DSP的多采样率数字信号处理及其应用

目录

1.背景 (1)

2．具体过程 (2)

2.1 整数因子抽取 (2)

2.2 整数因子内插 (5)

2.3 I/D的采样率转换 (9)

2.4多采样率数字信号处理的应用 (10)

3．实验过程 (15)

3.1整数倍抽取实验 (15)

3.2整数倍插值实验 (15)

3.3用有理因子I/D的采样率转换进行的实验 (16)

4．实验结果 (18)

4.1信号的整数倍抽取 (18)

4.2信号的整数倍插值 (18)

4.3用有理因子I/D的采样速率转换 (19)

5．结论 (21)

5.1整数因子抽取 (21)

5.2整数因子插值 (21)

5.3有理因子I/D的采样速率转换 (22)

6.心得体会与总结 (23)

1.背景

现在实际系统中，经常要求一个数字系统能工作在多采样率状态，例如：在数字电视系统中，图像采集系统一般按4:4:4标准或4:2:2标准采集数字电视信号，再根据不同的电视质量要求将其转换成其它标准的数字电视信号（如4:2:2,4:1:1,2:1:1）进行处理。在数字电话系统中，传输的信号既有语音信号又有传真信号，甚至有视频信号。这些信号的频域成分相差甚远。因此该系统应具有多种采样率，并能根据所传输的信号自动完成采样率转换。对一个非平稳随机信号（如语音信号）做频谱分析或编码时，对不同的信号段可根据其频域成分的不同而采用不同的采样率，已到达既满足采样定理，又最大限度的减少数据量的目的。如果以高采样率采集的数据存在冗余，这时就希望在该数字信号的基础上降低采样率。

多采样率数字信号处理是建立在单抽样率信号处理基础上的一类信号处理。在传输信号时，由于语音﹑图像、视频信号的中心频率相差很大，所以需要以多种抽样频率来对信号采样来满足各种传输类型的需要。

2．具体过程

2.1 整数因子抽取

信号的抽取是实现频率降低的方法。在第二章曾经讨论过，当采样频率大于信号最高频率的2倍时，不会产生混叠失真。显然，当采样频率远高于信号最高频率时，采样后的信号就会有冗余数据。此时，通过信号的抽取来降低采样频率，同样不会产生混叠失真。 整数因子抽取原理图：

设x(n)=x(t)|t=nTs ，欲使fs 减少D 倍，最简单的方法就是从x(n)中每D 个点中抽取一个，依次组成一个新的序列x d (n),即x d (n)=x(Dn)

因为是舍去部分点，故可引入冲激函数来进行抽样，得到x d (n)与x(n)之间的表达式：x d (n)=x(n) D (n)

其中 为周期单位脉冲序列，当且仅当n 为D 的整数倍时， D(n)的值为1,n 为其他值时为零。频率转换后序列的Z 变换为

将上式代入x d (n)=x(n) D(n)，结合 D(n)的性质可得

将周期单位脉冲序列 D(n)展开为离散傅里叶级数，有

其中，W D =e -j2π/D , 为其离散傅里叶级数之系数，且有

则有

由Z 变换与傅里叶变换的关系可知，令Z=e jwd 代入上式可得抽取后序列x d (n)的频谱为

上式的含意是，将信号x(n)作D倍抽取后，所得信号x

(n)的频谱等于：原

d

信号x(n)的频谱作D倍的扩展，再在频谱轴上以2π为间隔作延拓。或对原信号x(n)的频谱以2π/D为间隔作延拓，再作D倍扩张。

信号抽取示意图，D=3，横坐标为抽样点数

信号抽取示意图，D=3, 横坐标为抽样点数

抗混叠滤波，就是在抽取之前先对信号进行低通滤波，把信号的频带限制在Ωsa2/2以下。

这种办法虽然把高频部分损失掉了，但保留了低频部分，可以恢复出低频部分。

时域抽取引起的频谱混叠现象

因为在时域抽取引起了频谱混叠现在，为了避免频谱的混叠，就应在抽取之前先对信号进行低通滤波，把信号的频带限制在Ω

sa2

/2以下。通常是先对x(n)做抗混叠低通滤波。这种办法虽然把高频部分损失掉了，但保留了低频部分，可以恢复出低频部分。

图中h(n1T1)为抗混叠滤波器

带有抗混叠滤波器的抽取

抗混叠滤波器的阻带截止频率为Ωsa1/(2D)，对应的数字阻带截止频率为所以，在理想情况下，抗混叠低通滤波器h(n1T1)的频率响应H(ejω)由下式

给出:

j

1,D ω

ω

?<π/

?

