数字信号论文范文10篇

时间:2023-03-22 04:23:27

数字信号论文

数字信号论文范文篇1

为了加强教学过程中学生学习的主动性、激发学习动力、培养正确的学习和思考方式以及加深对学习内容的理解,教学改革加强了对数字信号处理课程中所涉及的相关科技史内容的介绍。虽然教材也并没有这部分内容的介绍,但是通过互联网上的维基百科、百度百科等百科网站,以及国外大学中可供下载的数字信号处理课程课件,授课教师将所授课的课件内容进行了丰富,凡是涉及到有相关科技史的内容,都在教学中加以说明与介绍。具体的教学内容与教学方法改革如下:

1.1科学家成长经历的介绍

科学家之所以可以提出被广泛接受和应用的理论、公式、方法等成果,与他们的成长经历是分不开的。教学改革中添加了对科学家的家庭背景、成长经历、就学学校、对他产生影响的导师这些内容。比如在傅里叶变化的教学中,授课教师介绍了约瑟夫傅里叶因为幼年父母双亡,所以很小便被送入天主教本笃会接受教育,之后考入巴黎高等师范学校,毕业后在军队中教授数学,27岁时他到巴黎高等师范学校教书。这些经历对他后来傅里叶变换的提出起到了关键作用。

1.2科学成果所在年代的历史背景

获得科学成果所在年代的历史背景也是非常重要的内容。所在历史年代的特殊性给了科学家们特定的环境、氛围、机遇等等,使得他们有机会提出新的理论和方法。比如傅里叶所在的年代是18世纪末,当时正是拿破仑东征时期,傅里叶跟随拿破仑军队东征,被任命为下埃及的总督。由于英国舰队对法国人进行了封锁,所以他受命在当地生产军火为远征部队提供军火。这个时期,他向开罗埃及学院递交了几篇有关数学的论文。1816年他回到巴黎,六年后他当选了科学院的秘书,并发表了《热的分析理论》一文,此文是建立在牛顿的热传导理论的速率和温度差成正比的基础上。

1.3中外相同历史时期的对比

将中外历史进行对比,更有助于学生展开联想,容易想象和理解科学家所处时代的环境,从而更好地理解学习内容。仍以傅里叶为例,授课教师介绍了从十七世纪中后期到十九世纪欧洲科技史的发展,在数学课中提到的其他数学家,比如牛顿、拉普拉斯、柯西这些人与傅里叶的前后关系。同时傅里叶所在时期是中国的清朝时期,当时中国的情况、科技的发展又是怎样的。这些对比既增加了学生听课的兴趣,又便于他们理解内容。

2教学反馈与体会

通过对数字信号处理课程引入比以往教学中更多的科技史内容这一探索,授课教师获得了很多正面的反馈,对教学方法改革有了更为深切的体会,积极意义有以下三个方面:

2.1激发了学生的学习兴趣

科技史方面的介绍明显的激发了学生的学习兴趣。关于科学家具体人物的背景介绍更加吸引学生的注意力,大家会更加专注的去聆听授课教师的课程内容,有时会主动提出问题,讨论科学家的经历对他们发表成果的影响。而且课程当中不断回顾这些科技史的内容,会周期性的刺激学生,将暂时失去注意力的学生重新拉回到课堂上来。

2.2培养了学生正确的思考方法

科技史的介绍更加清楚的讲清楚了科学家是如何一步一步推演出最终结论的。传统的教学方式直接给出最终的结果、定理、定律,而新的教学方法更加符合科学发展的自然规律,从最初始的一个新想法,一直讲到最终理论的形成。这一思考方法更有利于学生的思考过程。未来学生在自己学习、从事科研活动中,会应用到这些正确的思考方法,更为容易的取得成果,推动科技进步。

2.3加深了对所学知识的理解

科技史的相关介绍增加了学生的学习热情,让他们有了更为清晰的学习思路,从而获得更好的学习成果。课堂互动、平时测验与期末考试的成绩,都反映出了教学改革之后学生对知识的理解更加深入、透彻,更好的掌握了数字信号处理的许多知识点。学生们也明显对与科学家直接相关的学习内容有更好的记忆力。

3结论

数字信号论文范文篇2

利用宽带监测接收机截获数字信号后,通过频谱图可以直观地获得中心频率、带宽、频谱形态等信息,然后将这些信号的外部参数与无线电频率监管部门已注册信号数据库或频率指配表的参数进行比较。频率指配表是重要的参考依据,如表1所示,在表中可以直接找到相关频段内已获准使用的无线电业务和操作参数,通过与截获信号外部特征进行比对,可以得出初步的判断结果。如果比对结果完全吻合,则可以直接作出判断,无须进行后续分析即可完成信号的正确识别。除了与频率指配表比对外,还可以采用表2提供的分析方法,利用信号分析软件直接估计信号的外部特征。如果通过外部参数估计仍不能准确判断,还必须通过更多的信息才能作出正确识别,则需要进行信号内部参数估计。

2信号内部参数估计

数字信号的内部参数估计主要是利用信号分析软件获取信号的调制方式和波特率,即信号的时域特征。下面举例说明具体的判断过程。如图2所示,在信号分析软件中打开.WAV或I/Q数据文件,显示为F1B调制方式(即FSK),中心频率为1755.1Hz,波特率约为100Bd,频率间隔为398.1Hz,可信度为74%,下面根据预判做进一步分析。直接打开FSK分析功能,如图3所示,可以明显看到FSK的频谱特征,而且各参数测量结果与预判一致,我们有把握断定该信号的波特率为100Baud、调制方式为FSK。如果没有得到理想的结果,则需要借助表3所示的分析方法来进行人工信号识别。表3给出了信号分析软件无法准确识别目标信号时,基于数学运算估计信号内部参数的方法。上述方法必须经过各种数学运算后,根据信号的数学表达式,估计信号的内部特征参数。

3解码

一方面可以通过解码来验证信号内外部参数估计的正确性,另一方面可以获取信噪比高、符合常规编码规则的数字信号传递的信息。根据信号内外部参数估计情况,设置信号解码软件,如果参数估计正确,并且满足常规编码要求,则可以直接解码,得到目标信号所传递的信息,如图4所示。由于复杂的通信体制和电波传播环境影响,以及相对有限的信号解码手段,很多数字信号无法解出其具体传递的信息,但是如果信号内外部信号参数估计正确,可以解出信号的基本编码,如图5所示。

