信号处理论文
信号处理系统的AD有效位数（学术论文）
化噪声、热噪声、白噪声等 )有效值之比的分贝数。其
概括而言, 表征 AD 转换器性能的参数可以分为 中信号是指基波分量的有效值, 噪声指奈奎斯特频率
静态特性和动态特性参数 [ 1 - 3 ] 。高速 AD 转换器的动 以下的全部非基波分量的有效值 (除谐波分量和直流
态特性是指输入为交变简谐信号时的性能技术指标 分量外 )。对单频正弦输入信号, 输出信号信噪比的
整个系统指标的高低和性能好坏, 从而使得 AD 转换 效位数的测量方法。
器的性能测试变成十分重要的测试工作。表征 AD转 换器性能的参数很多, 由于尚无统一的标 准, 各主要
1
信噪比、信噪失真比和有效位数
器件生产厂家在其产品参数特性表中给出的参数也
信噪比是信号电平的有效值与各种噪声 ( 包括量
不完全一致。
有效位数 是 ADC的重要参数指标, 如何测量系统的 AD 有效位数评估信号 处理系统 是我们面临 的实际问 题。参
考测量 AD 有效位数的相关方法和公式, 提出了实用测量方式。根据信号 或通讯系统 本身的特 点, 测 量 AD 有 效
位数能有效地衡量系统动态范围。
关键词: AD 转换器; 信噪比; FFT; 有效位数 ; 动态范围
SN R = 6. 02N + 1. 76+ 10 lg(N FFT )
( 3)
括频率响应 ( FR )、动态积分非线性误差 ( INL )、动态
同样, 频 域计算公 式与信号 带宽有关 的信噪比
微分非线性误差 ( DNL ) 、谐波失真 ( H D) 、总谐波失真 为:
( THD) 、信噪比 ( SNR) 、信噪失真比 ( SINAD) 、有效位
AD 转换器输出的噪声来自两个部分, 内部噪声 与外部噪声。内部噪声带宽遍布整个频域, 噪声带宽 为采样率的二分之一。外部噪声来自通带滤波器前 端, 进入 AD 系统的大小受通带滤波器 B限制。加入 滤波器或减少通带带宽都可以降低信号处理系统噪
dsp原理及应用的结课论文
DSP原理及应用的结课论文引言数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是指将模拟信号转换为数字信号，并对数字信号进行处理和分析的技术。
DSP技术在现代通信、音视频处理、图像处理等领域有着广泛的应用。
本文将介绍DSP的基本原理以及其在实际应用中的一些案例。
DSP的基本原理1.数字信号处理的基本概念–数字信号：离散时间的信号，在时间上进行离散分布。
–连续时间信号：在时间上具有连续分布的信号。
–采样定理：它保证了模拟信号的采样频率要大于模拟信号频谱的带宽，才能在数字域中完整重建原始模拟信号。
2.数字信号处理的基本过程–信号采样：将模拟信号在时间上进行采样，转换为离散时间信号。
–数字滤波：对离散时间信号进行滤波，去除不需要的频率成分。
–数字变换：对滤波后的信号进行变换，如傅里叶变换、离散余弦变换等。
–数字重建：将变换后的数字信号进行反变换，恢复为模拟信号。
DSP在通信中的应用1.语音信号处理–信号压缩：对语音信号进行压缩，实现高效的传输和存储。
–语音增强：通过滤波和降噪技术，改善语音信号的质量。
2.图像处理–图像降噪：利用数字滤波技术去除图像中的噪声。
–图像增强：通过锐化滤波器和对比度增强算法，提高图像的清晰度和对比度。
3.无线通信–调制解调：将数字信息转换为适合传输的模拟信号，并在接收端进行解调。
–信道均衡：对信道中的失真进行补偿，提高信号质量。
DSP在音视频处理中的应用1.音频处理–声音合成：利用数字信号处理算法合成逼真的人声、乐器音色等。
–音频编码：将音频信号转换为数字数据流，实现高效的传输和存储。
2.视频处理–视频压缩：使用从模拟信号到数字信号的转换、DCT、运动补偿等技术，将视频信号压缩到较小的数据量。
