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AKMAK7757集成音频DSP的数字音频解决方案

AKMAK7757集成音频DSP的数字音频解决方案

AKMAK7757集成音频DSP的数字音频解决方案

AKM公司的AK7757是一款内置4通道DAC、一个可选输入立体声ADC通道、一个单声道ADC 和一个数字音频接口的数字音频信号处理器。该音频数字信号处理器具有在48kHz的采样速率下达到1536阶的并行算法操作性能。本文详细介绍了AK7757的主要特性、内部框图、内部DSP框图以及采用AK7757芯片设计的评估开发板,通过评估板详细介绍了AK7757芯片各种模式下的应用设置及测试,评估板主要有评估板框图、电路原理图。The AK7757 is a digital signal processor with an integrated 4ch DAC, a stereo ADC with input selector, a mono ADC and an integrated digital audio interface. The audio DSP has 1536 step/fs (at 48kHz sampling) parallel arithmetic operation performance. As the AK7757 is a RAM based DSP, it is programmable for user requirements to realize the audio effects process or the proprietary high-performance HF. It is housed in a 48pin LQFP which is a small package to save the PCB space.AK7757主要特性DSP- Word length: 24bits (Data RAM: F24 floating point)- Processing Speed: 13.6 ns (9216step/fs; fs = 8kHz)- Multiplication: 20 x 20 → 36-bit Double precision arithmetic available- Divider 20 / 20 → 20-bit- ALU: 40-bit arithmetic operation (overflow margin 4bits) 24-bit floating point arithmetic and logic operation- Program RAM: 4096 x 36bits- Coefficient RAM: 4096 x 20bits- Data RAM: 2048 x 24bits (F24 floating point)- Delay RAM: 4096 x 20bits, 4096 x 20bits- Master Clock: 73.7MHz- JX pins (interrupt)2ch ADC1- Sampling Frequency: 8kHz~48kHz- 3in / 1out Input Selector (Diffrentialx1 single endx1 single end with MicAmpx1)- ADC S/N: 96dBA, S/ (N+D): 88dB1ch ADC2- Sampling Frequency: 8kHz~48kHz- ADC S/N: 89dBA, S/(N+D): 82dB4ch DAC- Sampling Frequency: 8kHz~48kHz- DAC S/N: 107dBA, S/ (N+D): 92dB Microphone Interface- Differential or single-end input- Programmable Gain (+33dB ~ +15dB and 0dB, 3dB step)- Low Noise Microphone Bias Automatic Power Down (CODEC, DSP)μP I/F: SPI, I2C Power supplyAnalog (AVDD): 3.0V ~ 3.6V (typ.3.3V)Digital1 (DVDD): 3.0V ~ 3.6V (typ.3.3V)Digital2 (DVDD18): 1.7V ~ 1.9V (typ.1.8V)Operating temperature range: -40℃ ~ 85℃Package: 48pin LQFP图1.内部框图图2.内部DSP框图采用AK7757评估板参考设计The AKD7757-A is an evaluation board for AK7757, which is a highly integrated digital signal processor with an integrated 4ch DAC, a stereo ADC with input selector, a mono ADC and an integrated digital audio interface. This board is composed of a main board and a sub board. The AKD7757-A can be set-up by a PC via USB port. RCA connector is used for both input and output of the analog signal. Digital audio interfaces are also integrated, enabling to Interface with a digital audio system via optical connectors or SMUX-PORTs.AK7757评估板参考设计的主要特性Read/Write access to PRAM, CRAM, OFREG and registers of the AK7757Compatible with 2 types of digital audio interface- Optical input (x1) / Optical output (x1)- 10pin header for interface with external data source (x2)ADC1 6ch input (differential input 3ch, single-end input 3ch), ADC2 1ch input, DAC 4ch output USB port for board control 图3.参考设计框图图4.参考设计原理图(1)图5.参考设计原理图(2)图6.参考设计原理图(3)图7.参考设计原理图(4)图8.参考设计原理图(5)图9.参考设计原理图(5)图10.参考设计原理图(6)图11.参考设计原理图(7)图12.参考设计原理图(8)图13.参考设计原理图(9)

DSP习题答案要点

一.填空题(本题总分12分,每空1分) 1.累加器A分为三个部分,分别为;;。 1.AG,AH,AL 2.TMS320VC5402型DSP的内部采用条位的多总线结构。 2.8,16 3.TMS320VC5402型DSP采用总线结构对程序存储器和数据存储器进行控制。3.哈佛 4.TMS329VC5402型DSP有个辅助工作寄存器。 4.8个 5.DSP处理器TMS320VC5402中DARAM的容量是字。 5.16K字 6.TI公司的DSP处理器TMS320VC5402PGE100有___________个定时器。 6.2 7.在链接器命令文件中,PAGE 1通常指________存储空间。 7.数据 8.C54x的中断系统的中断源分为____ ___中断和____ ____中断。 8.硬件、软件 1.TI公司DSP处理器的软件开发环境是__________________。 1.答:CCS(Code Composer Studio) 2.DSP处理器TMS320VC5402外部有___________根地址线。 2.答:20根 3.直接寻址中从页指针的位置可以偏移寻址个单元。 3.答:128 4.在链接器命令文件中,PAGE 0通常指________存储空间。 4.答:程序 5.C54x系列DSP处理器中,实现时钟频率倍频或分频的部件是_____________。 5.答:锁相环PLL 6.TMS320C54x系列DSP处理器上电复位后,程序从指定存储地址________单元开始工作。6.答:FF80h 7.TMS320C54x系列DSP处理器有_____个通用I/O引脚,分别是_________。 7.答:2个,BIO和XF 8.DSP处理器按数据格式分为两类,分别是_______ __;_____ ___。 8.答:定点DSP和浮点DSP 9.TMS329VC5402型DSP的ST1寄存器中,INTM位的功能是。 9.答:开放/关闭所有可屏蔽中断 10.MS320C54X DSP主机接口HPI是________位并行口。 10.答:8 1.在C54X系列中,按流水线工作方式,分支转移指令的分为哪两种类型:_______;_______。 1.答:无延迟分支转移,延迟分支转移 3.C54x的程序中,“.bss”段主要用于_______________。 3.答:为变量保留存储空间 4.从数据总线的宽度来说,TMS320VC5402PGE100是_______位的DSP处理器。 4.答:16位 7.TMS320VC5402型DSP处理器的内核供电电压________伏。 7.答:1.8v

