基于DSP图像处理的MATLAB辅助研究
Matlab技术DSP系统设计
Matlab技术DSP系统设计Matlab技术在DSP系统设计中的应用一、引言数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是一种对连续或离散信号进行采样、量化、变换、滤波和编码等一系列操作的技术，广泛应用于通信、音频、视频等领域。
而Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，凭借其丰富的工具箱和简洁易用的编程语言，成为 DSP 系统设计中不可或缺的工具。
本文将重点探讨Matlab 技术在 DSP 系统设计中的应用。
二、DSP基础知识在介绍 Matlab 技术在 DSP 系统设计中的应用之前，我们先来回顾一些 DSP 的基础知识。
1. 信号采样和量化DSP 系统中的信号一般为连续时间信号，为了进行数字处理，首先需要对信号进行采样和量化。
采样是指在连续时间上均匀地选择一系列样本点，而量化则是将这些样本点映射到有限的值域上。
2. 信号变换信号变换是对信号在时间域和频域上的变换操作。
在 DSP 系统设计中，常用的变换包括傅里叶变换、离散傅里叶变换、小波变换等，用于分析和处理信号的频谱特征。
3. 数字滤波数字滤波是对数字信号进行频率选择性处理的一种技术。
常见的数字滤波器包括无限冲激响应（Infinite Impulse Response，IIR）滤波器和有限冲激响应（Finite Impulse Response，FIR）滤波器。
三、Matlab技术在DSP系统设计中的应用1. 信号处理函数库Matlab 提供了强大的信号处理函数库，包括采样函数、量化函数、变换函数和滤波器函数等。
通过调用这些函数，可以方便地实现信号在时间域和频域上的分析和处理。
2. 实时信号处理Matlab 与硬件设备的配合使用，可实现实时信号的采集和处理。
通过连接数据采集卡或传感器，可以将实时信号输入到 Matlab 中进行实时处理，如滤波、变换等。
3. 自适应滤波器设计自适应滤波器是在 DSP 系统中常用的滤波器之一，它能够根据输入信号的特性自动调整滤波器参数。
基于DSP图像处理的MATLAB辅助研究
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开发 板 ， Ｃ Ｓ软件 环境 下 ， 户 可 以使 用 Ｄ Ｋ来 在 Ｃ 用 Ｓ 作各 种数 字信 号实 验 ， 行诸 如语 音处 理 、 进 图像 处 理 等应 用 ， 可 以用来 对 实时源 代码 进行 评估 ， 也 还可 以 用来 调试用 户 自己 的系 统 。基 于 Ｃ ２ １的 Ｄ Ｋ不 ６１ Ｓ
于 网络 、 通讯 、 图像 等 具体 应用 的开发 。
ＴＭ￥ ２ Ｃ ２ １ Ｓ ３ ０ ６ １ Ｄ Ｋ是 通 过 并 口 与 Ｄ Ｃ机 器 相
连， 主要 包 括 ：
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利用MATLAB进行医学图像处理算法研究与实现
利用MATLAB进行医学图像处理算法研究与实现医学图像处理是医学影像学领域的重要分支，通过对医学图像进行数字化处理和分析，可以帮助医生更准确地诊断疾病、制定治疗方案。
MATLAB作为一种强大的科学计算软件，在医学图像处理领域有着广泛的应用。
本文将介绍如何利用MATLAB进行医学图像处理算法的研究与实现。
1. 医学图像处理概述医学图像处理是指利用计算机对医学影像进行数字化处理和分析的过程。
常见的医学影像包括X射线片、CT扫描、MRI等。
通过对这些影像进行处理，可以提取出有用的信息，辅助医生做出诊断。
2. MATLAB在医学图像处理中的优势MATLAB作为一种专业的科学计算软件，具有丰富的图像处理工具箱，可以快速高效地实现各种医学图像处理算法。
其优势主要体现在以下几个方面：丰富的函数库：MATLAB提供了丰富的函数库，包括图像增强、分割、配准等功能，可以满足不同医学图像处理需求。
易于使用：MATLAB具有直观的界面和简洁的语法，使得用户可以快速上手，快速实现算法原型。
强大的可视化功能：MATLAB提供了强大的可视化功能，可以直观地展示处理前后的效果，便于分析和比较。
3. 医学图像处理算法研究在医学图像处理领域，常见的算法包括图像增强、边缘检测、分割、配准等。
下面将介绍如何利用MATLAB实现其中一些经典算法：3.1 图像增强图像增强是指通过一系列操作使图像在视觉上更清晰、更具对比度的过程。
在MATLAB中，可以使用imadjust函数对图像进行灰度变换，增强图像的对比度。
示例代码star：编程语言：matlabI = imread('image.jpg');J = imadjust(I);imshow(J);示例代码end3.2 边缘检测边缘检测是指找到图像中灰度变化明显的地方，通常用于物体检测和分割。
MATLAB中常用的边缘检测算法包括Sobel、Prewitt、Canny等。
编程语言：matlabI = imread('image.jpg');BW = edge(I, 'Sobel');imshow(BW);示例代码end3.3 图像分割图像分割是将图像划分成若干个具有独立特征的区域的过程。
MATLAB平台下DSP代码自动生成技术研究及实现
毕业设计（论文）摘要传统的DSP设计开发流程分为开发设计和产品实现两个环节，这样的开发流程存在许多问题，针对DSP编程难度大，耗时长的问题，给出了一种综合运用Matlab软件、Code Compose Studio(CCS)软件及其内嵌工具和连接软件进行自动代码生成的方法。
