数字信号处理论文

摘要

绪论

快速傅里叶变换原理

快速傅里叶的实际应用

1.利用FFT计算连续时间信号的傅里叶变换

2.利用FFT计算离散信号的线性卷积

3.快速傅里叶算法在哈特曼夏克传感器波前重构算法中的应用

引言

实验原理及结果

结论

参考文献

快速傅里叶变换的原理及其应用

摘要

快速傅氏变换（FFT），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。傅里叶变换的理论与方法在“数理方程”、“线性系统分析”、“信号处理、仿真”等很多学科领域都有着广泛应用,由于计算机只能处理有限长度的离散的序列,所以真正在计算机上运算的是一种离散傅里叶变换. 虽然傅里叶运算在各方面计算中有着重要的作用，但是它的计算过于复杂，大量的计算对于系统的运算负担过于庞大，使得一些对于耗电量少，运算速度慢的系统对其敬而远之，然而，快速傅里叶变换的产生，使得傅里叶变换大为简化，在不牺牲耗电量的条件下提高了系统的运算速度，增强了系统的综合能力，提高了运算速度，因此快速傅里叶变换在生产和生活中都有着非常重要的作用，对于学习掌握都有着非常大的意义。

关键词快速傅氏变换；快速算法；简化；广泛应用

绪论

傅立叶变换在生产生活中的重要性非常突出，它将原来难以处理的时域信号相对比较容易地转换成了易于分析的频域信号，可以利用一些工具对这些频域信号进行处理、加工，把信号转化为可以对其进行各种数学变化的数学公式，对其进行处理。最后还可以.利用傅立叶反变换将这些频域信号转换成时域信号，它是一种特殊的积分变换。它能将满足一定条件的某个函数表示成正弦基函数的线性组合或者积分。然尔，它在运算上过于复杂，过于宏大的运算过程，对于一些相对简单的低功耗处理器来说，难以自如应对，因此，快速傅里叶变换则显出了它的优越性。快速傅氏变换（FFT），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。对于计算机处理信号方面上是一大进步。系统的速度不但取决于本身的速度，而且还在相当大的程度上取决于算法，算法运算量的大小直接影响着对设备的控制质量。通过傅立叶变换（DFT），运用测试软件进行检测，可以看出快速傅里叶变换大大的提高了运算速度，它为各系统的设计提供

了简单算法，有着十分重要的意义。

快速傅里叶变换原理：

数字信号的傅里叶变换,通常采用离散傅里叶变换(DFT)方法。DFT 存在的不足是计算量太大,很难进行实时处理。计算一个N 点的DFT ,一般需要2

N 次复数乘法和N(N-1)次复数加法运算.因此,当N 较大或要求对信号进行实时处理时,往往难以实现所需的运算速度。1965年,J.W.Cooly 和J.W.Tukey 发现了DFT 的一种快速算法,经其他学者进一步改进, 很快形成了一套高效运算方法,这就是现在通用的快速傅里叶变换, 简称FFT( The Fast Fourier Transform)。快速傅里叶变

换的实质是利用式(1)中的权函数nk N W 的对称性和周期性,把N 点DFT 进行一系列

分解和组合,使整个DFT 的计算过程变成一系列叠代运算过程,使DFT 的运算量大

大简化,为DFT 及数字信号的实时处理和应用创造了良好的条件。

快速傅里叶变换算法如下：

由(1)式可知，对每一个n ，计算X(ｎ)须作N 次复数乘法及N-1次复数加法，要完成这组变换共需

次乘法及N(N-1)次复数加法。但以下介绍的快速傅里叶变

换的算法，可大大减少运算次数，提高工作效率。当2r N =时，n 和k 可用二进制数表示：

12012022r r r r r r n n n n n n n ------=+++=

1212012022r r r r r r k k k k k k k ------=+++=

又记 N

W e

ρπ-=,则（1）式可改写为

12001200()()r p r r r r k k k

X n n n x k k k W =-=----==∑∑∑ （2）

式中：1212120120(22)(22)r r r r r r r r P nk k k k n n n --------==+++?+++

211

221201

1202

(22)2(2

2)2r r r r r r r r r r r r n n n k n n n k P W W W ------------++++++=

20120(2

r r r r K n n n W ----+++ (3)

因为22[]1r

N N W

e πρ

===所以（2）可改成

12001200()()

r r r r r k k k

X n n n x k k k =-=----=∑∑∑ 1

211

221

21201

1202

0120(2

2)2(2

r r r r r r r r r r r r r r r r n n n k n n n k K n n n W W W ----------------+++++++++ （4）

201300020()()r r r k

x n n k k x n k k -=--=∑ 102(2)22r n n r k W -+- (5)

120011()()r r r r X n n n x n n n ---=

则式（５）即为式（４）的分解形式。将初始数据代入式（５）的第一个等式，可得每一组计算数据，一般将痗L-1组计算数据代入式（５）的第L 个等式，计算后可得第L 组计算数据（L ＝１，２，…，γ），计算公式也可表示为

10200120()()r r r r k

x n k k x k k k -=---=∑ 121200

(22)r r r r n n n k W

----+++ =

10121201012120(0)(0)P l r r r l r r r x n n n k k k x n n n k k k W --------+ （6）

式中121120222r r r l l P n n n -----=+++ （7）

根据式（６），第L 个数组中每个120120()()l l r r r r x k x n n n k k k ----= 的计算只依赖于上一个数组的两个数据这两个数据的标号相差12/2Y l N -=，即

/2l j i n =+，而且这两个数据只用于计算第L 个数组中标号的数据（等号右端为二进制数）。当1l n -分别取０和１时，分别有,/2l k i k j i n ===+。因此，用上一组的两个数据计算所得的两个新数据仍可储存在原来位置，计算过程中只需要N 个存储器。将()l x i 与(/2)l l x i n +称为第L 个数组中的对偶结点对。计算每个对偶结点对只需一次乘法，事实上由式（６）可得

1()()[]2p l l l

N x i x i i W -=++

11()()[]22

p l l l l l N N x i x i x i W --+

=++ 式中：l r l r n P ---++=2 (2221)

0n ；02222...22n n P l

r l r l r ----+++=别为式（７）中1-l n 取０，１时对应的P 值。因2/21112

N P P P R +=+=-，于是对偶结点的p W 有如下关系：

1112

]

[P N

P N

P P W e

-===+

ρπ,因此式（６）可表示为

1111()()[]2()()[]22p l l l l

l l l l l N x i x i x i W N N x i x i x i W ----=++

+=++

P 的求法：在)(i x l 中，i 写成二进制数01110......k k n n n l r l ---右移l r -位，就成为

110...0...0-l n n n 颠倒位序得),...,2,1(0...0...011r l n n n p l ==-式（５）吕，前面的γ个等式，每个等式均对应一组数据进行计算，每组数据都有N/２对结点，根据式（９），每对结点只需作１次乘法和２次加法，因此，每组数据只需N/2次乘法和N 次加法，因而完成γ组数据的计算共需N γ/2次乘法和N γ次加法。

Ⅱ.快速傅里叶的实际应用:

一利用FFT 计算连续时间信号的傅里叶变换

设()x t 是连续时间信号，并假设0t <时()0x t =，则其傅里叶变换由下式给出

()()i t X x t e dt ωω∞

-=?