抗混叠滤波抽取前后信号的时域和频域示意图

2.2 整数因子内插

信号的插值是提高频率的方法。直接的思路当然是先把用采样频率fs1采

(t),然后再用提高的频率样得到的数字信号x(n),通过D/A转换变成模拟信号x

a

通过A/D转换变成数字信号。但是，同样因为易引进信号的损伤，而在实际f

s2

应用中不加以采用。这里我们只讨论直接在数字域进行插值来提高采样频率的方法。

整数I倍内插是在已知的相邻两个原采样点之间插入I－1个新采样值的点。

由于这I－1个采样值并非已知的值，所以关键问题是如何求出这I-1个采样值。

内插原理图

内插概念示意图

内插过程时域波形

整数倍内插的频域解释

设x (n 1 T 1)为模拟信号x a (t )的采样序列， 并假定x a (t )及其傅里叶变换X a(j Ω)如图所示。

按照内插的概念， y (n 2 T 2)应为以采样间隔T 2对x a (t )的采样序列， 且满足T 2=T 1/I 。

和 均为周期函数， 若二者都用模拟频率Ω表示， 则周期Ωsa2=2π/T 2=2π/(T 1/I )=I Ωsa1。

v (n 2 T 2)的傅里叶变换为

()1

j e X ω2

j (e

)Y ω?????±±=??

? ??=，其它

，当0,2,,0)(21222

I I n I T n x T n v

上式表明： 二者频谱相同

实质上， v (n 2 T 2)的信息与x (n 1 T 1)完全相同， 所以二者应具有相同的频谱。 零值内插前后的时域信号及其频谱

镜像频谱，想恢复原信号，就必须滤除这些镜像频谱

实际工作中Ωsa1>2Ωc ， 所以允许

有一定的过渡带， 可用线性相位FIR 滤波器实现。 根据其功能， 将h (n 2 T 2)称为镜像滤波器。

将理想镜像滤波器的阻带截止频率换算成数字频率为

所以， 理想情况下， 镜像滤波器h (n 2 T 2)的频率响应特性为

2

22

22

221211

21111j j j 2222j /j 2111/j j (e

)()e

()e e ()e (e )(e )

n T n n n T n I

T n n I n n T V v n T v n T n x T x n T I X X ωωω∞

∞

--Ω=-∞

=-∞

∞

-Ω-Ω==-∞Ω=

=

??== ???==∑

∑

∑∑)e (2

j ωH =sa1

121ππ

2

T T T I I

Ω=

2

2j 2, 0(e

)0, C I H I ωωω?≤<π?=?π≤≤π

??

式中， C 为定标系数。 可以推导出定标系数C =I 。

镜像滤波器的理想幅频特性

内插器时域输入、 输出关系

内插器频域输入、 输出关系 通过前面的推导，已知

所以 2.3 I/D 的采样率转换

前面已经讨论了降低采样频率的D 整数倍抽取以及提高采样频率的I 整数倍插值。按照这种思想，抽取盒内插按排列组合有两种情况，即可先抽取再内插，也可先内插再抽取，但是在实际应用中，应先进行插值，后进行抽取，这是因为，先抽取会减少x(n)的数据，可能造成频率成分的损失，为了最大限度地保留输入序列的概率成分，合理的做法是先做I 整数倍插值，后做D 整数倍抽取。显然，这样的系统可以由D 整数倍抽取盒I 整数倍插值级联而成，原理图如下所示：

()()()1112211221111221111212()()()()]

n n n y n T x n T h n T n T x n T h n T n T x n T h n n I T ∞

=-∞

∞

=-∞

∞=-∞

=

-=-=

-∑∑∑

)

e ()e (12j j ωωX V =2221222j j j j j j j (e )(e )(e )(e )(e )(e )(e )

I Y V H X H X H ωωωωωωω

===

=

等效滤波器h(l)的频率响应为

注意：

先内插后抽取, 才能最大限度地保留输入序列的频谱成分。 h(l)等效带宽应当是h I (l)和h D (l)中最小的带宽。

2.4多采样率数字信号处理的应用

在数字语音系统中，语音信号的采样过程如图所示。图中，x(t)为模拟信号，其有用频谱分布范围为[-f h ,f h ]，f h 表示x(t)中有用频率成分的最高频率。信号中一般含有干扰噪声，其频带宽度远大于f h 。X(t)及其幅频特性|X(j Ω)|如图所示，下面以电话系统中的数字语音系统为例，讨论数字语音基本采集系统中存在的技术问题。

语音信号的采样过程

X(t)及其幅频特性|X(j Ω)|

在电话系统中，一般要保证4kHZ 的音频带宽，即取f h =4kHZ 。但送话器发出的信号x(t)的带宽比f h 大很多。因此，在A/D 变换之前要对其进行模拟预滤波，以防止采样后发生频率混叠失真。如果为了使信号采集数据尽量小，取采样频率F=2f h =8KHZ 。这时要求低通模拟滤波器h(t)的幅频响应特性为过渡带宽为0，为理想低通特性。基本采样系统对x(t)进行A/D 变换的技术要求太高，因而是很难以设计与实现的。在接收端的D/A 变换过程中同样会遇到此问题。

如果简单地

j ππ, 0min ,D (e

)ππ0, min ,D y

y y I D I H I ωωω???

≤< ?????=?

???≤≤π

?????