音频信号分析与处理

实验三音频信号的分析与处理1 一、实验目的 1.掌握音频信号的采集以及运用Matlab软件实现音频回放的方 法; 2.掌握运用Matlab实现对音频信号的时域、频谱分析方法; 3.掌握运用Matlab设计RC滤波系统的方法; 4.掌握运用Matlab实现对加干扰后的音频信号的进行滤波处理 的方法; 5.锻炼学生运用所学知识独立分析问题解决问题的能力,培养学 生创新能力。 二、实验性质 设计性实验 三、实验任务 1.音频信号的采集 音频信号的采集可以通过Windows自带的录音机也可以用专用的录制软件录制一段音频信号(尽量保证无噪音、干扰小),也可以直接复制一段音频信号,但必须保证音频信号保存为.wav的文件。 2.音频信号的时域、频域分析 运用Matlab软件实现对音频信号的打开操作、时域分析和频域分析,并画出相应的图形(要求图形有标题),并打印在实验报告中(注意:把打印好的图形剪裁下来,粘贴到实验报告纸上)。 3.引入干扰信号 在原有的音频信号上,叠加一个频率为100KHz的正弦波干扰信号(幅度自定,可根据音频信号的情况而定)。 4.滤波系统的设计 运用Matlab实现RC滤波系统,要求加入干扰的音频信号经过RC滤波系统后,能够滤除100KHz的干扰信号,同时保留原有的音频信号,要求绘制出RC滤波系统的冲激响应波形,并分析其频谱。

% 音频信号分析与处理 %% 打开和读取音频文件 clear all; % 清除工作区缓存 [y, Fs] = audioread('jyly.wav'); % 读取音频文件 VoiceWav = y(300000 : 400000, 1); % 截取音频中的一段波形 clear y; % 清除缓存 hAudio = audioplayer(VoiceWav, Fs); % 将音频文件载入audioplayer SampleRate = get(hAudio, 'SampleRate'); % 获取音频文件的采样率KHz T = 1/SampleRate; % 计算每个点的时间,即采样周期SampLen = size(VoiceWav,1); % 单声道采样长度 %% 绘制时域分析图 hFig1 = figure('Units', 'normalized', 'Position', [0 0.05 0.49 0.85]); t = T: T: (SampLen* T); subplot(2, 1, 1); % 绘制音频波形 plot(t, VoiceWav); % 绘制波形 title('音频时域波形图'); axis([0, 2.3, -0.5, 0.5]); xlabel('时间(s)'); ylabel('幅值(V)'); % 显示标题 %% 傅里叶变换 subplot(2, 1, 2); % 绘制波形 myfft(VoiceWav, SampleRate, 'plot'); % 傅里叶变换 title('单声道频谱振幅'); % 显示标题 xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('|Y(f)|'); play(hAudio); % 播放添加噪声前的声音 pause(3); %% 引入100KHz的噪声干扰 t = (0: SampLen-1)* T; noise = sin(2 * pi * 10000 * t); % 噪声频率100Khz,幅值-1V到+1V hFig2 = figure('Units', 'normalized', 'Position', [0.5 0.05 0.5 0.85]); subplot(2, 1, 1); % 绘制波形 plot(t(1: 1000), noise(1: 1000)); title('100KHz噪声信号'); % 显示标题 noiseVoice = VoiceWav+ noise'; % 将噪声加到声音里面 hAudio = audioplayer(noiseVoice, Fs); % 将音频文件载入audioplayer subplot(2, 1, 2); % 绘制波形 [fftNoiseVoice, f] = myfft(noiseVoice, SampleRate, 'plot'); title('音乐和噪声频谱'); % 显示标题 play(hAudio); % 播放添加噪声后的声音 pause(3);

基于MATLAB的语音信号采集与处理

工程设计论文 题目:基于MATLAB的语音信号采集与处理 姓名: 班级: 学号: 指导老师:

一.选题背景 1、实践意义: 语音信号是一种非平稳的时变信号,它携带着各种信息。在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。语音信号分析的目的就在于方便有效地提取并表示语音信号所携带的信息。所以理解并掌握语音信号的时域和频域特性是非常重要的。 通过语音相互传递信息是人类最重要的基本功能之一.语言是人类特有的功能.声音是人类常用工具,是相互传递信息的最重要的手段.虽然,人可以通过多种手段获得外界信息,但最重要,最精细的信息源只有语言,图像和文字三种.与用声音传递信息相比,显然用视觉和文字相互传递信息,其效果要差得多.这是因为语音中除包含实际发音容的话言信息外,还包括发音者是谁及喜怒哀乐等各种信息.所以,语音是人类最重要,最有效,最常用和最方便的交换信息的形式.另一方面,语言和语音与人的智力活动密切相关,与文化和社会的进步紧密相连,它具有最大的信息容量和最高的智能水平。 语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科,处理的目的是用于得到某些参数以便高效传输或存储;或者是用于某种应用,如人工合成出语音,辨识出讲话者,识别出讲话容,进行语音增强等. 语音信号处理是一门新兴的学科,同时又是综合性的多学科领域,

