基于DSP的核信号处理方法研究

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基于DSP的语音信号处理技术研究

基于DSP的语音信号处理技术研究随着科技的迅速发展，人工智能逐渐成为人们非常关注的领域。

语音识别技术是其中最具代表性的方向之一。

从最初大家熟知的“语音输入”到现在智能语音助手的存在，语音识别技术的进步让我们感受到科技的力量。

而在语音识别技术的背后，基于DSP的语音信号处理技术，是不可或缺的一环。

DSP是数字信号处理技术的一种，其主要任务是将模拟信号转换成数字信号。

在语音信号处理中，我们可以用数字化的形式来表示、存储和传输语音信号，从而方便后续的信号处理和分析。

基于DSP的语音信号处理，主要包括信号增强、特征提取、语音识别和语音合成。

信号增强是在噪声环境下，通过信号处理的方法提高语音信号的信噪比，使得语音信号更加清晰、准确。

常见的信号增强方法包括滤波、谱减法、短时时域能量归一化等。

其中，滤波是基础中的基础。

通过滤波，可以将一些不需要的频率成分滤除，来提高语音信号的质量。

谱减法是一种减少噪声的方法，通过估计噪声频谱，将其从信号频谱中减去，来达到消除噪声的效果。

短时时域能量归一化，是一种对信号进行平滑处理的方法。

信号增强之后，我们需要对语音信号进行特征提取。

语音信号是一种时间序列信号，其在时间和频率上的变化，反映了不同的语音信息。

在语音信号处理中，目的就是从这些序列中提取有用的特征，来进行语音识别。

常见的特征提取方法包括短时能量、短时平均幅度差、梅尔倒谱系数等。

其中，梅尔倒谱系数是最常用的一种特征。

它是通过对语音信号在梅尔尺度上的测量，来提取与人耳感觉有关的重要声学特征。

特征提取之后，我们就可以进行语音识别。

语音识别是将语音信号转化为文本的过程。

在语音识别中，我们需要利用已有的语音模型、声学模型和语言模型。

语音模型是根据发音规律和声学信息建立的一种概率模型。

声学模型则是对语音信号的声学特征进行建模，包括将梅尔倒谱系数等特征提取出来，并计算其在不同音素上的后验概率。

语言模型是对语音对应的文本信息进行建模，其主要目的是根据语言习惯，预测下一个可能出现的词语。

基于DSP的信号处理系统研制及恒虚警算法验证

ＤｅｅｏｖｌｐｍｅｆＳｇｌＰｒｃｓｉｙｔｍｓｄｏＰｎｄｎｔｏｉｎａｏｅｓｎｇＳｓｅＢａｅｎＤＳａ
ＶｅｉｉａｉｎｏｎｓａｌｅＡｌｒＲａｅＡｌｏｉｈｍｒｆｃｔｏｆＣｏｔｎｔＦａｓａｍｔｇｒｔ
ｒａｈｓｔｅｓａｄｒｆｔｅｄｓｇｕｃｉｎａｄｐｒｏｍａｃｙｗａｈａｉａｉｎｏＦＡＲｎｅｔｗｉｅｃｅｈｔｎａｄｏｈｅｉｎｆｎｔｎｅｆｒｎｅｂｙｔｅｖｌｔｆＣｏｄｏａｄｔｓｔｈｒｄｒｓｍｕａｉｎｓｇａｏｒｅ，ａｄｔｅｓｓｅｈｓｂｅｑｉｐｄｔｓ．Ｓｓｅｈｒｗａｅｓｆｗａｅａａｉｌｔｏｉｎｌｓｕｃｎｈｙｔｍａｅｎｅｕｐｅｏｕｅｙｔｍａｄｒ，ｏｔｒ
ａｃｉｅｔｒｎｘｅｉｎａｅｕｔｒｔｏｕｅｈｒｉｌ．ｒｈｔｃｕｅａｄｅｐｒｍｅｔｌｒｓｌａｅｉｒｄｃｄｉｔｅａｔｃｅｓｎｎ
基于ＤＰ的信号处理系统研制及恒虚警算法验证Ｓ
崔旭涛，日杰，杨何
（军航空工程学院，东海山烟台
友
２４０）６０１
摘
要。据实际需要，用ＤＰＦＧ技术，制了一种验证信号处理算法的硬件系统，硬件系统能够采集冒达中根利Ｓ＋ＰＡ研该