令Γ是一个固定的正实数，N 是一个固定的正整数。当

,0,1,2,,1k k N ω=Γ=- 时，利用FFT 算法可计算()X ω。

已知一个固定的时间间隔T ，选择T 足够小，使得每一个T 秒的间隔

(1)nT t n T ≤<+内，()x t 的变化很小，则式中积分可近似为

(1)0

()()()n T

iwt nT

n X e dt x nT ω∞

+-==∑?

(1)0

]()i t t n T

t nT n e x nT i ωω

∞

-=+==-=∑ 0

1()i T i nT

n e e

x nT i ωωω

-∞

-=-=

∑（27）

假设N 足够大，对于所有n N ≥的整数，幅值()x nT 很小，则式（27）变为

1()()i T

N i nT

n e X e

x nT i ωωωω

---=-=

∑（28）

当2/k NT ωπ=时，式（28）两边的值为

2/2/1

2/0

211()()[]2/2/i k N i k N

N i nk N

n k e e X e

x nT X k NT i k NT

i k NT

ππππππ----=--==∑（29）

其中[]X k 代表抽样信号[]()x n x nT =的N 点DFT 。最后令2/NT πΓ=，则上式变为

2/1()[]0,1,2,,12/i k N

e X k X k k N i k NT

ππ--Γ==- （30）

首先用FFT 算法求出[]X k ，然后可用上式求出0,1,2,,1k N =- 时的()X k Γ。应该强调的是，式（28）只是一个近似表示，计算得到的()X ω只是一个近似值。通过取更小的抽样间隔T ，或者增加点数N ，可以得到更精确的值。如果B ω>时，幅度谱()X ω很小，对应于奈奎斯特抽样频率2s B ω=，抽样间隔T 选择/B π比较合适。如果已知信号只在时间区间10t t ≤≤内存在，可以通过对

1nT t >时的抽样信号[]()x n x nT =补零，使N 足够大。

例利用FFT 计算傅里叶变换如图12所示的信号

102

()0t t x t -≤

?其它其傅里叶变换为：

2cos()sin()()2i X e i ω

ωωωωω--=

利用下面的命令，可得到()x t 的近似值和准确值。图12连续时间信号x(t)

N=input('Input N:');

T=input('Input T:'); %计算X(w)近似值 t=0:T:2;

x=[t-1 zeros(1,N-length(t))]; X=fft(x);

gamma=2*pi/(N*T); k=0:10/gamma;

Xapp=(1-exp(-i*k*gamma*T))/(i*k*gamma)*X; %计算真实值X(w)

w=0.05:0.05:10;

Xact=exp(-i*w)*2*i.*(w.*cos(w)-sin(w))./(w.*w);

plot(k*gamma,abs(Xapp(1:length(k))),'o',w,abs(Xact));

legend('近似值','真实值');

xlabel('频率(rad/s)');ylabel('|X|')

Γ=，得到实际的和近似的傅运行程序后输入N=128，T=0.1，此时0.4909

里叶变换的幅度谱如图13所示，此时近似值已经相当准确。通过增加NT可以

增加更多的细节，减少T使得到的值更精确。再次运行程序后输入N=512，T=0.05，Γ=，得到实际的和近似的傅里叶变换的幅度谱如图14所示。

此时0.2454

图13N=128，T=0.1时的幅度谱

图14N=512，T=0.05时的幅

二、利用FFT 计算离散信号的线性卷积

已知两个离散时间信号[](0,1,2,1)x n n M =- 与[](0,1,2,1)y n n N =- ，取

L =1M N +-，对[]x n 和[]y n 右端补零，使得

[]0,1,2,,1x n n M M L ==++- []0,1,2,,1y n n N N L ==++- （31）

利用FFT 算法可以求得[]x n 和[]y n 的L 点DFT ，分别是[]X k 和[]Y k ，利用DTFT 卷积性质，卷积[]*[]x n y n 等于乘积[][]X k Y k 的L 点DFT 反变换，这也可以通过FFT 算法得到。

例利用FFT 计算线性卷积

已知[]0.8[]n x n u n =，其中[]u n 为单位阶跃序列，信号[]y n 如图15所示。由于当16n >时，[]x n 很小，故M 可以取为17；N 取10，126L M N =+-=。

利用下面的Matlab 命令，可得到[]x n 、[]y n 的卷积图形如图15所示。

subplot(3,1,1); n=0:16;

x=0.8.^n;

stem(n,x);

xlabel('n');ylabel('x[n]');

subplot(3,1,2);

n=0:15;

y=[ones(1,10) zeros(1,6)];

stem(n,y);

xlabel('n');ylabel('y[n]')

subplot(3,1,3);

L=26;n=0:L-1;

X=fft(x,L);Y=fft(y,L);

Z=X.*Y;z=ifft(Z,L);

stem(n,z);

xlabel('n');ylabel('z[n]')

图15信号x[n]、y[n]及其卷积z[n]=x[n]*y[n]

利用下面的Matlab命令，可得到信号x[n]、y[n]的幅度谱与相位谱如图16所示。

subplot(2,2,1);

L=26;k=0:L-1;

n=0:16;x=0.8.^n;X=fft(x,L);

stem(k,abs(X));

axis([0 25 0 5]);

xlabel('k');ylabel('|X[k]|')

subplot(2,2,2);

stem(k,angle(X));

axis([0 25 -1 1]);

xlabel('k');ylabel('Angle(X[k])(弧度)')

subplot(2,2,3);

y=ones(1,10);Y=fft(y,L);

stem(k,abs(Y));

axis([0 25 0 10]);

xlabel('k');ylabel('|Y[k]|')

subplot(2,2,4);

stem(k,angle(Y));

axis([0 25 -3 3]);

xlabel('k');ylabel('Angle(Y[k])(弧度)')