4结束语

数字信号论文范文篇3

信号处理中许多信号都要进行相关性分析,牵涉到信号相关的问题往往都会涉及大型的数据集。互相关,也称为“互协方差”。在智能信号处理相关领域中,是用来表示两个信号之间相似性的一个度量。互相关性可以通过与确定信号比较,来寻找不确定信号的特性,它是确定信号与不确定信号之间相对于时间的一个函数,也可以称为滑动点积。在模式识别以及密码分析学等很多领域,信号的互相关性都有广泛的应用[5]。

1.1相关函数的定义互相关是统计学中用来表示两个随机矢量X和Y之间的协方差cov(X,Y),与矢量X的“协方差”概念相区分,矢量X的“协方差”是X的各标量成分之间的协方差矩阵。自相关是对信号相关程度的一种度量,也就是说自相关可以看作是信号与自身的延迟信号相乘后的乘积进行积分运算,随机信号的自相关函数与其功率谱是傅氏变换对(随机信号无法得到具体的函数表达式,只有其统计信息),通过对接受信号的自相关运算可以进行频谱分析。同时,自相关在信号检测中也有很重要的作用,是在误码最小原则下的最佳接收准则[6]。

1.2信号处理中矩阵的相关性分析一个自适应系统输入的有用信号可以是确定信号或随机信号,而输入信号中不可避免的混有噪声或干扰,在频域考虑可能是窄带的也可能是宽带的[7]。一个自适应系统的输入信号和信号特性,通常对该系统的结构和性能起重要作用,输入信号用向量的形式表示,隐去时间函数,则信号向量X可以表示为。矩阵分析作为一种重要的数学工具,在信号与信息处理领域起着不可替代的作用。由于在现代信号处理、图像处理,以及通信相关领域中的操作和运算中,为了满足性能需要,所以对数据的吞吐量有极高的要求,其中很多操作都必须实时完成,所以对相关算法的实现速度就有了很高的要求。在数字信号处理中,大部分处理信号和图像的算法具有局部化、计算数据密集以及海量的矩阵运算等特点,所以为了提高算法的实现速度,寻找一种高速矩阵运算和高速密集型数据运算的方法对很多在数字信号处理中应用的复杂算法是十分有意义的[8]。

2GPU上大型矩阵快速运算的具体实现

在GPU中实现矩阵的快速乘法时,不仅要保证运算的精度问题,同时,也要保证运算的效率,提高运算的速度。所以,根据GPU的硬件结构,应该设计一种矩阵分块和内存分配方法[9],以便减少内存的访问次数。

2.1运算精度目前对于很多GPU来说,其只支持32b浮点数运算,所以在大量数据累加时,后面的数字位数一定被舍去过多,从而导致了运算结果的精度下降。而CUDA的浮点数运算是符合IEEE754运算精度标准的,因此,可以利用Kahan求和公式来提高运算的精度,具体流程伪代码如下。虽然Kahan求和公式在优化运算结果精度的同时增加了每个线程的运算量,但对于GPU来说,并没有内存存取的动作,所以对整体的运算效率影响很小,并且精度问题是整体运算结果的前提保证,所以这一步骤是十分必要的。

2.2矩阵分块由于CUDA平台一个线程块只同时支持512个线程并行工作,所以只有当内存控制器从某个固定倍数地址开始读取时,工作效率最高。解决这个问题最好的办法就是将大矩阵分解为16×16的小矩阵,这样每一个线程块就同时使用256个线程并行计算。所以小矩阵就可以完全加载到高速共享内存中,同时小矩阵自身乘法也不需要再存取外部内存。为了方便进行线程块的计算,对于两个矩阵A和B,可以分别为每个线程块分配16×16个线程,再建立(m/16)×(n/16)个线程块。但是,由于参加运算的矩阵阶不一定是16的倍数,所以对于最后一次分块,程序可以利用判断语句来控制。即:如果本线程的矩阵块没有超出A、B的阶数,就进行分块;如果超出,则只运算原始矩阵剩下的部分。

2.3内存分配为了使GPU高效率工作,在矩阵A和B的分块矩阵初始内存空间时,直接把内存大小配置成16的倍数,并在复制矩阵到显卡内存之前,将其清零。这种处理方法充分利用了GPU的硬件结构特点,满足GPU高效率读取内存的原则[10]。并且,CUDA提供的cudaMallocPitch()函数就可以满足该要求,它是一种节距分配,可以使分配的内存在硬件中的节距对齐,以提高共享内存的访问速度,并返回指向已分配内存的指针。

3实验结果与分析

在进行信号相关性分析的时候,往往计算量比较大,随着信号处理中矩阵的阶数不断增加,如果仅仅基于CPU的传统的串行算法,大大增加了计算所耗费的时间。在进行矩阵的相关性分析计算的过程中,实验环境配置见表1。分别对不同大小的一维矩阵进行相关性分析计算,矩阵的大小见表2。通过对矩阵A的列两两进行交叉相关性计算,产生一个一个大型矩阵输出,然后分别得出计算不同矩阵大小情况下相关性计算CPU和GPU所耗费的时间,分析计算出加速比。对不同大小的二维矩阵进行相关性分析计算,矩阵的大小见表3。对其中一个矩阵固定其大小,另外一个矩阵不断增大,对两个矩阵做二维的相关性计算,分别得出其基于CPU和GPU的相关性计算所耗费的时间,分析计算出加速比。由实验结果图3、图4可以得出,单一矩阵基于CPU和GPU进行相关性计算的的加速比最高达到了14.5倍,二维矩阵基于CPU和GPU进行相关性计算的加速比最高达到了5.3倍,二维矩阵的相关性计算涉及的数据量和计算量较大,通过计算时间可以看出基于GPU的相关性计算所耗费时间明显少于基于CPU下的相关性计算。通过实验对比可以得到随着矩阵的不断增大,进行相关性计算所用的时间不断增加,基于CPU的传统计算方式所耗费的时间增大幅度远远大于基于GPU的并行计算方式。因此基于GPU的并行加速数字信号处理中相关性算法效率明显高于传统的基于CPU的串行算法。