将采样率提高，如取F=16kHZ,则预滤波器就容易实现（允许有4kHZ的过渡带），但使采集信号的数据量加大一倍，下面讨论如何采用整数倍抽取与整数倍内插来解决该问题，而不增加数据量。

低通模拟滤波器h(t)的幅频响应特性

预滤波后的信号v(t)及其采样序列v(nT)和相应的频谱

2.4.1 为了降低对模拟预滤波器的技术要求，采用以下改进方案

先用较高的采样率进行采样，比如取采样率F=16kHZ,经过A/D 后，再经D=2倍抽取，把采样率降至8kHZ 。这时，模拟预滤波器g(t)的过渡带可以从4kHZ 到12kHZ ，这样的预滤波器导致采样信号W(n 1T 1)的频谱W （ej ΩT 1）在4kHZ 到12kHZ 频带中发生混叠。但这混叠部分在抽取前用数字滤波器h(n 1T 1)滤掉了。这样，模拟滤波器就容易设计实现了。现在把问题转移到设计和实现技术要求很高的数字滤波器H(ej ΩT 1)上，这是解决问题的关键。数字滤波器可 以用FIR 结构设计成线性相位和陡峭通带边缘特性。这种方案不会增加信号数据量。 2.4.2 接收端 D/A 转换器 的改进方案 设数字信号序列y (n 2 T 2)传送到接收端后变成y(n 2 T 2)。要将y(n 2 T 2)恢复为模拟信号x(t)，若采用基本方案，先将y(n 2 T 2)经D/A 变换器，在进行模拟低通滤波得到x(t)。这种方案同样对模拟恢复低通滤波器提出难以实现的技术要求（理想低通特性）。为了解决这一难题，可采用下图给出的改进方案。

改进的D/A 转换方案框图

它的思路仍是采用整数倍插入。将模拟恢复低通滤波器的设计与实现困难转移到设计滤除镜像频谱的高性能数字滤波器来解决，具体实现原理如下述：

设给定的数字信号y(n

2T

2

)如图(a)所示。经内插后将采样率提高2倍，h(n

1

T 1)的输出为v(n

1

T

1

)，假定h(n

1

T

1

)可设计成陡峭通带边缘特性，则v(n

1

T

1

)的

时域和频域波形如图(b)所示。对v(n

1 T

1

)进行D/A变换，得到：

v(t)及其频谱。应当说明，D/A特性难以实现，实际中常用零阶保持型D/A 代替，但其频向特性不理想，会引入频率失真。这种失真可在数字域进行预处理补偿。

对v(t)进行模拟低通滤波，这时要求模拟低通滤波器h(t)的通带边缘频率

为，过渡带为π/2T

1<Ω<3π/2T

1

,阻带为。h(t)的幅频特性要

求如图所示：

当然，过渡带上的频响曲线可以不是直线，h(t)的输出则为模拟信号x(t)。由于过渡带较宽，所以模拟低通滤波器的设计与实现较容易。我们希望恢复的信

号就是x(t),其时域和频域表示如图所示。

3．实验过程3.1整数倍抽取实验

已知一连续时间信号x(t)的表达式为x(t)=Acos(2πf

1t)+Bcos(2πf

2

t)

其中f

1=50Hz,f

2

=100Hz,A=1.5,B=1。

按2整数倍对信号进行抽取，程序如下：

Fs=1000;

A=1.5;

B=1;

f1=50;

f2=100;

t=0:1/Fs:1

x=A*cos(2*pi*f1*t)+cos(2*pi*f2*t);

y=decimate(x,2);

subplot(212);

stem(x(1:25),'.');

xlabel('时间，nT');

ylabel('输入信号');

grid on;

subplot(222);

stem(y(1:25),'.');

xlabel('时间,nT');

ylabel('输出抽取信号');

grid on;

3.2整数倍插值实验

已知一连续时间信号x(t)的表达式为x(t)=Acos(2πf1t)+Bcos(2πf2t) 其中f1=50Hz,f2=100Hz,A=1.5,B=1。

按4整数倍对信号进行插值，程序如下：

Fs=1000;

A=1.5;

B=1;

f1=50;

f2=100;

t=0:1/Fs:1

x=A*cos(2*pi*f1*t)+cos(2*pi*f2*t);

y=interp(x,4);

subplot(221);

stem(x(1:25),'.');

xlabel('时间，nT');

ylabel('输入信号');

grid on;

subplot(222);

stem(y(1:100),'.');

xlabel('时间,4nT');

ylabel('输出插值信号');

grid on;

3.3用有理因子I/D的采样率转换进行的实验

已知x(n)=1.5cos(0.3πn),对x(n)按有理因子3/5进行采样速率转换，程序如下：n=0:24;

x=1.5*cos(0.3*pi*n);

[y,h]=resample(x,3,5);

figure(1);

stem(n,x);

xlabel('时间，n');

ylabel('输入信号');

ny=0:length(y)-1;

figure(2);

stem(ny,y);

xlabel('时间，n');

ylabel('输出变换信号');

w=(0:511)*2/512;

H=20*log10(abs(fft(h,512))); figure(3);

plot(w,H);

grid on

xlabel('频率');

ylabel('幅值');