基于DSP技术的音频信号降噪处理研究

基于DSP技术的音频信号降噪处理研究在我们生活的环境中，噪音不可避免地存在，给我们的生活造成了不少不便。

如果我们要在一间嘈杂的会议室或者是电影院里进行交流，那么噪音就会对我们的交流产生严重的影响。

针对这种情况，科学技术的进步提供了一个现成的解决方案——音频信号降噪处理技术，通过这一技术，我们可以大幅度降低噪音，并提高音频信号的清晰度和质量。

音频信号降噪处理技术是如何实现的呢？简单来说，它是通过DSP技术来实现的。

首先，我们需要了解什么是DSP技术。

DSP，全称为数字信号处理技术，是指通过将模拟信号的采样、量化和编码等数学算法，将其转换成数字信号进行处理，然后再将数字信号转换回模拟信号的技术。

在音频信号降噪处理中，我们需要将模拟信号转换成数字信号，在数字信号中进行噪音过滤处理，再将处理后的数字信号转换回模拟信号。

这一过程中涉及到的DSP核心技术主要有以下两个方面：一、数字滤波技术数字滤波技术是指通过数字滤波器对数字信号进行滤波处理的技术。

对于音频信号降噪处理，我们需要采用数字滤波技术中的低通滤波器，并通过设置合适的滤波器参数来滤除高频噪声。

数字低通滤波器可以在频域将高频部分滤波掉，保留较低频的音频信号，从而实现噪音过滤效果。

二、FFT技术FFT技术，即快速傅里叶变换技术，是指对数字信号进行频域分析的技术。

通过FFT技术，我们可以将音频信号的频域特征提取出来，进一步对噪声进行准确判断，并通过数字滤波器的滤波参数来滤除噪音。

除了以上的核心技术之外，音频信号降噪处理还需要对音频的采样率、量化精度等参数进行调整，以适应不同噪声环境下的处理需求。

此外，由于音频信号降噪处理是一种数学算法，因此我们还需要使用相应的音频信号降噪软件来实现。

目前，市面上已经有许多音频信号降噪处理软件，如Audacity、Screenpresso、Adobe Audition等等。

使用这些软件，我们可以通过简单的操作来对音频信号进行降噪处理。

基于DSP的无线信号处理

计目标。
三、Ｔ３０６０ＳＭＳ２Ｃ００ＤＰ芯片
该无线通讯系统中的数字处理器可以采用
Ｔ３０６０系￣ＤＰＭＳ２Ｃ００ＵＳ；该系列是３２位浮点ＤＳ处理Ｐ
器，ＭＳ２Ｃ００系列Ｃｕ结构如图所示，该系列Ｔ３０６０Ｐ
可达￣２０ｚＵ５ＭＨ的最高时钟频率；该Ｃ００６０系列的ＤＳＰ包含Ａ和Ｂ两个通用的寄存器组，每组都含有１个３６２位的寄存器；芯片内含８个运算功能单元：Ｍ１和Ｍ２两个乘法器；包括Ｌ、Ｌ、ｓ、ｓ、Ｄ１、Ｄ六个逻１２１２２
一
种用于无线通信的数字信号处理器（Ｐ结构。Ｄｓ）
关键词：ＤＰＳ；无线通信；雏特比解
测量滤波之后再将其以数字信号的模式输出。
一
、
前言
（）４调制解调。由于无线系统的信道，不能传输较
低的频率和较小的直流，所以要在基带信号上加上外加载波，将基带信号的频带提升到足够高的频来之前对信息内容的不确定
性，是一种基于统计特性的一种不确定的定量描述。
（）２语音编码。数字化的无线通信需将模拟电子信息通过数模转换转化为数字信号。语音编码就是将语音信号变换为具有一定码率的数字信号。编码过程中我们可以通过降低编码速度得到在一定的重组语音质量条件下获得更好的语音质量。通过降低编码速度的方法来对语音进行压缩编码。语音信号的本身冗余度和人耳听觉