4结论

数字信号论文范文篇4

1载波器的设计

应针对不同的卫星信号系统进行设计,从而保证载波器的兼容性,首先应保证其时钟周期频率的设计,之后通过设置中心频率的范围、调节范围及精度以提高其兼容性。

1.1时钟周期时钟周期是载波的参考基准时间,其保证着载波输出数字信号的精度,这就要求时钟周期能够保证极好的精度,若不能实现则会导致输出频率出现误差。为了在时钟周期上实现兼容全部卫星信号,首先应保证采样频率高于2MHz,而作为最低2MHz的时钟频率则使得时钟周期的范围为0~500ns。

1.2设置中心频率范围中心频率是由卫星输出的中频信号决定的,故设置中心频率的范围应尽最大可能去覆盖全部的中频信号频率。根据计算现有的技术,一般中心频率保证在100MHz之内,故通过32位寄存器即能够实现全部数据的保存要求。

1.3调节范围确定频率调节的范围应首先确定其两个影响因素,包括时钟误差及多普勒频移。时钟误差是由电路中混频过程产生,这就取决于本地振荡器的频率,目前多采用1.2~1.6GHz的本地振荡器,故其对频率的影响范围为±16kHz;而多普勒频移取决于卫星与接收设备的先对运动速度,根据现有技术,其最大速度差异为8000m/s,通过计算可知其频移范围为±42kHz,故整体的频率调节范围应为±58kHz。

1.4调节精度此调节精度应满足其最高精度需求,故调节精度应为1MHz,而通过32位的寄存器进行存储的话则其覆盖范围应为±2MHz。通过上述分析,使用32位寄存器、累加器和频率控制器已经能够满足其最大精度要求。

2扩频码的设计

与载波器的设计相同,为实现跟踪不同导航卫星信号,应保证扩频码具有极好的兼容性,实现中同样以4个方面进行考虑。采用60MHz的时钟频率,32位的控制器、寄存器和累加器即可实现。

3扩频码产生器的设计

设计数字跟踪通道的扩频码产生器主要以低硬件资源和高灵活性为第一目标,故在设计中应坚持由硬件实现其逻辑需求,而通过软件实现其控制需求。

4跟踪控制设计

数字信号论文范文篇5

教学中要注重教学方法和手段的推陈出新,充分调动学生的积极性和创造性,强调基本概念和原理的正确理解,教学中应特别注意以下几个方面。

(一)优化教学方法上好“绪论”课,以知识的应用提升学生学习兴趣。目前,有相当一部分学生“信号与系统”学得不好,主要原因是学习积极性不高,看到满篇的公式就害怕,由此对课程学习失去信心。针对这种情况,教师要在提高学生学习兴趣和主动性方面下功夫。教师需用启发式教学取代以教师、课堂、课本为中心的灌输式教学。可利用“绪论”课激发学生学习热情:利用多媒体着重介绍数字信号处理在通信、语音和图像处理等领域的应用实例,如,手机的DSP芯片、门禁系统、心电信号滤波、数字图像处理、视频监控、微信等,让学生明白该课程的重要性及其应用领域,提升学生对数字信号处理的兴趣与学习积极性。在教学过程中灵活设置教学情境,增加互动环节,多做一些设计性实验,拓展思维、增强信心。淡化公式推导,着重强调概念的物理意义和联系。由于教材中大部分定理和结论是通过推导得出的,一些学生过于注重公式推导或证明。其实,授课时只需详细推导典型公式,把一些重要的公式讲清楚,类似的内容可让学生课后自学。课堂上教师要尽可能淡化推导和解题技巧,强调所得出结论的物理意义和工程应用,将抽样、频谱分析、滤波等工程应用案例穿插于理论教学中,让工程应用成为“数字信号处理”教学中的主线,做到数学概念、物理意义、工程应用三者并重,[4]提高学生学习这门课程的兴趣,增强学习的目的性和主动性。突出重难点,灵活采用多种教学方法。教学过程中分清主次,重难点内容重点讲、详细讲,较简单的或应用不多的内容则少讲或让学生自学。教师根据教学内容灵活选取不同的教学方法,如案例法、比喻法、对比法等,[5]通过分析和归纳总结的方式优化教学方法,分解复杂问题。如,讲授线性卷积时,将待卷积的两个序列看作站成两排等待领导接见的群众,而卷积运算过程相当于领导和所接见群众依次握手的过程。教师要善于运用幽默形象的语言和高超的艺术,把抽象而枯燥无味的知识变得生动有趣。巧用对比法。对比法能潜移默化地引导学生将相近或相似的概念和方法进行小结、比较和分析,不仅能更好地理解不同内容之间的共性和个性,而且能够培养发散思维能力,提高学习效率,如图2,将ZT、DFS、DTFT、DFT几种变换通过图表来比较,清晰地展现常见变量间的关系,避免混淆。为了让学生对所学知识之间的联系、用途有清晰的认识,可利用“知识树”的形式把每个章节的重点层层分解,将所学知识点和应用联系起来,便于归纳和总结(如图2)。讲解IIR和FIR滤波器设计时,先向学生讲清为什么要设计数字滤波器、有哪些应用、设计数字滤波器需要用到哪些知识。这样,学生会自然而然地把所学知识点联系起来。关注师生交流和信息反馈,重视因材施教。教师要根据不同专业和学生基础等方面的差异,在讲课方式和侧重点上有所区别。教师要及时掌握学生的学习动态,调整教学内容和方法,帮扶“学困生”,提升“优等生”。