图16信号x[n]、y[n]的幅度谱与相位谱

三.快速傅里叶算法在传感器波前重构算法中的应用

哈特曼夏克传感器因其波前测量实时性好等特点而广泛用于自适应光学系统中,随着应用研究的发展,哈特曼夏克波前测量传感器的空间分辨率也要相应提高。哈特曼夏克传感器测量的是波前相位斜率,需要经过波前复原求出相位值,复原的方法主要有区域法和模式法两类,为了满足实时性的要求,哈特曼夏克传感器的子孔径较少,测量的空间分辩率因此比干涉仪低。当增加哈特曼夏克传感器的子孔径数提高空间分辨率、提高测量精度时,区域法和模式法的运算量非常大,实时性降低,限制了高分辨率哈特曼夏克传感器在自适应光学系统等领域的进一步应用。针对实时性问题,提出了分块算法和迭代法进行波前重构。在区域法重构波前的基础上,应用快速傅里叶变换(FFT) 算法,提高波前复原算法的实时性,为高分辨率哈特曼夏克传感器在自适应光学技术及其它领域的应用作算法准备。

快速傅里叶变换算法以其运算速度快、所需内存小而被广泛用于数字信号处理领域[9]。在求解由(1)式确定的线性方程组的过程中,需要实现方程系数矩阵的对角化,而这一过程可以通过快速傅里叶变换算法实现,从而实现(1) 式的快速求解。首先,不考虑区域中边界处的相位估计差分方程,在波前重构的区域内,即1≤i ≤M -1,1≤j ≤N -1,(1)式严格成立,并由它导出波前估计的矩阵方程组表示为

(2)

对(2)式的矩阵AO 作正交变换,得:

(4)

其中

q q Q Q ββ??``

q `` , == （５）

???????????

???????????==+--≤≤=---=----+-4 1- 1- 0 4 1- 0 1- 4 1- 1- 4)

22(,

11021011

210A A M q A a M M M q j q β??β???β?????????=+--≤≤=-+-=----+-`2`2`3`

``1`1`

2`1),22(,

M M M q j q D M q D D β??β???β??

应用快速傅里叶变换算法,乘法运算量可由直接作线性变换的

)(23

3NM MN +次降为)2log 2log (222M MN N MN +次,当哈特曼夏克传感器的子孔径数比较大时,运算速度可大幅度提高,从而提高哈特曼夏克传感器波前重构算法的实时性。

在波前估计的计算式(2)中,只考虑了哈特曼夏克传感器区域内的估计点,需要知道区域边界处的相位值,才能准确求解⑵式,而哈特曼夏克传感器测量的是斜率值,给出的是诺依曼边界条件,需要作边界条件的近似求解,求得边界处的相位值。在边界上:

(10)

由于实际被测的波前相位是连续光滑的曲面,则在边界上的相位点是封闭连续的曲线,设:

0,0=φ

则边界上的相位最小二乘解的矩阵表达式为 G A =φ (11) 其中,A 为(2)式中AO 的形式,对角线元素为2,维数[2(M +N)-1]×[2(M +N)-1],

应用快速傅里叶变换算法,在子孔径数较多的哈特曼夏克传感器的波前重构过程中,使算法的运算量大幅度降低,既节约处理系统的内存,又提高了波前重构的实时性,为解决高分辨率哈特曼夏克传感器实时性上的问题,在算法上提出了一种解决途径。从而可以在不降低哈特曼夏克传感器实时性、稳定性的前提下,进一步提高哈特曼夏克传感器的空间分辨率,提高测量精度。

结论

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。对于计算机处理信号方面上是一大进步。系统的速度不但取决于本身的速度，而且还在相当大的程度上取决于算法，算法运算量的大小直接影响着对设备的控制质量。通过傅立叶变换（DFT ），运用测试软件进行检测，可以看出快速傅里叶变换大大的提高了运算速度，它为各系统的设计提供了简单算法，有着十分重要的意义。

?????

??=+-=+-=+-=+-+++++N i y iN N i N i i y j i i j M x MJ MJ j M j x j j j g g g g ,,,,11,,00,10,1,,1,1,001,0,,εφ?εφ?εφ?εφ?

参考文献

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[３] 蒋正萍. 数字信号处理[M]. 北京:电子工业出版社, 2004.

[４] E. O. 布赖姆. 快速傅里叶变换[M ]. 柳群译. 上海:上海

科学技术出版社, 1979.

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版社,1993.

[７] 叶嘉雄,常大定. 光电系统与信号处理[M] . 北京:科学出版社,1997. [８] 叶卫平,方安平. 科技绘图及数据分析[M] . 北京:机械工业出版

社,2004.

数字信号处理翻译

吴楠电子与通信工程2014309013 Signal processing Signal processing is an area of electrical engineering and applied mathematics that deals with operations on or analysis of signals, in either discrete or continuous time, to perform useful operations on those signals. Signals of interest can include sound, images, time-varying measurement values and sensor data, for example biological data such as electrocardiograms, control system signals, telecommunication transmission signals such as radio signals, and many others. Signals are analog or digital electrical representations of time-varying or spatial-varying physical quantities. In the context of signal processing, arbitrary binary data streams and on-off signalling are not considered as signals, but only analog and digital signals that are representations of analog physical quantities. History According to Alan V. Oppenheim and Ronald W. Schafer, the principles of signal processing can be found in the classical numerical analysis techniques of the 17th century. They further state that the "digitalization" or digital refinement of these techniques can be found in the digital control systems of the 1940s and 1950s.[2]