基于DSP的音频信号处理算法研究与实现

基于DSP的音频信号处理算法研究与实现音频信号处理是一项关键技术，它在实际生活和各个领域中得到广泛应用。

基于数字信号处理器（DSP）的音频信号处理算法研究与实现，成为了当前研究和开发的热点方向。

本文将探讨利用DSP实现音频信号处理算法的研究方法和具体实现步骤。

1. DSP的概述DSP（Digital Signal Processing，数字信号处理）技术是指利用数字化方法对模拟信号进行处理、计算和编码的技术。

它通过数字滤波、数字变换等算法对数字信号进行处理，具有高效性、灵活性和精确性等优势。

DSP技术在音频处理领域有着重要的应用。

2. 音频信号处理算法研究方法2.1 问题分析：首先需要明确要处理的音频信号处理问题，例如降噪、滤波、均衡等。

针对不同的处理问题，选择合适的算法进行研究。

2.2 算法选择：根据具体问题的特点，选择适合的音频信号处理算法，例如自适应滤波算法、小波变换算法等。

2.3 算法实现：将选择的算法进行进一步实现，需要借助DSP的开发环境和相应的软件工具进行编程和调试。

算法的实现过程中需要注意算法的时效性和实时性。

3. DSP音频信号处理算法实现步骤3.1 信号采集：通过外设音频采集模块，将模拟音频信号转换为数字信号，输入DSP进行处理。

3.2 数据预处理：对采集到的音频信号进行预处理，包括滤波、去噪等操作。

这一步旨在减小输入信号的噪声干扰，提高音频信号处理的质量。

3.3 算法实现：选择适当的音频信号处理算法进行实现，例如自适应滤波、小波变换等。

根据算法的特点和要求，进行程序编写和调试。

3.4 数据后处理：将处理后的数字音频信号转换为模拟信号，经过后续的数模转换模块，输出音频信号。

4. 实例分析：音频降噪算法在DSP上的实现以音频降噪算法为例，介绍基于DSP的音频信号处理算法的具体实现步骤。

4.1 问题分析：降噪算法是音频信号处理中常见的问题，通过去除背景噪声提升原始信号的质量。

4.2 算法选择：选择适合的降噪算法，例如基于自适应滤波的降噪算法，通过实时估计噪声模型并进行滤波处理。

基于DSP芯片的信号处理系统

分、概率统计、随机过程、数值分析等都是数字信号处理的基本工具，与网络理论、信号与系统、控制论、通信理论、故障诊断等
也密切相关。近来新兴的一些学科，如人工智能、模式识别、神经网络等，都与数字信号处理密不可分。可以说，数字信号处理
是把许多经典的理论体系作为自己的理论基础，同时又使自己成为一系列新兴学科的理论基础。虽然数字信号处理的理论发展迅速，但在２世纪８０Ｏ年代以前，由于实现方法的限制，数字信号处理的理论还得不到广泛的应用。直到２世纪７ＯＯ年代末８年代初世界上第一片单片可编程ＤＰ芯片的诞生，ＯＳ才将理论研究结果广泛应用到低成本的实际系统中，并且推动了新
１７０是第一个具有乘法器的商用ＤＰ芯片。在这之３２７Ｓ
后，最成功的ＤＰ芯片当数美国德州仪器公司（ｅａｓｕｎｓ简称ｒ）ＳＴｘｓＩｔｍｅｔ，ｎｒｒ的一系列产品。１Ｉ１公司在１８９２年成功推出其第一
代ＤＰ芯片ＴＳ２１及其系列产品ＴＳ２１、ＳＭ３００Ｍ３０１如今，公司的一系列ＤＰ产品已经成为当今世界上最有影响的ＤＰ１１ＳＳ芯片。
片的硬件资源。不同的ＤＰＳ芯片所提供的硬件资源是不相同的，如片内ＲＭ、ＯＡＲＭ的数量，外部可扩展的程序和数据空间，总线接Ｅ，Ｏ接Ｅ等。（）ＤＰｌＩ／ｌ４．Ｓ芯片的运算精度。一般的定点ＤＰＳ芯片的字长为１位，ＴＳ２系列。但有的公司的定６如Ｍ３０点芯片为２位。Ｍｔｏ公司的Ｍ５０１４如ｏｒａｏｌＣ６０等。浮点芯片的字长一般为３２位，累加器为加位。（）ＤＰ５．Ｓ芯片的开发工具。