(二)改革课堂教学模式传统与现代教学手段并用。运用多媒体教学能使抽象难懂的教学内容形象化、直观化,提高教学效率。[6]但在实际的“数字信号处理”课程教学中,过多地采用多媒体教学,教学效果并不理想。课堂中灵活运用黑板板书、多媒体课件、Matlab或LabView软件演示,可增强师生互动。[7]难一点的公式推导和证明,仍然采用传统板书方式教学,尽量放慢讲课节奏,留给学生充裕的思考时间,达到深刻理解的目的。对于比较抽象的概念、原理或结论,如信号采样及恢复、频谱分析、循环卷积等,可借助多媒体技术将教学内容生动、形象、高效地展示在学生面前,让学生更清晰地理解其物理意义。建设网络或视频资源共享平台也可避免多媒体教学课堂容量大、教学内容难消化的问题。课后,让学生登陆网络课程,弥补大班教学人数过多造成的师生沟通不便、信息反馈通道不畅的问题;通过网络答疑、讨论和激励制度激发学生学习兴趣和主动参与性。建立“学习共同体”教学模式。“学习共同体”是指由学习者及助学者(包括教师、专家、辅导员等)共同构成的团体。[8]共同体成员在学习过程中经常沟通、交流,分享学习资源,共同完成特定学习任务,形成相互影响、相互促进的学习组织。在大班教学中建立学习共同体,在课堂教学中形成师生互教、互学的互动关系,教师在教学过程中给学生自主学习的空间,学生根据所接受的任务去发现、思考和解决问题,增进协作和互动,激发学习主动性,从而改善课堂教学效果,提高学习效率。

(三)强化实践教学,高度重视学生实践能力的培养应用型人才培养应始终坚持理论与实践并重的原则。理论教学只是学习该门课程的一部分,将所学理论知识应用于实践,才能达到学以致用的目的。为此,必须加强实践教学环节。运用仿真软件教学。仿真软件Matlab和Labview以其编程和调试简单、代码短、效率高等特点深受广大教学和科研人员的欢迎,[9]广泛应用于控制系统、系统仿真等领域。结合几年来“数字信号处理”课程的授课经验,在课程中引入Matlab和Labview软件,让学生动手完成系统设计和仿真,拓展实验教学的深度和广度,有助于增强学生学习成就感,培养学生的创新能力和设计能力。CCS是TI公司推出的DSP软件集成开发环境,它运用图形接口界面,提供工程管理和编辑工具。教师可以用2学时介绍DSP结构、开发环境、DSP系列及其应用实例。通过了解DSP仿真软件CCS,为后续的DSP课程设计教学奠定基础。优化实验教学内容和改革实验教学手段,加强教学内容和工程应用的融合。“数字信号处理”教学应坚持以实践性和应用性为教学目的,分层设计实验,优化实验内容,尽量减少验证性实验,增加综合性、设计性、创新性、开放性实验教学内容。革除填鸭式教学,开展“项目导向、任务驱动、案例教学”的教学模式,结合学生情况,创设情境,教师提出任务,学生边学边练,完成自主学习任务,充分培养学生的再学习和主动学习的能力。[10]针对每一章的具体内容,在讲授理论知识之前先给学生一个具体的工程应用例子,提出问题,引导学生积极开动脑筋,督促学生课后以小组为单位主动查找相关资料,提出解决问题的方法和思路。如,在讲授数字滤波器之前,教师可设计数字滤波器对心电信号进行去噪处理。同时,教师可以电子设计大赛等学科竞赛为契机,以毕业设计为导向,有意识地引导学生进行创新性课题的研究,深入掌握信号处理理论,增强工程应用能力和团队合作精神,做到学以致用。

二、考核方式的改革

数字信号论文范文篇6

1.1电平转换电路因为DSP的GPIO端口所能承受的电平为3.3V,而解码芯片HCTL_2021和光耦的输出信号为5V。为了保证DSP的GPIO端口能正常工作,需要接入电平转换芯片SN74LVC4245A,该芯片的功能是将5V电平转化3.3V电平。

1.2解码电路作为HCTL_2020的改良版,HCTL_2021在稳定性和抗干扰方面都有着突出的表现。交流伺服电机的光电编码器接入解码芯片HCTL_2021。解码芯片内部具有计数功能,当HCTL_2021捕捉到光电编码器输出正电平时计数值加1。解码以后的数据经8位数据线,依次将高8位和低8位输出至DSP。同时为了节省引脚,本系统设计时将4块HCTL_2021并联后接入DSP的GPIO端口。DSP通过软件设置分时读取解码芯片的数据。

2全自动信封包装机控制系统软件设计

2.1PID控制算法简介按偏差的比例、微分、积分进行控制的控制器叫PID控制器。数字PID控制器的原理框图如图3所示。其中,r(k)为系统给定值,e(k)为误差,u(k)为控制量,c(k)实际输出。PID控制器解决了自动控制理论所要解决的最基本问题,即系统的稳定性、快速性和准确性。调节PID的参数,可以实现在系统稳定的前提下,兼顾系统的带负载能力和抗干扰能力。Kp为比例系数;ki=(kp×T)/Ti为积分系数;kd=(kp×Td)/T为微分系数;Ti为积分时间常数,Td为微分时间常数,T为积分周期。当进行PID调节时,系统在运行初期由于偏差过大,会导致调节量u(k)过大,从而导致超调过大给系统带来很大的冲击。故需要对(1)式中的e(k)做一定的限幅处理。另外,当系统进入稳定状态以后,必然会产生一定的稳态误差,该误差在一个很小的范围内波动,如果控制器反复对其进行调节势必造成系统的不稳定。所以,系统必须设定一个输出允许带e0,即当采集到的偏差|e(k)|<e0时,不改变控制量。PID控制程序流程图如图4所示。

2.2PID算法在系统中的实现由于本系统的同步控制由一主多从的模式来实现,所以,2、3、4号伺服电机的转速和位置信号必须跟随1号伺服电机的转速和位置信号的变化。DSP中事件管理器模块的定时器产生频率可控的PWM波来控制伺服电机,PWM波的频率控制电机的转速,PWM波的个数控制电机的位置。设多伺服电机轴编码器输出脉冲数偏差值为e(k),在k时刻电机的实际反馈转速分别为u1(k)、u2(k)、u3(k)、u4(k)。各伺服电机轴同步速度偏差值。根据不同的生产工艺要求可以设定允许偏差值的最大变化范围△max,当e(k)≤eM时,系统不需要进行调节控制,当e(k)>eM时,需要进行调节控制。本系统以TMS320F2812为控制器实现PID控制。在软件中设置定时中断,在中断程序中,计算各从伺服电机的转速和位置并与1号伺服电机的转速与位置信号进行比较,求出偏差值e(k)。经PID调节,对于偏差做出快速反应和补偿。本系统的软件处理采用增量式调节。(3)式中,△u(k)为1号伺服电机控制量增量,其中i=2,3,4;u1(k)、ui(k)、ui(k-1)、ui(k-2)分别是k、k-1、k-2时刻1号伺服电机及i号电机轴的编码器输出脉冲采样值;Kp是比例系数;Ki是积分系数;Ki=KpT∑i;Kd是微分系数,Kd=KpT∑d;T是采样周期;∑i是积分时间常数;∑d是微分时间常数。