数字信号处理论文-带通滤波器

本文分析了国内外数字滤波技术的应用现状与发展趋势，介绍了数字滤波器的基本结构，在分别讨论了IIR与FIR数字滤波器的设计方法的基础上，指出了传统的数字滤波器设计方法过程复杂、计算工作量大、滤波特性调整困难的不足，提出了一种利用MATLAB信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）快速有效的设计由软件组成的常规数字滤波器的设计方法。给出了使用MATLAB语言进行程序设计和利用信号处理工具箱的FDATool工具进行界面设计的详细步骤。利用MATLAB设计滤波器，可以随时对比设计要求和滤波器特性调整参数，直观简便，极大的减轻了工作量，有利于滤波器设计的最优化。本文还介绍了如何利用MATLAB环境下的仿真软件Simulink对所设计的滤波器进行模拟仿真。 1.1数字滤波器的研究背景与意义当今，数字信号处理[1] (DSP：Digtal Signal Processing)技术正飞速发展，它不但自成一门学科，更是以不同形式影响和渗透到其他学科：它与国民经济息息相关，与国防建设紧密相连；它影响或改变着我们的生产、生活方式，因此受到人们普遍的关注。数字化、智能化和网络化是当代信息技术发展的大趋势，而数字化是智能化和网络化的基础，实际生活中遇到的信号多种多样，例如广播信号、电视信号、雷达信号、通信信号、导航信号、射电天文信号、生物医学信号、控制信号、气象信号、地震勘探信号、机械振动信号、遥感遥测信号，等等。上述这些信号大部分是模拟信号，也有小部分是数字信号。模拟信号是自变量的连续函数，自变量可以是一维的，也可以是二维或多维的。大多数情况下一维模拟信号的自变量是时间，经过时间上的离散化(采样)和幅度上的离散化(量化)，这类模拟信号便成为一维数字信号。因此，数字信号实际上是用数字序列表示的信号，语音信号经采样和量化后，得到的数字信号是一个一维离散时间序列；而图像信号经采样和量化后，得到的数字信号是一个二维离散空间序列。数字信号处理，就是用数值计算的方法对数字序列进行各种处理，把信号变换成符合需要的某种形式。例如，对数字信号经行滤波以限制他的频带或滤除噪音和干扰，或将他们与其他信号进行分离；对信号进行频谱分析或功率谱分析以了解信号的频谱组成，进而对信号进行识别；对信号进行某种变换，使之更适合于传输，存储和应用；对信号进行编码以达到数据压缩的目的，等等。数字滤波技术是数字信号分析、处理技术的重要分支[2-3]。无论是信号的获取、传输，还是信号的处理和交换都离不开滤波技术，它对信号安全可靠和有效灵活地传输是至关重要的。在所有的电子系统中，使用最多技术最复杂的要算数字滤波器了。数字滤波器的优劣直接决定产品的优劣。 1.2数字滤波器的应用现状与发展趋势在信号处理过程中，所处理的信号往往混有噪音，从接收到的信号中消除或减弱噪音是信号传输和处理中十分重要的问题。根据有用信号和噪音的不同特性，提取有用信号的过程称为滤波，实现滤波功能的系统称为滤波器。在近代电信设备和各类控制系统中，数字滤波器应用极为广泛，这里只列举部分应用最成功的领域。 (1) 语音处理

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《数字信号处理》课程设计作业院系：物理工程学院电子信息科学与技术班级：1 学号：20092250103 姓名：冯军美

实验一：音乐信号音谱和频谱的观察 1.实验方案读取音乐信号并将信号装换为单声道的，并输出信号的波形图和频谱图% 2.源程序 clear all; close all;clc [x,fs,bit]=wavread('F:\费玉清-一剪梅00_01_23-00_01_28.wav'); %读取音乐信号，其中x为截取的音乐信号 size(x) %看音乐信号是单声道还是双声道 sound(x,fs); %听原始音乐信号 x=x(:,1); %获取单声道音乐信号 N=length(x); %N为音乐信号的长度 figure plot(x) %画音乐信号的连续波形 grid on %产生虚线格 title('音乐信号时域波型') %标注图注 xlabel('Time') %x坐标 ylabel('Magnitude') %y坐标 F1=fft(x,N); %做音乐信号的N点快速傅里叶变换 w=2/N*[0:N-1]; %w为连续频谱的数字角频率横坐标 figure plot(w,abs(F1)) %连续频谱图 grid on title('音乐信号频域波型') xlabel('Frequency/Hz') ylabel('Magnitude') %不同抽样频率下听取的音乐信号 % sound(x,2*fs); sound(x,fs/2);

3.输出波形 0.5 1 1.5 2 2.5x 10 5 -1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.8 1音乐信号时域波型 Time M a g n i t u d e 00.20.40.6 0.81 1.2 1.4 1.6 1.82 500 1000 1500 20002500 3000 音乐信号频域波型 Frequency/Hz M a g n i t u d e

数字信号处理英语词汇

A Absolutely integrable 绝对可积 Absolutely integrable impulse response 绝对可积冲激响应Absolutely summable 绝对可和 Absolutely summable impulse response 绝对可和冲激响应Accumulator 累加器 Acoustic 声学 Adder 加法器 Additivity property 可加性 Aliasing 混叠现象 All-pass systems 全通系统 AM (Amplitude modulation ) 幅度调制 Amplifier 放大器 Amplitude modulation (AM) 幅度调制 Amplitude-scaling factor 幅度放大因子 Analog-to-digital (A-to-D) converter 模数转换器 Analysis equation 分析公式（方程）Angel (phase) of complex number 复数的角度（相位）Angle criterion 角判据 Angle modulation 角度调制Anticausality 反因果 Aperiodic 非周期 Aperiodic convolution 非周期卷积Aperiodic signal 非周期信号Asynchronous 异步的 Audio systems 音频（声音）系统Autocorrelation functions 自相关函数Automobile suspension system 汽车减震系统Averaging system 平滑系统 B Band-limited 带（宽）限的 Band-limited input signals 带限输入信号 Band-limited interpolation 带限内插 Bandpass filters 带通滤波器Bandpass signal 带通信号 Bandpass-sampling techniques 带通采样技术Bandwidth 带宽 Bartlett (triangular) window 巴特利特（三角形）窗Bilateral Laplace transform 双边拉普拉斯变换Bilinear 双线性的

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。

数字信号处理论文

DSP技术在生物信号检测中的应用【摘要】论述了生物信号的基本特征和生物医学信号的检测方法，详细阐述了生物医学信号检测中的干扰和噪声，其来源、抑制、与处理方法。说明了DSP技术及其在生物医学中的应用，重点介绍了DSP的数据处理部分和USB2.0的通讯接口。利用 DSP 的高性能数据处理能力 ,使得从微弱信号中提取生物信号并检测，保证较高的精度成为可能,并利用其USB2.0高速接口,实现了与 PC之间即插即用和高速，可靠的通信。【关键词】生物医学信号检测数字信号处理通用串行总线【Abstract】Biological signal and the basic characteristics of biomedical signal detection method are discussed in this thesis, biomedical signal detection of interference and noise are thoroughly elaborated, including its source, inhibition, and processing method. We made a description of the DSP technology and its application in biomedicine area and focus on the data processing portion of DSP and a USB2.0 communication interface. Using the powerful data processing capability of DSP, it is possible for us to extract the biological signal from weak signal and make sure it’s high precision. By using the high-speed USB2.0 interface, PNP and high speed, reliable communication to PC is realized. 【Key words】Biomedical Signal Detection DSP USB 1 引言生物医学信号的采集和处理是生物医学工程的一个重要领域，也是近年来迅速发展的数字信号处理技术的一个重要应用方面。由于人体的脉象、心跳等信号具有信号微弱，噪声干扰严重、随机性强等特点，因此对于脉象、心跳等生物医学信号的采集和处理具有十分重要的意义。该系统通过预处理电路对信号进行放大和滤波，放大有用信号、滤除噪声和工频干扰等，然后送入AD 进行采集，最后通过DSP 进行后续处理。实验证明该系统可以成功检测到脉象和心跳信号，并具有精度高，电路结构简单、系统功耗低等特点。生物信号检测是检测技术中的一个综合性的技术分支，它利用电子学、信息论和物理学的方法，技术分支，它利用电子学、信息论和物理学的方法，和相关性，检出并恢复被背景噪声掩盖的微弱信号。微弱信号检测技术研究的重点是如何从强噪声中提取有用信号，探索采用新技术和新方法来提高检测系统输出信号的信噪比。 2 DSP技术的基本介绍数字信号处理(Digital Signal Processing，简称DSP)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。20世纪60年代以来，随着计算机和信