是一门涉及面很广的交叉学科.虽然从事达一领域研究的人员主要来自信息处理及计算机等学科.但是它与语音学,语言学,声学,认知科学,生理学,心理学及数理统计等许多学科也有非常密切的联系. 语音信号处理是许多信息领域应用的核心技术之一,是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个.语音处理是目前极为活跃和热门的研究领域,其研究涉及一系列前沿科研课题,巳处于迅速发展之中;其研究成果具有重要的学术及应用价值. 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备,以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、变换、综合、估值与识别等加工处理,借以达到提取信息和便于应用的目的。它在语音、雷达、图像、系统控制、通信、航空航天、生物医学等众多领域都获得了极其广泛的应用。具有灵活、精确、抗干扰强、度快等优点。 数字滤波器, 是数字信号处理中及其重要的一部分。随着信息时代和数字技术的发展,受到人们越来越多的重视。数字滤波器可以通过数值运算实现滤波,所以数字滤波器处理精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活不存在阻抗匹配问题,可以实现模拟滤波器无法实现的特殊功能。数字滤波器种类很多,根据其实现的网络结构或者其冲激响应函数的时域特性,可分为两种,即有限冲激响应( FIR,Finite Impulse Response)滤波器和无限冲激响应( IIR,Infinite Impulse Response)滤波器。 FIR滤波器结构上主要是非递归结构,没有输出到输入的反馈,系统函数H (z)在处收敛,极点全部在z = 0处(因果系统),因而只能

《数字信号处理与DSP实现技术》课后习题与参考答案

21世纪高等院校电子信息类规划教材 安徽省高等学校“十二五”省级规划教材 数字信号处理与DSP实现技术 课后习题与参考答案 主编:陈帅 副主编:沈晓波

淮南师范学院 2015.11 第1章绪论思考题 1.什么是数字信号? 2.什么是数字信号处理? 3.数字信号处理系统的实现方法有哪些? 4.数字信号处理有哪些应用? 5.数字信号处理包含哪些内容? 6.数字信号处理的特点是什么? 第1章绪论参考答案 1.时间和幅度都离散的信号称为数字信号,即信号的时间取离散的值,幅度也取离散的值。 2.数字信号处理是指在数字领域进行数字信号的加工(变换、运算等),即输入是数字信号,采用数字信号处理方法进行处理,输出仍然是数字信号。 3.数字信号处理系统的实现方法有①通用软件方法实现系统;②专用加速处理机方法;③软硬件结合的嵌入式处理方法;④硬件方法。 4.数字信号处理在通信、计算机网络、雷达、自动控制、地球物理、声学、天文、生物医学、消费电子产品等各个领域均有应用,是信息产业的核心技术之一。比如信源编码、信道编码、多路复用、数据压缩,数字语音、汽车多媒体、MP3/MP4/MP5、数字扫面仪、数字电视机顶盒、医院监视系统、生物指纹系统等。 5.数字信号处理主要包含以下几个方面的内容 ①离散线性时不变系统理论。包括时域、频域、各种变换域。 ②频谱分析。FFT谱分析方法及统计分析方法,也包括有限字长效应谱分析。 ③数字滤波器设计及滤波过程的实现(包括有限字长效应)。 ④时频-信号分析(短时傅氏变换),小波变换,时-频能量分布。 ⑤多维信号处理(压缩与编码及其在多煤体中的应用)。 ⑥非线性信号处理。 ⑦随机信号处理。 ⑧模式识别人工神经网络。 ⑨信号处理单片机(DSP)及各种专用芯片(ASIC),信号处理系统实现。 6.数字信号处理主要具有4个方面优点:①数字信号精度高;②数字信号处理灵活性强;③数字信号处理可实现模拟信号难以实现的特性;④数字信号处理可以实现多维信号处理。

实验九 音频信号采集及处理

音频信号采集及处理程序代码及实验结果图: [voice,fs]=audioread('notify.wav');%声音读取 sound(voice,fs); %声音回放 n=length(voice);%计算长度 voice1=fft(voice,n); %快速傅里叶变换 figure(1);subplot(2,1,1);plot(voice); %绘出时域波 xlabel('t');ylabel('amp');%坐标名称 title('初始音频信号时域波形');grid on; subplot(2,1,2);plot(abs(fftshift(voice1))); %绘出原始音频信号频谱 title('初始音频信号频域波形'); xlabel('f');ylabel('amp');grid on; t=0:1/fs:(n-1)/fs; noise=0.05*sin(2*pi*100000*t');%100kHz正弦波噪声 s=voice+noise;%加噪后的音频信号 pause;sound(s,fs); %播放加噪的语音 n=length(s); S=fft(s,n);%计算频谱 figure(2);subplot(2,1,1);plot(s);%画出加噪之后的音频信号时域波 形 title('加噪声后的音频信号时域波形'); xlabel('t');ylabel('amp');grid on; subplot(2,1,2);plot(abs(fftshift(S)));%零频移到频谱中心后,绘制加噪 之后的音频信号频谱 xlabel('f');ylabel('amp'); title('加噪声后的音频信号频域波形');grid on; pause; rp=2; rs=80; Ft=8000;Fp=1000;Fs=1300; wp=2*pi*Fp/Ft; ws=2*pi*Fs/Ft; %求出待设计的模拟滤波器的边界频率 [n,wn]=buttord(wp,ws,rp,rs,'s'); %低通滤波器的阶数和截止频率 [b,a]=butter(n,wn,'s'); %S域频率响应的参数即:滤波器的传输函数 [bz,az]=bilinear(b,a,0.5); %利用双线性变换实现频率响应S域到Z域的变换 [h,w]=freqz(bz,az); figure(3);plot(w*fs/(2*pi),abs(h));%绘制IIR低通滤波器特性曲线 title('IIR低通滤波器特性曲线');grid on; z=filter(bz,az,s); %滤波 pause;sound(z,fs); %回放滤波后的信号 Z=fft(z); %滤波后的信号频谱 figure(4);subplot(2,2,2);plot(z);%绘制低通滤波后的音频信号时域