4．实验结果

4.1信号的整数倍抽取

4.2信号的整数倍插值

4.3用有理因子I/D的采样速率转换

DSP技术与算法实现学习报告

DSP技术与算法实现学习报告 一.课程认识 作为一个通信专业的学生，在本科阶段学习了数字信号处理的一些基本理论知识，带着进一步学习DSP技术以及将其理论转化为实际工程实现的学习目的，选择了《DSP技术与算法实现》这门课程。通过对本课程的学习，我在原有的一些DSP基础理论上，进一步学习到了其一些实现方法，系统地了解到各自DSP芯片的硬件结构和指令系统，受益匪浅。 本门课程将数字信号处理的理论与实现方法有机的结合起来，在简明扼要地介绍数字信号处理理论和方法的基本要点的基础上，概述DSP的最新进展，并以目前国际国内都使用得最为广泛的德克萨斯仪器公式（TI，Texas Instruments）的TMS320、C54xx系列DSP为代表，围绕“DSP实现”这个重点，着重从硬件结构特点，软件指令应用和开发工具掌握出发，讲解DSP应用的基础知识，讨论各种数字信号处理算法的实现方法及实践中可能遇到的主要问题，在此基础上实现诸如FIR、IIR、FFT等基本数字信号处理算法等等。 1.TI的DSP体系 TI公司主要推出三大DSP系列芯片，即TMS320VC2000，TMS320VC5000，TMS320VC6000系列。 TMS320VC200系列主要应用于控制领域。它集成了Flash存储器、高速A/D转换器、可靠的CAN模块及数字马达控制等外围模块，适用于三相电动机、变频器等高速实时的工控产品等数字化控制化领域。 TMS320VC5000系列主要适用于通信领域，它是16为定点DSP芯片，主要应用在IP 电话机和IP电话网、数字式助听器、便携式音频/视频产品、手机和移动电话基站、调制调解器、数字无线电等领域。它主要分为C54和C55系列DSP。课程着重讲述了C54系列的主要特性，它采用改进哈弗结构，具有一个程序存储器总线和三个数据存储器总线，17×17-bit乘法器、一个供非流水的MAC（乘法/累加）使用的专用加法器，一个比较、选择、存储单元（Viterbi加速器），配备了双操作码指令集。 TMS320VC6000系列主要应用于数字通信和音频/视频领域。它是采用超长指令字结构设计的高性能芯片，其速度可以达到几十亿MIPS浮点运算，属于高端产品应用范围。

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

DSP常见算法的实现

3.6 常见的算法实现 在实际应用中虽然信号处理的方式多种多样，但其算法的基本要素却大多相同，在本节中介绍几种较为典型的算法实现，希望通过对这些例子（单精度，16bit ）的分析，能够让大家熟悉DSP 编程中的一些技巧，在以后的工作中可以借鉴，达到举一反三的效果。 1. 函数的产生 在高级语言的编程中，如果要使用诸如正弦、余弦、对数等数学函数，都可以直接调用运行库中的函数来实现，而在DSP 编程中操作就不会这样简单了。虽然TI 公司提供的实时运行库中有一些数学函数，但它们所耗费的时间大多太长，而且对于大多数定点程序使用双精度浮点数的返回结果有点“大材小用”的感觉，因此需要编程人员根据自身的要求“定制”数学函数。实现数学函数的方法主要有查表法、迭代法和级数逼近法等，它们各有特点，适合于不同的应用。 查表法是最直接的一种方法，程序员可以根据运算的需要预先计算好所有可能出现的函数值，将这些结果编排成数据表，在使用时只需要根据输入查出表中对应的函数值即可。它的特点是速度快，但需要占用大量的存储空间，且灵活度低。当然，可以对上述查表法作些变通，仅仅将一些关键的函数值放置在表中，对任意一个输入，可根据和它最接近的数据采用插值方法来求得。这样占用的存储空间有所节约，但数值的准确度有所下降。 迭代法是一种非常有用的方法，在自适应信号处理中发挥着重要的作用。作为函数产生的一种方法，它利用了自变量取值临近的函数值之间存在的关系，如时间序列分析中的AR 、MA 、ARMA 等模型，刻画出了信号内部的特征。因为它只需要存储信号模型的参量和相关的状态变量，所以所占用的存储空间相对较少，运算时间也较短。但它存在一个致命的弱点，由于新的数值的产生利用了之前的函数值，所以它容易产生误差累积，适合精度要求不高的场合。 级数逼近法是用级数的方法在某一自变量取值范围内去逼近数学函数，而将自变量取值在此范围外的函数值利用一些数学关系，用该范围内的数值来表示。这种方法最大的优点是灵活度高，且不存在误差累积，数值精度由程序员完全控制。该方法的关键在于选择一个合适的自变量取值区间和寻找相应的系数。 下面通过正弦函数的实现，具体对上述三种方法作比较。 查表法较简单，只需要自制一张数据表，也可以利用C5400 DSP ROM 内的正弦函数表。 迭代法的关键是寻找函数值间的递推关系。假设函数采样时间间隔为T ，正弦函数的角频率为ω，那么可以如下推导： 令()()()T T ω?β?αω?-+=+sin sin sin 等式的左边展开为 T T side left ω?ω?sin cos cos sin _+= 等式的右边展开为 ()T T side right ω?βωα?sin cos cos sin _-+= 对比系数，可以得到1,cos 2-==βωαT 。令nT =?，便可以得到如下的递推式： [][][]21cos 2---=n s n s T n s ω