基于Matlab的数字图像处理系统毕业设计论文

论文（设计）题目：基于MATLAB的数字图像处理系统设计姓名宋立涛学号２０１２１１８６７学院信息学院专业电子与通信工程年级２０１２级２０１３年６月１６日

基于MATLAB的数字图像处理系统设计摘要 MATLAB 作为国内外流行的数字计算软件，具有强大的图像处理功能，界面简洁，操作直观，容易上手，而且是图像处理系统的理想开发工具。笔者阐述了一种基于MATLAB的数字图像处理系统设计，其中包括图像处理领域的大部分算法，运用MATLAB 的图像处理工具箱对算法进行了实现，论述了利用系统进行图像显示、图形表换及图像处理过程，系统支持索引图像、灰度图像、二值图像、RGB 图像等图像类型；支持BMP、GIF、JPEG、TIFF、PNG 等图像文件格式的读，写和显示。上述功能均是在MA TLAB 语言的基础上，编写代码实现的。这些功能在日常生活中有很强的应用价值，对于运算量大、过程复杂、速度慢的功能，利用MATLAB 可以既能快速得到数据结果，又能得到比较直观的图示。关键词：MATLAB 数字图像处理图像处理工具箱图像变换

第一章绪论 1.1 研究目的及意义图像信息是人类获得外界信息的主要来源，近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题，由此可见图像信息的重要性，数字图像处理技术将会伴随着未来信息领域技术的发展，更加深入到生产和科研活动中，成为人类生产和生活中必不可少的内容。 MATLAB 软件不断吸收各学科领域权威人士所编写的实用程序，经过多年的逐步发展与不断完善，是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。MATLAB 语言是一种面向科学与工程计算的高级语言，允许用数学形式的语言来编写程序，比Basic、Fortan、C 等高级语言更加接近我们书写计算公式的思维方式，用MATLAB 编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题一样。它编写简单、编程效率高并且通俗易懂。 1.2 国内外研究现状 1.2.1 国内研究现状国内在此领域的研究中具有代表性的是清华大学研制的数字图像处理实验开发系统TDB-IDK 和南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件。 TDB-IDK 系列产品是一款基于TMS320C6000 DSP 数字信号处理器的高级视频和图像系统，也是一套DSP 的完整的视频、图像解决方案，该系统适合院校、研究所和企业进行视频、图像方面的实验与开发。该软件能够完成图像采集输入程序、图像输出程序、图像基本算法程序。可实现对图像信号的实时分析，图像数据相对DSP独立方便开发人员对图像进行处理，该产品融合DSP 和FPGACPLD 两个高端技术，可以根据用户的具体需求合理改动，可以分析黑白和彩色信号，可以完成图形显示功能。南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件可实现数字图像的采集、传输与处理。可利用软件及图像采集与传输设备，采集图像并实现点对点的数字图像传输，可以观察理解多种图像处理技术的效果和差别，

数字信号处理应用论文

摘要：介绍了DSP技术(器件)的主要特点．总结了DSP在家电、办公设备、控制和通信领域的主要应用及其发展趋势。关键词：数字信号处理；音频／视频；控制；通信 DSP数字信号处理技术(Digital Signal Processing)指理论上的技术；DSP数字信号处理器(Digital Sig—hal Processor)指芯片应用技术。因此，DSP既可以代表数字信号处理技术，也可以代表数字信号处理器，两者是不可分割的，前者要通过后者变成实际产品。两者结合起来就成为解决实际问题和实现方案的手段DsPs一数字信号处理解决方案。DSP运用专用或通用数字信号处理芯片，通过数字计算的方法对信号进行处理，具有精确、灵活、可靠性好、体积小、易于大规模集成等优点。DSP芯片自从1978年AMI公司推出到现在，其性能得到了极大的提高。 1 DSP的特点 1．1 修正的哈佛结构 DSP芯片采用修正的哈佛结构(Havardstructure)，其特点是程序和数据具有独立的存储空间、程序总线和数据总线，非常适合实时的数字信号处理口]。同时，这种结构使指令存储在高速缓存器中(Cache)，节约了从存储器中读取指令的时间，提高了运行速度。如美国德州仪器公司——TI(Texas Instruments)的DSP芯片结构是基本哈佛结构的改进类型。 1．2 专用的乘法器一般的算术逻辑单元AI U(Arithmetic and Logic Unit)的乘法(或除法)运算由加法和移位实现，运算速度较慢。DSP设置了专用的硬件乘法器、多数能在半个指令周期内完成乘法运算，速度已达每秒数千万次乃至数十亿次定点运算或浮点运算，非常适用于高度密集、重复运算及大数据流量的信号处理。如MS320C3x系列DSP芯片中有一个硬件乘法器：TMS320C6000系列中则有两个硬件乘法器。 1．3 特殊的指令设置 DSP在指令系统中设置了“循环寻址”(Circular addressing)及“位倒序”(bit—reversed)等特殊指令，使寻址、排序及运算速度大大提高引。另外，DSP指令系统的流水线操作与哈佛结构相配合，把指令周期减小到最小值，增加了处理器的处理能力。尽管如此，DSP芯片的单机处理能力还是有限的，多个DSP芯片的并行处理已成为研究的热点。 2 DSP在家电、办公设备中的应用 2．1高清晰度电视传统电视采用线性扫描的信号处理方式，画面像素最高仅4O～5O万个，会带来画质的损失，而DSP数字超微点阵(Digital SuperMicro Pixe1)技术，超越传统的线性扫描，进入由“点”组成的微显示数字技术层面，从模拟的“线”飞跃到数字的“点”。DSP是逐点优化的。它运用全新的逐点扫描技术，修复并优化每一个点的质量，消降图像边缘模糊现象，细节部分的锐利度成倍提高。 2．2 A／V(Audio／Video)设备家庭影院主要由数字化A／V(Audio／Video)设备组成，DSP不仅带来环绕声，而且提供虚拟各种现场效果。VCD(VideoCompact Disc)、DVD(Digital Video Disc)、MD(Minidiskette)、DAB(Digital Audio Brod—casting)、DVB(Digital Video Box)等数字音视频产品中，DSP的价值主要体现在音频的Hi—Fi(HighFideli—ty)处理上。目前，对MPEG(Moving Picture Expe Group)音频Layer2、I ayer3等用c语言仿真研究，在此基础上用C549实现了MP3解码器的采样；用’C6201和’C6701分别实现MP3编码器和MPEG一2AAC编解码器。MPEG 一2AAC重建的音质超过MP3和AC一3将成为直播卫星、地面DAB和SW、Mw、AM 广