3系统设计中遇到的问题及解决方法

1同步启动为了保证4台伺服电机的位置相同,本系统设计了同步启动程序。由于伺服电机每次转到其固有零点时会发出一条高电平信号Z,将该信号接入DSP的捕获引脚。当DSP捕获引脚捕捉到高电平跳变时,立即PWM波的输出,使伺服电机停止在固有零点处。当4台伺服电机都停止后,延迟一定时间,再同时启动4台电机,这样就实现了同步启动。2数据的分时读取每台伺服电机反馈的QEP编码信号通过HCTL_2021解码后都会产生8路数据输出信号,4台伺服电机将会产生高达32路的数据输出信号,如果直接连到DSP的I/O,将会极大地占用DSP的I/O口,不利于DSP的充分利用。此时,DSP分时读取4块解码器HCTL_2021的数据输出信号成为有效的解决办法。实验中,伺服电机在运转过程中每转一圈将输出2500个QEP编码脉冲,将每一路编码脉冲经过光耦隔离后送入到HCTL_2021的信号输入端进行解码。本系统在软件上采用中断方式分时读取GPIO上4块芯片的解码结果。并将1号伺服电机的信息保存到变量date1中。2、3、4号伺服电机的信息分别存放在变量date2、date3、date4中。通过分时读取,作者解决了DSP引脚不足的问题,最大限度的利用了DSP的引脚资源。特别需要注意的是:由于数字电路的电平转换需要一定的时间,所以在改变控制信号的电平后需要延迟一定时间,等其真正稳定。分时读取程序的流程图如图6所示。

4实验结果及结论

数字信号论文范文篇7

摘要:数字信号处理(DSP)系统由于受运算速度的限制,其实时性在相当的时间内远不如模拟信号处理系统。从80年代至今的十多年中,DSP芯片在运算速度、运算精度、制造工艺、芯片成本、体积、工作电压、重量和功耗方面取得了划时代的发展,开发工具和手段不断完善。DSP芯片有着非常快的运算速度,使许多基于DSP芯片的实时数字信号处理系统得以实现。目前,DSP芯片已应用在通信、自动控制、航天航空及医疗领域,取得了相当的成果。在载人航天领域,基于DSP芯片的技术具有广阔的应用前景。

TheDevelopmentandApplicationsofDigitalSignalProcessing(DSP)-chip

Abstract:Duetothelimitationofoperationspeed,realtimeperformanceofdigitalsignalprocessing(DSP)systemisfarfromthatofanalogsignalprocessingsystemindecadesago.Sinceearly80’s,DSPchipshavebeengreatlyimprovedinthefollowingaspects:operationspeed,computationprecision,fabricationtechnics,cost,chipvolume,operationalpowersupplyvoltage,weightandpowerconsumption.Furthermore,developmenttoolsandmethodshavebeendevelopedgreatly.ModernDSPchipscanbeoperatedveryfast,whichmaketheimplementationofmanyDSPbasedsignalprocessingsystempossible.NowDSPchipshavebeenwidelyappliedsuccessfullyincommunication,automaticcontrol,aerospaceandmedicine.DSPbasedtechnologyhasverypromisingfutureinmannedspaceflightarea.

Keywords:digitalsignalprocessing(DSP);chip;development;application

数字信号处理作为信号和信息处理的一个分支学科,已渗透到科学研究、技术开发、工业生产、国防和国民经济的各个领域,取得了丰硕的成果。对信号在时域及变换域的特性进行分析、处理,能使我们对信号的特性和本质有更清楚的认识和理解,得到我们需要的信号形式,提高信息的利用程度,进而在更广和更深层次上获取信息。数字信号处理系统的优越性表现为:1.灵活性好:当处理方法和参数发生变化时,处理系统只需通过改变软件设计以适应相应的变化。2.精度高:信号处理系统可以通过A/D变换的位数、处理器的字长和适当的算法满足精度要求。3.可靠性好:处理系统受环境温度、湿度,噪声及电磁场的干扰所造成的影响较小。4.可大规模集成:随着半导体集成电路技术的发展,数字电路的集成度可以作得很高,具有体积小、功耗小、产品一致性好等优点。

然而,数字信号处理系统由于受到运算速度的限制,其实时性在相当长的时间内远不如模拟信号处理系统,使得数字信号处理系统的应用受到了极大的限制和制约。自70年代末80年代初DSP(数字信号处理)芯片诞生以来,这种情况得到了极大的改善。DSP芯片,也称数字信号处理器,是一种特别适合进行数字信号处理运算的微处理器。DSP芯片的出现和发展,促进数字信号处理技术的提高,许多新系统、新算法应运而生,其应用领域不断拓展。目前,DSP芯片已广泛应用于通信、自动控制、航天航空、军事、医疗等领域。

DSP芯片的发展

70年代末80年代初,AMI公司的S2811芯片,Intel公司的2902芯片的诞生标志着DSP芯片的开端。随着半导体集成电路的飞速发展,高速实时数字信号处理技术的要求和数字信号处理应用领域的不断延伸,在80年代初至今的十几年中,DSP芯片取得了划时代的发展。从运算速度看,MAC(乘法并累加)时间已从80年代的400ns降低到40ns以下,数据处理能力提高了几十倍。MIPS(每秒执行百万条指令)从80年代初的5MIPS增加到现在的40MIPS以上。DSP芯片内部关键部件乘法器从80年代初的占模片区的40%左右下降到小于5%,片内RAM增加了一个数量级以上。从制造工艺看,80年代初采用4μm的NMOS工艺而现在则采用亚微米CMOS工艺,DSP芯片的引脚数目从80年代初最多64个增加到现在的200个以上,引脚数量的增多使得芯片应用的灵活性增加,使外部存储器的扩展和各个处理器间的通信更为方便。和早期的DSP芯片相比,现在的DSP芯片有浮点和定点两种数据格式,浮点DSP芯片能进行浮点运算,使运算精度极大提高。DSP芯片的成本、体积、工作电压、重量和功耗较早期的DSP芯片有了很大程度的下降。在DSP开发系统方面,软件和硬件开发工具不断完善。目前某些芯片具有相应的集成开发环境,它支持断点的设置和程序存储器、数据存储器和DMA的访问及程序的单部运行和跟踪等,并可以采用高级语言编程,有些厂家和一些软件开发商为DSP应用软件的开发准备了通用的函数库及各种算法子程序和各种接口程序,这使得应用软件开发更为方便,开发时间大大缩短,因而提高了产品开发的效率。

