dsp 信号处理中的 生成离散信号并计算其振幅谱
上传时间： 2013-11-29
上传用户：秦莞尔w
计算离散信号的振幅谱和相位谱 1. 编写计算DFT的程序。 2. 编写计算振幅谱和相位谱的程序。
上传时间： 2017-09-10
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UCOSII实验3-消息队列、信号量集和软件定时器USER
上传时间： 2022-04-19
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UCOSII实验2-信号量和邮箱
标签： ucosii
上传时间： 2022-04-19
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随着焊接技术、控制技术以及计算机信息技术的发展，对于数字化焊机系统的研究已经成为热点，本文开展了对数字化IGBT逆变焊机控制系统的研究工作，设计了数字化逆变焊机的主电路和控制系统的硬件部分。 本文首先介绍了“数字化焊机”的概念，分析了数字化焊机较传统的焊机的优势，然后结合当前数字化焊机的国内外发展形势，针对数字信号处理技术的特点，阐明了进行本课题研究的必要性和研究内容。文章随后列出了整个数字化逆变焊机的设计思路和方案，简要介绍了数字信号处理器(DSP-Digital SignalProcessing)的特点，较为详细地解释了以DSP为核心的控制系统设计过程。根据弧焊电源控制的要求，选择了控制器的DSP型号。 逆变焊机的主电路采用输出功率较大的IGBT全桥式逆变结构(逆变频率20KHz)，由输入整流滤波电路、逆变电路、中频变压器、输出整流电路和输出直流电抗器组成。文中简略介绍了主电路的设计要点及元件的选型和参数的计算，并对所设计的主电路进行了Matlab计算机仿真研究。 在控制系统的设计中，采用TI(美国德州仪器)公司的DSP(TMS320LF2407)芯片作为CPU，由于其速度快(40MHz)、精度高(16bits)等特点，为弧焊逆变器控制系统真正实现数字化提供了条件。在DSP最小系统、电压电流采样调理模块、保护模块、键盘与显示模块等主要模块的作用下对整个焊接电源进行了实时的闭环控制与焊接过程的实时监控。控制电路采用脉宽调制方式(PWM)进行输出控制，即：控制IGBT的导通时间来实现焊机输出功率与输出特性的控制。设计了专门的“分频电路”，DSP输出的控制脉冲经过“分频电路”分成两路后，再经IGBT专用驱动模块M57959L，进行功率放大后，触发IGBT。DSP对输出电流和电弧电压进行实时采样，采用离散的PI控制算法计算后，输出相应的控制量来实时调节IGBT驱动脉冲的脉宽，进而调制输出电流，达到控制焊机输出的目的。 经过实验，得到了相应的输出电压电流波形、PWM波形和IGBT门极驱动的实验波形，该控制系统基本符合逆变焊机的工作要求。 最后，在对本文做简要总结的基础上，对于本逆变焊机的进一步完善工作提出了建议，为数字化焊机控制系统今后更加深入的研究奠定了良好的基础。
上传时间： 2013-08-01
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目前，小波分析在信息技术和其他学科方面的应用是众多科技工作者关心的课题。在理论方面，新观点、新方法不断涌现。本文旨在完善小波的基本理论，对原有的小波去噪方法作进一步的改进。 经典的信号处理方法，例如傅立叶变换、短时傅立叶变换等具有局限性，因而限定了它们的应用范围。小波分析作为一种全新的信号处理方法，它将信号中各种不同的频率成分分解到互不重叠的频带上，为信号滤波、信噪分离和特征提取提供了有效途径，特别在信号去噪方面显出了独特的优势。本文介绍了经典的去噪方法，并对其适用范围和效果进行了分析和比较。并且，讨论了小波分析的基本理论，介绍了连续小波变换、离散小波变换和小波变换的快速分解与重构算法，最后研究了小波基的数学特性，分析了它们对实际应用的影响和作用。