DSP7
dspch1_7全通滤波器与最小相位系统
zm dm z m
z m Dm (z 1) Dm (z)
(a) 幅度响应
Am (z) Am (z1)
zmDm (z1) Dm (z)
zmDm (z) Dm (z1)
1
利用实序列DTFT的对称性，有
Am (e j ) 2 Am (z) Am (z 1) zej 1
全通数字滤波器
(b) m阶实系数全通滤波器的极点和零点
e j
1 re j e j 1 re j ej
A1 (e j ) 1
全通数字滤波器
➢一阶复系数全通数字滤波器
A1(z)
z1 d 1 dz1
z
1
1 1
dz dz 1
(b) 相位响应
d 1 d re j
A1(e j ) e j
1 re jθe j 1 re jθe j
e j
1 r cos( 1 r cos(
全通滤波器与最小相位系统
全通滤波器及特性 最小相位系统定义 全通滤波器的应用 最小相位系统应用
为什么讨论全通和最小相位系统
可以利用全通滤波器进行相位均衡 可以利用最小相位系统进行幅度均衡 可以利用这两个系统表示任意因果系统
全通数字滤波器
➢定义： Am(z)表示m 阶实系数全通滤波器的系统函数
(z z1)(z (z p1)(z
z2 ) p2 )
(z zm) (z pm )
pi
( 1 )* zi
( 1( 2 ( m (
因为 Am (e j0) 1 所以 (0) 0 且 1( 0, 2 ( 0, ,m ( 0
所以 m阶实系数全通系统的相位响应是非正且递减的。
全通数字滤波器
(c) m阶实系数全通滤波器的相位响应
dsp芯片特点
dsp芯片特点DSP（Digital Signal Processor）芯片是一种专用的数字信号处理器，具有以下特点：1. 高性能和低功耗：DSP芯片采用了高度优化的架构和算法，在较小的体积内实现了强大的计算能力，能够高效地执行复杂的数字信号处理任务。
同时，DSP芯片还具有低功耗的特点，能够在电池供电的设备中提供长时间的使用。
2. 并行计算能力：DSP芯片采用了多核处理器的设计，能够同时执行多个并行的运算任务，大大提高了处理效率。
这对于实时处理要求较高的应用，如语音识别、图像处理等，非常有益。
3. 高效的浮点运算：DSP芯片通常内置了高精度的浮点运算单元，能够进行复杂的浮点运算。
这使得DSP芯片在音频、视频、通信等领域得到广泛应用，能够实现高质量的信号处理和编解码。
4. 丰富的外设接口：DSP芯片通常具有丰富的外设接口，可以与各种传感器、存储器、通信设备等进行连接和通信。
这使得DSP芯片在多种应用环境下能够方便地进行数据采集、传输和处理。
5. 可编程性强：DSP芯片具有很高的可编程性，可以根据具体的应用需求进行定制化的编程和算法开发。
这使得DSP芯片具有很大的灵活性和适应性，能够应对各种不同的信号处理任务。
6. 实时性强：DSP芯片具有高效的数据处理和响应能力，能够实时地处理输入数据并输出结果。
这使得DSP芯片在很多实时信号处理领域得到广泛应用，如音频信号处理、语音识别、雷达信号处理等。
7.低延迟：DSP芯片具有低延迟的特点，能够在极短的时间内完成信号处理任务。
这使得DSP芯片在要求实时性和快速响应的应用中得到广泛使用，如视频编解码、通信系统等。
8. 强大的算法支持：DSP芯片通常具有丰富的算法库，涵盖了音频、视频、通信等多个领域的处理算法。
这使得开发人员能够借助DSP芯片的算法库快速开发出高性能的信号处理应用。
总结起来，DSP芯片具有高性能、低功耗、并行计算能力、高效的浮点运算、丰富的外设接口、可编程性强、实时性强、低延迟以及强大的算法支持等特点。
汽车dsp调音教程
汽车dsp调音教程汽车DSP（数字信号处理器）调音是一项复杂而重要的技术，它可以提升汽车音响系统的音质和音效效果。
在这篇教程中，我将为你介绍汽车DSP调音的基本原理和步骤。
1. DSP调音的基本原理汽车音响系统通过音频信号处理器（DSP）来调节音频输入信号，以达到更好的音质和音效效果。
DSP可以控制音量、均衡器、时延、混响等参数，通过调整这些参数来改变音频信号的频率响应、空间表现以及动态范围等特性。
2. 设定初始参数在开始DSP调音之前，首先需要设定初始参数。
这包括音量、高低音控制等基本设置。
确保音量适中，低音与高音平衡，以及其他控制参数处于默认状态。
3. 调整均衡器均衡器是调节音频信号频率响应的重要工具。
在汽车DSP调音中，均衡器可以分为三个频段：低音、中音和高音。
通过调整这些频段的增益，可以改变音频信号在不同频率上的强弱。
一般来说，可以根据个人喜好进行调整。