实验设计：多采样率数字信号处理

实验名称：多采样率数字信号处理 一．实验目的：1. 掌握信号抽取和插值的基本原理和实现； 2．掌握信号的有理数倍率转换。 二．实验原理： 多采样率数字信号处理共分为3方面的问题：信号的整数倍抽取、信号的整数倍插值和信号的有理数倍速率转换。 Matlab 信号处理工具箱提供了抽取函数decimate 用于信号整数倍抽取，其调用格式为： y=decimate(x,M) y=decimate(x,M,n) y=decimate(x,M,’fir’) y=decimate(x,M,n,’fir’) 其中y=decimate(x,M)将信号x 的采样率降低为原来的 M 1，抽取前缺省地采用8阶Chebyshev Ⅰ型低通滤波器压缩频带。 y=decimate(x,M,n)指定所采用Chebyshev Ⅰ型低通滤波器的阶数，通常13 n 。 y=decimate(x,M,’fir’)指定用FIR 滤波器来压缩频带。 y=decimate(x,M,n,’fir’) 指定所用FIR 滤波器的阶数。 Matlab 信号处理工具箱提供了插值函数interp 用于信号整数倍插值，其调用格式为： y=interp(x,L) y=interp(x,L,n,alpha) [y,b]=interp(x,L,n,alpha) 其中y=interp(x,L)将信号的采样率提高到原来的L 倍。 y=interp(x,L,n,alpha)指定反混叠滤波器的长度n 和截止频率alpha ，缺省值为4和0.5。 [y,b]=interp(x,L,n,alpha)在插值的同时，返回反混叠滤波器的系数向量。 信号的有理数倍速率转换是使信号的采样率经由一个有理因子M L 来改变，可以通过插值和抽取的级联来实现。Matlab 信号处理工具箱提供了重采样函数resample 用于有理倍数速率转换，其调用格式为： y=resample(x,L,M);

《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。

数字信号处理基础书后题答案中文版

Chapter 2 Solutions 2.1 最小采样频率为两倍的信号最大频率，即44.1kHz 。 2.2 (a)、由ω = 2πf = 20 rad/sec ，信号的频率为f = 3.18 Hz 。信号的奈奎斯特采样频率为6.37 Hz 。 (b)、3 5000π=ω，所以f = 833.3 Hz ，奈奎斯特采样频率为1666.7 Hz 。 (c)、7 3000π=ω，所以f = 214.3 Hz ，奈奎斯特采样频率为428.6 Hz 。 2.3 (a) 1258000 1f 1T S S ===μs (b)、最大还原频率为采样频率的一半，即4000kHz 。 2.4 ω = 4000 rad/sec ，所以f = 4000/(2π) = 2000/π Hz ，周期T = π/2000 sec 。因此，5个周期为5π/2000 = π/400 sec 。对于这个信号，奈奎斯特采样频率为2(2000/π) = 4000/π Hz 。所以采样频率为f S = 4(4000/π) = 16000/π Hz 。因此5个周期收集的采样点为(16000/π samples/sec )(π/400 sec) = 40。 2.5 ω = 2500π rad/sec ，所以f = 2500π/(2π) = 1250 Hz ，T = 1/1250 sec 。因此，5个周期为5/1250 sec 。对于这个信号，奈奎斯特采样频率为2(1250) = 2500 Hz ，所以采样频率为f S = 7/8(2500) = 2187.5 Hz 。采样点数为(2187.5 点/sec)(5/1250 sec) = 8.75。这意味着在模拟信号的五个周期内只有8个点被采样。事实上，对于这个信号来说，在整数的模拟周期中，是不可能采到整数个点的。 2.6 2.7 信号搬移发生在kf S ± f 处，换句话说，频谱搬移发生在每个采样频率的整数倍 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 频率/kHz

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；

数字信号处理 详细分析 采样

离散傅里叶变换 一、问题的提出：前已经指出，时域里的周期性信号在频域里表现为离散的值，通常称为谱线；而时域里的离散信号(即采样数据)在频域里表现为周期性的谱。 推论：时域里的周期性的离散信号，在频域里对应为周期性的离散的谱线。 由于傅里叶变换和它的反变换的对称性，我们不妨对称地把前者称为时域的采样，后者称为频域的采样；这样，采用傅里叶变换，时域的采样可以变换成为频域的周期性离散函数，频域的采样也可以变换成列域的周期性离散函数，这样的变换被称为离散傅里叶变换，简称为ＤＦＴ。图３-1就是使用采样函数序列作离散傅里叶变换的简单示例。 （a ）时域的采样在频域产生的周期性 （b ）频域的采样在时域产生的周期性 图3-1 采样函数的离散傅里叶变换 上图就是使用采样函数序列作离散傅立叶变换的简单示例，在时域间隔为s t 的采样函数 序列的DFT 是频域里间隔为s s t f 1 =的采样函数序列；反之，频域里间隔为s f 的采样函数序列是时域里间隔为w W f T 1=的采样函数序列，如图3-1(b)所示。 由于在离散傅立叶变换中，时域和频域两边都是离散值，因此它才是真正能作为数字信号处理的变换，又由于变换的两边都表现出周期性，因此变换并不需要在),(+∞-∞区间进行，只需讨论一个有限周期里的采样作变换就可以保留全部信息。 表3-1为傅立叶变换和傅立叶级数的关系