本文重点研究TMS320F2812 DSP的自动代码生成方法，基于Matlab/Simulink模型的构建，完成了从概念设计、软件仿真、硬件测试全过程在软件算法仿真测试后直接生成面向数字信号处理(DSP)芯片的代码，有利发现系统设计的错误。
DSP代码自动生成首先根据系统的设计思路在Matlab平台下搭建模型(.mdl)；其次在Simulink中对于算法进行仿真，在仿真中遇到问题后可反复修改参数；仿真满意后通过Matlab提供的Real Time Workshop生成面向CCS的工程文件代码(.prj)，并进一步完成代码的编译，链接生成DSP可执行机器码(.out),最后下载到目标DSP板上运行，完成系统的开发。
在Matlab平台下代码的自动生成可以代替人工编写程序，这不仅工作者们从枯燥的编程中解放出来，而且还大大简化了开发复杂程度，节约了时间，提高了准确率。
这将在以后的生活中得到广泛的应用。
关键词：DSP；Matlab/Simulink；代码自动生成；CCSAbstractTraditional DSP development, design and product design and development process is divided into two links, so many problems in the development process, in view of the DSP programming is difficult and time-consuming long problem, presents an integrated use of Matlab software, the Code composer Studio (CCS) and embedded software tools and the connection method for automatic Code generation software. This article focuses on automatic code generation method of TMS320F2812 DSP, based on the Matlab/Simulink model building, completed the whole process from concept design, software simulation and hardware test after the software algorithm simulation test directly generate code for digital signal processing (DSP) chip, in favor of the error of discovery system design.DSP code automatically generated based on the system the design train of thought in the Matlab platform to build model (.mdl); Secondly in the Simulink simulation for the algorithm, after the problems encountered in the simulation can be repeatedly modified parameters; Satisfaction after through Matlab simulation to provide the Real Time Workshop generating code for CCS project file (. prj), and further complete the code to compile, link generation DSP executable machine code (.out), finally downloaded to the target run on DSP board, the implementation of the system.Code automatically generated in the Matlab platform can replace artificial program, it not only liberate workers from boring programming, but also greatly simplifies the development complexity, saves time, improves the accuracy. This will be widely used in later life.Keywords：DSP; Matlab/Simulink; Code automatically generated; CCS目录引言 ....................................................................................................................................... - 1 -第1章绪论 ....................................................................................................................... - 