例如，如果你喜欢低音更强烈一些，你可以适当提高低音频段的增益。
同时，要确保不要过度增强某一个频段，以避免声音失真。
4. 调整时延时延是指声音在不同扬声器之间传播的延迟时间。
汽车音响系统中，一般会有多个扬声器分布在不同位置。
通过调整时延参数，可以使得声音从不同扬声器传递到驾驶员位置时，达到更好的定位效果。
一般来说，驾驶员座位到扬声器之间的距离会长一些，所以需要适当延迟声音。
通过调整每个扬声器的时延参数，并保持合适的时间差，可以实现更好的音场效果。
5. 调整混响效果混响是模拟不同环境下的声音反射效果。
正常情况下，车内是一个相对封闭的环境，声音反射比较少。
但通过调整汽车DSP系统的混响参数，可以增加一些混响效果，使得音频信号更具立体感和环绕感。
一般来说，车内混响的效果不宜过强，过强的混响会使得音频失真、影响听觉清晰度。
6. 音频调试和优化完成以上的基本参数调整后，需要进行音频调试和优化。
在调试过程中，要仔细聆听音频信号的改变，确保音质和效果都得到提升。
第7章DSP定点数和浮点数(重要)
第7章D S P定点数和浮点数（重要）本期教程主要跟大家讲解一下定点数和浮点数的基础知识，了解这些基础知识对于后面学习ARM官方的DSP库大有裨益。
特别是初学的一定要理解这些基础知识。
7.1 定点数和浮点数概念7.2 IEEE浮点数7.3 定点数运算7.4总结7.1定点数和浮点数概念如果小数点的位置事先已有约定，不再改变，此类数称为“定点数”。
相比之下，如果小数点的位置可变，则称为“浮点数”（定点数的本质是小数，整数只是其表现形式）。
7.1.1定点数常用的定点数有两种表示形式：如果小数点位置约定在最低数值位的后面，则该数只能是定点整数；如果小数点位置约定在最高数值位的前面，则该数只能是定点小数。
7.1.2浮点数在计算机系统的发展过程中，曾经提出过多种方法表达实数。
典型的比如相对于浮点数的定点数（Fixed Point Number）。
在这种表达方式中，小数点固定的位于实数所有数字中间的某个位置。
货币的表达就可以使用这种方式，比如 99.00 或者 00.99 可以用于表达具有四位精度（Precision），小数点后有两位的货币值。
由于小数点位置固定，所以可以直接用四位数值来表达相应的数值。
SQL 中的 NUMBER 数据类型就是利用定点数来定义的。
还有一种提议的表达方式为有理数表达方式，即用两个整数的比值来表达实数。
定点数表达法的缺点在于其形式过于僵硬，固定的小数点位置决定了固定位数的整数部分和小数部分，不利于同时表达特别大的数或者特别小的数。
最终，绝大多数现代的计算机系统采纳了所谓的浮点数表达方式。
这种表达方式利用科学计数法来表达实数，即用一个尾数（Mantissa ），一个基数（Base），一个指数（Exponent）以及一个表示正负的符号来表达实数。
比如 123.45 用十进制科学计数法可以表达为 1.2345 × 102，其中 1.2345 为尾数，10 为基数，2 为指数。
浮点数利用指数达到了浮动小数点的效果，从而可以灵活地表达更大范围的实数。
dsp百度百科
（6）具有在单周期内操作的多个硬件地址产生器；
（7）可以并行执行多个操作；
（8）支持流水线操作，使取指、译码和执行等操作可以重叠执行。
当然，与通用微处理器相比，DSP微处理器（芯片）的其他通用功能相对较弱些。
DSP优点
对元件值的容限不敏感，受温度、环境等外部因素影响小；
目录
DSP广告平台
DSP微处理器
DSP的开发工具
DSP系统的设计过程
DSP技术的应用
DSP器件原理与应用-07 XDAIS算法标准
第7章 XDAIS算法标准7.1 概述XDAIS（eXpressDSP algorithm standard）算法标准是TI公司提出的一套DSP算法编程时所应遵循的规范。
DSP算法标准在三个层次上定义了一系列编程规范，其内容包括图7-1中的第1层到第3层。
图7-1 DSP算法标准●第1层，定义所有算法必须遵循的通用编程规范，适用于任何DSP。
●第2层，定义在一个系统中同时存在多种算法时各算法应遵循的编程规范，包括内存使用、外部标识符的命名以及算法封装等。
●第3层，定义针对特定DSP的编程规范。
●第4层，包含各种应用，不属于DSP算法标准所涉及的范围。
如果DSP算法遵循了第1层到第3层的编程规范，则该算法满足XDAIS。
XDAIS算法标准的内容分为规则和建议两类：规则是满足XDAIS的算法必须遵循的；建议不作强制规定，但极力推荐程序员遵循。
7.2 通用编程规范通用编程规范面向所有应用和所有DSP。