–视频解码：将压缩后的视频信号进行解码，恢复为原始的视频图像。
结论DSP技术在现代通信、音视频处理等领域有着广泛的应用。
本文介绍了DSP的基本原理，以及在通信和音视频处理中的一些具体应用。
数字信号处理论文
数字信号处理论文摘要数字信号处理是现代通信、音频处理、图像处理等领域中的重要技术。
本文将探讨数字信号处理的基本概念、原理以及在各个领域中的应用。
同时还将介绍数字信号处理在实际项目中的应用案例和未来的发展方向。
引言随着数字技术的发展，数字信号处理在通信、音频、图像等领域中的应用越来越广泛。
数字信号处理技术通过对信号进行数字化处理，可以实现信号的压缩、滤波、噪声消除等功能，为现代社会的信息传输和处理提供了重要支持。
数字信号处理原理数字信号处理的基本原理是将连续时间信号转换为离散时间信号，并通过算法来处理这些离散时间信号。
常见的数字信号处理算法包括傅立叶变换、滤波器设计、数字滤波器等。
这些算法能够有效地处理信号，提高信号的质量和准确性。
数字信号处理的应用数字信号处理在通信、音频处理、图像处理等领域中有着广泛的应用。
在通信领域，数字信号处理可以实现信号的编解码、信道估计、自适应调制等功能；在音频处理领域，数字信号处理可以实现音频的压缩、降噪、均衡等功能；在图像处理领域，数字信号处理可以实现图像的增强、去噪、压缩等功能。
数字信号处理的发展趋势随着科技的不断发展，数字信号处理技术也在不断演进。
未来，数字信号处理技术将更加智能化、自适应化，能够更好地适应各种复杂环境下的信号处理需求。
同时，数字信号处理技术在人工智能、物联网等领域中的应用也将得到进一步拓展和深化。
结论数字信号处理作为一种重要的信号处理技术，在现代社会中有着广泛的应用。
本文介绍了数字信号处理的基本原理、应用领域和发展趋势，希望能够为读者对数字信号处理技术有更深入的理解，并为数字信号处理技术的发展做出贡献。
以上便是关于数字信号处理的论文，希望对您有所帮助。
现代信号处理论文
AR 模型的功率谱估计BURG 算法的分析与仿真一．引言现代谱估计法主要以随机过程的参数模型为基础，也可以称其为参数模型方法或简称模型方法。
现代谱估计技术的研究和应用主要起始于20世纪60年代，在分辨率的可靠性和滤波性能方面有较大进步。
目前，现代谱估计研究侧重于一维谱分析，其他如多维谱估计、多通道谱估计、高阶谱估计等的研究正在兴起，特别是双谱和三谱估计的研究受到重视，人们希望这些新方法能在提取信息、估计相位和描述非线性等方面获得更多的应用。
现代谱估计从方法上大致可分为参数模型谱估计和非参数模型谱估计两种。
基于参数建摸的功率谱估计是现代功率谱估计的重要内容，其目的就是为了改善功率谱估计的频率分辨率，它主要包括AR 模型、MA 模型、ARMA 模型，其中基于AR 模型的功率谱估计是现代功率谱估计中最常用的一种方法，这是因为AR 模型参数的精确估计可以通过解一组线性方程求得，而对于MA 和ARMA 模型功率谱估计来说，其参数的精确估计需要解一组高阶的非线性方程。
在利用AR 模型进行功率谱估计时，必须计算出AR 模型的参数和激励白噪声序列的方差。
这些参数的提取算法主要包括自相关法、Burg 算法、协方差法、 改进的协方差法，以及最大似然估计法。
本章主要针对采用AR 模型的两种方法：Levinson-Durbin 递推算法、Burg 递推算法。
实际中，数字信号的功率谱只能用所得的有限次记录的有限长数据来予以估计，这就产生了功率谱估计这一研究领域。
功率谱的估计大致可分为经典功率谱估计和现代功率谱估计，针对经典谱估计的分辨率低和方差性能不好等问题提出了现代谱估计，AR 模型谱估计就是现代谱估计常用的方法之一。
信号的频谱分析是研究信号特性的重要手段之一，通常是求其功率谱来进行频谱分析。
