基于DSP的微弱信号检测采集系统设计
基于DSP的微弱信号检测采集系统设计
3 软件设计
数据采集系统的软件包括 DSP 初始化程序, 中断
向量表, 应用程序( 包括响应外部中断程序) 。采集系
统启 动 时 首 先 运 行 DSP 内 部 ROM 固 化 的 BOOT LOADER 程序, 将存储在 FLASH 中的程序代码加载到
DSP 内部 RAM 中。应用程序中首先是初始化程序, 通
DSP 芯片因其具有哈佛结构、流水线操作、专用的 硬件乘法器、特殊的 DSP 指令、快速的 指令周期等特 点, 使其适合复杂的数字信号处理算法。本系统采用 T I 公司的 TMS320C542 作为处理器, 通过外部中断读 取 ADC 数据, 实现取样累加平均算法。
1 系统原理
微弱信号检测( Weak Signal Detection) 是从微弱信 号中提取有用信息的方法。通过分析噪声产生的原因 和规律, 利用被测信号的特点和相干性, 检测被背景噪 声覆盖的有用信号。常用的微弱信号检测方法有频域 信号的相干检测、时域信号的积累平均、离散信号的计 数技术、并行检测方法。其中时域信号积累平均是常 用的一种小信号检测方法[ 1] 。取样是一种频率压缩技
并读取数据。在 DSP 内部 SRAM 运行应用程序, 提高 程序运行速度, 降低对外部 ROM 的速度要求, 提高系 统的实时性。由于 TMS320C542 的 通用 I/ O 接口 较 少, 因此使用一片 XC9536 作为通 用的 I/ O 的扩展接 口。由于 CPLD 可重复擦写, TMS320C542 通过 CPLD 对外设进行地址编码有很大的灵活性和可修改性。
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计算机与通讯技术
石油 仪器 PET ROLEUM INSTRUMENTS
2009 年 08 月
基于 DSP 的微弱信号检测采集系统设计
基于DSP的信号采集最小系统的设计
译源程序 ，并且提供了丰富的输入输出库 函数和信号处理 的库 函数 ，极大地方便 了整个系统的开发过程 。具体的信 号采集程序流程图如图７ 所示 ，设计思路是首先初始化系
统 ，包 括各 种寄 存 器 ，中断 向量 以及 中断 向量 表 ，Ａ Ｄ Ｃ 模
实现上电复位和手动复位两种功能。
块 ，然后使能中断完成Ａ ／ Ｄ 转换，最后将转换结果存储在 １ ６ 位寄存器中。 初始化系统控制寄存器部分程序：
ＥＡ Ｌ ＬＯＷ ：
Ｓ ｙ ｓ Ｃ ｔ ｒ ｌ Ｒ ｅ ｇ ｓ ． ＷＤ Ｃ Ｒ ＝０ ｘ ０ ０ ６ ８ ； 门狗
Ｓ ｙｓ Ｃｔ ｒ ｌ Ｒｅ ｇ ｓ ． ＨＩ Ｓ ＰＣＰ． ａ ｌ ｌ＝ Ｏ ｘＯ ０ ０ １ ；
／ ／ 关 闭看
Ｓ ｙ ｓ Ｃ ｔ ｒ ｌ Ｒ ｅ ｇ ｓ ． Ｌ Ｏ Ｓ Ｐ Ｃ Ｐ ． ａ ｌ ｌ＝０ ｘ ０ ０ ０ ２ ； ／ ／ 高低速外设 时钟分频寄存器设置
’ ’
潞
车 ： 母 ：
图２ 电源模块 电路
ｌ
２ 。 ２ Ａ／ Ｄ保 护电路
Ａ ＤＣ 模 块 模拟 电压输 入 范 围为 ０ ～ ３ Ｖ，在 实 际采 样信
号时 ，并不能保证所采集的信号在输入范 围内，在该范围 以外的信号输入时可能会损坏Ａ／ Ｄ 端 口，从而对应的采样 端 口不能正常工作 。该保护电路的设计 目的在于将模拟输
文利 用Ｄ Ｓ Ｐ 的内部振 荡器 ，即在两个管脚之 间连接一个 晶体 ，使能内部振 荡 ，如图４ 所示。两脚之间晶振 的频率 ３ ０ ＭＨ ｚ ，晶体具有３ ０ — １ ５ ０ ｆ ￣ ，最大功耗不超过 １ Ｍｗ，满足 时钟频率精确 、稳定的需求。