DSP数字信号处理

数字信号处理是将信号以数字方式表示并处理的理论和技术。数字信号处理与模拟信号处理是信号处理的子集。 简介 简单地说,数字信号处理就是用数值计算的方式对信号进行加工的理论和技术,它的英文原名叫digital signal processing,简称DSP。另外DSP也是digital signal processor的简称,即数字信号处理器,它是集成专用计算机的一种芯片,只有一枚硬币那么大。有时人们也将DSP看作是一门应用技术,称为DSP 技术与应用。 《数字信号处理》这门课介绍的是:将事物的运动变化转变为一串数字,并用计算的方法从中提取有用的信息,以满足我们实际应用的需求。 本定义来自《数字信号处理》杨毅明著,由机械工业出版社2012年发行。 特征和分类 信号(signal)是信息的物理体现形式,或是传递信息的函数,而信息则是信号的具体内容。 模拟信号(analog signal):指时间连续、幅度连续的信号。 数字信号(digital signal):时间和幅度上都是离散(量化)的信号。 数字信号可用一序列的数表示,而每个数又可表示为二制码的形式,适合计算机处理。 一维(1-D)信号: 一个自变量的函数。 二维(2-D)信号: 两个自变量的函数。 多维(M-D)信号: 多个自变量的函数。 系统:处理信号的物理设备。或者说,凡是能将信号加以变换以达到人们要求的各种设备。模拟系统与数字系统。 信号处理的内容:滤波、变换、检测、谱分析、估计、压缩、识别等一系列的加工处理。 多数科学和工程中遇到的是模拟信号。以前都是研究模拟信号处理的理论和实现。 模拟信号处理缺点:难以做到高精度,受环境影响较大,可靠性差,且不灵活等。数字系统的优点:体积小、功耗低、精度高、可靠性高、灵活性大、易于大规模集成、可进行二维与多维处理 随着大规模集成电路以及数字计算机的飞速发展,加之从60年代末以来数字信号处理理论和技术的成熟和完善,用数字方法来处理信号,即数字信号处理,已逐渐取代模拟信号处理。 随着信息时代、数字世界的到来,数字信号处理已成为一门极其重要的学科和技术领域。 数字信号处理器 DSP芯片,也称数字信号处理器,是一种特别适合于进行数字信号处理运算的微处理器,其主要应用是实时快速地实现各种数字信号处理算法。根据数字信号处理的要求,DSP芯片一般具有如下主要特点: (1)在一个指令周期内可完成一次乘法和一次加法;

对语音信号进行分析及处理资料

一、设计目的 1.进一步巩固数字信号处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法;使自身对信号的采集、处理、传输、显示和存储等有一个系统的掌握和理解; 2.增强应用Matlab语言编写数字信号处理的应用程序及分析、解决实际问题的能力; 3.培养自我学习的能力和对相关课程的兴趣; 二、设计过程 1、语音信号的采集 采样频率,也称为采样速度或者采样率,定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数,它用赫兹(Hz)来表示。 采样位数可以理解为声卡处理声音的解析度。这个数值越大,解析度就越高,录制和回放的声音就越真实 采样定理又称奈奎斯特定理,在进行模拟/数字信号的转换过程中,当采样频率fs不小于信号中最高频率fm的2倍时,采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息,一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5~10倍。 利用Windows下的录音机,录制了一段发出的声音,内容是“数字信号”,时间在3 s内。接着在D盘保存为WAV格式,然后在Matlab软件平台下.利用函数wavread对语音信号进行采样,并记录下了采样频率和采样点数,在这里我们还通过函数sound引入听到采样后自己所录的一段声音。 [x1,fs,bits]=wavread('E:\数字信号.wav'); %读取语音信号的数据,赋给变量x1,返回频率fs 44100Hz,比特率为16 。 2 、语音信号的频谱分析 (1)首先画出语音信号的时域波形; 程序段: x=x1(60001:1:120000); %截取原始信号60000个采样点

plot(x) %做截取原始信号的时域图形 title('原始语音采样后时域信号'); xlabel('时间轴 n'); ylabel('幅值 A'); (2)然后用函数fft 对语音号进行快速傅里叶变换,得到信号的频谱特性; y1=fft(x,6000); %对信号做N=6000点FFT 变换 figure(2) subplot(2,1,1),plot(k,abs(y1)); title('|X(k)|'); ylabel('幅度谱'); subplot(2,1,2),plot(k,angle(y1)); title('arg|X(k)|'); ylabel('相位谱'); (3)产生高斯白噪声,并且对噪声进行一定的衰减,然后把噪声加到信号中,再次对信号进行频谱特性分析,从而加深对频谱特性的理解; d=randn(1,60000); %产生高斯白噪声 d=d/100; %对噪声进行衰减 x2=x+d; %加入高斯白噪声 3、设计数字滤波器 (1)IIR 低通滤波器性能指标通带截止频Hz f c 1000=,阻带截止频率 Hz f st 1200=,通带最大衰减dB 11=δ,阻带最小衰减dB 1002=δ。 (2)FIR 低通滤波器性能指标通带截止频率Hz f c 1000=,阻带截止频率 Hz f st 1200=, 通带衰减1δ≤1dB ,阻带衰减 2δ≥ 100dB 。 (3)IIR 高通滤波器的设计指标,Hz f z 1000=,Hz f p 2000=,阻带最小衰减dB A s 30=,通带最大衰减dB A P 1=。 (4)(4)FIR 高通滤波器的设计指标,Hz f z 1000=,Hz f p 2000=,阻带最小衰减dB A s 50=,通带最大衰减dB A P 1=。 (5)用自己设计的各滤波器分别对采集的信号进行滤波,在Matlab 中,FIR 滤波器利用函数fftfilt 对信号进行滤波,IIR 滤波器利用函数filter 对信号进行滤波。比较滤波前后语音信号的波形及频谱,在一个窗口同时画出滤波前后