目前各厂商生产的DSP芯片有:TI公司的TMS320系列、AD公司的ADSP系列、AT&T公司的DSPX系列、Motolora公司的MC系列、Zoran公司的ZR系列、Inmos公司的IMSA系列、NEC公司的PD系列等。

通用DSP芯片的特点1.在一个周期内可完成一次乘法和一次累加。

2.采用哈佛结构,程序和数据空间分开,可以同时访问指令和数据。

3.片内有快速RAM,通常可以通过独立的数据总线在两块中同时访问。

4.具有低开销或无开销循环及跳转硬件支持。

5.快速中断处理和硬件I/O支持。

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,取指、译码和执行等操作可以重叠进行。

DSP芯片的应用

随着DSP芯片性能的不断改善,用DSP芯片构造数字信号处理系统作信号的实时处理已成为当今和未来数字信号处理技术发展的一个热点。随着各个DSP芯片生产厂家研制的投入,DSP芯片的生产技术不断更新,产量增大,成本和售价大幅度下降,这使得DSP芯片应用的范围不断扩大,现在DSP芯片的应用遍及电子学及与其相关的各个领域。

典型应用(1)通用信号处理:卷积,相关,FFT,Hilbert变换,自适应滤波,谱分析,波形生成等。(2)通信:高速调制/解调器,编/译码器,自适应均衡器,仿真,蜂房网移动电话,回声/噪声对消,传真,电话会议,扩频通信,数据加密和压缩等。(3)语音信号处理:语音识别,语音合成,文字变声音,语音矢量编码等。(4)图形图像信号处理:二、三维图形变换及处理,机器人视觉,电子地图,图像增强与识别,图像压缩和传输,动画,桌面出版系统等。(5)自动控制:机器人控制,发动机控制,自动驾驶,声控等。(6)仪器仪表:函数发生,数据采集,航空风洞测试等。(7)消费电子:数字电视,数字声乐合成,玩具与游戏,数字应答机等。

在医学电子学方面的应用如同其它数字图像处理一样,DSP芯片已在医学图像处理,医学图像重构等领域,如CT、核磁成象技术等方面得到了广泛的应用,已取得了令人满意的效果。在助听,电子耳涡等方面也取得了相当的进展(文献[1,2])。国内、外也有关于脑电、心电、心音和肌电信号处理方面基于DSP芯片系统的报道(文献[4~7]),我们对1996年以前国外生物医学工程的部分核心期刊,如IEEETransactionsonBiomedicalEngineering,ComputersandBiomedicalResearch等核心期刊进行检索,有关基于DSP芯片处理系统的报道很少。对国内生物医学工程的核心期刊,如《中国医疗器械杂志》、《中国生物医学工程杂志》、《生物医学工程学杂志》和《中国生物医学工程学报》等刊物进行检索,未见有关基于DSP芯片系统方面的报道。对我所的光盘数据库进行检索,未见有关在航天医学方面应用的报告。

我们认为在生理信号处理领域基于DSP芯片的技术可以解决我们在实际工作中遇到的某些问题,如当生理信号数据量很大(如脑电,肌电等)且处理算法相对复杂时,现有的微机在实时采样、处理、存储和显示方面往往不能满足实际应用要求,而基于DSP芯片的高速处理单元和微机构成主从系统可以较好地解决这类问题。

载人航天领域中信号传输带宽的限制需要对生理数据进行实时压缩;大型实验中对庞大的数据进行实时处理依赖于数字处理系统的构成;载人航天中对数据处理精度,可靠性要求以及功耗、工作电压、体积、重量等方面的限制需要我们在构造处理系统中选择性能优良的芯片。我们认为将DSP技术应用于载人航天领域具有十分重要的意义。

结束语

以DSP芯片为核心构造的数字信号处理系统,可集数据采集、传输、存储和高速实时处理为一体,能充分体现数字信号处理系统的优越性,能很好地满足载人航天领域设备测量精度、可靠性、信道带宽、功耗、工作电压和重量等方面的要求。目前,DSP芯片正在向高性能、高集成化及低成本的方向发展,各种各类通用及专用的新型DSP芯片在不断推出,应用技术和开发手段在不断完善。这样为实时数字信号处理的应用——尤其是在载人航天领域中的应用提供了更为广阔的空间。我们有理由相信,DSP芯片进一步的发展和应用将会对载人航天信号处理领域产生深远的影响。

[参考文献]

[1]李小华,李雪琳,徐俊荣.基于DSP的数字助听器的研究.95年生物电子学[C],医学传感器等联合学术会议文集,北京,1995:438~439

[2]候刚,徐俊荣.用于植入式多道电子耳涡的一种数字实时语音特征分析系统的研究[M].生物医学工程前沿,合肥:中国科技大学出版社,1993:471~476

[3]邱澄宇,何宏彬.用于心电信号数据压缩的数字信号处理器[M].生物医学工程前沿,合肥:中国科技大学出版社,1993:463~466

[4]VijayaKrishnaG,PrasadSS,PatilKM.ANewDSP-BasedMultichannelEMGAcquisitionandAnalysisSystem[J].ComputersAndBiomedicalReserch,1996,29:395~406

数字信号论文范文篇8

STEP7有三种编程方法可供选用,它们是线性编程、分部式编程和结构化编程。线性编程将整个用户程序写在一个指令连续的块中,处理器线性地或顺序地扫描程序的每条指令。该方法适用于比较简单的控制任务。分部式编程将用户程序分成相对独立的指令块,每个块包含给定的部件组或作业组的控制逻辑。