２ ． ４ 复 位 电路 Ｆ ２ ８ １ ２ 的 复 位 引脚 为 处 理 器提 供 硬 件 初始 化 的 方 法 ， 属于不可屏蔽的外部中断 ，如图５ 所示 。Ｒｅ 复位 电路能够
基于DSP的微弱信号检测采集系统设计
基于DSP的微弱信号检测采集系统设计通常所用的数据采集系统，其采样对象都为大信号，即实用信号幅值大于噪声信号。
但在一些特别的场合，采集的信号很微弱，其幅值惟独几个μV，并且沉没在大量的随机噪声中。
此种状况下，普通的采集系统和测量办法无法检测该信号。
本采集系统硬件针对微弱小信号，优化设计前端调理电路，利用测量有效抑制共模信号（包括直流信号和沟通信号），保证采集数据的精度要求。
针对被背景噪声笼罩的微弱小信号特性，采纳容易的时域信号的取样堆积平均办法，有利于削减算法实现难度。
芯片因其具有哈佛结构、流水线操作、专用的硬件乘法器、特别的DSP 命令、迅速的命令周期等特点，使其适合复杂的数字信号处理算法。
本系统采纳TI公司的TMS320C542作为处理器，通过外部中断读取数据，并实现取样累加平均算法。
1 取样堆积平均理论微弱信号检测（Weak Signal Detection）是讨论从微弱信号中提取实用信息的办法。
通过分析噪声产生的缘由和逻辑，利用被测信号的特点和相干性，检测被背景噪声笼罩的实用信号。
常用的微弱信号检测办法有频域信号的相干检测、时域信号的堆积平均、离散信号的计数技术、并行检测办法。
其中时域信号堆积平均是常用的一种小信号检测办法。
取样是一种频率压缩技术，将一个高重复频率信号通过逐点取样将随时光变幻的模拟量，改变成对时光变幻的离散量的集合，从而可以测量低频信号的幅值、相位或波形。
时域信号的取样堆积办法是在信号周期内将时光分成若干间隔，在这些时光间隔内对信号举行多次测量累加。
时光间隔的大小取决于要求复原信号的精度。
某一点的取样值都是信号和噪声。
若要复原的信号靠近真切信号，重复采样的次数越多越好，取样时光第1页共3页。
基于DSP的时频图像微弱信号识别系统设计
基于DSP的时频图像微弱信号识别系统设计1. 引言1.1 背景介绍随着现代技术的不断进步，微弱信号的识别和处理在许多领域中变得越来越重要。
微弱信号通常具有低信噪比和频谱稀疏性等特点，传统的信号处理方法难以有效提取和识别这些信号。
基于数字信号处理（DSP）技术的微弱信号识别系统成为当前研究的热点之一。
基于DSP的时频图像微弱信号识别系统设计成为一种有效的解决方案。
本文将介绍DSP技术在信号处理中的应用，探讨时频图像在微弱信号识别中的重要性，阐述基于DSP的微弱信号识别系统设计原理，并详细讨论系统框架设计和关键技术算法，为后续研究和实践提供参考和指导。
1.2 研究意义微弱信号识别一直是信号处理领域的重要研究方向之一。
微弱信号通常指的是信号强度极低、噪声干扰严重的信号，其识别对于许多领域具有重要意义。
在军事领域，微弱信号可能是隐藏在庞大的噪声中的敌方通讯信号，对其进行有效识别可以帮助实现情报侦测和军事目标锁定。
在医学领域，微弱信号可能是人体内部的生理信号，如心电图、脑电图等，对其进行准确识别可以帮助医生及时发现疾病并进行治疗。
在通信领域，微弱信号可能是远距离通讯中受到衰减的信号，对其进行准确识别可以帮助提高通讯质量和距离。
研究基于DSP的时频图像微弱信号识别系统具有重要的实际意义和广阔的应用前景。