二、DFT 的定义和性质 离散傅里叶变换（DFT ）的定义为： 1、非周期离散时间信号)(n x 的Fourier 变换定义为：ωωωd e n x e X n j j -∞ ∞-∑ =)()( （1） 反变换：ωπωππωd e e X n x n j j ?-= )(21)( )(ωj e X 的一个周期函数（周期为）π 2，上式得反变换是在)(ωj e X 的一个周期内求积分的。这里数字信号的频率用ω来表示，注意ω与Ω有所不同。设s f 为采样频率，则采样周期为 f T 1 =，采样角频率T s π2=Ω，数字域的频率s s f πω2= 式1又称为离散时间Fourier 变换（DTFT ）2、周期信号的离散Fourier 级数（DFS ） 三、窗函数和谱分析 1、谱泄露和栅栏效应 离散傅立叶变换是对于在有限的时间间隔（称时间窗）里的采样数据的变换，相当于对数据进行截断。这有限的时间窗既是DFT 的前提，同时又会在变换中引起某些不希望出现的结果，即谱泄露和栅栏效应。 1）谱泄露 以简单的正弦波的DFT 为例，正弦波具有单一的频率，因而在无限长的时间的正弦波，应该观察到单一δ函数峰，如下图示，但实际上都在有限的时间间隔里观察正弦波，或者在时间窗里作DFT ，结果所得的频谱就不再是单一的峰，而是分布在一个频率范围内，下图（b ）示。这样信号被时间窗截断后的频谱不再是它真正的频谱，称为谱泄露。

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。

数字信号处理实验报告

前言 《数字信号处理》是信息电子，通信工程等本科专业及其他相近专业的一门专业必修课。通过本课程的学习，学生应掌握以下基本概念、理论和方法：采样定理、离散序列的变换、离散信号的频谱分析；离散系统的传递函数、频率响应、离散系统的基本分析方法；数字滤波器的设计理论、滤波器的软件实现；离散傅立叶变换理论、快速傅立叶变换方法；有限字长效应。 为了使学生更好地理解和深刻地把握这些知识，并在此基础上，训练和培养学生掌握离散系统的基本概念和分析方法，数字滤波器的设计和实现，以及如何利用快速傅立叶变换等DSP技术对数字信号进行分析、滤波等处理，设置了以下三个实验： （1）离散时间序列卷积和MATLAB实现； 内容：使用任意的编程语言编制一个程序，实现两个任意有限序列的卷积和。 目的：理解线性非移变系统I/O关系和实现 要求：掌握使用计算机实现数字系统的方法 （2）FFT算法的MATLAB实现； 内容：使用MATLAB编程语言编制一个程序，实现任意有限序列的FFT。 目的：理解FFT算法的意义和实现 要求：掌握使用计算机实现FFT算法的方法 （3）数字滤波器的设计； 内容：使用MATLAB编程语言编制一个程序，实现FIR或IIR滤波器的设计目的：理解数字滤波器的设计技术 要求：掌握使用计算机进行数字滤波器设计的方法 （4）窗函数设计FIR滤波器； 内容：使用MATLAB编程语言编制一个程序，实现FIR或IIR滤波器的设计目的：理解数字滤波器的设计技术 要求：掌握使用计算机进行数字滤波器设计的方法 该实验指导书是参照该课程的教学大纲而编制的，适合于信息电子工程、通信工程等本科专业及其他相近专业。

信号处理 FFT算法

实验2 基2时域抽选的FFT 程序设计与调试 一、实验目的 掌握信号处理，尤其是数字信号处理的基本原理和方法。要求能通过实验熟练掌握基2时域抽选的快速傅立叶变换算法（FFT ）的基本原理，了解二维及多维快速傅立叶变换算法。 二、实验原理 1．复数类型 对于FFT 算法涉及的复数运算，使用自定义的COMPLEX 来定义复数类型，其使用方法与常规类型（如int,float,double ）相似。 typedef struct { float real, imag; } COMPLEX; 2．FFT 基本原理 FFT 改进了DFT 的算法，减少了运算量，主要是利用了旋转因子W 的两个性质： （a ）W 的周期性：W = W （b) W 的对称性：W =-W FFT 把N 点DFT 运算分解为两组N/2点的DFT 运算，然后求和： )()()(21k X W k X k X k N += 1,,1,0 ),()()2 (2 21-=-=+ N k N k k X W k X N k X 其中， ∑∑∑∑-=-=-=-=+== = = 1 1 2 21 1 112 2 2 2 2 2 2 2 )12()()()2()()(N N N N N N N N r rk r rk r rk r rk W r x W r x k X W r x W r x k X 在计算X 1(k)与X 2(k)时，仍利用上述公式，把它们看成是新的X(k)。如此递归下去，便是FFT 算法。 3．蝶形运算 从基2时域抽选FFT 运算流图可知： ① 蝶形两节点的距离为2m-1，其中，m 表示第m 列，且m =1,… ,L 。 例如N=8=23， 第一级(列)距离为21-1=1， 第二级(列)距离为22-1=2， 第三级(列)距离为23-1=4。 ② 考虑蝶形运算两节点的距离为2m-1，蝶形运算可表为： X m (k)=X m-1(k)+X m-1(k+2m-1) W N r X m (k+2m-1)= X m-1(k)-X m-1(k+2m-1) W N r 由于N 为已知，所以将r 的值确定即可确定W N r 。为此，令k=(n 2n 1n 0)2 ,再将k 左移(L-m)位，右边位置补零，就可得到(r)2 的值，即(r)2 =(k)22L-m 。 例如 N=8=23