功率谱反映了随机信号各频率成份功率能量的分布情况，可以揭示信号中隐含的周期性及靠得很近的谱峰等有用信息，在许多领域都发挥了重要作用。
有关gsp原理应用的论文
有关GSP原理应用的论文1. 概述GSP（Graph Signal Processing，图信号处理）是一种新兴的信号处理领域，它将信号处理与图论相结合，用于处理图数据。
本论文将介绍GSP原理及其在实际应用中的应用情况。
2. GSP原理介绍GSP原理是基于图信号的频域分析方法，结合了图论和信号处理的理论和算法。
它将图上的节点视为信号的采样点，将图边表示为它们之间的连接关系。
通过对图信号进行频谱分析，可以得到图信号在频域上的表达。
GSP原理的核心是图信号的拉普拉斯变换，它将图信号从时域转换到频域。
通过拉普拉斯变换，可以得到图信号的频谱表示，从而进行各种信号处理操作，如滤波、降噪等。
3. GSP在社交网络分析中的应用社交网络是一个典型的图数据结构，其中用户和他们之间的关系可以用图表示。
GSP在社交网络分析中有着广泛的应用。
•社交网络中的推荐系统：GSP可以通过分析用户之间的关系网络，提供个性化的推荐系统。
它可以通过对用户的社交关系网络进行分析，找到用户之间的共同特征，从而提供个性化的推荐结果。
•社交网络中的影响力分析：GSP可以通过分析社交网络中用户之间的关系，评估用户的影响力。
它可以通过图信号的频域分析，找到网络中的关键节点，并判断这些节点对整个网络的影响力。
•社交网络中的社区发现：GSP可以通过分析社交网络中的节点之间的连接关系，进行社区发现。
它可以通过图信号的频域分析，找到社交网络中紧密连接的节点群体，从而实现社区发现。
4. GSP在图像处理中的应用图像是一种典型的二维图数据，GSP在图像处理中也有着广泛的应用。
•图像降噪：GSP可以通过分析图像的连接关系，实现图像的降噪。
它可以通过图信号的频域分析，提取图像中的噪声信号，并进行滤波处理。
•图像分割：GSP可以通过分析图像的连接关系，实现图像的分割。
它可以通过图信号的频域分析，找到图像中的不同区域，并将它们分割开来。
•图像压缩：GSP可以通过分析图像的连接关系，实现图像的压缩。
本科毕业设计论文--数字信号处理课程设计报告抽样定理的应用
抽样定理的应用摘要抽样定理表示为若频带宽度有限的，要从抽样信号中无失真地恢复原信号，抽样频率应大于2倍信号最高频率。
抽样频率小于2倍频谱最高频率时，信号的频谱有混叠。
抽样频率大于2倍频谱最高频率时，信号的频谱无混叠。
语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴学科，是目前发展最为迅速的学科之一，通过语音传递信息是人类最重要，最有效，最常用和最方便的交换信息手段，所以对其的研究更显得尤为重要。
Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件，它可以将声音文件变换成离散的数据文件，然后用起强大的矩阵运算能力处理数据。
这为我们的本次设计提供了强大并良好的环境！本设计要求通过利用matlab对模拟信号和语音信号进行抽样，通过傅里叶变换转换到频域，观察波形并进行分析。
关键词：抽样Matlab目录一、设计目的： (2)二、设计原理： (2)1、抽样定理 (2)2、MATLAB简介 (2)3、语音信号 (3)4、Stem函数绘图 (3)三、设计内容： (4)1、已知g1(t)=cos(6πt),g2(t)=cos(14πt),g3(t)=cos(26πt),以抽样频率fsam=10Hz对上述三个信号进行抽样。
在同一张图上画出g1(t)，g2(t)，g3(t)及其抽样点,对所得结果进行讨论。