2 -1.1课题研究的意义 ............................................................................................................. - 2 -1.2 课题研究的内容 ............................................................................................................ - 2 -1.3课题研究的现状和发展趋势 ......................................................................................... - 2 -第2章工具及开发环境的介绍......................................................................................... - 4 -2.1 MATLAB的介绍............................................................................................................ - 4 -2.2 DSP芯片介绍................................................................................................................. - 4 -2.2.1 什么是DSP芯片........................................................................................................ - 4 -2.2.2 DSP的选择.................................................................................................................. - 5 -2.2.3 TMS320F2812的介绍................................................................................................. - 6 -2.3 DSP的软件开发............................................................................................................. - 9 -2.3.1 集成开发环境CCS .................................................................................................. - 11 -2.3.2 代码生成工具 ........................................................................................................... - 11 -第3章DSP硬件电路的设计 .......................................................................................... - 13 -3.1 基于TMS320F2812的最小系统................................................................................ - 13 -3.2 基于F2812外围电路设计.......................................................................................... - 13 -3.2.1 电源电路设计 ........................................................................................................... - 13 -3.2.2 复位部分设计 ........................................................................................................... - 14 -3.2.3 时钟电路部分设计 ................................................................................................... - 15 -3.2.4 JATG部分设计.......................................................................................................... - 15 -第4章MATLAB平台下DSP代码自动生成的方法 ................................................... - 