数字信号处理

数 字 信 号 处 理 发 展 和 应 用 学院:通信学院 专业:电子信息工程 班级:电信1103 姓名:XXX 学号:XXX

数字信号处理发展和应用 【摘要】数字信号处理(DSP)是广泛应用于许多领域的新兴学科,因其具有可程控、可预见性、精度高、稳定性好、可靠性和可重复性好、易于实现自适应算法、大规模集成等优点,广泛应用于实时信号处理系统中。本文概述了DSP 技术的发展历史,各个领域的应用状况,以及在未来的发展趋势。 【关键词】数字信号处理;数据处理;信息技术;发展趋势 一、数字信号处理(DSP)的发展历史 数字信号处理技术的发展经历了三个阶 段。 70 年代DSP 是基于数字滤波和快速傅立叶变换的经典数字信号处理,其系统由分立的小规模集成电路组成,或在通用计算机上编程来实现DSP 处理功能,当时受到计算机速度和存储量的限制,一般只能脱机处理,主要在医疗电子、生物电子、应用地球物理等低频信号处理方面获得应用。 80 年代DSP 有了快速发展,理论和技术进入到以快速傅立叶变换(FFT) 为主体的现代信号处理阶段,出现了有可编程能力的通用数字信号处理芯片,例如美国德州仪器公司(TI 公司) 的TMS32010 芯片,在全世界推广应用,在雷达、语音通信、地震等领域获得应用,但芯片价格较贵,还不能进入消费领域应用。 90 年代DSP 技术的飞速发展十分惊人,理论和技术发展到以非线性谱估计为代表的更先进的信号处理阶段,能够用高速的DSP 处理技术提取更深层的信息,硬件采用更高速的DSP 芯片,能实时地完成巨大的计算量,以TI 公司推出的TMS320C6X芯片为例,片内有两个高速乘法器、6 个加法器,能以200MHZ频率完成8 段32 位指令操作,每秒可以完成16 亿次操作,并且利用成熟的微电子工艺批量生产,使单个芯片成本得以降低。并推出了C2X、C3X、C5X、C6X 不同应用范围的系列,使新一代的DSP 芯片在移动通信、数字电视和消费电子领域得到广泛应用,数字化的产品性能价格比得到很大提高,占有巨大的市场。 二、数字信号处理(DSP)的主要应用领域 1·DSP在电力系统自动化中日益渗透 1.1数字信号处理(DSP)技术在电力系统模拟量采集和测量中的应用 计算机进入电力系统调度后,引入了EMS/DMS/SCADA的概念,而电力系统数据采集和测量是SCADA的基础部分。传统的模拟量的采集和获得,通过变送器将一次PT和CT的电气量变为直流量,再进行A/D转换送给计算机。应用了交流采样技术以后,经过二次PT、CT的变换后,直接对每周波的多点采样值采用DSP处理算法进行计算,得到电压和电流的有效值和相角,免去了变送器环节。这不仅使得分散布置的分布式RTU很快地发展起来,而且还为变电站自动化提供了功能综合优化的手段。 1.2数字信号处理(DSP)在继电保护中的应用 到目前为止,应用于我国电力系统的微机保护产品采用的CPU大多为单片机,由于受硬件资源及计算功能的限制,其采样能力及采样速度很难令人满意。因此,对非正常运行条件下的系统参数测量,在速度和精度上无法满足要求,一些复杂原理和算法的实现,基于常规CPU的保护产品也都难以胜任。基于DSP 的数据采集和处理系统由于其强大的数学运算能力和特殊设计,都使得它在继

数字信处理实验内容音频信分析与处理

数字信处理实验内容音频信分析与处理 Document number【SA80SAB-SAA9SYT-SAATC-SA6UT-SA18】

数字信号处理实验内容—— 音频信号采集、分析及处理 一、实验目的 1.以音频信号为例,熟悉模拟信号数字处理过程,进一步理解数字信 号处理概念。 2.掌握运用Matlab实现对音频信号的时频分析方法; 3.初步掌握数字音频信号合成的方法。 4.掌握运用Matlab设计IIR和FIR滤波系统的方法; 5.掌握运用Matlab实现对加噪的音频信号进行去噪滤波的方法。锻 炼学生运用所学知识独立分析问题解决问题的能力,培养学生创新能力。 二、实验性质 综合分析、设计性实验 三、实验任务 实验内容一:windows系统中的“ding”音频信号的采集、分析、合成

1.音频信号的采集 编写Matlab程序,采集windows系统中的“ding”声,得到*.wav 音频文件,而后实现音频信号回放。 2.音频信号的频谱分析 运用Matlab软件实现对音频信号的时域分析和频域分析,并打印相应的图形,完成在实验报告中。 注意:此音频信号的频谱包含两条主要谱线,在进行频谱分析时,注意频谱的完整性,利用MATLAB实现对两条主要谱线的定位并计算谱线所对应的模拟频率。 3.音频信号的分解和合成 运用Matlab软件实现音频信号的分解与合成,将音频信号的频谱中两部分频谱成分进行分解,分别绘制出分解后的两个信号的频谱图;然后将分解后的两个信号再合成为一个新的信号,将合成后的新信号的时域、频域图与原来的信号时域、频域图相比较,绘制出对比效果图。4.音频信号的回放 运用Matlab软件实现音频信号的回放,将合成后的新信号和原音频信号分别进行回放,对比两个信号的声音效果。