(4)2、选取三段不同的语音信号，并选取适合的同一抽样频率对其进行抽样，画出抽样前后的图形，并进行比较，播放抽样前后的语音。
(6)3、选取合适的点数，对抽样后的三段语音信号分别做DFT，画图并比较。
(10)四、总结 (12)五、参考文献 (13)绪论当今，随着信息时代和数字世界的到来，数字信号处理已成为今一门极其重要的学科和技术领域，数字信号处理技术正飞速发展，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、导航信号等等。
基于MATLAB语音信号处理去噪毕业设计论文
基于MATLAB语音信号处理去噪毕业设计论文语音信号在实际应用中通常不可避免地受到噪音的干扰，这使得语音信号的处理变得困难。
因此，在语音信号处理领域，去噪技术一直是一个热门的研究方向。
本文将介绍一种基于MATLAB的语音信号处理去噪方法的毕业设计论文。
本文的主要内容分为以下几个部分。
首先，介绍语音信号处理的背景和意义。
在现实生活中，由于外界环境和设备的限制，语音信号往往会受到各种噪音的污染，如背景噪音、电磁干扰等。
因此，开发一种有效的语音信号处理去噪方法具有重要的实际意义。
其次，介绍基于MATLAB的语音信号处理去噪方法。
本文将采用小波降噪方法对语音信号进行去噪处理。
首先，对输入的语音信号进行小波变换，将信号转换到小波域。
然后，通过对小波系数进行阈值处理，将噪声系数置零，从而实现去噪效果。
最后，通过逆小波变换将信号转换回时域，并输出去噪后的语音信号。
接下来，介绍实验设计和结果分析。
本文将使用MATLAB软件进行实验设计，并选取一组含有不同噪声干扰的语音信号进行测试。
通过对不同噪声信号进行处理，比较不同参数设置下的去噪效果，评估提出方法的性能。
最后，总结全文并展望未来的研究方向。
通过本次研究，我们可以看到基于MATLAB的语音信号处理去噪方法在去除噪音方面具有较好的效果，并具有很大的应用潜力。
然而，该方法仍然有改进的空间。
未来的研究可以在算法优化、参数选择和应用场景等方面进行深入研究，进一步提高语音信号处理去噪的效果和性能。
总的来说，本文介绍了一种基于MATLAB的语音信号处理去噪方法的毕业设计论文。
通过对实验结果的分析和对未来研究方向的展望，本文为从事语音信号处理领域的研究人员提供了一定的参考和启示。
铁路信号的毕业论文
铁路信号的毕业论文铁路信号的毕业论文引言：铁路信号是保障列车安全运行的重要系统，其作用不可忽视。
本篇论文将对铁路信号系统进行深入研究，探讨其原理、发展历程以及未来的发展方向。
一、铁路信号的原理铁路信号是通过信号机、信号灯等设备向列车驾驶员传递信息，以确保列车在轨道上安全行驶的系统。
信号机通过不同的信号显示来告知驾驶员前方轨道的状态，如停车、减速或行驶等。
信号机的显示与列车运行速度、距离和信号灯颜色等因素密切相关。
二、铁路信号的发展历程铁路信号系统的发展可以追溯到19世纪初。
最早的铁路信号是由人工操作的，驾驶员通过手动操作信号旗来传递信息。
这种方式存在很大的不确定性和安全隐患。
随着科技的进步，机械信号机逐渐取代了手动信号旗，使得信号传递更加准确和可靠。
而后，电子信号机的出现进一步提高了信号系统的精度和效率。
现代铁路信号系统已经实现了自动化和数字化，大大提高了列车运行的安全性和效率。
三、铁路信号的挑战与应对尽管铁路信号系统在过去几十年中取得了巨大的进步，但仍然面临着一些挑战。
首先是信号设备的老化和维护成本的增加。
许多铁路信号设备已经服役多年，需要进行更新和维护，这需要大量的资金和人力资源。
其次是信号系统的容量和效率问题。
随着铁路运输需求的增加，信号系统需要能够处理更多的列车运行，提高运输效率。
最后是信号系统的安全性问题。
随着技术的发展，网络安全威胁也日益增加，铁路信号系统需要采取相应的措施保障信息的安全传输。