数字信号处理课程设计论文概论

数字信号处理课程设计姓名：学号：专业：班级：指导老师：

目录题目一：离散时间序列的时域分析 (2) 1.1实现离散时间序列 (2) 1.2序列的卷积 (2) 题目二：利用DFT进行周期信号频谱分析 (4) 2.1连续信号频谱分析比较 (5) 2.2利用DFT进行运算 (7) 题目三：离散系统的分析 (9) 3.1求系统的响应 (9) 3.2分析系统的频域特性 (10) 题目四：数字滤波器的设计 (12) 4.1高通滤波器的设计： (13) 总结： (16)

题目一：离散时间序列的时域分析对离散时间序列的时域分析，通过MATLAB进行离散时间序列的描述，对离散时间序列进行卷积运算，将不同形式的信号波形用不同的时间函数来描述，实现信号的卷积运算。 1.1实现离散时间序列 (1)x0=2*sin（pi/3*n0+3*pi/4） (2)x1=2^n1 (3)单位抽样序列 (4)单位阶跃序列程序如下： A=2;N=20;phi=3*pi/4; w=pi/3; n0=-5:0.5:10; x0=A*sin(w*n0+phi); a=2;N=20; n1=0:0.3:6; x1=a.^n1; n2=-20:20; x2=[zeros(1,20),1,zeros(1,20)]; n3=-20:20; x3=[zeros(1,20),1,ones(1,20)]; subplot(2,2,1);plot(n0,x0);stem(n0,x0); title('正弦序列');ylabel('x(n)');xlabel('n'); subplot(2,2,2);plot(n1,x1);stem(n1,x1); title('指数序列');xlabel('n');ylabel('x(n)'); subplot(2,2,3);stem(n2,x2); title('单位抽样序列');xlabel('n');ylabel(' ) (n '); subplot(2,2,4);stem(n3,x3); title('单位阶跃序列');xlabel('n');ylabel('u(n)'); 1.2序列的卷积程序如下： A=2;N=20;phi=3*pi/4;

数字信号处理GUI

西安工业大学北方信息工程学院毕业设计(论文)开题报告题目：数字信号处理实验教学平台设计系别光电信息系专业光电信息工程班级 B100106 姓名彭牡丹学号 B10010638 导师稀华 2013年11月20日

1 毕业设计（论文）综述 1.1 题目背景和意义自 20 世纪 60 年代以来，随着计算机和信息学科的飞速发展，数字信号处理技术应运而生并迅速发展，目前已经形成为一门独立且成熟重要的新兴学科。如今已广泛地应用于通信、语音、图像、遥感、雷达、航空航天、自动控制和生物医学[1]等多个领域。特别在教学方面，此课程已普遍成为大学本科电子通信专业必修的主干课和重要的专业基础课，已成为信息化建设不可缺少的环节。 “数字信号处理”课程主要包括离散时间信号及系统、离散傅立叶变换DFT、快速傅立叶变换FFT、数字滤波器设计及实现和数字信号系统的应用等内容，如何帮助学生理解与掌握课程中的基本概念、分析方法以及综合应用能力，是教学所要解决的关键问题，但是该课程理论性强，公式繁琐，需要实验辅助学生理解。因此研究数字信号处理虚拟实验技术能够有效地弥补数字信号处理理论教学的不足，所以本课题需要借助一些软件平台来完成数字信号处理课程中重要的实验内容的仿真分析。 1.2 国内外相关研究状况对于教学平台设计，现在教学方面有很多研究方法，不同的的科研目标用的是不同的软件平台，国内外也提出了多种研究方法。例如，在做交互式教学实验平台设计时，周强、张兰、张春明[2]等人运用的是Tornado 软件。此设计以 Tornado 专业课程为例，提出教学网络化的预期目标，结合课程内容的实践性特点，依据分层教学的指导理念，以先进的网站开发技术（Dreamweaver、B/S、ASP 等）为支撑手段，对面向 Tornado 的交互式教学实验平台进行设计与实现。通过小范围测试，基本实现了教师发布教学信息、上机实验、问题互助解答、学生在线自测、师生交互平台等教学功能，并在此基础上凸显出对学生进行分级以提供个性化教学的特色。在研究网络的教学实验平台设计，赵迎新、徐平平、夏桂斌[3]等人用的是无线传感器网络的研究方法。此设计研究并开发了一种应用MSP430微控制器芯片和CC2420无线收发模块架构的无线传感器网络的教学实验平台，设计并实现了系统的总体架构、硬件电路、软件接口与数据汇聚模式，根据实践教学要求，设计了基于该平台系统的基本实验要求与操作步骤，给出了对不同层次实践教学的目标要求，最后给出教学实践效果的评价。还有谢延红[4]提出的开放式 Linux 实验教学平台设计与实现。此研究针对 Linux 实验教学中存在的实验环境不够灵活、实验学习时间受限和无法实时沟通的问题，此研究提出了“个网络平台，条技术路线，

《数字信号处理与应用》课程论文

《数字信号处理与应用》课程论文题目:基于DSP和FPGA的通用数字信号处理系统设计系部专业学号姓名 2014年6月7日

基于DSP和FPGA的通用数字信号处理系统设计摘要随着电子设备结构和功能的日益复杂,对其内部使用的数字信号处理系统在体积和功耗方面提出了更高的要求?结合以上背景,设计了一种体积小?功耗低的通用数字信号处理系统?该系统利用DSP配合FPGA为硬件架构,以TMS320VC5509ADSP为数据处理核心,通过FPGA对USB?ADC和DAC等外围设备进行控制,并可实现频谱分析?数字滤波器等数字信号处理算法?硬件调试结果表明,该系统满足设计要求,可应用于实际工程和课堂教学等多个领域? 关键词:数字信号处理低功耗DSP FPGA