7.2.1 C语言的使用所有的算法都必须遵循C语言编程规范，从而保证系统集成时可以使用C语言将各种算法“捆绑”在一起。
【规则1】所有算法必须遵循TI的C语言规范。
算法可以用纯汇编语言编写，但是它必须能被C语言调用并且遵循C语言规范。
软件内部可能有许多内部函数，这些内部函数并不需要遵循C语言规范，只要求软件的最高层接口满足C语言规范即可。
但是内部函数的操作不能让最高层接口违反C语言规范。
7.2.2 线程和可重入DSP系统中可能出现各种类型的线程，要求算法能够可重入，即一段程序能够同时被多个线程使用。
可重入代码中不能包含自身的“状态”信息，否则不同的线程都会使用相同的状态数据进行计算，从而得到相同的结果。
如果在程序代码中无法避免状态信息的出现，那么保护状态信息的最号方法是在某些特定的程序段运行时禁止线程调度。
【规则2】所有算法必须能够在抢先式多任务环境下可重入。
7.2.3 数据存储器DSP的片内存储器和片外存储器（即使在片外使用SRAM）在性能上存在很大的差异。
dsp芯片有哪些
dsp芯片有哪些DSP芯片是数字信号处理器芯片的英文缩写，它是一种专用于数字信号处理的集成电路芯片。
由于其高效性和强大的信号处理能力，DSP芯片在音频、视频、通信、雷达等领域得到了广泛的应用。
以下是一些常见的DSP芯片：1. 德州仪器（Texas Instruments）的TMS320系列：TMS320是一系列广泛应用于通信、音频、视频、雷达、医疗电子设备等领域的DSP芯片。
其中，TMS320C6000系列主要用于高性能信号处理，TMS320C5000系列主要用于音频信号处理。
2. 瑞萨电子（Renesas Electronics）的SHARC系列：SHARC 是瑞萨电子公司推出的一系列高性能DSP芯片，用于音频、通信、嵌入式控制等领域。
SHARC芯片具有多核处理能力和强大的算术运算能力。
3. 模拟设备公司（Analog Devices）的Blackfin系列：Blackfin 是模拟设备公司推出的一系列融合型DSP芯片，集成了DSP 和微处理器的功能。
Blackfin芯片在音频处理、视频图像处理和通信系统中具有广泛的应用。
4. 哈工大芯片（Harbin Microelectronics）的HME系列：HME 系列是哈工大芯片推出的一系列低功耗、高集成度的DSP芯片。
HME芯片主要用于音频处理、语音识别等应用。
5. 三星（Samsung）的Exynos DSP系列：Exynos DSP系列是三星公司推出的一系列高性能DSP芯片，广泛应用于智能手机和移动设备中的图像处理、音频处理等场景。
6. 英特尔（Intel）的Xeon Phi系列：Xeon Phi系列是英特尔公司推出的一系列协处理器，具有超级计算能力。
Xeon Phi芯片通常配合主流的英特尔Xeon处理器使用，用于科学计算、高性能计算等领域。
7. 中兴通讯（ZTE）的龙骁（LongXiao）系列：龙骁系列是中兴通讯公司自主研发的一系列高性能DSP芯片，主要用于5G 通信系统中的信号处理和数据传输。
温控器PXR说明书
PXR 系列数字式温度控制器说明书PXR3系列选型说明 代号 数字位规格 45678－9101112 13 － 14面板尺寸H ×W 4 24×48 3 输入信号 热电偶（℃） T 热电偶（℉） R RTD/Pt100欧姆（℃） N RTD/Pt100欧姆（℉。
） S 1～5V DC A 54～20mA DC B 控制输出1 继电器接点输出 A SSR/SSC 驱动输出 C 64～20mA DC 输出 E 控制输出2 无 Y 继电器接点输出 注1 A SSR/SSC 驱动输出 注1 C 74～20mA DC 输出 注1 E 8版本号 1－ 附加功能1 无报警 0 1个报警 1 8段斜坡/保温程序 4 1个报警+8段斜坡/保温程序 5 两个报警 注2 F 9.两个报警+8段斜坡/保温 注2 G 操作说明书 电源电压 无 100～240V AC N 日文 100～240V AC Y 英文 100～240V AC V 无 24V AC/24DC C 日文 24V AC/24DC A 10英文 24V AC/24DC B 附加功能2 无 0 0 0 RS485(Modbus)通讯 M 0 0 RS485(Z-ASC11) 通讯 N 0 0 再传输输出+1点数字输入 注3 Q 0 0 再传输输出 注3 R 0 0 2点数字输入 T 0 0 RS485(Modbus) 通讯+1点数字输入 V 0 0 111213RS485(Z-ASC11) 通讯+1点数字输入 W 0 0 无标准功能14 无标准参数设定（非标） － F 注1：两个过程报警（即选项9中的F 和G ）不能一起选。
