听音环境来优化频响 和动态范围。这个优化音频内容的过程称为母版制作(Mastering) 电影音乐是为大型的、高质量的电影院而做的优化。大部分的流行音乐是 针对汽车音响和舞厅而优化的。 Soundelux 的总监Scott Gershin说:“在电影声轨的母版制作中一个最重要的目的是给听众在音乐和效
果中提供更多的色彩。通过使用现今影院环境中的全部的频率和动态范围,我 们可以使听众最大限度的沉浸其中并得到共鸣。相同的电影声轨通常被编辑后 也被电视传输和DVD所使用。不幸的是,大多数的消费产品不能够匹配影院的 频率和动态范围,其结果就是造成了感知到的音频质量的巨大损失。”
Soundelux成立于1982年,是一家领先的声音后期制作公司。它已经和好莱 坞几乎所有的电影公司合作,给内容制作提供全面综合的专业音频制作和服务 。 2.3 电影院和高质量的还音环境 电影院和高质量的还 量的 除了在顶级音乐厅听交响乐,如今大部分的电影院为消费者提供了最佳的 声音系统。高级的电影院使用整套大型的扬声器,包括低音炮阵列和一个精心 设计的房间声学环境。这样可以提供宽阔的频响和很高的声压级(SPL)。这 些电影院还有很好的隔音,吸音设计,使得非常安静的片断也可以被清晰的听 到而不是被背景噪声所掩蔽。 音乐厅,大型电影院和高端的家庭影院系统的声音还原往往有令人满意的 效果。他们可以表现宽广的频响和动态范围,可以把音频内容的创作者想要的 音质和情感冲击带给听众。

因此,电影声轨和高品质电影院就是为传送覆盖几乎整个人类可感知的频 响和动态范围的内容而设计的。如图3所示。 电影院的音频感知窗口 图3.电影院的音频感知窗口 电影院的音频 频响30Hz到20000Hz,动态范围15到110dB
但是,要表现到这样的效果需要在扬声器,电器设备和房间声学上花费数 千美元。这些在广泛的主流音频应用领域,例如手提电话,液晶电视机,手提 电脑或者便携音响中是不切实际的。

3. 在音频感知窗口中的扬声器设计影响 在音频感知窗口中的扬声器设计 扬声器设计影响 3.1 设计限制 在消费类电子产品中有几个影响传送频响和动态范围的因素。这些限制密 切影响音频感知的每一个层面。如图4.这些问题严重制约了频响和动态范围,影 响了可感知的音频质量。 图4. 扬声器设计效果
低频响应 受扬声器尺寸,箱体容积,设计,喇叭效率,功放功率等因素限制 高频响应 高频响应 受传感器的重量和灵敏度的限制,通常在没有高音头的单一单元的系统 中有这样的问题。 最大信号强度 最大信号强度 受功放的最大功率,扬声器效率,扬声器漂移和用户音量控制等因素的 限制 最小可感知信号强度 最小可感知信号强度 受听音环境的环境和背景噪音的限制 可感知

3.2 液晶电视机的音频还原局限性 液晶电视机的音频还原局限性 电视机的音频还原 电视机往往会播放那些频响和动态范围都很广的电影或者其他音频内容。 但是,除非使用者外接一个高品质家庭影院,不然是不可能达到近似电影院的音 效。令人惋惜的是,现在市场的趋势是趋向于昂贵的高清电视机(HDTV), 但是其音频还原能力并没有很大的改善。 实际上,如今广受欢迎的平板液晶电视机对频率响应和动态范围的限制比 传统的模拟制式的CRT 电视机更厉害。例如:CRT电视机通常能播放至少比同样大小的液晶电视机低 一个倍频程的音频。这些电视机接收和解码数字音频信号能力并不能解决其音 频还原的最基本问题。 液晶电视机的可闻音频 电视机的可闻音频窗口 图5. 液晶电视机的可闻音频窗口 频响:200Hz到14KHZ 动态范围:90dB到30dB(室内的背景噪音)
图5显示的是典型的液晶电视的频率响应和动态范围。其主要的局限性表现 在:

? ?
当声音是经由内置的电视扬声器发出,最低频而且是包含最多情感因素 的内容将无法听到。 较窄的动态范围意味着无法在嘈杂的背景声中听到安静的对话,而同时 ,最大的对话会太响,尤其是在晚上。 无线手持电话喇叭的音频还原的限制 无线手持电话喇叭的音频还原的限制 手持电话喇叭 还原的
3.3
另一种有趣的产品就是当今使用的无线手持电话或手机中的扬声器。虽然 这些扬声器是为免提通话而使用的,但是这些微小的扬声器越来越被要求能再 现不同的音源,包括个性化的音乐铃声,视频会议,网上冲浪甚至是电影内容 。 通过这种系统来听这些动态范围宽广内容,可以在声音削波和几乎听不见 任何东西之间考验用户的耐性。产生这些问题的原因可以在图6中显示,而其中 的音频窗口已经被极大的缩小了。 无线手持电话喇叭 图6.无线手持电话喇叭的音频感知窗口 无线手持电话喇叭的音频感知窗口 频率响应:600Hz至3.2K Hz 动态范围:60dB至40dB (办公室的环境噪音)

4
频率响应补偿算法 频率响应补偿算法
4.1 消费类电子产品的低音提升功能 消费类电子产品的低音提升功能 电子产品的低音提升 小扬声器的频率响应在低频响应处大大的衰减了。在它的通频带时,扬声 器的频率响应是相对平坦的,然后在低于它滚降点(f3)的频率下急速地下降 。低于滚降频率的音频部分的声学效率在全频带中只占很小的部分,而这些对 扬声器能造成损坏的剩余的能量被转换成了热量。 对于封闭箱体的设计来说,扬声器滚降率是-12dB/倍频程, 而倒相箱体的设计是-24dB/倍频程。 所以,在密闭箱体的扬声器中,低于滚降点一个倍频程的音频信号的声学能量 输出相当于1/4的通频带的声音能量输出,而在倒相箱则相当它的1/8。 数十年来,行业中已使用了许多不同的低音提升或者特制均衡的方法来满 足这种需求。这些方法只是想通过提升信号和能量级来补偿在效率上的损失。 这些传统的低音提升或均衡技术全部都存在固有的问题: ? ? ? 低音提升需要较高系统增益或裕量,提高了要求和功放峰值功率以及扬 声器的漂移上的成本。 低音提升减少了整个扬声器的效率而且增加了系统的功耗 低音提升破坏了音乐或音频的频率平衡,并且产生了一种不自然的声音 。 Waves的MaxxBass心理声学低音扩展 的 心理声学低音扩展 心理声学低音
4.2
适应市场需求,Waves开发了专利的MaxxBass心理声学低音扩展技术。M axxBass与传统的低音提升技术的显著不同之处在于在低效率的部分,它并不 寻求更强力去推动扬声器。MaxxBass不是提升远低于滚降频率的部分的增益 ,而是去掉这些潜在的破坏性和无效的音频信号,从而产生比这些信号更高频 率的谐波,而这些信号叠加在一起,从听觉上就感觉到是原始低音的信号。因 为MaxxBass使用了对心理声学及人们如何感知频率的深度理解,所以产生完 全自然的效果,并且这项技术已经被许多顶级的混音与母带处理工程师使用了 很多年。 因为并没有强制要求扬声器在低于它的有效工作范围内工作,所以整个系 统的效率都被提高了。所以,MaxxBass被广泛接受并认为是那些用电池供电 的音频系统的唯一有效的低频响应扩展技术。