通过设计开发这样的系统，可以有效提高微弱信号的识别准确性和稳定性，满足不同领域对于微弱信号识别的需求，推动相关领域的技术发展和应用创新。
1.3 研究目的研究目的是构建一个基于DSP的时频图像微弱信号识别系统，实现对微弱信号的有效检测和分析。
通过深入研究DSP技术在信号处理中的应用，探讨时频图像在微弱信号识别中的重要性，以及设计基于DSP的微弱信号识别系统的原理和技术。
通过系统框架的设计和关键技术、算法的介绍，实现对微弱信号的高效识别和分析，为微弱信号的探测和监测提供可靠的技术支持。
研究目的还包括总结和展望研究成果的意义，提出系统的改进方向，为微弱信号识别技术的发展和应用提供理论支持和实践指导。
基于DSP的时频图像微弱信号识别系统设计
基于DSP的时频图像微弱信号识别系统设计【摘要】本文介绍了基于DSP的时频图像微弱信号识别系统设计。
首先从研究背景、研究意义和研究目的入手，探讨了DSP技术在信号处理中的应用、时频图像在信号识别中的重要性以及微弱信号识别系统设计的基本原理。
然后重点讨论了基于DSP的时频图像微弱信号识别系统设计的关键技术和系统设计实现过程。
通过对系统设计的探讨，展示了该系统在识别微弱信号方面的优势和潜力。
最后对基于DSP的时频图像微弱信号识别系统设计的重要性、研究成果的价值以及未来研究展望进行了总结和展望，为这一领域的研究提供了重要参考。
本文旨在促进微弱信号识别技术的发展，推动时频图像在信号处理领域的应用与研究。
【关键词】DSP技术, 时频图像, 微弱信号识别系统设计, 信号处理, 关键技术, 实现过程, 研究成果, 未来展望1. 引言1.1 研究背景信号处理在现代科学技术领域中扮演着至关重要的角色，而其中微弱信号的识别一直是一个具有挑战性的问题。
随着科学技术的不断发展，人们对微弱信号的识别要求越来越高，因此如何有效地设计一套系统来实现微弱信号的准确识别成为了一个迫切需要解决的问题。
随着数字信号处理（DSP）技术的迅速发展，其在信号处理领域的应用越来越广泛。
DSP技术具有高效、灵活、精度高等特点，能够有效地对信号进行处理和分析。
基于DSP技术的微弱信号识别系统能够更好地满足实际需求，提高信号识别的准确性和效率。
在信号识别中，时频图像是一个非常重要的工具。
时频图像能够直观地展示信号在时间和频率上的变化规律，帮助人们更加清晰地理解信号的特征。
将时频图像应用于信号识别中，能够提高信号的识别精度和可靠性。
基于DSP技术的时频图像微弱信号识别系统的设计具有重要意义，能够有效提高微弱信号的识别准确性和效率，满足实际应用需求。
本研究旨在探讨基于DSP的时频图像微弱信号识别系统的设计原理与关键技术，为实际应用提供参考和借鉴。
1.2 研究意义微弱信号的识别是当前信号处理领域的一个热门研究方向。
基于DSP的时频图像微弱信号识别系统设计
基于DSP的时频图像微弱信号识别系统设计随着数字信号处理（DSP）技术的发展，时频图像微弱信号的识别系统在许多领域中得到了广泛的应用。
无线通信领域中对微弱信号的识别与定位、环境监测领域中对微弱信号的提取与分析等。
本文将针对基于DSP的时频图像微弱信号识别系统进行设计，并对其原理和关键技术进行详细的介绍。
一、系统设计概述基于DSP的时频图像微弱信号识别系统主要由信号采集、预处理、时频分析、特征提取、分类识别等模块组成。
信号采集模块负责从外部环境中采集信号，并将其转换成数字信号。
预处理模块主要用于对采集到的信号进行滤波去噪、增强信号质量等操作。
时频分析模块用于将信号从时域转换到频域，并将时频图像用于表征信号特征。