目录一引言 (1) 二系统主要功能和技术指标 (2) 三硬件设计 (3) 3.2.1DSP最小系统设计 (3) 3.2.2程序存储器设计 (4) 3.3.1USB通信接口设计 (4) 3.3.2信号发生电路设计 (5) 3.3.3信号采集电路设计 (6) 3.3.4语音电路设计 (7) 四软件设计 (8) 五系统测试 (10) 六结论 (11) 参考文献 (12)

一引言随着计算机技术和电子技术的高速发展,数字信号处理理论和方法已成为众多研究领域的重要研究基础,被广泛应用在航空航天?自动化控制?通信等领域?然而,数字信号处理系统功能日益齐全,结构也越来越复杂,导致其体积和功耗不断增加,对电子设备的运行造成了严重的影响?因此,减小数字信号处理系统的体积和功耗,对降低整个电子系统的运营成本?提高系统可靠性具有重要意义? TI公司5000系列的数字信号处理器TMS320VC5509A具有较快的数字信号处理能力,同时具有低功耗?封装小?价格低等优点,被广泛的应用于数字信号处理领域中?本文充分利用了TMS320VC5509A的以上优势,同时结合FPGA的并行控制能力,实现了体积小?功耗低的通用数字信号处理系统?

数字信号处理英文文献及翻译

数字信号处理一、导论数字信号处理（DSP）是由一系列的数字或符号来表示这些信号的处理的过程的。数字信号处理与模拟信号处理属于信号处理领域。DSP包括子域的音频和语音信号处理，雷达和声纳信号处理，传感器阵列处理，谱估计，统计信号处理，数字图像处理，通信信号处理，生物医学信号处理，地震数据处理等。由于DSP的目标通常是对连续的真实世界的模拟信号进行测量或滤波，第一步通常是通过使用一个模拟到数字的转换器将信号从模拟信号转化到数字信号。通常，所需的输出信号却是一个模拟输出信号，因此这就需要一个数字到模拟的转换器。即使这个过程比模拟处理更复杂的和而且具有离散值，由于数字信号处理的错误检测和校正不易受噪声影响，它的稳定性使得它优于许多模拟信号处理的应用（虽然不是全部）。 DSP算法一直是运行在标准的计算机，被称为数字信号处理器（DSP）的专用处理器或在专用硬件如特殊应用集成电路（ASIC）。目前有用于数字信号处理的附加技术包括更强大的通用微处理器，现场可编程门阵列（FPGA），数字信号控制器（大多为工业应用，如电机控制）和流处理器和其他相关技术。在数字信号处理过程中，工程师通常研究数字信号的以下领域：时间域（一维信号），空间域（多维信号），频率域，域和小波域的自相关。他们选择在哪个领域过程中的一个信号，做一个明智的猜测（或通过尝试不同的可能性）作为该域的最佳代表的信号的本质特征。从测量装置对样品序列产生一个时间或空间域表示，而离散傅立叶变换产生的频谱的频率域信息。自相关的定义是互相关的信号本身在不同时间间隔的时间或空间的相关情况。二、信号采样随着计算机的应用越来越多地使用，数字信号处理的需要也增加了。为了在计算机上使用一个模拟信号的计算机，它上面必须使用模拟到数字的转换器（ADC）使其数字化。采样通常分两阶段进行，离散化和量化。在离散化阶段，信号的空间被划分成等价类和量化是通过一组有限的具有代表性的信号值来代替信号近似值。奈奎斯特-香农采样定理指出，如果样本的取样频率大于两倍的信号的最高频率，一个信号可以准确地重建它的样本。在实践中，采样频率往往大大超过所需的带宽的两倍。数字模拟转换器（DAC）用于将数字信号转化到模拟信号。数字计算机的使用是数字控制系统中的一个关键因素。三、时间域和空间域在时间或空间域中最常见的处理方法是对输入信号进行一种称为滤波的操作。滤波通常包括对一些周边样本的输入或输出信号电流采样进行一些改造。现在有各种不同的方法来表征的滤波器，例如：一个线性滤波器的输入样本的线性变换；其他的过滤器都是“非线性”。线性滤波器满足叠加条件，即如果一个输入不同的信号的加权线性组合，输出的是一个同样加权线性组合所对应的输出信号。

数字信号处理课程论文

数字信号处理课程认识论文对数字信号处理的认识？对于数字信号处理，从课堂内容来看，是一门理论性强，概念抽象的学科。我们先从一个具体的例子来具象认识一下数字信号处理的应用。数字图像处理是数字信号处理的一个重要应用。一些科幻电影里我们可以经常看到一些指纹识别解锁的片段。其中的指纹识别对比环节其实很大程度上都是基于数字信号处理的理论。当你把手指放到识别区，设备首先获取指纹图像、然后会对指纹图像进行预处理、提取指纹特征和指纹特征匹配。为了得到比较准确的指纹特征点，指纹图像预处理一般要经过图像增强、滤波去掉噪声、计算方向图、二值化和细化等过程。这都是数字信号处理的应用。其实，数字信号处理是一门独立的信息科学学科。在语言处理、图像处理、雷达、航空航天、地质勘探、通信、生物医学工程等领域广泛应用。信号处理分为模拟信号处理和数字信号处理两种。模拟信号是在指时间连续、幅度连续的信号。数字信号是在时间和幅度上都是离散的信号。数字信号处理是将信号以数字的方式表示并处理的理论和技术；用数字方法对信号进行分析、变换、滤波、检测、调制、解调以及快速算法的一门技术学科；有关数字滤波技术、离散变换快速算法和谱分析方法。对数字信号处理课程的认识？数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。因此在进行数字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。而数字信号处理的输出经常也要变换到模拟域，数字信号处理的核心算法是离散傅里叶变换，是离散傅里叶变换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。而使数字信号处理从理论走向实用的是快速傅里叶变换，快速傅里叶变换的出现大大减少了离散傅里叶变换的运算量。所以在数字信号处理课程中对于Z变换、离散傅里叶变换以及快速傅里叶变换是学习的重点和基础。数字信号处理和数字系统与原来的模拟信号和模拟系统有很大不同，在处理方法上，模拟系统是用模拟器实现的，数字系统则是通过运算方法实现。为了弄清楚信号与系统的基本概念，所以把离散时间系统与信号放在第一章的位置。数字滤波器的功能是对输入离散信号的数字代码进行运算处理，以达到改变信号频谱的目的。在信号处理过程中，所处理的信号往往混有噪声，从接收的信号中消除或减弱噪声是信号传输和处理中十分重要的问题。根据有用信号和噪声的不同特性，消除或减弱噪声，提取有用信号的过程称为滤波，实现这种功能的系统叫做滤波器。离散的时间LTI系统也称作数字滤波器。学习数字滤波器的基本结构有助于我们更好地了解数字信号处理理论。课程最后介绍无限冲激响应滤波器的设计和有限冲激滤波器的设计。一些书里还会介绍运用MATLAB表示和实现型号的基本运算和数字滤波器的设计。离散时间信号与系统