MaxxBass使用了专利的心理声学技术使得感觉到的低频响应扩展了1.5个 倍频程。这使得音频感应窗口能极大扩张并支持低音频率。这就增强了通过声 音的低频部分所带来的情感冲击。 4.3 MaxxBass对于液晶电视改善 对于液晶电视改善 对于液晶电视
图7显示了使用了MaxxBass的液晶电视音频感知窗口的一些改进。可感知 的低频滚降可以由大约200Hz降到大约65Hz。它通过提供了一个更宽广的低频 响应范围来给听众一个巨大改进的听觉体验,而那些频率其实是不能被重放的 。 图7 MaxxBass对于液晶电视改善 对于液晶电视改善
MaxxBass 也补偿听觉上的低频滚降。低频和高频的平衡在所有音量水平上保持着一致, 这淘汰了传统的等响度功能。这使得使用者即使在很小音量的情况下也可以听 到低频的内容,而这些在通常情况下是不可能实现的。

5. 5.1
动态范围的补偿算法 消费类电子产品的自动增益控制功能 消费类电子产品的自动增益控制功能 的自动增益
消费类电子产品的有限的动态范围是众所周知的问题。行业中对此问题的 传统应对方法是使用自动增益控制功能(AGC)。例如:手提电话使用AGC来 为使用者提供更一致的信号电平和输出音量。在高级的电视机中,AGC被认为 是一种巧妙的、智能的音量控制从而减少音量的跳变。 AGC通过一个相关的100毫秒或更长的采样来侦测信号平均强度。它将信 号平均强度与信号目标平均强度作比较,然后缓慢的增加或衰减系统增益直到 他们相匹配。 这些传统的AGC使用起来相对比较简单,而且能够改进一些清晰度。但是 ,他们都有一个相同的本质问题在于-他们都不能对信号电平的快速变化做出 响应。 ? ? ? 强烈的音频峰值削波和因此引起的失真 信号电平的快速下降导致信号的丢失或暂时性的异常。 如果过度使用AGC,太多的动态会消失而使得音频信号听起来毫无生气 而言 作为专业音频工具的压缩器和限幅器 作为专业音频工具的压缩器和限幅器
5.2
录音,混音和母版制作的专业人士在处理动态范围上也存在许多相同的本质问 题。然而,他们并不使用简易的自动增益控制功能,而是倾向于更灵活和强大 的专业信号处理器,例如:压缩器和限幅器。 AGC的工作是基于假设音频信号是处于一个相对稳定的状态,而仅仅是增 益或音量是需要调节的。然而,对于音频信号,正如第二节所说,通常是拥有 很宽的动态范围。压缩器和限幅器使得专业的音频工程师可以仔细地优化音频 信号的动态响应,而不存在AGC的固有问题。 专业的音频工程师完成这些工作的关键是使用清晰的信号处理工具。清晰 是指处理过的音频信号听起来不像是经过处理的。通常这就意味着这些工具造 成这些音频变化,而并不改变对于听觉来说非常敏感和苛刻的那些关键特性, 例如:上升时间(attack time)。

Waves在1994年推出了L1 Ultramaximizer,这是行业内第一个清晰的峰值限幅器。这一具有开创性的信 号处理工具使得处理过的音频具有更高的输出电平,而且听起来与具有更宽动 态范围的未处理的音频是一样的。自此,Waves的动态工具,包括限幅器与压 缩器,已经成为世界认可的录音标准,而且被用于世界上推出的几乎所有主要 的电影声轨,音乐和视频游戏中。
5.3
Waves MaxxVolume的动态范围补偿 的动态范围补偿
在音频系统中,音量是一个最主要用户控制。直到现在,这一基本的控制 方法并没有得益于音频信号处理来优化系统的动态范围。Waves的MaxxVolum e对于那些只有有限的动态范围的消费类音频产品来说是一个全新的信号处理技 术。 MaxxVolume使用了与Waves获过奖的专业音频工具相同的动态技术。 MaxxVolume包括了如下的音频功能: ? 基于Waves著名的L1 Ultramaximizer处理器,清晰地限幅器功能使得在没有削波和失真的情 况下将音量能够做很大的提升,很大程度的超过正常的音量。这一功能 使得最大输出(音量)电平提升了12dB,而且不会产生失真。它将输出 增加了4倍却不会提升产品的功放或扬声器的成本。 基于Waves得奖的Renaissance压缩器 压缩器,压缩功能可用于改善声音在嘈 压缩器 杂环境中的清晰度和可闻度。这极大地提高了音频在嘈杂背景环境中或 者是声音音量大大降低时的清晰度。 嗓音门功能用来减少在原始的录音中来自声卡,CD播放器和背景的噪声 。 MaxxVolume也支持一个可选择的、使用传统的AGC方法的自动电平调 节功能。即使在音频输入上有明显的音量变化,这一功能也可以使得收 听到的音量保持一致。这对于看电视或者收听广播的使用者来说,是十 分有利的,因为听不同内容时,音量是不断的变化的,使用它就减少了 对此音量变化所带来的不适感。
?
? ?