四、铁路信号的未来发展方向为了应对上述挑战，铁路信号系统需要不断创新和发展。
首先，可以考虑引入先进的无线通信技术，以提高信号系统的容量和效率。
其次，可以采用人工智能技术来优化信号系统的运行，提高列车运行的安全性和效率。
此外，还可以加强信号系统的网络安全防护，保护信息的安全传输。
最后，需要加强对信号设备的维护和更新，确保信号系统的稳定运行。
结论：铁路信号系统作为保障列车安全运行的重要组成部分，其发展历程和未来的发展方向都值得深入研究。
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SHANGHAI UNIVERSITY课程论文COURSE PAPER学院机电工程与自动化学院学号16721828学生姓名石成章课程信号处理基于ZigBee技术的智能照明系统设计石成章16721828（上海大学机自学院控制工程）摘要：本文设计了基于ZigBee无线传感器网络技术的智能照明系统。
该系统由若干智能灯光节点以自组网的形式组成，通过感知外部光强信息的变化情况，能够自适应的调节灯光节点的亮度，并可以通过PC上的数据中心对灯光节点进行智能控制。
关键词：ZigBee技术；MSP430F2618单片机；Design of Intelligent Lighting System Based on ZigBeeTechnologyShi Chengzhang 16721828Abstract:This paper designs an intelligent lighting system based on ZigBee wireless sensor network technology. The system is composed of several intelligent lighting nodes in the formof self-organizing network. By sensing the change of external light intensity information, the system can adjust the brightness of the lighting node adaptively and can intelligently controlthe lighting nodes through the data center on the PC.Key words:ZigBee technology; MSP430F2618 microcontroller1背景介绍随着科技的飞速发展和生活水平的不断提高，人们对于家居生活的现代化、节能化和舒适化的需求越来越强烈，家庭自动化[1]的概念也为人们所熟知。
智能照明系统作为家庭自动化的应用之一，具有广阔的应用前景。
传统的照明系统往往采用有线连接，具有布线麻烦、增减设备需要重新布线、系统可扩展性差、安装和维护成本高以及移动性能差等缺点[2]，且往往采用人工控制的方法或使用节能灯具来实现节能，不能根据室外光强自适应地调整灯具的发光亮度，从而达不到高效节能的目的。
针对传统照明系统的不足，一方面可以考虑采用无线连接的形式取代传统的有线连接。
ZigBee技术[3]作为新兴的近距离无线通信技术之一，具有近距离、低速率、低功耗、且极廉价的市场定位，非常适合在照明系统中应用;另一方面可以使用先进的微处理电子技术，对灯具的亮度变化进行自适应调节。
当室外光强较强时，室内灯具亮度自动调暗，室外光强较弱时，室内灯具亮度自动调亮，从而达到高效节能的目的。
2 zigbee技术简介2.1 Zigbee技术ZigBee是基于IEEE 802. 15. 4的无线通信协议，它是一种短距离、低功耗协议，专用于小型设备如温度调节装置、照明控制器、镇流器、环境检测传感器与医疗设备等，其低功耗可使设备电池使用寿命达到6个月至2年。