2S7-300PLC在数字信号处理中的应用与实现

2.1模拟量信号的采样在工业控制现场,被控变量往往分布在生产现场的各个地方,因而计算机的工作环境恶劣,遭受干扰频繁。这些干扰将会影响控制系统的测控精度,因此必须将其滤除,以下以对工业现场信号采样并进行平滑处理的实例来具体说明S7-300PLC的具体应用。该实例从两方面入手,先是采样现场受干扰的信号,然后通过在程序中设置对其进行平滑处理。一些S7-300PLC的控制系统中,使用八通道模拟量模块采集信号,当模块数量较多时,读模拟输入量就很繁琐。但是我们可以通过软件设计,方便地把模拟量读回并顺序存入数据块中。我们可以定义:FC1——采样子程序。在调用这个程序时还要注意以下几个问题:(1)读模拟量输入模块数据通道是否从数据字的第零位开始;(2)过程量的最大测量范围;(3)数字量的有效值范围。

2.2PLC对信号的平滑处理惯性滤波法的数字表达式为:Y(k)=a*x(k)+(1-a)*y(k-1)式中,a为滤波系数,且0<a<1。a=采样周期T/滤波时间常数Tf。我们可以定义:FC2——惯性滤波子程序。(2)下面是以西门子S7300PLC的语句表(STL)编写的惯性滤波子程序。

3总结

数字信号论文范文篇9

数字信号处理理论性强、概念抽象、公式推导多,因此学习过程就变的枯燥乏味。为了让学生能够在有限的学时中对数字信号处理的基本知识点有更好的理解和掌握,我们不只是需要对授课内容有一个更精心的选择和安排,还需要重点的讲授该课程中的基本概念、关键的结论和物理涵义,并与实际应用紧密结合,多以实例形象讲解,而不是只进行大量的公式推导。另外,还需要注意课程各知识点之间、课程与课程之间、各个专业之间所存在的交叉和渗透。如,“信号与系统”是数字信号处理的先修课程,该课程中大量存在离散信号与系统的内容。那么,在制定数字信号处理课的教学内容时,即要避免与“信号与系统”课内容的大量重复,又要避免课程的不完整,那么可以压缩与“信号与系统”相重复的内容。可以先简单的复习一下第一章离散信号与系统理论,然后再讨论数字信号处理中存在的具体问题。另外,为了让学生把所学的知识更好的系统化,还需要铺垫好后续课程[2]。例如:“帕塞瓦尔定理”与能量守恒原理相呼应,并且是现代信号处理中功率谱估计的基础;线性系统中有一重要运算方式—“卷积”,而“自相关/互相关”是雷达信号处理中信号分离的基础;“离散Fourier变换(DFT)”则是时频信号分析或窄带信号分析的基础。这些内容的良好掌握可以为后续专业课程的学习及毕业设计提供坚实的基础,还可以让学生学会融会贯通,从而形成发散性的思维,用辩证发展的观点来理解所学知识,培养学生开发探索的能力。因此,加强数字信号处理技术的实际应用,优选课程的相关内容,兼顾学生之前的课程学习和未来的课程安排,做好课程内容之间的衔接,提高学习的效率。

2结合实际问题使教学手段形象化

学生对数字信号处理课中很多抽象的概念和公式不容易理解。因此,教学手段的形象化,可以使学生更感性和直观地体会概念、公式及其原理的意义,更全面透彻地理解所学内容。教学手段的形象化主要分为下面两个方面。第一,结合含义学习数学公式。数字信号处理课程中许多概念是用数学公式来描述的,其推导过程也比较复杂,涉及数学符号多,学生容易仅针对符号来推导符号,容易忘记数学符号和公式背后的含义[3]。从而,在教学过程中,不仅要训练学生用口语表述数学公式,而且要着重理解公式所表示的物理含义,促进学生紧密结合实际应用开展学习。第二,在课堂教学中,大量使用仿真软件展示结论或结果。MATLAB是数字信号处理课程中的常用的教学仿真软件,配有功能非常全面的ToolBox,能轻松完成数字信号的分析和复杂处理,如:可以设计滤波器并进行统计分析、显示DFT结果的幅度谱、计算离散卷积等,也可以形成教学所用的多媒体素材。还可用MATLAB仿真某些抽象的公式和概念[4,5],利用图形形象化的说明这些定理和概念,既生动形象,又调动了学生的兴趣。此外,让学生进行探究式学习,提高其探索精神和动手能力;结合实际应用中的问题,设计开放性实验课题,使学生主动地探索和研究,把学生按小组划分,通过组内协作和组间竞争的方式,让学生在团结合作中完成一个实际题目,增强学生的团队合作精神和创新意识。

3培养工程思维,加强实验教学

工科院校的学生即需要扎实的理论基础,还需要培养解决实际问题的能力。从而,在实验教学环节中应不断加强,培养学生将知识应用于工程的能力。应根据信号类专业基础课程和专业课程的相关联性,对实验内容进行设计和编排,既兼顾到前课程—“信号与系统”中各实验间的联系,还要为后续课程—“DSP原理与应用”打下基础,即将本科四年的课程学习看成一个系统,“数字信号处理”课程实验作为其中承上启下的一个必不可少的环节存在,应达到加深之前知识的理解和铺垫后续将要学习知识的目的。基于此,把初步了解和学习DSP的软件环境CCS(CodeComposerStudio)加入到了“数字信号处理”的MATLAB仿真实验中,并将实验课程划分成两个层次,即基础性实验和进阶性实验。基础性实验主要包括常见离散型号的产生和实现实验、FFT算法的应用实验、无限脉冲响应数字滤波器的设计实验、有限脉冲响应数字滤波器的设计实验等,使用工具主要为Matlab编程环境,主要目的是重现课本上的概念、定理等,加深学生理解,为后续的进阶性实验奠定基础;进阶性实验主要是面向工程应用和实际问题的设计型实验,如:CodeComposerStu-dio的入门实验、音频信号发生实验、特定波形的信号产生实验等,在实验设计过程中注意结合常见错误设计相应的问题,让学生自主解决,老师在这一过程中仅起到指引解决问题方向的作用,不给出具体的解决方案和步骤,培养学生的独立解决工程问题的能力。