5.4
MaxxVolume对液晶电视的改善 对液晶电视的改善 电视的改
MaxxVolume清晰的峰值限制器开启了新的音频感应窗口,它可以使得峰 值信号电平提高+12dB,而不会失真或者不需要更昂贵的功放和喇叭。 低电平压缩器使得很弱的信号可以被感知,而以往这些信号通常会消失在 听音环境的噪音中。特别是在小音量时听那些具有宽广动态范围的内容时问题 更为明显。比如:电影。在这种情况下,可以在感知到的低电平信号上获得+2 0dB的改善。
图8反应了在音频感知窗口中所有的改进
图表8 图表
MaxxVolume对液晶电视的改善 对液晶电视的改善 电视的改

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总结
频率响应和动态范围补偿技术可以增加小扬声器系统的有效工作范围。总 而言之,这些技术极大地改进了音频感应窗口,而使得听到的音频质量得到改 善。 图10是液晶电视应用中音频感应窗口得到改进的例子。在很多消费类音频 产品,例如手机,手提电脑和便携式音频系统等,都能得到类似的性能改进。 图表10 图表 MaxxVolume和MaxxBass对液晶电视的改善 和 电视的改善 对液晶电视的改
除了能在很大程度上改善音频质量,OEM厂商可以使用这些性能来在其他 方面改进产品的设计。其中包括降低功放和扬声器的成本,减少系统的功耗, 或者能通过使用更小的扬声器系统来得到更人性化的产品设计等。 ###
MaxxBass是Waves Audio Ltd公司在美国及其他国家已注册的商标。Audio Perception Window 和MaxxVolume是Waves Audio Ltd的商标

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。

现代数字信号处理及其应用——LMS算法结果及分析

LMS 算法MATLAB 实现结果及其分析 一、LMS :为课本155页例题 图1.1:LMS 算法学习曲线(初始权向量[]T 00w ?=) 图1.2滤波器权系数迭代更新过程曲线(步长075.0=μ) 图1.3滤波器权系数迭代更新过程曲线(步长025.0=μ)图1.4滤波器权系数迭代更新过程曲线(步长015.0=μ) 分析解释: 在图1.1中,收敛速度最慢的是步长为015.0=μ的曲线,收敛速度最快的是步长075.0=μ的曲线,所以可以看出LMS 算法的收敛速度随着步长参数的减小而相应变慢。图1.2、1.3、1.4分别给出了步长为075.0=μ、025.0=μ、025.0=μ的滤波器权系数迭代更新过程曲线,可以发现其不是平滑的过程,跟最抖下降法不一样,体现了其权向量是一个随机过程向量。

LMS2:为课本155页例题,156页图显示结果 图2.1:LMS 算法学习曲线(初始权向量[]T 00w ?=) 图2.2滤波器权系数迭代更新过程曲线(步长025.0=μ) 图2.3滤波器权系数迭代更新过程曲线(步长025.0=μ)图2.4最陡下降法权值变化曲线(步长025.0=μ) 分析解释: 图2.1给出了步长为025.0=μ的学习曲线,图2.2给出了滤波器权向量的单次迭代结果。图2.3给出了一 次典型实验中所得到的权向量估计()n w ?=,以及500次独立实验得到的平均权向量()}n w ?E{=的估计,即()∑==T t n w T 1 t )(?1n w ?,其中)(?n w t 是第t 次独立实验中第n 次迭代得到的权向量,T 是独立实验次数。可以发现,多次独立实验得到的平均权向量()}n w ?E{=的估计平滑了随机梯度引入的梯度噪声,使得其结果与使用最陡下降法(图2.4)得到的权向量趋于一致,十分接近理论最优权向量[]T 7853.08361.0w 0-=。 LMS3:为课本172页习题答案