一个基于ZigBee的无线个域网(WPAN)能支持高达254个节点，外加一个全功能器件，即可实现双向通信。
ZigBee技术的较低数据速率以及较小通信范围的特点决定了ZigBee技术适于承载数据量较小的业务。
2. 2ZigBee协议结构ZigBee的协议结构如图2.1所示，它由高层应用规范、会聚层、网络层、数据链路层和物理层组成。
IEEE 802. 15. 4工作组主要负责制定物理层和MAC层的协议，其余协议主要参照和采用现有的标准。
图2.1 ZigBee的协议机构2.3物理层IEEE 802. 15. 4定义了2. 4GHz和868 /915MHz两个物理层，它们基于直接序列扩频(DirectSequence Spread Spectrum，DSSS)数据包格式，两者的区别在于工作频率、调制技术、扩频码片长度和传输速率。
ZigBee物理层分组结构如图2.2所示，其中前导码4 Byte，主要用于前导同步;分组定界1 Byte，标志分组的开始;物理层头1 Byte，表示数据单元的长度;数据单元用于承载传输数据。
图2.2 Zigbee物理层分组结构1) 2. 4 GHz频段。
该频段为全球统一无需申请的ISM频段，有助于ZigBee设备的推广和生产成本的降低。
该频段物理层通过采用高阶调制技术，可获得更高的吞吐量、更小的通信时延和更短的工作周期，从而更省电。
该频段(2. 4～2. 483 GHz)被划分为16个信道，数据传输速率为250 kb /s，码元速率为62. 5kbaud，采用16进制正交调制，并用码片长度为8的伪随机码直接扩频。
2)868 /915 MHz频段。
为了避免干扰，欧洲还采用868MHz频段，美国采用915MHz频段作为ZigBee的工作频段。
上述这些频段比较相近，对信号合成器的程序稍作改动，就可使用相似的硬件，从而降低生产成本。
上述频段无线信号传播损耗较小，可降低对接收机灵敏度的要求获得较远的通信距离，即可用较少的设备覆盖较大的区域。
915MHz频段(902～928 MHz)被划分为10个信道，数据传输速率为20 kb /s；868 MHz频段(868. 3 MHz)有1个信道，数据传输速率为20kb /s，码元速率为20 kbuad。
上述波段均采用了差分编码的二进制移相键控(BPSK)调制，用码片长度为15的M序列直接扩频。
2.4MAC层IEEE802系列标准将数据链路层分成逻辑链路控制(Logiocl Link Control，LLC)和媒介接入控制(Media Access Control， MAC)两个子层。
其中，LLC子层在IEEE 802. 6中定义为IEEE 802标准系列共用，而MAC子层协议依赖于各自的物理层。
IEEE 802. 15. 4的MAC层支持多种LLC标准，通过SSCS(Service— Specific Convergence Sub-layer)业务相关会聚子层协议承载IEEE 802. 2类型的LLC标准，且允许其他LLC标准直接使用IEEE 802.15. 4MAC层的服务。
考虑ZigBeeMAC层的设计应尽可能地降低成本、易于实现、数据传输可靠、短距离操作以及低功耗，因此采用了简单灵活的协议，其帧有4种类型:数据帧、标志帧、命令帧和确认帧，其一般结构如图2.3所示。
图2.3 ZigBee帧结构ZigBee采用载波侦听多址/冲突(CSMA /CD)的信道接入方式和完全握手协议，其数据传输方式如图2.4所示。
图2.4 ZigBee数据传输方式2.5ZigBee的网络拓扑结构ZigBee支持3种通信设备的网络拓扑，即Star、Mesh和ClusterTree。