计算机系毕业论文

计算机系毕业论文计算机系毕业论文篇一：计算机系统结构简述摘要：计算机系统结构是一个有多个层次组合而成的有机整体，随着科技的不断发展，未来的计算机将会朝着微型化、网络化和智能化的方向发展，为了使大家对计算机系统结构有一个大概的了解，本文主要介绍了计算机系统结构的一些基本概念、计算机系统结构的发展、计算机系统结构的分类方法和计算机系统设计的方法。关键词：计算机系统结构;冯诺依曼结构;Flynn分类法;冯氏分类法世界上第一台电子计算机ENIAC诞生于1946年，在问世将近70年的时间里，计算机共历经电子管计算机时代、晶体管计算机时代、中小规模集成电路计算机时代、大规模和超大规模集成电路计算机时代和巨大规模集成电路计算机时代，计算机更新换代的一个重要指标就是计算机系统结构。 1 计算机系统结构的基本概念 1.1 计算机系统层次结构的概念现代计算机系统是由硬件和软件组合而成的一个有机整体，如果继续细分可以分成7层。L0：硬联逻辑电路;L1：微程序机器级;L2：机器语言级;L3：操作系统级;L4：汇编语言级;L5：高级语言级;L6：应用语言级。其中L0级由硬件实现;L1级的机器语言是微指令级，用固件来实现;L2级的机器语言是机器指令集，用L1级的微程序进行解释执行;L3级的机器语言由传统机器指令集和操作系统级指令组成，除了操作系统级指令由操作系统解释执行外，其余用这一级语言编写的程序由L2和L3共同执行;L4级的机器语言是汇编语言，该级语言编写的程序首先被翻译成L2或L3级语言，然后再由相应的机器执行;L5级的机器语言是高级语言，用该级语言编写的程序一般被翻译到L3或L4上，个别的高级语言用解释的方法实现;L6级的机器语言适应用语言，一般被翻译到L5级上。 1.2 计算机系统结构的定义计算机系统结构较为经典的定义是Amdahl等人在1964年提出的：由程序设计者所看到的一个计算机系统的属性，即概念性结构和功能特性。由于计算机具有不同的层次结构，所以处在不同层次的程序设计者所看到的计算机的属性显然不同。

专业英语翻译之数字信号处理

Signal processing Signal processing is an area of electrical engineering and applied mathematics that deals with operations on or analysis of signals, in either discrete or continuous time, to perform useful operations on those signals. Signals of interest can include sound, images, time-varying measurement values and sensor data, for example biological data such as electrocardiograms, control system signals, telecommunication transmission signals such as radio signals, and many others. Signals are analog or digital electrical representations of time-varying or spatial-varying physical quantities. In the context of signal processing, arbitrary binary data streams and on-off signalling are not considered as signals, but only analog and digital signals that are representations of analog physical quantities. History According to Alan V. Oppenheim and Ronald W. Schafer, the principles of signal processing can be found in the classical numerical analysis techniques of the 17th century. They further state that the "digitalization" or digital refinement of these techniques can be found in the digital control systems of the 1940s and 1950s.[2] Categories of signal processing Analog signal processing Analog signal processing is for signals that have not been digitized, as in classical radio, telephone, radar, and television systems. This involves linear electronic circuits such as passive filters, active filters, additive mixers, integrators and delay lines. It also involves non-linear circuits such as

基于DSP最小应用系统设计实现毕业论文

第一章绪论 1.1 本论文的背景随着信息技术的飞速发展，数字信号处理技术已经发展成为一门关键的技术学科，而DSP芯片的出现则为数字信号处理算法的实现提供了可能，这一方面促进了数字信号处理技术的进一步发展,也使数字信号处理的应用领域得到了极大的拓展。在近20年里，DSP芯片已经在通信和家用电器等领域得到了广泛的应用。 1.1.1 数字信号处理器的发展状况 DSP(Digital Signal Processing)也称数字信号处理器，是一种具有特殊结构的微处理器，是建立在数字信号处理的各种理论和算法基础上，专门完成各种实时数字信息处理的芯片。与单片机相比，DSP有着更适合数字信号处理的优点。芯片部采用程序和数据分开的哈佛结构，具有专门的硬件乘法器，广泛采用流水线操作，具有良好的并行特性，提供特殊的DSP指令，可以快速地实现各种数字信号处理算法[1]。 DSP发展历程大致分为三个阶段：70年代理论先行，80年代产品普及，90年代突飞猛进。在DSP出现之前数字信号处理主要依靠MPU(微处理器)来完成。但MPU 较低的处理速度无法满足高速实时的要求。因此，直到70年代才提出了DSP的理论和算法基础。随着大规模集成电路技术的发展，1982年世界上诞生了首枚通用可编程DSP芯片TI的TMS32010。DSP芯片的问世是个里程碑，它标志着DSP应用系统由大型系统向小型化迈进了一大步。进入80年代后期，随着数字信号处理技术应用围的扩大，要求提高处理速度，到1988年出现了浮点DSP，同时提供了高级语言的编译器，使运算速度进一步提高，其应用围逐步扩大到通信、计算机领域。90年代相继出现了第四代和第五代DSP器件。以DSP作为主要元件，再加上外围设备和特定功能单元综合成的单一芯片，加速了DSP解决方案的发展，同时产品价格降低，运算速度和集成度大幅提高[2]。进入21世纪，现在DSP向着高速，高系统集成，高性能方向发展。当前的DSP 多数基于RISC(精简指令集计算机)结构，且进入了VLSI(超大规模集成电路)阶段。如TI公司的TMS320C80代表了新一代芯片集成技术，它将4个32位的DSP，1个32位RISC主处理器，1个传输控制器，2个视频控制器和50Kb SRAM集成在一个芯片上。这样的芯片通常称之为MVP(多媒体视频处理器)。它可支持各种图像规格和各种算法，功能相当强。而第六代TMSC6000系列则是目前速度最快，性能最高的DSP芯片，该系列芯片的发展蓝图中有高至5000MIPS，3G FLOPS的处理性能。