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

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。

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

如何学习数字信号处理

如何学好数字信号处理课程 《数字信号处理》是相关专业本科生培养中,继《信号与系统》、《通信原理》、《数字逻辑》等课程之后的一门专业技术课。数字信号处理的英文缩写是DSP ,包括两重含义:数字信号处理技术(Digital Signal Processing )和数字信号处理器(Digital Signal Processor )。目前我们对本科生开设的数字信号处理课程大多侧重在处理技术方面,由于课时安排和其他一些原因,通常的特点是注重理论推导而忽略具体实现技术的介绍。最后导致的结果就是学生在学习了数字信号处理课程之后并不能把所学的理论知识与实际的工程应用联系起来,表现在他们做毕业设计时即使是对学过的相关内容也无法用具体的手段来实现,或者由于无法与具体实际相挂钩理解而根本就忘记了。我相信,我们开设本课程的根本目的应该是让学生在熟练掌握数字信号处理的基本原理基础上,能结合工程实际学习更多的DSP 实现技术及其在通信、无线电技术中的应用技能,这也是符合DSP 本身的二重定义的,学生通过本课程的学习,将应该能从事数字信号处理方面的研究开发、产品维护等方面的技术工作。其实很多学生在大学四年学习过后都有这种反思:到底我在大学学到了什么呢?难道就是一些理论知识吗?他们将如何面对竞争日益激烈的社会呢? 因此,大家在应用MATLAB学习并努力掌握数字信号处理的原理,基本理论的同时,应该始终意识到该课程在工程应用中的重要性,并在课后自学一些有关DSP技术及FPGA技术方面的知识。这样,学习本课程学习的三部曲是:一,学习数字信号处理的基本理论;二,掌握如何用MATLAB 实现一些基本的算法,如FFT ,FIR 和IIR 滤波器设计等;三,选择一种数字信号处理器作为实现平台进行实践学习,比如TI 公司的TMS320C54x 系列芯片,包括该处理器的硬件和软件系统,如Code Composer Studio及像MATLAB Link for Code Composer Studio这样的工具。 在学习数字信号处理的过程中,要注重培养自己的工程思维方法。数字信号处理的理论含有许多研究问题和解决问题的科学方法,例如频率域的分析方法、傅里叶变换的离散做法、离散傅里叶变换的快速计算方法等, 这些方法很好。虽然它们出现在信号处理的专业领域, 但是, 其基本精神是利用事物的特点和规律解决实际问题, 这在各个领域中是相同的。还有, 数字信号处理的理论的产生是有原因的, 这些原因并不难懂, 就是理论为应用服务, 提高使用效率。 例如: 为什么要使用频率域的分析方法?原因是从时间看问题, 往往看到事物的表面, 就像 我们用眼睛看水只能看到水的颜色, 看不到水的基本成分, 同样, 从时间看信号只能看到信号变化的大小和快慢,看不到信号的基本成分; 若采用分解物质的方法, 从成分的角度去看, 用化学分析则能看到水的各种成分, 同样, 用分解信号的方法则能看到信号里的基本成分, 至于基本成分的选择则视哪种基本类型最适合实际信号处理, 这就是频率域的分析方法。 又如: 为什么要采用离散的傅里叶变换?原因很简单, 因为要利用计算机计算傅里叶变换, 而计算机只能计算数据, 不能计算连续变量, 所以必须分离连续的傅里叶变换, 使它成为离散的傅里叶变换。 再如: 为什么要采用离散傅里叶变换的快速计算方法?原因是, 理论上离散傅里叶变换能让计算机分析频谱, 但是, 直接按照离散傅里叶变换的定义计算它, 计算量太大, 实用价值不大; 只有采用巧妙的方法降低计算量, 则离散傅里叶变换才有实用价值,这种巧妙的方法就 是离散傅里叶变换的快速计算方法。降低计算量的巧妙之处在, 离散傅里叶变换的计算量与信号的长度成正比, 科学家想办法将信号分解成为短信号, 分解成为短信号的方法有多种, 只要开动脑筋,我们也是一样可以想出来的。 最后,感谢同学们对我的支持,我会尽我所能,与大家共同探索"数字信号处理"领域的奇妙世界。