数字信号处理(DSP)技术在土木工程中的应用

DSP技术在土木工程领域的应用实例 任何携带信息的物理量都可称为信号,实际工程中常用的信号有模拟信号和数字信号等,模拟信号是指具有连续振幅的连续时间信号;数字信号是指用有限个数字表示的离散振幅值的离散时间信号。 20世纪50年代,随着大型数字计算机的出现,数字信号处理开始兴起,并在随后的十几年里有了长足的发展与突破。由于携带信息的信号的普遍存在,使得DSP(即数字信号处理)技术能够广泛地应用于多种工程领域。 DSP技术在土木工程领域的应用也十分广泛,如:地震工程、结构健康监测系统、结构振动测试等。 一、DSP技术在地震工程中的应用 地震是常见的给人民的生命财产造成巨大损失的自然灾害之一,地震波由地震、火山喷发或地下爆炸产生的岩石运动引起,通过地震仪,这些地震波被转换成地震信号,通过记录、存储下来的地震信号,可以对地震的特性以及地震对结构的动力影响进行分析。 DSP技术在上述过程的应用主要有:信号降噪、数据压缩、地震信号频谱分析等。 信号降噪是过滤、消除噪声以提高信号信噪比的过程,主要方法有加运算去除加性噪声以及将信号转换到频域上,利用地震信号和噪声之间频率的不同设计滤波器来实现(傅里叶变换、小波变换及S变换等)。 地震信号数据压缩一方面可以减少存储空间,另一方面可以提高数据处理速度。由于地震数据本身特点对其进行一定范围压缩时不会影响对地下地质结构信息的识别。由于受地层吸收及球面扩散的影响,造成深层振幅较浅层振幅小,高频成分主要集中在浅层。另外,地震信号本身含有各种噪声,需要进行消除,并且地震相邻道之间具有很强的相关性。利用二维小波分解除去小波变换信号间的相关性,可以高效的对地震数据进行压缩,此时的地震数据的压缩比可高达倍,而且失真较小。 由时间域转换至频率域从而得到频谱或能量密度谱,用来考察地震信号的频率构成,了解地震的卓越周期(指地震动信号振幅谱中幅值最大的频率分量所对应的周期)等信息,进而可以考察其对结构的动力特性的影响。 文献[2]通过对一道模拟的非平稳地震信号降噪,研究了FT,CWT,ST三种方法的适用范围。 二、DSP技术在结构健康监测系统的应用 健康监测系统可以较全面地把握桥梁结构建造与服役全过程的受力与损伤演化规律,是保障大型桥梁的建造和服役安全的有效手段之一。各国均在新建的和已服役的重要工程结构上增设健康监测系统。 桥梁健康监测系统一般包括智能传感器子系统,数据采集与处理及传输子系统,损伤识别与模型修正和安全评定子系统,数据管理子系统。

DSP数字信号处理器特性

DSP数字信号处理器特性 周晓昱(龙口中隆计控公司) 现在,数字信号处理技术已经被广泛应用到各种工业仪器仪表上。近十年来,国内越来越多的生产厂家,也将该技术应用到科氏力质量流量计的信号处理上。使国产质量流量计的稳定性、准确度都得到了很大的提高。与国际先进水平的差距越来越小。 科里奥利质量流量计的工作原理是:用激振使测量管在固有频率下振动。当管道内的介质处于静止时,测量管上所受到的科里奥利力(简称科氏力),是大小相同,方向相同的。而当测量管中的介质流动时,测量管两侧所受的科氏力,大小相同而方向相反。在这两个力的作用下,测量管就会产生微量的扭转弹性变形。测量管两侧的振动相位差就发生了改变。相位差的大小与介质流过的质量成一定规律。因此,可以通过测量相位差的变化,确定介质的流量大小。 当有外来振动源产生一个或多个“噪声”频率时,会在测量管上产生一个附加力来干扰科氏力,从而造成测量的误差。要准确地计量质量流量,必须排除这些干扰。例如,流量计附近有产生机械振动的设备,周围动力电(如电焊机等)的耦合等。都会产生不确定频率或固定频率的干扰。如何清除这些干扰?采用模拟电路进行信号处理时,一般是采取各种滤波的办法。但效果并不理想。 数字信号处理器(简称DSP)是一个实时处理信号的微处理器。使用DSP技术与使用时间常量去阻抑和稳定信号相比,其优点是能够以一个被提高了的采样率去过滤实时信号。减少了流量计对流量的阶跃变化的响应时间。使用多参数数字处理器(MVD)变送器的响应时间比使用模拟信号处理的传统变送器快2~4倍,更快的响应时间会提高短批量控制的效率和精确度。

特别是对于气体流量的测量,DSP技术就更具优势。因为高速气体通过流量计容易引起较严重的噪声。DSP技术因能够用数字技术更好地滤波,同时进一步减小了质量流量计对噪声的敏感度。因此,可以将混杂在流量信号中的噪声减至最小。实践证明,采用MVD变送器测量气体介质,比以前采用模拟信号变送器,在重复性和精确度上都有了显著提高。 DSP技术为科氏力质量流量计提供了一个更好地处理掉来自于外界干扰信号的手段。它使得这些干扰信号无所遁形。从而极大地提高了质量流量计的测量精度,以及运行的稳定性。 运用DSP技术,再加之对密度信号的监测与分析。还有希望解决一直困扰着科氏力质量流量计运行过程中,因介质产生气化,测量管内壁沉淀或挂壁造成的计量误差问题。使科氏力质量流量计再上一个台阶。

DSP数字信号处理技术总复习(自己整理)