基于DSP的音频信号处理系统设计

基于DSP的音频信号处理系统设计一、导言随着数字信号处理（DSP）技术的不断发展和成熟，其在音频信号处理领域的应用也越来越广泛。

基于DSP的音频信号处理系统不仅可以实现高质量的音频处理和增强，也可以满足不同应用场景下的需求，如音频通信、娱乐、音频分析等。

本文将针对基于DSP的音频信号处理系统进行设计，从系统结构、信号处理算法、硬件平台等方面进行介绍和分析。

二、系统结构设计基于DSP的音频信号处理系统的设计首先需要确定系统的结构框架。

一般来说，这个结构包括了输入模块、DSP处理模块、输出模块和控制模块。

输入模块用于接收音频信号，可以是来自麦克风、音乐播放器、电视等各种音频设备。

DSP处理模块是音频信号处理的核心部分，其中包括了各种信号处理算法和算法的实现。

输出模块用于将处理后的音频信号输出到扬声器、耳机等输出设备中，以供用户听取。

控制模块可以用来控制和调节系统参数、算法选择、音频效果等。

三、信号处理算法音频信号处理系统的设计离不开各种信号处理算法的选择和实现。

常见的音频信号处理算法包括了滤波、均衡器、混响、压缩、编码解码等。

滤波算法用于去除音频信号中的杂音和干扰，使音频信号更加清晰；均衡器算法可以调节音频信号的频谱特性，使音频输出更加平衡；混响算法用于模拟不同的音频环境和效果；压缩算法可以调节音频信号的动态范围，使音频输出更加均衡；编码解码算法用于音频信号的数字化和解码处理。