特征提取模块用于从时频图像中提取出有区分度的特征，并将其作为输入进行分类识别。
分类识别模块则用于识别信号的类型，并给出相应的判断结果。
二、系统关键技术分析1、信号采集技术信号采集技术主要涉及模数转换（A/D）和信号调制等技术。
模数转换技术将模拟信号转化为数字信号，需要考虑采样频率、分辨率等因素。
信号调制技术主要用于对不同类型的信号进行调制，以便于后续处理和分析。
2、预处理技术预处理技术包括信号滤波、降噪、增强等操作。
信号滤波主要用于去除信号中的干扰成分，降低噪声对后续处理的影响。
降噪技术主要包括数字滤波、小波变换等算法。
信号增强技术主要用于增强信号的特征，提高信号的识别率。
3、时频分析技术时频分析技术有多种方法，包括短时傅里叶变换（STFT）、小波变换、Wigner Ville 分布等。
这些方法可以将信号从时域转换到频域，并生成相应的时频图像。
时频图像主要用于表征信号的时频特征，方便后续的特征提取和分类识别。
4、特征提取技术特征提取技术主要用于从时频图像中提取有区分度的特征，通常使用频域特征、时域特征和时频混合特征等。
频域特征包括频谱、功率谱、频谱熵等；时域特征包括均值、方差、偏度、峰度等；时频混合特征包括小波包系数、Wigner Ville谱等。
基于DSP的时频图像微弱信号识别系统设计
基于DSP的时频图像微弱信号识别系统设计随着科技的发展和社会的进步，微弱信号识别技术在航空航天、海洋探测、医学检测等领域得到了广泛的应用。
在此背景下，基于DSP的时频图像微弱信号识别系统受到了研究者的关注。
本文将介绍一种基于DSP的时频图像微弱信号识别系统的设计。
一、系统设计思路本系统的设计基于DSP实现，通过对输入信号进行模拟滤波、时频变换等处理，从信号中提取出微弱的目标信号，并对目标信号进行识别。
该系统的设计思路主要包括以下几个方面：1.信号采集本系统采用ADC进行信号采集，采集到的信号经过放大和滤波处理，保证信号的质量和稳定性。
同时，利用DSP提供的被动滤波器器件，对信号进行数字滤波，丢弃高频噪声和不相关的信号。
2.时频变换时频变换是识别微弱信号的关键步骤，本系统采用了小波变换和Wigner-Ville分布两种时频变换方法，以提高信号的时频分辨率和识别能力。
其中，小波变换主要用于反映信号的瞬态特征，Wigner-Ville分布主要用于反映信号的频率特性。
3.微弱信号识别经过时频变换后，本系统识别出微弱信号的方法主要包括两种，基于模板匹配的识别和基于特征提取的识别。
其中，模板匹配是一种简单有效的识别方法，但对模板的质量和数量要求较高，选择合适的模板也是一个技术难点；特征提取则需要从信号中提取一定的特征值，通常利用功率谱密度、相关函数和自回归谱等方法进行提取。
提取出的特征值再通过分类器进行分类，从而实现微弱信号的识别。
二、系统实现方案基于以上系统设计思路，本文设计了一种基于DSP的时频图像微弱信号识别系统，主要包括以下几个模块：在模拟电路中采用低通滤波器使得噪声信号逐渐减小，使已经变得微弱的信号能够单独提取出来，通过ADC采集到信号，将其数字化，方便后续的处理。
选择小波变换是因为其具有较强的时频局部化特性，能够应对信号中的瞬态和非平稳特性。
我们可以利用小波变换将微弱信号进行重构和滤波处理，以便更好地提取出目标信号。
基于DSP的时频图像微弱信号识别系统设计
基于DSP的时频图像微弱信号识别系统设计
本文介绍了一种基于数字信号处理器（DSP）的时频图像微弱信号识别系统的设计。
该系统的目的是识别出微弱的时频信号，并通过时频图像的展示来实现数据的可视化呈现。