进而，介绍了小波的几种去噪方法：小波变换高频系数置零去噪方法、小波变换模极大值去噪方法、小波阈值去噪方法、小波空域相关性去噪方法。用小波变换将高频系数强制置零去噪的方法是比较方便的，但它的不足之处是经将高频系数强制置零去噪后重构的信号会使信号丢失一些细节，且小波基的选择亦有相当的难度，只有靠经验来确定，不过比传统的滤波方法所得的效果还是要好。对于小波变换模极大值去噪的原理，分析了去噪过程中几个参数的选取问题，并给出了一些选取依据；对小波阈值去噪方法的几个关键问题进行了详细讨论。对阈值去噪进行了改进，利用均值逼近与阈值去噪相结合的方法来实现信号的处理，并通过实验仿真实现。实验结果表明该方法提高了信噪比，去噪效果优于单独应用阈值去噪的方法。 在空域相关去噪算法的基础上，进行了改进，利用阈值滤波与相关去噪算法相结合的一种组合去噪算法，仿真试验结果表明，由该算法滤波之后得到的小波系数不仅连续性好，准确率高，而且易于重构信号。 本文分别对这四种方法进行了算法分析比较，通过实验仿真来实现，并对实验结果进行了分析。实验仿真结果表明了利用小波分析理论对信号去噪的可行性和有效性。 关键词：小波分析，信号去噪，阈值，均值逼近，空域相关
上传时间： 2013-07-19
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心音信号是人体最重要的生理信号之一，包含心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量生理病理信息。心音信号分析与识别是了解心脏和血管状态的一种不可缺少的手段。本文针对目前该研究领域中存在的分析方法问题和分类识别技术难点展开了深入的研究，内容涉及心音构成的分析、心音信号特征向量的提取、正常心音信号（NM）和房颤（AF）、主动脉回流（AR）、主动脉狭窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4种心脏杂音信号的分类识别。本文的工作内容包括以下5个方面： a）心音信号采集与预处理。本文采用自行研制的带有录音机功能的听诊器实现对心音信号的采集。通过对心音信号噪声分析，选用小波降噪作为心音信号的滤波方法。根据实验分析，选择Donoho阈值函数结合多级阈值的方法作为心音信号预处理方案。 b）心音信号时频分析方法。文中采用5种时频分析方法分别对心音信号进行了时频谱特性分析，结果表明：不同的时频分析方法与待分析心音信号的特性有密切关系，即需要在小的交叉项干扰与高的时频分辨率之间作综合的考虑。鉴于此，本文提出了一种自适应锥形核时频（ATF）分析方法，通过实验验证该分布能较好地反映心音信号的时频结构，其性能优于一般锥形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、谱图（SPEC）等固定核时频分析方法，从而选择自应锥形核时频分析方法进行心音信号分析。 c）心音信号特征向量提取。根据对3M Littmann（） Stethoscopes[31]数据库中标准心音信号的时频分析结果，提取8组特征数据，通过Fihser降维处理方法提取出了实现分类可视化，且最易于分类的心音信号的2维特征向量，作为心音信号分类的特征向量。 d）心音信号分类方法。根据心音信号特征向量组成的散点图，研究了支持向量机核函数、多分类支持向量机的选取方法，同时，基于分类的目的 性和可信性，本文提出以分类精度最大为判断准则的核函数参数与松弛变量的优化方法，建立了心音信号分类的支持向量机模型，选取标准数据库中NM、AF、AR、AS、MR每类心音信号的80组2维特征向量中每类60组数据作为支持向量机的学习样本，对余下的每类20组数据进行测试，得到每类的分类精度（Ar）均为100％，同时对临床上采集的与上述4种同类心脏杂音信号和正常心音信号中每类24个心动周期进行分类实测，分类精度分别为：NM、AF、MR的分类精度均为100％，而AR、AS均为95．83％，验证了该方法的分类有效性。 