数字信号处理期末论文

题目:基于DSP的FFT程序设计的研究 作者届别 系别专业 指导老师职称 完成时间2013.06

内容摘要 快速傅里叶变(Fas Fourier Tranformation,FFT)是将一个大点数N的DFT分解为若干小点的D F T的组合。将用运算工作量明显降低,从而大大提高离散傅里叶变换(D F T) 的计算速度。因各个科学技术领域广泛的使用了FFT 技术它大大推动了信号处理技术的进步,现已成为数字信号处理强有力的工具,本论文将比较全面的叙述各种快速傅里叶变换算法原理、特点,并完成了基于MATLAB的实现。 关键词:频谱分析;数字信号处理;MATLAB;DSP281x

引言: 1965年,库利(J.W.Cooley)和图基(J.W.Tukey)在《计算数学》杂志上发表了“机器计算傅立叶级数的一种算法”的文章,这是一篇关于计算DFT的一种快速有效的计算方法的文章。它的思路建立在对DFT运算内在规律的认识之上。这篇文章的发表使DFT的计算量大大减少,并导致了许多计算方法的发现。这些算法统称为快速傅立叶变换(Fast Fourier Transform),简称FFT,1984年,法国的杜哈梅尔(P.Dohamel)和霍尔曼(H.Hollmann)提出的分裂基快速算法,使运算效率进一步提高。FFT即为快速傅氏变换,是离散傅氏变换的快速算法,它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性,对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。它对傅氏变换的理论并没有新的发现,但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换,可以说是进了一大步。 随着科学的进步,FFT算法的重要意义已经远远超过傅里叶分析本身的应用。FFT算法之所以快速,其根本原因在于原始变化矩阵的多余行,此特性也适用于傅里叶变换外的其他一些正交变换,例如,快速沃尔什变换、数论变换等等。在FFT的影响下,人们对于广义的快速正交变换进行了深入研究,使各种快速变换在数字信号处理中占据了重要地位。因此说FFT对数字信号处理技术的发展起了重大推动作用。 信号处理中和频谱分析最为密切的理论基础是傅立叶变换(Fouriertransform,FT)。快速傅立叶变换(FFT)和数字滤波是数字信号处理的基本内容。信号时域采样理论实现了信号时域的离散化,而离散傅里叶变换理论实现了频域离散化,因而开辟了数字技术在频域处理信号的新途径,推进了信号的频谱分析技术向更广的领域发展。 1.信号的频谱分析 如果信号频域是离散的,则信号在时域就表现为周期性的时间函数;相反信号在时域上是离散的,则该信号在频域必然表现为周期的频率函数。不难设想,一个离散周期序列,它一定具有既是周期又是离散的频谱。有限长序列的离散傅里叶变换和周期序列的离散傅里叶级数本质是一样的。因而有限长序列的离散傅里叶变换的定义为:x(n)和X(k)是一个有限长序列的离散傅里叶变换对。