DSP处理器总复习 第三章:处理器结构 1.了解总线结构:PB CB DB EB PAB CAB DAB EAB ◆程序总线(PB) ◆三条数据总线(CB、DB、EB) CB、DB :数据读总线EB:数据写总线 ◆四条地址总线(PAB、CAB、DAB、EAB) 2.了解CPU的内核:算数逻辑单元ALU;累加器ACCA,ACCB;桶形移位寄存器;乘加单元;比较选择和存储单元(CSSU);指数编码器(EXP encoder)(P50) MAC *AR2+, *AR3+, A (只能用累加器A) 3.掌握存储器组织结构: ①注意引脚:PS,DS,IS,MSTRB,IOSTRB,MP/MC. 以及位:OVLY,DROM的使用。程序空间,数据空间,I/O空间。 PS非(程序存储的片选):低电平有效外部总线和PB及PAB连通,CPU访问存放在外部 存储器中的程序指令; DS非(数据存储的片选):低电平有效,外部总线和数据总线连通 IS非(I/O口的片选):当CPU执行PORTR或PORTW指令时,IS非有效。 PMST处理器模式状态寄存器的三个位(MP/MC、OVL Y、DROM) 会 影响存储器配置: ?MP/MC 决定是否将片上ROM存储器映射到程序空间 ?=0 微型计算机模式,片上ROM被映射到程序空间 ?=1 微处理器模式,片上ROM不被映射到程序空间 ?复位值:由MP/MC 引脚状态决定 ?OVLY (RAM overlay) ?=0 RAM不重叠,片上RAM只映射到数据空间 ?=1 RAM重叠,片上RAM同时映射到数据空间和程序空间 ?复位值:0 ?DROM (Data ROM) ?=0 片上ROM不被映射到数据空间 ?=1 片上ROM的一部分被映射到数据空间 ?复位值:0 ②CPU寄存器:重点掌握IMR,IFR,ST0,ST1,PMST, A,B,AR0~AR7,BK,BRC,SP 其中ST0,ST1,PMST中各位的含义。 中断寄存器(IMR、IFR):中断屏蔽寄存器,可用于屏蔽中断 中断标志寄存器(IFR) 状态寄存器ST0 TC:测试/控制标志DP:数据存储器页指针C:借位标志 状态寄存器ST1

MATLAB语音信号采集与处理

MATLAB课程设计报告课题:语音信号采集与处理

目录 一、实践目的 (3) 二、实践原理: (3) 三、课题要求: (3) 四、MATLAB仿真 (4) 1、频谱分析: (4) 2、调制与解调: (5) 3、信号变化: (8) 快放: (8) 慢放: (8) 倒放: (8) 回声: (8) 男女变声: (9) 4、信号加噪 (10) 5、用窗函数法设计FIR滤波器 (11) FIR低通滤波器: (12) FIR高通滤波器: (13) FIR带通滤波: (14)

一、实践目的 本次课程设计的课题为《基于MATLAB的语音信号采集与处理》,学会运用MATLAB的信号处理功能,采集语音信号,并对语音信号进行滤波及变换处理,观察其时域和频域特性,加深对信号处理理论的理解,并为今后熟练使用MATLAB进行系统的分析仿真和设计奠定基础。 此次实习课程主要是为了进一步熟悉对matlab软件的使用,以及学会利用matlab对声音信号这种实际问题进行处理,将理论应用于实际,加深对它的理解。 二、实践原理: 利用MATLAB对语音信号进行分析和处理,采集语音信号后,利用MATLAB软件平台进行频谱分析;并对所采集的语音信号加入干扰噪声,对加入噪声的信号进行频谱分析,设计合适的滤波器滤除噪声,恢复原信号。语音信号的“短时谱”对于非平稳信号, 它是非周期的, 频谱随时间连续变化, 因此由傅里叶变换得到的频谱无法获知其在各个时刻的频谱特性。如果利用加窗的方法从语音流中取出其中一个短断, 再进行傅里叶变换, 就可以得到该语音的短时谱。 三、课题要求: ○1利用windows 自带的录音机或者其它录音软件,录制几段语音信号(要有几种不同的声音,要有男声、女声)。 ○2对录制的语音信号进行频谱分析,确定该段语音的主要频率范围,由此频率范围判断该段语音信号的特点(低沉or 尖锐)。 ○3利用采样定理,对该段语音信号进行采样,观察不同采样频率(过采样、欠采样、临界采样)对信号的影响。 ○4对采集到的语音信号进行调制与解调,观测调制与解调前后信号的变化。 ○5实现语音信号的快放、慢放、倒放、回声、男女变声。

语音信号采样和频谱分析.docx

语音信号采样和频谱分析 一.实验目的 (1)掌握傅里叶变换的物理意义,深刻理解傅里叶变换的内涵; (2)了解 MATLAB对声音信号的处理指令; (3)了解计算机存储信号的方式及语音信号的特点; ( 4)加深对采样定理的理解; (5)加深学生对信号分析工程应用的理解,拓展学生在信号分析领域的综合应用能力。 二.实验内容 本实验利用 MATLAB指令录制一段语音信号,观察其时域波形并进行傅里叶变换,观察其频域的频谱。根据该信号的频谱构成,选择三种不同的采样频率重新录制该语音信号,并试听回放效果,进行比较,以验证采样定理,并了解MATLAB对声音信号的处理指令,加深对采样定理的理解。 关键词:傅里叶变换信号采样 三、实验原理 语音信号是一种连续变化的模拟信号,而计算机只能处理和记录二进制的数字信号,因此, 由自然音而得的音频信号必须用计算机的声音编辑工具,先进行语音采样,然后利用了计算机上的 A/D 转换器,将模拟的声音信号变成离散的量化了的数字信号量化和编码,变成二进制数据后才能 送到计算机进行再编辑和存储。语音信号输出时,量化了的数字信号又通过 D/A 转换器,把保存起 来的数字数据恢复成原来的模拟的语音信号。 (1)应用 MATLAB进行声音的录制(2)应用 MATLAB进行声音的播放( 3)语音信号的频谱分析。傅里叶变换建立了信号频谱的概念。所谓傅里叶分析即分析信号的频谱(频率构成)、频带宽 度等。对语音信号的分析也不例外,也必须采用傅里叶变换这一工具。对于连续时间信号 f (t ) , 其傅里叶变换 F () 为:F () f (t )e j t dt 四、实验任务 (1)应用 MATLAB进行声音的录制 在 MATLAB命令窗口中键入“ y=wavrecord(8000,8000,1) ”,并按回车键,此时刻以后的(18000/8000 )秒时段内的声音信号将以y 为文件名,以数字声音信号 .wav 格式存储在 MATLAB的工作空间里。纪录长度为 80000,采样频率为 8000Hz,声道数为 1。图为录制的语音:“信号与系统”。 (2)应用 MATLAB进行声音的播放 在 MATLAB命令窗口中键入“ sound(y,Fs) ”, 按下回车键就能听到回放的声音。当 Fs=8000 时,听到的是原来未失真的声音;当 Fs=6000时,听到的声音比较低沉;当 Fs=10000时,听到的声音很 尖锐。 (3)语音信号的频谱分析 在 MATLAB命令窗口中键入“ p=fft(y);plot(abs(p))”按下回车键后出现如图所示图形:从图 中可以看出该音频的上限频率为 4000Hz。 来源于网络