首先，我们需要采集信号。
在采集过程中，我们使用了带宽为100MHz的宽带天线，将信号输入到DSP中进行处理。
为了提高信噪比，我们采用了数字滤波器对信号进行预处理。
接下来，我们需要实现时频分析。
我们将信号分解为若干个小的时间段，并对每个段进行快速傅里叶变换（FFT），从而得到其频谱。
对应于每个时间段，我们将得到一个频谱图，将这些频谱图串联在一起便可构成时频图像。
通过时频图像，我们可以看到信号在时间和频率上的变化情况，有利于对信号进行分析和识别。
然后，我们需要设计识别算法。
针对不同的应用场景，我们可以采用不同的算法。
例如，对于雷达信号，由于其具有固定的包络线，我们可以通过包络线跟踪算法来实现目标检测。
对于语音信号，我们可以通过短时能量和短时过零率等特征来进行识别。
最后，我们需要将识别结果以图像的形式展现出来。
我们可以将识别结果标记在时频图像上，或者将其单独显示在一个图像区域中。
这样，用户就可以通过图像直接了解信号的特征和识别结果，而无需深入研究信号处理的细节。
综上，基于DSP的时频图像微弱信号识别系统可以实现对微弱信号的快速、准确的识别和分析。
该系统不仅具有广泛的应用前景，而且可以为信号处理领域的研究者和工程师提供方便、高效的工具。
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基于DSP的微弱信号检测采集系统设计
通常所用的数据采集系统，其采样对象都为大信号，即有用信号幅值大于噪声信号。
但在一些特殊的场合，采集的信号很微弱，其幅值只有几个μV，并且淹没在大量的随机噪声中。
此种情况下，一般的采集系统和测量方法无法检测该信号。
本采集系统硬件电路针对微弱小信号，优化设计前端调理电路，利用测量放大器有效抑制共模信号（包括直流信号和交流信号），保证采集数据的精度要求。
针对被背景噪声覆盖的微弱小信号特性，采用简单的时域信号的取样积累平均方法，有利于减少算法实现难度。
DSP芯片因其具有哈佛结构、流水线操作、专用的硬件乘法器、特殊的DSP指令、快速的指令周期等特点，使其适合复杂的数字信号处理算法。
本系统采用TI公司的TMS320C542作为处理器，通过外部中断读取ADC数据，并实现取样累加平均算法。
1. 取样积累平均理论
微弱信号检测（Weak Signal Detection）是研究从微弱信号中提取有用信息的方法。
通过分析噪声产生的原因和规律，利用被测信号的特点和相干性，检测被背景噪声覆盖的有用信号。
常用的微弱信号检测方法有频域信号的相干检测、时域信号的积累平均、离散信号的计数技术、并行检测方法。
其中时域信号积累平均是常用的一种小信号检测方法。
取样是一种频率压缩技术，将一个高重复频率信号通过逐点取样将随时间变化的模拟量，转变成对时间变化的离散量的集合，从而可以测量低频信号的幅值、相位或波形。
时域信号的取样积累方法是在信号周期内将时间分成若干间隔，在这些时间间隔内对信号进行多次测量累加。
时间间隔的大小取决于要求恢复信号的精度。
某一点的取样值都是信号和噪声
若要恢复的信号逼近真实信号，重复采样的次数越多越好，取样时间间隔必须要短。
m 的值越大及重复的次数越多，信号恢复的真实性越好。
由于各方面的限制（如存储器位数的制约），不可能做到任意多次的重复。
2.系统硬件设计
整个数据采集系统硬件电路包括前端调理电路和数据采集电路两大部分。
前端调理电路主要功能是消除共模干扰，对微弱小信号进行放大、滤除、差分输出，经双绞线传输至数据采集电路。
数据采集电路完成数据采集并完成积累平均算法。