其中，Star(星形)网络是一种常用且适用于长期运行使用操作的网络;Mesh网络是一种高可靠性检测网络，它通过无线网络连接可提供多个数据通信通道，即它是一个高级别的冗余性网络，一旦设备数据通信发生故障，则存在另一个路径可供数据通信;ClusterTree网络是Star /Mesh的混合型拓扑结构，结合了上述两种拓扑结构的优点。
以下介绍基于Mesh的ZigBee组网技术(见图2.5)。
图2. 5 基于Mesh的ZigBee组网由图5可知，在Mesh网络中有3种类型的ZigBee设备:1) 简化功能器件(Reduced Function De-vice，RFD)。
RFD在Mesh网络中作为源节点，只发送与接收信号，并不起转发器/路由器的作用。
2) 全功能器件(Full Function Device，FFD)。
在Mesh网络中，FFD是具有转发与路由能力的节点。
如FFD的信息传输路由失效或脱离网络，则将有另一个邻近的FFD节点快速地承担起数据传送至目的地的作用。
因此， ZigBeeMesh是自构或自愈型网络，其节点间是完全握手方式，使得信号可准确及成功地到达适当的目的地。
3) 网络主机或网关。
ZigBee还支持第3种节点，即网络主机或网关节点，起到与外部系统接口或协调与其他Mesh网络的路由作用。
由图5可以看出，一个信号由左上角的RFD产生，路经4个FFD，最终达到Gateway网关。
图中的细线表示还有可能的信号传输路径。
3设计方案3.1系统总体方案智能照明系统由数据中心、接入节点、路由节点和终状的无线传感器网络，其中接入节点通过串口与PC相连，在网络中起协调器的作用，上电后自动建立网络，路由和终端节点可自由加入网络。
端节点4部分组成，如图3.1所示。
所有的节点组成一个网络。
图3.1 系统结构模型图在网络构建完成后，各节点通过ZigBee技术相互通信，数据中心可通过接入节点向网络中的路由节点或终端节点发送控制命令，路由节点或终端节点也可以多跳路由的形式将监测数据传送给接入节点，再通过串口转发给数据中心。
3.2系统硬件设计3.2.1微控制器选择目前单片机微处理器种类繁多，且不断向低成本、低功耗方向发展[4]。
MSP430系列单片机作为TI公司推出的超低功耗产品，非常适合在无线传感器网络中使用[5]。
MSP430F2618作为TI公司近期的一款产品，与以前的产品相比，CPU时钟提高到16MHz，待机电流降低到1μA，从待机模式唤醒的响应时间减少为1μs，Falsh容量增加到116KB，可在不外扩存储单元的同时，提高单片机性能。
在超低功耗方面:休眠模式增加到5种，可通过更加灵活的调整休眠模式，降低功耗，最低耗电可达0.1μA。
综上，选择MSP430F2618单片机作为本设计的MCU。
3.2.2射频芯片选择IEEE 802.15.4标准目前支持的芯片有飞思卡尔公司的MC 13192、Ember公司的EM 2420以及TI公司的CC 2420和CC 2520等[6]。
CC 2520是TI公司为ZigBee低功耗无线应用推出的第2代2.4GHz射频芯片，与其他几款芯片相比，具有工作电压范围最大、休眠电流最小、接收灵敏度最高、封装尺寸最小等优点。
虽然发射/接收电流相对CC 2420较高，但其休眠电流远低于CC 2420，而节点通常为低占空比工作模式，休眠电流对节点的功耗影响更为明显，因此，本设计选择CC 2520射频芯片。
3.2.3光控模块设计光控电路原理图如图3.2所示。
光强二极管、单片机由电池供电，白炽灯由市电供电。
首先光敏二极管S1087将光强信号转化为电流值，电流通过负载电阻转化为电压值传送给MSP430F2618的A/D转换器，单片机将采集到的数字信号与寄存器设定值进行比较，比阈值小则说明外界光强较弱，需增加白炽灯的发光亮度;反之，需降低白炽灯的发光亮度。