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

DSP数字信号处理

数字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信号处理的子集。 简介 简单地说,数字信号处理就是用数值计算的方式对信号进行加工的理论和技术,它的英文原名叫digital signal processing,简称DSP。另外DSP也是digital signal processor的简称,即数字信号处理器,它是集成专用计算机的一种芯片,只有一枚硬币那么大。有时人们也将DSP看作是一门应用技术,称为DSP 技术与应用。 《数字信号处理》这门课介绍的是:将事物的运动变化转变为一串数字,并用计算的方法从中提取有用的信息,以满足我们实际应用的需求。 本定义来自《数字信号处理》杨毅明著,由机械工业出版社2012年发行。 特征和分类 信号(signal)是信息的物理体现形式,或是传递信息的函数,而信息则是信号的具体内容。 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。 数字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。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 随着大规模集成电路以及数字计算机的飞速发展,加之从60年代末以来数字信号处理理论和技术的成熟和完善,用数字方法来处理信号,即数字信号处理,已逐渐取代模拟信号处理。 随着信息时代、数字世界的到来,数字信号处理已成为一门极其重要的学科和技术领域。 数字信号处理器 DSP芯片,也称数字信号处理器,是一种特别适合于进行数字信号处理运算的微处理器,其主要应用是实时快速地实现各种数字信号处理算法。根据数字信号处理的要求,DSP芯片一般具有如下主要特点: (1)在一个指令周期内可完成一次乘法和一次加法;

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

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。

什么是数字信号处理

什么是数字信号处理?有哪些应用? 利用数字计算机或专用数字硬件、对数字信号所进行的一切变换或按预定规则所进行的一切加工处理运算。 例如:滤波、检测、参数提取、频谱分析等。 对于DSP:狭义理解可为Digital Signal Processor 数字信号处理器。广义理解可为Digital Signal Processing 译为数字信号处理技术。在此我们讨论的DSP的概念是指广义的理解。 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备,以数字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。 信号处理的实质是对信号进行变换。 信号处理的目的是获取信号中包含的有用信息,并用更直观的方式进行表达。 DSP的应用几乎遍及电子学每一个领域。 ▲通用数字信号处理器:自适应滤波,卷积,相关,数字滤波,FFT, 希尔伯特变换,波形生成,窗函数等等。 ▲语音信号处理:语音增强、识别、合成、编码、信箱等,文字/语音转换 ▲图形/图像处理:三维动画,图象鉴别/增强/压缩/传输,机器人视觉等等图 ▲特殊应用数字信号处理:振动和噪声分析与处理,声纳和雷达信号处理, 通信信号处理, 地震信号分析与处理,汽车安全及全球定位,生物医学工程等等。 在医疗、军事、汽车等行业,以及通信市场、消费类电子产品等中具有广阔的市场前景。 数字信号处理系统的基本组成:前置预滤波器(PrF)、a/d变换器(ADC)、数字信号处理器(DSP)、d/a变换器(DAC)、模拟滤波器(PoF) 数字信号处理特点: 1.大量的实时计算(FIR IIR FFT), 2.数据具有高度重复(乘积和操作在滤波、卷积和FFT中等常见) 数字信号处理技术的意义、内容 数字信号处理技术是指数字信号处理理论的应用实现技术,它以数字信号处理理论、硬件技术、软件技术为基础和组成,研究数字信号处理算法及其实现方法。 意义: 在21世纪,数字信号处理是影响科学和工程最强大的技术之一 它是科研人员和工程师必须掌握的一门技巧 DSP芯片及其特点 ▲采用哈佛结构体系:独立的程序和数据总线,一个机器周期可同时进行程序读出和数据存取。对应的:冯·诺依曼结构。 ▲采用流水线技术: ▲硬件乘法器:具有硬件连线的高速“与或”运算器 ▲多处理单元:DSP内部包含多个处理单元。 ▲特殊的DSP指令:指令具有多功能,一条指令完成多个动作;如:倒位序指令等 ▲丰富的外设▲功耗低:一般DSP芯片功耗为0.5~4W。采用低功耗技术的DSP芯片只有0.1W/3.3V、1.6V (电池供电) DSP芯片的类别和使用选择 ▲按特性分:以工作时钟和指令类型为指标分类▲按用途分:通用型、专用型DSP芯片 ▲按数据格式分:定点、浮点各厂家还根据DSP芯片的CPU结构和性能将产品分成若干系列。 TI公司的TMS320系列DSP芯片是目前最有影响、最为成功的数字信号处理器,其产品销量一直处于领先地位,公认为世界DSP霸主。 ?目前市场上的DSP芯片有: ?美国德州仪器公司(TI):TMS320CX系列占有90%

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。

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

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

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