2.1前端调理电路设计
前端调理电路由测量放大器、4阶贝塞尓低通滤波器、差分输出放大器构成（如图1所示）。
数据采集系统中，若待测信号为很微弱的小信号，需要用放大器加以放大。
通用运算放大器不能直接放大微弱信号，必须用测量放大器。
测量放大器具有高输入阻抗、低输出阻抗、强抗共模干扰能力、低温漂、低失调电压和高稳定增益等特点，在检测微弱信号的系统中广泛作为前置放大器。
采用LINER公司的高性能运放LT1125作为测量放大器，其带宽为12.5MHZ，最大失调电压为70μv,共模抑制比为112db,转换速率为4.5V/μs。
利用低功耗高速运放LT1355构成4阶贝塞尓低通滤波器，其截止频率为200HZ,摒除采集信号中的高频分量。
为提高信号传输过程中的抗干扰能力，采用AD公司的高速差分输出放大器SSM2142，将单端信号通转换成差分信号，同时增加信号的驱动能力。
差分信号经双绞线传输，抗干扰能力强，能有效抵消共模噪声、抑制EMI。
2.2采集电路设计
采集电路由差分放大器、增益放大器、A/D芯片、DSP、FLASH和CPLD组成（如图3所示）。
采集电路启动时，由固化在TMS320C542内部ROM中的引导程序，将Flash中的应用程序自举加载在DSP内部的
SRAM中。
DSP支持不同的加载方式，本系统采用8位并行I/O加载方式。
加载程序完成以后，DSP脱离FLASH独立运行SRAM中的应用程序。
DSP的应用程序中有专门的中断程序，响应外部中断并读取数据。
在DSP内部SRAM运行应用程序，提高程序运行速度，降低对外部ROM的速度要求，提高系统的实时性。
由于TMS320C542的通用I/O接口较少，因此使用一片XC9536作为通用的I/O的扩展接口。
由于CPLD可重复擦写，TMS320C542通过CPLD对外设进行地址编码有很大的灵活性和可修改性。
3.系统软件的设计
数据采集系统的软件包括DSP初始化程序，中断向量表，应用程序（包括响应外部中断程序）。
采集系统启动时首先运行DSP内部ROM固化的BOOT LOADER程序，将存储在FLASH 中的程序代码加载到DSP内部RAM中。
应用程序中首先是初始化程序，通过配置DSP内部寄存器，确定DSP具体的工作状态，然后是中断响应程序。
中断向量表对应DSP的各个中断，包括硬件中断和软件中断，DSP通过中断向量表启动中断程序。
本采集系统在阵列感应测井中应用，具体的算法简单归结为采样96个测试点，每点分别采样4096次，将各点的采样值累加，恢复微弱信号。
本程序在DSP内部设一段连续的数据存储器空间，用于存储累加数据。
最终的累加值的位数（12位采样精度，个采样值叠加）为24位，每相邻的2个字存储空间存放一点的累加值。
其程序简要如下：
本文介绍基于DSP芯片、利用取样累加平均的方法，检测强噪声覆盖的微弱信号的数据采集系统。
本系统硬件电路设计可靠，抗干扰能力强，测量精度高。
算法简单，易于DSP 实现，满足测井实时性的要求。
参考文献
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[2] 曾庆勇.微弱信号检测（第二版）.杭州：浙江大学出版社，2003
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[4] 王念旭. DSP基础与应用系统设计. 北京航天航空大学出版社，2002.7
[5] TMS320C54X DSP Reference Set Volume 1-5 . TI Company。