在实际应用中，根据不同场景和需求，可以选择不同的信号处理算法，并通过DSP处理模块进行实现和调节。

四、硬件平台设计在基于DSP的音频信号处理系统的设计中，硬件平台的选择和设计也是非常重要的一部分。

常见的DSP芯片有TI的TMS320系列、ADI的Blackfin系列、Freescale的i.MX系列等。

在选择DSP芯片的还需要考虑到外围设备的选择和接口设计，如ADC（模数转换器）、DAC（数模转换器）、存储器、通信接口等。

为了提高系统的性能和稳定性，还需要考虑到功耗、体积、散热等方面的问题。

基于DSP的音频处理算法实现与应用研究

基于DSP的音频处理算法实现与应用研究一、引言近年来，随着数字信号处理技术的发展，DSP技术在音频处理方面得到了广泛的应用。

音频处理算法是一种数字信号处理技术，采用DSP芯片作为处理核心，可进行音频信号处理、增强、压缩、编码等操作。

本文将介绍DSP技术在音频处理方面的应用，研究DSP的音频处理算法的实现与应用。

二、DSP技术在音频处理中的应用1. DSP芯片的特点DSP芯片是一种专门用于数字信号处理的计算机芯片，其特点在于高速、高效、灵活、可编程等。

其高速度处理能力使其成为音频信号处理方面的首选芯片。

2. 调音台调音台是音频处理中常用的一种设备。

调音台通过运用DSP技术，可实现均衡器、混响、压缩等音频信号处理，可大大提高音频效果。

3. 数字信号处理器数字信号处理器（DSP）是一种专门用于数字信号处理的芯片，其高效率、高速度使其在音频信号处理方面广泛应用。

DSP处理结果准确性高、重复性好等特点使其成为音频处理中重要的处理芯片。

4. 数字信号处理算法数字信号处理算法是音频处理技术的核心。

压缩、编码、降噪、降低反响、尾压缩等处理算法都是通过DSP技术实现的。

5. DSP技术在音乐制作中的应用在音乐制作中，DSP技术可以实现音频采样、混音等处理，使音乐作品得到更好的音质。

DSP技术通常与运动分析系统、信号处理器等设备一起使用，可满足音乐制作的不同需求。

三、基于DSP的音频处理算法实现1. 声音信号的采样与转换音频信号采样是指将模拟音频信号转换为数字信号的过程。

采样误差是音频信号处理中不可避免的问题。

采样频率与精度的选择决定了采样的质量。

2. 声音信号滤波滤波是指对音频信号进行处理，以去除杂音和消除失真，提高音质。

频率响应平滑，抗干扰能力强的滤波算法是音频信号处理中常用的算法之一。

3. 声音信号的压缩和解压缩音频信号压缩算法可以将音频信号压缩到较小的存储空间内，同时保持与原始信号相近似的音质。

压缩技术可通过动态范围控制、无损压缩、有损压缩等多种算法实现。

《基于DSP的高速水下通信技术研究和实现》范文

《基于DSP的高速水下通信技术研究和实现》篇一一、引言随着水下通信技术的发展和广泛应用，对于高效、可靠的水下数据传输系统的需求愈发强烈。

然而，由于水下的复杂环境和信号衰减问题，传统的水下通信技术面临着巨大的挑战。

因此，本文提出了一种基于DSP（数字信号处理器）的高速水下通信技术研究和实现方案。

该方案旨在通过先进的DSP技术，解决水下通信中面临的信号处理、抗干扰、高效率传输等问题，提高水下通信系统的整体性能。