17 -4.1 设计流程 ...................................................................................................................... - 17 -4.2 具体步骤 ...................................................................................................................... - 19 -第5章举例说明 ............................................................................................................... - 24 -5.1 Matlab平台下DSP代码自动生成的实例 ................................................................. - 24 -5.1.1 Simulink中PID控制的设计 .................................................................................... - 24 -5.1.2 正弦波的产生 ........................................................................................................... - 28 -5.2 DSP平台下通过人工编写程序生成正弦波............................................................... - 29 -5.2.1 DSP的正弦波信号发生器的实现............................................................................ - 29 -5.2.2 DSP的正弦波程序调试............................................................................................ - 33 -结论与展望 ......................................................................................................................... - 36 -结论 ..................................................................................................................................... - 36 -展望 ..................................................................................................................................... - 36 -致谢 ..................................................................................................................................... - 37 -参考文献 ............................................................................................................................. - 38 -附录A TMS320F2812 原理图 ................................................................. 错误!未定义书签。
基于MATLAB的DSP系统设计与实现
基于MATLAB的DSP系统设计与实现数字信号处理(DSP)技术在现代通信技术中的应用越来越广泛，其中MATLAB是一种广泛使用的开发工具。
在本文中，我们将探讨基于MATLAB的DSP系统设计与实现。
1. DSP的基本概念数字信号处理是将连续时间的模拟信号转换成数字信号，并在数字域中对信号进行处理的一种技术。
DSP技术在音频、视频、图像等领域都有广泛的应用。
2. DSP系统的基本架构一个典型的DSP系统由数据输入/输出部分、数字信号处理器、存储器和控制器等组成。
其中，DSP芯片是实现数字信号处理的核心部分。
DSP芯片一般采用定点运算方式，其运算速度较快，且电路比较简单，易于实现。
另外，DSP还需要使用各种算法来实现数字信号处理功能。
这些算法包括滤波、变换、傅里叶分析等等。
3. MATLAB在DSP系统中的应用MATLAB是一种广泛使用的数学软件，其在数字信号处理领域中也有广泛的应用。
使用MATLAB，可以快速地开发和调试各种DSP算法。
MATLAB提供了丰富的函数库和工具箱，包括数字信号处理工具箱(DSP Toolbox)、信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)等。