谈谈对数字信号处理(DSP)的认识

浅谈数字信号处理 20091111 崔琦中文摘要: 数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。因此在进行数字信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域,这通常通过模数转换器实现。而数字信号处理的输出经常也要变换到模拟域,这是通过数模转换器实现的。 关键词:数字信号处理;芯片发展;应用 ABSTRACT: The purpose of digital signal processing is the real world of continuous analog signals measured or filter. Therefore in digital signal processing is needed before will signal from analog to digital domain, the field that usually through the adc. And digital signal processing output often will transform into analog domain, it is realized by digital-to-analog converters. Keywords:Digital signal processing;Chip development;application 正文: 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。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

语音信号采集与简单处理

语音信号采集与简单处理 一、 实验目的、要求 (1)掌握语音信号采集的方法 (2)掌握一种语音信号基音周期提取方法 (3)掌握短时过零率计算方法 (4)了解Matlab 的编程方法 二、 实验原理 基本概念: (a )短时过零率: 短时内,信号跨越横轴的情况,对于连续信号,观察语音时域波形通过横轴的情况;对于离散信号,相邻的采样值具有不同的代数符号,也就是样点改变符号的次数。 对于语音信号,是宽带非平稳信号,应考察其短时平均过零率。 其中sgn[.]为符号函数 ?????<=>=0 x(n)-1sgn(x(n))0 x(n)1sgn(x(n)) 短时平均过零的作用 1.区分清/浊音: 浊音平均过零率低,集中在低频端; 清音平均过零率高,集中在高频端。 2.从背景噪声中找出是否有语音,以及语音的起点。 (b )基音周期 基音是发浊音时声带震动所引起的周期性,而基音周期是指声带震动频率的倒数。基音周期是语音信号的重要的参数之一,它描述语音激励源的一个重要特征,基音周期信息在多个领域有着广泛的应用,如语音识别、说话人识别、语音分析与综合以及低码率语音编码,发音系统疾病诊断、听觉残障者的语音指导等。因为汉语是一种有调语言,基音的变化模式称为声调,它携带着非常重要的具有辨意作用的信息,有区别意义的功能,所以,基音的提取和估计对汉语更是一个十分重要的问题。 由于人的声道的易变性及其声道持征的因人而异,而基音周期的范围又很∑--=-=10 )]1(sgn[)](sgn[21N m n n n m x m x Z

宽,而同—个人在不同情态下发音的基音周期也不同,加之基音周期还受到单词发音音调的影响,因而基音周期的精确检测实际上是一件比较困难的事情。基音提取的主要困难反映在:①声门激励信号并不是一个完全周期的序列,在语音的头、尾部并不具有声带振动那样的周期性,有些清音和浊音的过渡帧是很难准确地判断是周期性还是非周期性的。②声道共振峰有时会严重影响激励信号的谐波结构,所以,从语音信号中直接取出仅和声带振动有关的激励信号的信息并不容 易。③语音信号本身是准周期性的(即音调是有变化的),而且其波形的峰值点或过零点受共振峰的结构、噪声等的影响。④基音周期变化范围大,从老年男性的50Hz 到儿童和女性的450Hz ,接近三个倍频程,给基音检测带来了一定的困难。由于这些困难,所以迄今为止尚未找到一个完善的方法可以对于各类人群(包括男、女、儿童及不向语种)、各类应用领域和各种环境条件情况下都能获得满意的检测结果。 尽管基音检测有许多困难,但因为它的重要性,基音的检测提取一直是一个研究的课题,为此提出了各种各样的基音检测算法,如自相关函数(ACF)法、峰值提取算法(PPA)、平均幅度差函数(AMDF)法、并行处理技术、倒谱法、SIFT 、谱图法、小波法等等。 三、使用仪器、材料 微机(带声卡)、耳机,话筒。 四、 实验步骤 (1)语音信号的采集 利用Windows 语音采集工具采集语音信号,将数据保存wav 格式。 采集一组浊音信号和一组清音信号,信号的长度大于3s 。 (2)采用短时相关函数计算语音信号浊音基音周期,考虑窗长度对基音周期计算的影响。采用倒谱法求语音信号基音周期。 (3)计算短时过零率,清音和浊音的短时过零率有何区别。 五、实验过程原始记录(数据,图表,计算) 短时过零率 短时相关函数 P j j n s n s j R N j n n n n ,,1) ()()(1 =-=∑-= ∑--=-=10)]1(sgn[)](sgn[21N m n n n m x m x Z

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