注2：控制输出2（即选项7中的A 、C 、E ）不能一起选。
注3：控制输出2，两个报警和24V 电源（即选项7中的A 、C 、E 、选项9中的F 和G ，选项10中的A 、 B 、C ）不能一起选。
PXR4系列选型说明 代号 数字位规格 45678－910 11 12 13面板尺寸W ×H 4 48×48mm 4 输入信号 热电偶（℃） T 热电偶（℉） R RTD/Pt100欧姆（℃） N RTD/Pt100欧姆（℉。
剖析DSP编程优化的7个方法
剖析DSP编程优化的7个方法方法一把浮点运算改成定点运算因为C6x DSP板并不支持浮点运算，但我们的原始程序代码是浮点运算的格式，所以必须改成定点运算，而其修改后的执行速度也会加快很多。
我们采用Q-format 规格来表示浮点运算。
以下将介绍其相关原理。
定点DSP使用固定的小数点来表示小数部份的数字，这也造成了使用上的限制，而为了要分类不同范围的小数点，我们必须使用Q-format的格式。
不同的Q-format表示不同的小数点位置，也就是整数的范围。
Q15数字的格式，要注意在小数点后的每一位，表示下一位为前一位的二分之一，而MSB (most-significant-bit ) 则被指定成有号数( Sign bit )。
当有号数被设成0而其余位设成1时，可得到最大的正数(7FFFH ) ；而当有号数被设成1而其余位设成0时，可得到最大的负数( 8000H ) 。
所以Q15格式的范围从-1到0.9999694 (@1) ，因此我们可以藉由把小数点向右移位，来增加整数部份的范围，Q14格式的范围增为-2.0到1.9999694 (@2) ，然而范围的增加却牺牲了精确度。
方法二建立表格( table )原来程序的设计是除了要读AAC的档案外，在译码时，还要再另外读取一些C语言程序代码的内容再做计算，如读取一些数值做sin、cos、exp的运算，但是为了加快程序的执行速度，故将这这些运算的结果建成表格，内建在程序中，可以不必再做额外的计算动做，以加速程序。
方法三减短程序的长度1.去除Debug的功能原本程序在Debug的阶段时，就加了许多用来侦测错误的部份，程序Debug完后，已经没有错误发生，所以就可以把这些部份给去除，以减少程序的长度，也可以减少程序执行时的时脉数，加快程序的速度。
2.去除计算时脉( clock ) 功能原本程序可以计算执行程序所需的时脉数，我们也可以把这些部份给去除，如果有需要计。
DSP工作原理
DSP工作原理标题：DSP工作原理引言概述：数字信号处理器（DSP）是一种专门用于数字信号处理的微处理器。
它在音频、图象、通信等领域有着广泛的应用。
本文将详细阐述DSP的工作原理，包括其基本概念、算法实现、运算过程、性能优势以及应用领域。
正文内容：1. DSP的基本概念1.1 DSP的定义：DSP是一种专门用于数字信号处理的微处理器，它能够高效地执行各种数字信号处理算法。
1.2 DSP的特点：DSP具有高速、高效、灵便、可编程等特点，能够实现实时的数字信号处理任务。
2. DSP的算法实现2.1 快速傅里叶变换（FFT）算法：FFT是一种常用的信号频谱分析算法，DSP 可以通过硬件加速实现高速的FFT计算。
2.2 数字滤波算法：DSP可以通过数字滤波算法对信号进行滤波处理，实现去噪、降噪等功能。
2.3 数字调制解调算法：DSP可以实现各种数字调制解调算法，如ASK、PSK、FSK等，用于数字通信系统中的信号调制解调。
3. DSP的运算过程3.1 数据采集：DSP通过模数转换器（ADC）将摹拟信号转换为数字信号，然后对数字信号进行处理。
3.2 运算处理：DSP通过算法实现对数字信号的运算处理，如加减乘除、滤波、变换等。
3.3 数据输出：DSP通过数模转换器（DAC）将处理后的数字信号转换为摹拟信号，输出到外部设备或者系统。
4. DSP的性能优势4.1 高速运算：DSP具有高速的运算能力，能够实现实时的信号处理，满足各种实时性要求。
4.2 灵便可编程：DSP具有可编程性，可以根据不同的应用需求进行灵便的算法设计和优化。
4.3 低功耗：DSP采用专门的架构和算法设计，能够在低功耗下实现高效的信号处理。
5. DSP的应用领域5.1 音频信号处理：DSP在音频设备中广泛应用，如音频编解码、音频增强、音频特效等。
5.2 图象信号处理：DSP在图象处理领域有着重要的应用，如图象压缩、图象增强、图象识别等。