数字信号处理算法研究毕业论文

数字信号处理算法研究毕业论文

毕业论文 论文题目（中文）数字信号处理算法研究--基于人体脉搏信号 论文题目（外文）Research on Digital Signal Processing Algorithm-- based on human pulse signal

数字信号处理算法研究 --基于人体脉搏信号 中文摘要 脉搏信号是一种较为常见的生物医学信号,是人体重要的动力学信号之一,脉搏信号在相当程度上可以反映人体心血管的生理状态信息,它能反映人体心脏器官以及血液循环系统的生理情况变更,在临床健康观察和疾病诊断中位置非常的重要。因此脉搏信号的处理和分析在医学界受到了广泛的关注和重视。随着电子技术与计算机技术的快速发展,将人体脉搏信号转化为电信号进行处理与分析,实现智能化的脉搏检测与分析技术,已是生物医学工程范畴的发展目标。 具体研究工作为： （1）通过采用一款pulsesensor基于光电反射式模拟传感器用于测量脉搏、心率来检测人体模拟脉搏信号。 （2）再通过Arduino等单片机将模拟脉搏信号转换为数字信号通过USB 上传到电脑上。 （3）最后通过matlab对其进行滤波处理消除噪声干扰，得到正确脉搏信号。 （4）处理后发现了脉搏信号可以反映人体的生理特性。 关键词：人体脉搏信号数字信号处理滤波器

Research on Digital Signal Processing Algorithm -- based on human pulse signal Abstract Pulse signal is a common biomedical signal, is one of the important dynamic signals of the human body, the pulse signal to a certain extent, reflects the human cardiovascular physiological status information, it can reflect the human heart organs and blood circulation system physiological changes, It is very important in clinical health observation and disease diagnosis. Pulse signal processing and analysis in the medical world has been widely concerned and attention. With the development of electronic technology and computer technology, the human pulse signal into electrical signals for detection and analysis, to achieve intelligent pulse detection and analysis technology, biomedical engineering is the direction of development.Specific research work: (1)to detect the pulse signal of human body by measuring the pulse and heart rate by using a pulsesensor based analog sensor. (2)and then through the Arduino microcontroller analog pulse signal into digital signal through the USB upload to the computer. (3)Finally, through matlab to filter it to eliminate noise interference, get the correct pulse signal. (4) after treatment found that the pulse signal can reflect the physiological characteristics of the human body. Keywords: human pulse signal, digital signal processing, filter