二、研究背景与意义水下通信技术广泛应用于海洋勘探、水下机器人、水声定位等多个领域，是实现水下信息化、智能化的重要手段。

然而，水下环境复杂多变，信号传播距离长且受到多径干扰、噪声干扰等影响，使得传统的水下通信技术难以满足高速、高可靠性的传输需求。

因此，研究和实现基于DSP的高速水下通信技术具有重要意义。

三、研究内容1. 信号处理算法研究针对水下通信中的信号衰减和干扰问题，本文提出了一种基于DSP的信号处理算法。

该算法通过自适应滤波、噪声抑制、信号增强等技术，提高信号的信噪比和传输质量。

同时，该算法还能根据水下环境的实时变化，动态调整滤波参数和传输策略，以适应不同环境下的通信需求。

2. 调制解调技术研究调制解调技术是水下通信系统的关键技术之一。

本文提出了一种基于DSP的高效调制解调方案。

该方案采用正交频分复用（OFDM）技术，通过将信道划分为多个正交子信道，将高速数据流分散到多个子信道上传输，从而提高传输速率和抗干扰能力。

此外，该方案还采用先进的编码和纠错技术，进一步提高系统的可靠性和传输质量。

3. 系统实现与测试在完成算法研究和设计后，本文实现了基于DSP的高速水下通信系统。

该系统采用高性能DSP芯片作为核心处理器，配合其他硬件设备（如水声换能器、信号采集器等）构成完整的通信系统。

为了验证系统的性能和可靠性，本文进行了详细的实验测试和数据分析。

测试结果表明，该系统具有较高的传输速率、较低的误码率和较强的抗干扰能力，可满足实际的水下通信需求。

基于DSP的音频信号处理

常见的音频压缩格式包括MP3、AAC、OGG等，这些格式采用不同的编码算法和参数对音频信号进行压缩，以达到不同的压缩比和音质效果。
解压缩技术则是将压缩的音频文件还原成原始的音频信号，这一过程需要使用相应的解码算法和软件。
音频特效处理
音频特效处理是指对音频信号进行各种效果处理，以增强或改变音频的音质和表现
均衡、压缩等。
数字滤波器有多种类型，如低通滤波器、数字滤波器通常采用离散傅里叶变换
高通滤波器、带通滤波器和陷波滤波器（DFT）或快速傅里叶变换（FFT）等
等，每种滤波器都有其特定的应用场景算法实现，这些算法能够将音频信号从
和效果。
时域转换到频域，以便更好地进行滤波
处理。
音频压缩与解压缩
音频压缩与解压缩技术用于减小音频文件的大小，以便于存储和传输。
形式。
常见的音频特效包括混响、回声、均衡器、音量调节等，这些特效可以通过数字信号处理
器（DSP）实现。
音频特效处理可以用于音乐制作、录音、现场演出等多种场景，能够提高音质和表现力。
音频编码与解码
音频编码与解码技术用于将模拟音频信号转换为数字信号，以及将数字信号还原为模拟音频信号。
常见的音频编码与解码标准包括PCM、 ADPCM、MP3等，这些标准采用不同的采样率、量化精度和编码算法等参数，以实现不同的音质和压缩效果。
算法复杂度降低
通过简化算法逻辑或使用更高效的算法实现，降低计算复杂度，提高处理速度。
内存优化
优化数据结构，减少内存占用，提高内存利用率。
并行处理
利用DSP的并行处理能力，将算法拆分成多个并行任务，提高处理效率。
实时性能问题
实时性要求