这些工具箱提供了各种滤波、变换等数字信号处理算法的实现。
另外，MATLAB也提供了各种绘图和分析工具，方便用户对数字信号进行分析和可视化。
4. DSP系统的设计与实现在基于MATLAB的DSP系统设计与实现过程中，一般需要遵循以下步骤：（1）定义问题：明确数字信号处理系统的输入、输出、处理方式和性能要求等。
（2）算法设计：根据问题的要求，选择合适的数字信号处理算法，并进行算法设计。
（3）算法实现：将算法实现成MATLAB程序，并进行调试和优化。
（4）系统集成：将算法和DSP硬件进行集成并进行测试。
5. 结语基于MATLAB的DSP系统设计与实现可以大大提高数字信号处理的效率和准确性。
在实际应用中，需要对系统进行合理设计和优化，才能达到更好的效果。
MATLAB辅助DSP设计的研究与实现(精)
MATLAB辅助DSP设计的研究与实现摘要：实现了一种全集成可变带宽中频宽带低通滤波器，讨论分析了跨导放大器-电容(OTA—C)连续时间型滤波器的结构、设计和具体实现，使用外部可编程电路对所设计滤波器带宽进行控制，并利用ADS软件进行电路设计和仿真验证。
仿真结果表明，该滤波器带宽的可调范围为1～26 MHz，阻带抑制率大于35 dB，带内波纹小于0．5 dB，采用1．8 V电源，TSMC 0．18μm CMOS工艺库仿真，功耗小于21 mW，频响曲线接近理想状态。
关键词：Butte摘要：提出结合MATLAB来开发DSP系统的思想，阐述了实现该思想的两种工具，并详细介绍了使用MATLAB Link for Code Composer Studio辅助DSP设计的相关内容，包括其功能特点、实现方式、工作原理等。
最后结合典型的FIR滤波器实例，探讨了使用该工具的方法，并设计了图形用户界面。
结果表明应用MATLAB辅助开发DSP系统可以发挥二者的优势，缩短开发周期，降低开发门槛，优化开发过程。
关键字：MATLAB；数字信号处理器；CCSLink；CCS1 引言数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）是指一类具有专门为完成数字信号处理任务而优化设计的系统体系结构、硬件和软件资源的单片可编程处理器件。
数字信号处理器是实现数字信号处理任务的一个重要而有效的手段，随着通信和信息技术的飞速发展，数字信号处理器件在最近20年得到了空前的发展和应用。
MATLAB是美国MathWorks公司开发的一种科学计算软件，专门以矩阵的形式处理数据，在科学计算、控制系统、信息处理等多种领域有着广泛的应用。
MATLAB具有强大的计算、分析和可视化功能，但MATLAB语言是解释执行的，执行速度较慢；而DSP是为了完成实时数字信号处理任务而设计的，算法的高效实现是DSP器件的显著特点，但是其开发门槛高。
基于Matlab的医学图像分析与辅助诊断系统设计
基于Matlab的医学图像分析与辅助诊断系统设计一、引言医学图像分析与辅助诊断系统是医疗领域中一项重要的技术应用，通过对医学图像进行分析和处理，辅助医生做出更准确的诊断。
Matlab作为一种强大的科学计算软件，在医学图像处理领域有着广泛的应用。
本文将介绍基于Matlab的医学图像分析与辅助诊断系统的设计原理和实现方法。
二、医学图像处理基础在介绍基于Matlab的医学图像分析系统之前，首先需要了解医学图像处理的基础知识。
医学图像通常包括X光片、CT扫描、MRI等多种类型，这些图像需要经过预处理、特征提取、分类识别等步骤才能得到有效的信息。
在Matlab中，可以利用各种工具箱和函数来实现这些处理步骤。
三、Matlab在医学图像处理中的应用预处理：在医学图像处理中，预处理是非常重要的一步，可以通过去噪、增强对比度、边缘检测等方法来改善图像质量。
Matlab提供了丰富的函数和工具箱，如imnoise、imadjust、edge等，可以帮助实现各种预处理操作。
特征提取：特征提取是医学图像分析的关键步骤，通过提取图像中的特征信息，可以帮助区分不同组织结构或病变类型。
在Matlab中，可以利用各种滤波器、形态学操作和纹理特征提取方法来获取图像特征。
分类识别：基于提取的特征信息，可以利用机器学习算法进行分类识别。
Matlab中集成了各种机器学习工具箱，如分类器训练函数和性能评估函数，可以帮助实现医学图像的自动分类识别。
四、基于Matlab的医学图像分析与辅助诊断系统设计基于以上基础知识和Matlab在医学图像处理中的应用，可以设计一个完整的医学图像分析与辅助诊断系统。
该系统主要包括以下几个模块：数据采集模块：负责从医疗设备中获取原始医学图像数据，并进行数据格式转换和存储。
预处理模块：对采集到的医学图像数据进行预处理，包括去噪、增强、边缘检测等操作。
特征提取模块：提取预处理后的图像数据中的特征信息，如形状特征、纹理特征等。
dsp基于matlab的fft算法实现
dsp基于matlab的fft算法实现————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：目录1 摘要 (1)2 设计目的和内容 (2)3 基2 DIT—FFT算法 (3)3.1 DIT—FFT算法的基本原理....................................错误!未定义书签。
3。
2 DIT—FFT算法的运算规律及编程思想.............错误!未定义书签。
3.3 原位计算 ..................................................................错误!未定义书签。