5.3 通信信号处理：DSP在通信系统中扮演着重要角色，如无线通信、调制解调、信号检测等。
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load x;
[H,w]=freqz(x);
plot(w/pi,abs(H));%x有3个频率分量0.2*pi、0.5*pi、0.9*pi
%FIR低通滤波器设计
%wp=0.3*pi ws=0.4*pi as=40dB Loadpass
wp=0.3*pi;ws=0.4*pi;wdelta=ws-wp;
N=ceil(3.11*pi/wdelta);
wc=(wp+ws)/2;
win=hanning(N);%选用hanning窗设计
b=fir1(N-1,wc/pi,win);
[H,w]=freqz(b,1,512);
[h,t]=impz(b,1,100);
freqz(h)
%时域分析
y=conv(x,h);
subplot(2,1,1);stem(t,x);
ylabel('振幅');title('x');
subplot(2,1,2);stem(0:198,y);
axis([0 140 -2.2 2.2]);
ylabel('振幅');xlabel('n');title('y=x*h');
%频域分析
X=freqz(x);Y=freqz(y);
subplot(2,1,1);plot(w/pi,abs(X));
ylabel('振幅');title('X=DTFT(x)');
subplot(2,1,2);plot(w/pi,abs(Y));
ylabel('振幅');title('Y=DTFT(y)');xlabel('*pi rad/sample');
滤波器幅频特性曲线和相特性曲线
x 通过滤波器的时域分析 x 通过滤波器的频域分析
load x;
[H,w]=freqz(x);
plot(w/pi,abs(H));%x 有3个频率分量 0.2*pi 、0.5*pi 、0.9*pi
%高通滤波器的设计 wp=0.8; R=40;
win=chebwin(35,R);
b=fir1(34,wp,'high',win); [H,w]=freqz(b,1,512); [h,t]=impz(b,1,100); freqz(h)
%时域分析 y=conv(x,h);
subplot(2,1,1);stem(t,x); ylabel('振幅');title('x');
subplot(2,1,2);stem(0:198,y); axis([0 140 -2.2 2.2]);
ylabel('振幅');xlabel('n');title('y=x*h');
%频域分析
X=freqz(x);Y=freqz(y);
subplot(2,1,1);plot(w/pi,abs(X)); ylabel('振幅');title('X=DTFT(x)');
subplot(2,1,2);plot(w/pi,abs(Y));
ylabel('振幅');title('Y=DTFT(y)');xlabel('*pi rad/sample');
滤波器幅频特性曲线和相特性曲线
x通过滤波器的频域分析
load x;
[H,w]=freqz(x);
plot(w/pi,abs(H));%x有3个频率分量0.2*pi、0.5*pi、0.9*pi
%FIR带通滤波器设计
wp=0.4;ws=0.6;
R=40;
win=chebwin(35,R);
b=fir1(34,[wp ws],'high',win);
[H,w]=freqz(b,1,512);
[h,t]=impz(b,1,100);
freqz(h)
%时域分析
y=conv(x,h);
subplot(2,1,1);stem(t,x);
ylabel('振幅');title('x');
subplot(2,1,2);stem(0:198,y);
axis([0 140 -2.2 2.2]);
ylabel('振幅');xlabel('n');title('y=x*h');
%频域分析
X=freqz(x);Y=freqz(y);
subplot(2,1,1);plot(w/pi,abs(X));
ylabel('振幅');title('X=DTFT(x)');
subplot(2,1,2);plot(w/pi,abs(Y));
ylabel('振幅');title('Y=DTFT(y)');xlabel('*pi rad/sample');
滤波器幅频特性曲线和相特性曲线
x通过滤波器的频域分析
x通过滤波器的时域分析。