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３信号的采样记录
通用的核信号分析谱仪要求有丰富灵活的触发和记录方式，主要的触发方式有：）１无闹值触发，即一直不断地采样和记录，事例信号的判断和分析全留给ＤＰ完成。２外信号触发，Ｓ）即
外输人逻辑信号的状态改变时刻作为触发时
刻。）３阐值触发（也叫自触发）即信号在超过某，一电平值时作为触发点．无论在何种触发方式，ＡＤ变换器都在一直不断地采样和变换信号，触发只是数据开始被记录的时刻标志。外信号
（）１
如果探测器前端读出的是快定时放大信号，ＡＤ变换后，经／可以使用数字积分得到电荷积分信号。这样做不仅避免了使用模拟峰值展宽电路，从而减少了电子学的死时间，同时系统具有灵活性，可以直接采样探测器输出的快信号或者电荷灵敏放大信号。工作在数字积分模式时，系统要设定工作在无阐值触发记录方式，Ｄ变换器一直不停地采样，即Ａ由后续的数字电路和ＤＰ完成信号积分、Ｓ过阂值判断、滤波处理和峰值寻找等。数字积分及数字寻峰的一种实现算法ｔ如＜３下：设积分宽度为Ｔ，积分信号：ｔ和输人信号（）
计目的有：获得高的能ｔ分辨率；高的时间分辨
４５４
万方数据
率；减小系统的死时间；克服模一数变换的微分非线性；能够校正基线漂移；能够判别堆积信号，或丢弃或加以恢复利用；能够对输人信号波形进行波形判别等。荃于ＤＰ的核脉冲分析系Ｓ统对这些要求的实现方法和模拟技术有很大不同。是基于ＤＰ的核信号分析系统的主要图１Ｓ
０引言用全数字化技术来处理和分析核脉冲信号
是当前核电子学发展的重要方向之一。随着数
等，同时数字化技术的灵活性，高的抗干扰能力等，也使得它在数字Ｙ相机、ＣＥＴ和ＰＴ等大Ｅ型核医学应用设备中有较好的应用前景。有关核信号的全数字化分析及其实现技术
字化技术的发展，特别是数字信号处理器（Ｓ）ＤＰ技术的发展，相对于传统的模拟分析技术，全数字化核信号分析技术的优势越来越明显。例如，传统的多道幅度分析仪（Ａ的一ＭＣ）般实现方法是先将探测器输出信号作电荷积分预放大，再作线性放大，峰值展宽后送人较慢速度的ＡＤ变换器分析和记录。全数字化技术的出发点是尽ｔ早地将核信号数字化，即尽可能早地将核信号的原始波形先采样下来，这样就保留了核事例尽量多的原始信息，然后根据信号分析的目的用数字处理的手段从采样信号中提取。全数字化分析可以同时获得核脉冲信号的波形信息、时间信息和能量信息，因而全数字化分析能够较方便地实现一些模拟技术难以实现的功能，例如粒子信号鉴别、堆积信号恢复
由输人信号和其本身Ｔ时间延迟后的差的积分而得。ｓｔ／ｔ０函数ｓｔ有极值，当ｄ（ｄ＝）时，（）这时ｉ（），因此在ｉ（）（－ｉ二０ｔｔ）－Ｔ（一￡－Ｔ过ｔ）ｔ零时．如它的符号由正变负，（取极大值，ｓｔ）否则取极小值。根据上述结论，ＳＤＰ首先将采集输人数据经简单的移动平均滤波，再分成两路，其中一路延迟Ｔ时刻。两路相差后求和得到积分波形，再由相差信号的过零点和符号变化可以得到峰值点．２２波形拟合及寻峰算法．为了减小由于ＡＤ变换器的有限位长、采样频率不够高而带来的幅度测量和定时测量误差，ＳＤＰ的一个主要任务是对数字积分信号进行波形拟合。为减少波形拟合的复杂性，在粗选峰值点附近选择１个点（６峰值前７个点，峰值点后选８个点）进行拟合。文献仁〕５对半高斯波形的多项式拟合算法作了详尽的说明，其主要结论是用正交多项式拟合代替以往的多项式拟
收摘日期；０４０－２２０－３１
的研究工作已开展多年。ａｌＧｌＢｓｉ．ｉｚｏ等人比较早地将ＤＰＳ技术用于脉冲幅度分析谱仪中，其中ＴＳ２Ｃ１Ｓ用于实现在线波形拟合。Ｍ３０３ＰＤＭｅａａ＇ｙｓｒ３ｓｔ等人使用６ＭＰＦｓＡＣ采０ＳＳｈｌＤａ
ａ下确：Ｃ；中、菩几８式定，其Ｃ｛ “ ａｊ＝／Ｃ一（）一ｙ（。合波的值ｚ＇买，二拟后形峰点；；Ｐ））二
寻找，可以采用弦切法求解拟合表达式一阶导
，一人卜ｆ二）ｒ－ｚ．（，（，卜，＿＿）
数Ｙ＝ｆａ的根而得。ｒ（）ｅ用迭代法求解方程根的过程是：先由两个初始点二，，。二开始迭代求ｒ
外触发值号翰
机接口
采样触发逻转
合因多式（一洲拟，阶比，为项户）兄。合在数二
较高时，正规方程组的系数行列式会出现“ 病态”舍人误差大，，而且运算盆大。实验表明，用
图１全数字化处理核信号功能模块