3.4 倒序计算 ..................................................................错误!未定义书签。
3.5 蝶形运算 (9)4 MATLAB运行界面图 (12)4。
1 fs=1000;n=2000时的原始的语音信号时域图 (12)4。
1 fs=1000；n=2000时的原始的语音信号频域图 (12)4。
3 原始语音信号FFT频谱图与原始语音信号自编FFT频谱图比较错误!未定义书签。
4。
4 原始语音信号FFT频谱图与原始语音信号自编FFT频谱图比较155 设计总结 (16)参考文献 (19)附录 (20)1 引言傅里叶变换在信号处理中具有十分重要的作用，但是基于离散时间的傅里叶变换具有很大的时间复杂度，根据傅里叶变换理论，对一个有限长度且长度为的离散信号,做傅里叶变换的时间复杂度为，当很大时，其实现的时间是相当惊人的(比如当为时,其完成时间为（为计算机的时钟周期）)，故其实现难度是相当大的，同时也严重制约了DFT 在信号分析中的应用,故需要提出一种快速的且有效的算法来实现。
正是鉴于DFT 极其复杂的时间复杂度，1965 年和巧妙地利用因子的周期性和对称性,提出了一个DFT 的快速算法，即快速傅里叶变换(FFT），从而使得DFT 在信号处理中才得到真正的广泛应用。
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[收稿日期] 2010-04-22[作者简介] 刘巍伟(1981-),男,廊坊师范学院物理与电子信息学院教师,硕士,研究方向:自动化技术。
基于DSP 图像处理的M AT LAB 辅助研究刘巍伟(廊坊师范学院,河北廊坊065000)摘 要 利用M AT LAB 软件,根据DSP 集成开发环境CCS 对图像数据格式的要求,将不同格式的图像进行处理,生成符合DSP 芯片存储的图像数据。
利用CCS 将图像数据下载到DSP 的片上存储器中,从而为DSP 的图像处理工作提供了数据源,简化了图像处理的前期工作,缩短了图像处理的开发周期。
关键词 图像处理;M AT LA B;CCSAccord ing to DS P Pictu re MA TLAB of the Processin g the Assistan ce S tud yL I U Wei -w eiAbstract With the help o f M AT LA B,different kinds of pictur e were processed into anthor format according to the de -mand of CCS.I n the new format,the data can be lo aded into the on -chip memo ry.T herefor e,supply the source data for the imag e pr ocessing w ith the DSP.T he methord simplify the pr eliminary w ork on imag e processing ,reduce the dev elop -ment cycle of image processing.Key words image processing;M AT L AB;CCS中图分类号 T P317.4 文献标识码 A 文章编号 1674-3229(2010)03-0043-03基于DSP 芯片的图像处理开发过程是一项很复杂的工作,其中图像数据源的产生尤为重要。
在实验中图像需要专门的设备提取并将图像数据传送到DSP 的存储器中,本文利用MATLAB 生成符合DSP 芯片处理标准的图像文件,并通过CCS 集成开发环境下载到TMS320C6211DSK 的SDRAM 中,然后对DSP 进行编程及硬件调试,省去了前期的图像提取工作,大大简化了开发难度,缩短了开发时间。
1 引言图像处理技术随着数字技术的出现,应用越来越广泛,DSP 芯片的不断发展使得数字图像处理技术有了进一步的发展。
由于DSP 芯片具有哈佛结构、流水线操作和硬件乘法器等特点,很适合进行图像处理操作。
但是一般在进行图像处理系统的开发时,只能在计算机软件上进行图像处理算法的仿真,导致无法针对DSP 芯片特点进行在线汇编和代码优化,以实现算法的实时性能。
[1]本文利用MAT -LAB 生成符合DSP 芯片处理标准的图像文件,并通过CCS 集成开发环境下载到T I 公司提供的TM S 320C6211DSK(DSP 初学者套件),模拟了图像处理的硬件系统。
2 实验过程2.1 TM S 320C 6211DSK 简介DSK 是T I 公司提供的适于DSP 初学者的廉价开发板,在CCS 软件环境下,用户可以使用DSK 来作各种数字信号实验,进行诸如语音处理、图像处理等应用,也可以用来对实时源代码进行评估,还可以用来调试用户自己的系统。
基于C6211的DSK 不仅可以满足开发人员熟悉C6000系列DSP 芯片的需要,而且TM S320C6211DSK 本身功能还足够用于网络、通讯、图像等具体应用的开发。
TMS320C6211DSK 是通过并口与pc 机器相连,主要包括:1.工作频率为150MHz C6211DSP 芯片2.AD535-16-bit A D 转换器3.外部存储器(External Memory):4M SDRAM 和128K Flash ROM43 2010年6月廊坊师范学院学报(自然科学版)Jun.2010第10卷第3期Journal of Langfang T eachers College(N aturnal Science Edition)V ol.10No.34.计算机并口线(Parallel Port Cable)另外,TI 公司及其第三方还提供了大量的库函数,包括滤波,小波变换等函数,这些库函数都是经过最优化处理的,可以直接使用并且效率很高。