4结语

数字信号论文范文篇10

一、数字信号处理技术在各个信息化领域的应用状况

(一)数字信号处理技术在无线通信技术中的运用以往模拟信号处理受编程能力的制约,不能对工作频率、新品编码进行编程控制,大大制约了无线通信的长足发展。而使数字信号处理FFT的出现大大减少了DFT的运算量,这便直接决定了信息处理在芯片选择中具有一定的灵活性,而且由于是16位数字系统可以达到的精度高的特点,软件无线电的系统结构、功能、操作上,信号无疑是关键的因素,这样接口方便、编程方便以及低功耗的DSP的出现,系统功能转换的快速能力以及灵活性大大提升了。根据调查显示,大部分的领域还是选择数字信号处理技术能够为自己所用,已满足现在通信技术的需求,而且80%以上的多媒体、通信需要高速、精准的信息技术。

(二)数字信号处理技术在计算机科学及相关学科中的应用应用数字信号处理技术提供可靠的新技术实现多机并且比较快速的采集信息、并且精准的处理好各种庞杂的数据信息,实现起来既方便由灵活。

二、数字信号处理技术的前景展望

(一)更高精度的计算速度精度”当之无愧对于庞大的信息处理是最显著的因素。数字信息处理技术灵活、精准信息处理,快速又高效,所以现在被应用到很多领域。

(二)稳定性更好数字信号处理技术打破了所受环境、温度以及声音噪音等等的种种限制,同时对存储器的要求也比较低,耗电量不大,例如FPGA器件配合DSP器件可以处理更多信息。目前,应用领域,80%以上属于DSP技术器件,预计今后这样的应用会更广。

(三)可重复性更加好不受元器件参数性能变化影响,可以并行执行多个操作,系统的灵活性大大加强了,将数字信号处理技术应用于各个领域的控制系统,这是当前发展的趋势。

三、结论

综上所述,数字信号处理技术在实际的通信以及多媒体领域的应用,因为灵活性、高效和低技术成本和高转换调制能力的优点,促进了各个领域更好的发展,很好的结合数字信号系统,向更好的方向发展的,数字信号处理技术是大趋势已经是必然了。

作者:杨芳单位:沈阳师范大学物理科学与技术学院

第二篇

1数字信号处理技术在媒体通信的运用

在传媒传播方面,多媒体是利用传统的模拟视频信号和声音信号实现数据信号的传输。视频和声音信号传输都必须要依靠数字化信号处理才能实现传输的安全。同时也会产生大量的数据,而这些数据都是依靠高性能的DSP来进一步降低存储空间和传输的要求。并且需要对视频信号和声音信号进行编码和彩色空间之间的转换等,从另外一个方面看,网络电话也是基于数字信号处理技术方面的运用,通过模拟语言信号的处理,逐渐转变为在IP网址上传输的IP数据包。那么,在这一过程中必须要对数字进行编码和转换,之后可以通过专门的芯片进行压缩,从而形成一个较为完整的IP数据包传送过去,又如在IP电话中,利用IP电话中的DSP技术进行语音解码,这样就可以极大提高语音质量,极大降低存储空间的要求,并进一步实现对压缩对带宽的需要,可以说,DSP技术在进行语音压缩、解码等方面起着至关重要的作用[2]。DSP技术是现代化的通信技术之一,所以,在未来的通信技术方面要切实注重对数字信号处理技术发展的有效运用,从而可以将各种通信体制互相连成一个高度整合的系统,可以让人们逐渐摆脱终端的束缚,给人们的生活方式和思维方式带来质的飞跃。

2数字信号处理技术在家电方面的运用

总的来说,DSP技术是擅长数学运算方面,对于嵌入式DSP电机控制芯片可以把DSP内核和一些功能性较强的控制外设集成到一个芯片上,这样就能够很快地将DSP作为一个计算主机,并且可以利用各种技术模板提高电机的控制带宽,而这种低成本控制也可以实现无传感器的算法,所以要能够尽量控制好交流感应的应电动机,或者是可以利用电流传感的方式来进行操作,这些计算能力和优化的外设可以轻易完成各种不同功能的要求。另外,在不增加控制器本钱的控制下,尽量满足某些特别的技术性要求。可以说,新信息经济将会带来一个全新的时代,也就是意味着更多的数字信息将会直接涌入到平常的生活中去,例如是家庭的冰箱就是一个很好的例子,嵌入式的DSP技术可以在电器和控制器之间建立良好的通信,DSP技术可以将计算引擎和先进的外设集成有效地融合成整体,从而可以提供一个较为有效的单片的解决方案,所以对我们来说,不断优化的外设可以极大提高数字信号处理的速度,可以为人们提供更加灵活多变的控制特点,优化数字信号处理技术在家庭中的运用环节。

3基于DSP技术的未来发展趋势分析

DSP芯片在可以是DSP技术研发的主攻方向。为此,我们就需要对DSP技术性结构进行分析,针对DSP技术的运用范围进行改造和升级,在一方面,多通道结构、超标量结构和超流水结构以及多线程等这些方面都在新的高性能处理器中占据了主要的地位。而可编程的DSP给生产厂商提供多元化的选择,从而可以开发出不同型号的系列产品,以便满足不同客户的需求。DSP技术要能够追求更高的运算速度,同时要达到降低功能的损耗要求。在现代化的社会中,电子设备的个性化和客户化的发展趋势将会给数字信号处理技术带来全新的革命浪潮,也就是意味着DSP技术必须要追求更加高速的运转速度,这样才能跟上时展的脚步。与此同时,DSP技术同样对低功耗和尺寸提出更高的要求。为此,DSP技术亟需改进芯片的各种结构,所以在DSP技术的运算速度的精准化和功耗几何尺寸的进一步降低是完全有可能的。同时,也要对DSP技术进行定点设计,从目前的数字化信号处理技术的发展研究,虽然负电DSP的运算精度和动态范围相对来说比较广泛,但是DSP器件的购买成本上还是比较低,对所存储的要求和耗电量都是比较低的,所以,在可编程的DSP器件是市场上的主流产品,今后的DSP发展对于数字信号处理技术具有重大的意义。

4结语