２数字核信号的主要分析算法
目核信号数字化分析的主要算法有：前，数字积分、波形拟合、堆积判弃、基线恢复以及定
ｔ时ｉｔ＝０＜０（）的条件满足时，上式可以变换
成ｔｆｔ、二ｒ积信可ｓ＝ｉ（），号以（［一一］Ｏ分）ｒｄｐ（）
ｏ
功能组成示意图。从实现角度来看，利用数字化技术分析核信号的关键技术可以分为三个部分：一是输人信号的数字化和触发记录，其中触
多级流水线结构设计可以减少系统死时间等。这些工作是下一步设计高性能通用核信号分析谱仪和用全数字化手段实现大型核仪器探侧器模块电子学的基础。
关盆词：移动积分；正交多项式拟合；触发记录；ｉｅＤｔｒｈ
中图分类号
Ｔ２４２文献标识码：ＡＰ７．
文章编号：０５－９４２０）５４５４２８３（０４０－４－０００
王永纲
（中国科技大学近代物理系，安徽合肥２０２）３０６摘要：研究用全数字化手段处理和分析核信号过程中的重要算法和关键实现技术是相当重要的。通过仿真和电路设计试验，分析了数字核信号的移动积分、正交多项式半高斯波形拟合算法和峰值寻找
算法，使用环形存储器实现了信号触发后的不同记录方式，Ｄｔｅ法改善ＡＣ的微分非线性，使用ｉｒｈＤ以及
的主要思想和算法，探讨在实现中影响谱仪性能的主要技术环节，并给出相应解决的技术方案，为下一步具体设计和实现高性能的基于ＤＰ的核信号分析谱仪做准备。Ｓ
１基于ＤＰ的核信号分析谱仪的结构Ｓ
和技术要求
一个通用的核脉冲信号分析系统的主要设
作者简介：王水绷（９５．博士，１６－）男，中国科学技术大学副教授，从事核电子学方面的研究．
由下式决定：其中，＝０１２．；，，．８ｎ一－．
＋ｋ
巧妇、１
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Ｐｓ鑫。值，ｋ尸。二）Ｐ，－ ‘）（（，（一＇ｍ，１一（由式（）２和不同的二，可以得到，
（）ｓ）ｚ．Ｐ（的表达式。（）．ｚ．式（中的系数ａ，．１ｏ．ａ．
第２卷４
第Ｍ５２００４年
９月
核电子学与探测技术ＮｃａＥｅｒｉ＆ＤｔｔｎｃｎｌｙｕｌｒｃｏｃｅｌｔｎｓｅｃｏＴｈｏｇｅｉｅｏ
Ｖｏ．Ｎｏ．ｌ２４５
０４Ｓｐ．ｔＳ
发记录方式的多样性和灵活性是多种分析方法实现的基础。二是数字信号预处理和ＤＰ处Ｓ理，该部分根据测试分析的目的从采样信号中分析提取所摇要的物理信息，例如核信号的能童信息和定时信息，随着ＤＰ技术的快速发Ｓ展，ＳＤＰ能够实现的实时分析算法也越来越复杂，随之提取的物理信息的精度也不断提高。第三部分是为了克服ＡＤ变换器的微分非线性误差，提高变换精度而采用的Ｄｔｅ法的实现。ｉｒｈ
时信号提取、峰值搜索、波形判别等。２１数宇积分和导峰．
大于７阶的正交多项式就能够很好地拟合半高
斯波形，我们在仿真测试时用８阶正交多项式来拟合：＇．二ａｏ＋ａ，＋ … ＋ａ，二Ｐ（）ｏ（），（）ｚｐｚＰｚ，（）Ｐ其中，ｏ二，，》二：）Ｐ（）尸（二尸（是正交多项式系，二
样信号波形，研究了利用信号的上升时间等信
息作脉冲形状甄别。ａｎｎ」Ｖｌｔｅ等人使用硬件ｅｉ｀
电路对采样后的脉冲波形移动求平均，得到核
事例的能盆信息，同时改善了ＡＣ的微分非Ｄ
线性误差。本文在这些工作的基础上，从通用核信号分析谱仪设计和实现的角度，通过仿真和电路设计试验，深入分析了核信号数字化处理
Ｄｔｅ噪声添加，ｉｒｈ可以提高ＡＣ的有效位１Ｄ＾－
３ｉｂｔ
又可以分为立即记录，提前记录和延迟记录。不同记录方式的实现是在ＤＰ内部构建Ｓ一个环形存储器和一个记录长度计数器来完成。环形存储器由一块地址连续的存储区和双向自动卷回（即地址计数达到最大值后，动从自零开始，或者地址在递减到零时，自动卷回到最大值开始）地址产生器组成。的系统在上电后就一直不停地采样数据，并存储在该环形存储器中，即环形存储器始终保留着最近的采样数据（被保留采样数据的大小由环形存储器的长度１决定）。。当触发时刻到达时，启动记录长度计数器。记录长度计数器的起始值１是系统预先；设置好的，该值减少到零时，当控制环形存储器停止接收数据。这时存储器中存储有触发后１，长度的记录和触发前的长度为（－１（１的记录。ｌ），在触发记录结束后，ＳＤＰ从环形存储器中反向读取记录的数据。通过设置１和１长度值的大１。小关系，可以控制记录采用不同的方式，以及提前记录Ａ或延迟记录Ａ的大小。