2.2 具体流程DSP 芯片获取待处理图像信息的过程,在本课题的研究中由M ATLAB 和CCS 集成开发环境完成。
首先在PC 机上由MATLAB 将图像数据转换为CCS 数据文件格式,该格式的文件为.dat 文件,可以直接通过CCS 开发环境下载到外设存储器上。
然后图像经DSP 进行相应的处理,最后可用CCS 将处理后的图像提取到PC 机上,流程如图1所示。
用于DSP 图像处理的图像格式不同于PC 机上的bmp,jpeg 等图像格式,因此先利用MATLAB 将图像转换为符合DSP 芯片处理标准的格式,即每一行包含一个字(32bits)大小的十六进制数。
其中该格式的数据顺序是从右往左的顺序,即右面第一个字节为图像数据的第一个像素(如果顺序错误,在CCS 中无法正确显示存储于硬件平台外设存储器中的图像,而在图像处理过程中也会由于像素位置的不正确导致处理结果出现问题)。
数据顺序如图2所示。
实验用的图像为256灰度级图像,是8位的图像,转换为.dat 格式的数据后,每一行的数据(一个字)包括了四个像素的数值(四个字节)。
其中四个字节的顺序由高位到低位从左至右依次排列。
另外,.dat 格式数据的第一行应为数据说明,例如 1651180000000010000 表示数据存储位置为0x80000000,存储空间为0x10000(即65536个字节空间)[3]。
数据各个位置所表示的意义如下表所示:文件类型数据类型起始地址数据页号数据长度165118000000010000按以上说明,利用M ATLAB 将bmp 图像文件转换为dat 数据文件便可以直接用CCS 集成开发环境下载到外设存储器,该数据即为待处理图像。
具体操作如下:首先利用MAT LAB 读取待处理图像到矩阵中,然后写入dat 格式数据第一行的说明性数据并将图像数据按照上文所介绍的标准调整数据类型和位置。
由于本文中图像的小波变换等操作需要进行16位数据的运算,因此需要将图像的数据格式定义为16位的数据(即每行数据包含两个像素的数据,每两个字节表示一个像素)。
关键程序代码如下:fprintf(fid, 1651180000000010000 );[M N]=size(I);for i=1:M for j=1:N 2fprintf(fid, 0x00%.2X00%.2X \r \n ,I (i,2*j-1),I(i,2*j));end end将转换好的数据存储为.dat 文件,并通过ccs 的File 菜单中Data 的Load 命令,设定存储器的起始地址和长度,如图3所示。
将转换后的数据存入指定的存储器中。
存储在硬件平台上的图像可以通过设置mem 选项的初始地址来查看存储器单元中是否有图像数据,如图4所示。
最后,经过DSP 对图像进行处理,需要对处理图像进行提取以进行进一步的研究。
可以通过CCS 利用Save 功能将图像保存为.dat 文件,再次经过MAT -LAB 将.dat 文件转换格式。
主要程序如下:44 2010年6月廊坊师范学院学报(自然科学版)第10卷 第3期I=zeros(N,N);for i=1:Nfor j=1:N 2tline=fgetl(fid);I(i,2*j-1:2*j)=[sscanf(tline(3:6), %x )...sscanf(tline(7:10), %x )]; endend经上述转换后,DSP 芯片处理的图像数据可以被MATLAB 软件进行相关的分析和统计,为DSP 算法的评估和改进提供相关数据指标。
3 小结DSP 芯片由于其强大的数据处理能力而在图像处理领域有广阔的应用前景,但是作为初学者来说,实验设备的缺乏使得工作难以进行。
本方法利用MAT LAB 软件可以将不同数据格式的图像数据转换成符合DSP 处理的数据格式,从而省去了前期利用相关设备提取数据的工作,降低了工作难度,使工作重点转移到图像处理的算法研究中去。
[参考文献][1]许彬,郑链.基于DSK 的图像处理算法仿真系统[J].计算机工程,2005,31(10).[2]任丽香,马淑芬,李方慧.T M S320C6000系列DSPs 的原理与应用[M ].北京:电子工业出版社,2000.[3]李芳慧,王飞,何佩琨.T M S320C6000系列DSPs 原理与应用(第二版)[M ].北京:电子工业出版社,2003.(上接42页)4 结束语由电子器件组成的电子电路虽然都属于非线性电路,如果在一定条件下,把器件的非线性特性转化为线性化,从而建立起相应的模型,就可以运用已经熟悉的线性电路分析方法来求解电子电路。
本文通过举例分析基本电子器件在不同工作条件下的电路模型,使复杂、繁琐的问题简单化,从而达到了解决问题的目的。
[参考文献][1]宋学君.模拟电子技术(第二版)[M ].北京:科学出版社,2006.[2]张肃文.低频电子线路[M ].北京:高教出版社,1994.[3]康华光.模拟电子技术基础(第四版)[M ].北京:高教出版社,1999.[4]邓汉馨,郑家龙.模拟集成电子技术教程[M ].北京:高等教育出版社,1994.[5]童诗白,华成英.模拟电子技术基础(第三版)[M ].北京:高等教育出版社,2001.45 第10卷 第3期刘巍伟:基于DSP 图像处理的M AT LA B 辅助研究2010年6月。