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

多采样率数字信号处理及其MATLAB仿真

万方数据

多采样率数字信号处理及其MATLAB仿真 作者：黄硕， 魏亚楠， 安永丽 作者单位：唐山钢铁股份有限公司,唐山,063016 刊名： 科技资讯 英文刊名：SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION 年，卷(期)：2009，(23) 引用次数：0次 参考文献(3条) 1.杨小牛.楼才义.徐建良软件无线电原理与应用 2005 2.李忠琦.凌翔.胡剑浩软件无线电架构研究[期刊论文]-电信科学 2007(7) 3.尹健华试论软件无线电技术及其应用[期刊论文]-企业技术开发(学术版) 2007(8) 相似文献(10条) 1.学位论文赵启敏中频采样技术的分析与研究2004 该课题结合数字软件化雷达的研制,研究了数字软件化雷达中频采样技术的实现以及对雷达主要技术指标的影响.该论文针对传统模拟相参正交采样技术存在的不足,论述了基于A/D变换和数字下变频的中频采样方法,并在此基础上设计了中频采样数据采集卡,并对该硬件进行了调试和试验,试验结果证明,中频采样技术比传统模拟相参正交采样技术更具优势,较好的解决了传统模拟相参正交采样中存在的幅相误差问题,以及该采集卡具有小的孔径抖动,可以满足中频采样的要求.该论文在中频采样技术中首先研究了数据采集技术对雷达性能的影响,接着根据目前数字下变频器件自身的限制不能适应高速数据流的问题,详细研究了利用欠采样技术的镜频加数字下变频实现解调的方法,以及一种利用多速率信号处理技术将抽取和滤波提前的数字下变频的高效结构,通过仿真证明此两种方法都能较好的解决硬件本身限制与高速数据流不匹配的问题,并通过分析得出此数字下变频的高效结构的运算量大大低于传统数字下变频的运算量.此外该论文还着重讨论了孔径抖动对雷达各项性能的影响. 2.期刊论文张明珊.孟利民.ZHANG Ming-shan.MENG Li-min基于频域采样技术的软件无线电接收机-浙江工业大学学报2005,33(1) 目前软件无线电面临的一个难题是如何对高工作频带内的射频信号进行直接模/数转换.利用频域采样技术提出了一种接收信号进行处理的方法,并用数学理论证明了它的可行性,最后还给出了软件无线电接收机模型.其关键思想是提取接收信号的频域成份,然后在频域中对信号进行处理.这种方法大大降低了A/D转换器的要求,从而使得实现软件无线电接收机成为可能,对当前微电子工艺下的软件无线电系统设计带来很大的理论意义和实用价值,而且克服了传统Rake接收机的一些缺点,特别适合于多径丰富的无线环境. 3.学位论文杨清海软件无线电的功能实现2001 1992年，JeoMitola提出了软件无线电的概念，很快引起了国际通信界的关注。软件无线电结构的关键是在尽可能靠近天线的地方使用宽带A／D和 D／A变换器，将尽可能多的无线电功能用软件来定义，从而实现电台在各种网络中的通用性及电台功能升级换代的连续性，软件无线电已成为无线通信的一个主要发展方向。特别是近年来，软件无线电已经不再仅仅局限于军事方面，在GSMMOU会议中，软件无线电被描述成GSM继续发展进步的基础，甚至被称为第三代（3G）全球移动通信实现的技术基础。本文主要探讨软件无线电思想在接收机设计中的应用，论证了系统硬件实现方案和软件实现方案。重点讨论了用到的信号采样技术和数字信号处理技术，包括多速率信号处理、FIR滤波器的多相结构、低通滤波、免混频正交解调和信号的带通采样技术。最后优化了解调算法，利用我们的试验平台实现了AM、FM、SSB和ASK、FSK、PSK信号解调。 4.学位论文洪亮高速并行交替采样ADC系统的研究与实现2009 模数转换器(ADC)是数字信号处理系统的关键组成部分，广泛应用于通信、雷达、测试仪器等领域。随着超宽带雷达技术研究的深入和软件无线电技术的发展，对ADC的速度和精度的要求越来越高，ADC已经成为现代信号处理的瓶颈。在给定的工艺下，ADC工作的最大采样速率受限于它的分辨率，单片ADC芯片很难同时满足高速高精度的要求，而并行交替采样ADC(TIADC)结构是突破这一瓶颈的有效方法之一。 这种方法在前端利用M片采样率为fs/M的ADC并行交替采样，在后端进行拼接使得整个系统的采样率达到fs。然而受到制造工艺的局限，通道失配误差如偏置误差、增益误差、时间偏差和带宽失配误差的存在，将严重降低系统的信纳比(SINAD)和无杂散动态范围(SFDR)。 本论文主要包括三方面的工作。首先，深入研究了并行交替采样技术，对TIADC结构的通道失配误差进行了全面的分析，特别是对带宽失配误差进行了建模分析，给出了四种通道失配误差联合作用于信号的信号频谱，以及系统设计时误差的容忍范围。 其次，通过合理的近似，提出了通道失配误差的测量算法和联合校正算法，其中关键的是时间偏差和带宽失配误差的联合估算与校正，它是在周期非均匀采样信号完美重构基础上提出来的，并通过仿真验证了算法的有效性。 最后，设计了一个基于并行交替采样技术的12bit420MSPS的高速数据采集系统，该系统由两片12bit210MSPS的AD9430组成。其中，结合系统设计进行的信号完整性分析对高速电路的设计具有一定的指导意义。 5.期刊论文王宏.刘丽.宋晓峰.WANG Hong.LIU Li.SONG Xiaofeng基于频域采样技术的软件无线电接收机-现代电子技术2006,29(23) 目前软件无线电面临的一个难题是如何对高工作频带内的射频信号进行直接模/数转换.利用频域采样技术提出了一种接收信号进行处理的方法,并用数学理论证明了他的可行性,最后还给出了软件无线电接收机模型.其关键思想是提取接收信号的频域成份,然后在频域中对信号进行处理.这种方法大大降低了A/D转换器的要求,对当前微电子工艺下的软件无线电系统设计有很大的理论意义和实用价值,而且克服了传统Rake接收机的一些缺点,特别适合于多径丰富的无线环境. 6.学位论文李裕多信道软件无线电接收机实现技术研究2003 软件无线电的基本思想是将宽带A/D及D/A尽可能靠近天线,将无线电台的各种功能在一个开放性、模块化的通用硬件平台上尽可能多的用软件来实现.软件无线电已成为移动通信中的关键技术之一.本文主要研究了软件无线电接收机中的相关理论及实现方案并进行了相应的系统仿真.本文首先深入讨论了软件无线电接收机的基本理论:采样技术、多速率信号处理和调制解调算法.在此基础上研究了下变频技术和带通采样技术在并行多信道接收机中的应用,提出了利用CIC,HBF和FIR级联设计下变频器的方案,并完成了系统仿真.然后深入研究了多相滤波技术在信道化接收机中的应用,推导和建立了实信号接收机的数学模型,给出了真实信道中心频率和带宽的计算公式,简要分析了算法复杂度,最后完成了基于此模型的4信道软件无线电接收机的系统仿真.本文所建立的两个系统作为后续研究的基础平台,可以利用其移植各种通信系统,并分析系统性能,具有一定的应用价值.