e）心音信号分析与识别的软件系统。本文以MATLAB语言的可视化功能实现了心音信号分析与识别的软件运行平台构建，可完成对心音信号的读取、预处理，绘制时-频、能量特性的三维图及两维等高线图；同时，利用MATLAB与EXCEL的动态链接，实现对心音信号分析数据的存储以及统计功能；最后，通过对心音信号2维特征向量的分析，实现心音信号的自动识别功能。 本文的研究特色主要体现在心音信号特征向量提取的方法以及多分类支持向量机模型的建立两方面。 综上所述，本文从理论与实践两方面对心音信号进行了深入的研究，主要是采用自适应锥形核时频分析方法提取心音信号特征向量，根据心音信号特征向量组成的散点图，建立心音信号分类的支持向量机模型，并对正常心音信号和4种心脏杂音信号进行了分类研究，取得了较为满意的分类结果，但由于用于分类的心脏杂音信号种类及数据量尚不足，因此，今后的工作重点是采集更多种类的心脏杂音信号，进一步提高心音信号分类精度，使本文研究成果能最终应用于临床心脏量化听诊。 关键词：心音信号，小波降噪，非平稳信号，心脏杂音，信号处理，时频分析，自适应，支持向量机
上传时间： 2013-04-24
上传用户：weixiao99
频率合成技术广泛应用于通信、航空航天、仪器仪表等领域，目前，常用的频率合成技术有直接频率合成、锁相频率合成和直接数字频率合成(DDS)等。其中DDS是一种新的频率合成方法，是频率合成的一次革命。全数字化的DDS技术由于具有频率分辨率高、频率切换速度快、相位噪声低和频率稳定度高等优点而成为现代频率合成技术中的佼佼者。随着数字集成电路、微电子技术和EDA技术的深入研究，DDS技术得到了飞速的发展。 DDS是把一系列数字量化形式的信号通过D/A转换形成模拟量形式的信号的合成技术。主要是利用高速存储器作查寻表，然后通过高速D/A转换产生已经用数字形式存入的正弦波(或其它任意波形)。一个典型的DDS系统应包括以下三个部分：相位累加器可以时钟的控制下完成相位的累加；相位一幅度码转换电路一般由ROM实现；D/A转换电路，将数字形式的幅度码转换成模拟信号。 现场可编程门阵列(FPGA)设计灵活、速度快，在数字专用集成电路的设计中得到了广泛的应用。本论文主要讨论了如何利用FPGA来实现一个DDS系统，该DDS系统的硬件结构是以FPGA为核心实现的，使用Altera公司的Cyclone系列FPGA。 文章首先介绍了频率合成器的发展，阐述了基于FPGA实现DDS技术的意义；然后介绍了DDS的基本理论；接着介绍了FPGA的基础知识如结构特点、开发流程、使用工具等；随后介绍了利用FPGA实现直接数字频率合成(DDS)的原理、电路结构、优化方法等。重点介绍DDS技术在FPGA中的实现方法，给出了部分VHDL源程序。采用该方法设计的DDS系统可以很容易地嵌入到其他系统中而不用外接专用DDS芯片，具有高性能、高性价比，电路结构简单等特点；接着对输出信号频谱进行了分析，特别是对信号的相位截断误差和幅度量化误差进行了详细的讨论，由此得出了改善系统性能的几种方法；最后给出硬件实物照片和测试结果，并对此作了一定的分析。
上传时间： 2013-07-05
上传用户：suxuan110425
建立在数据率转换技术之上的宽带数字侦察接收机要求能够实现高截获概率、高灵敏度、近乎实时的信号处理能力。双信号数据率转换技术是宽带数字侦察接收机关键技术之一，是解决宽带数字接收机中前端高速ADC采样的高速数据流与后端DSP处理速度之间瓶颈问题的可行方案。测频技术以及带通滤波，即宽带数字下变频技术，是实现数据率转换系统的关键技术。本文首先介绍了宽带数字侦察接收关键技术之一的数据率转换技术，着重研究了快速、高精度双信号测频算法以及实验系统硬件实现。论文主要工作如下： (1)分析了现代电子侦察环境下的信号特征，指出宽带数字接收机必须满足宽监视带宽、流水作业以及近实时的响应时间。给出了一种频率引导式的数字接收机方案，简要介绍这种接收机的关键技术——快速、高精度频率估计以及高效的数据率转换。 (2)介绍了FFT技术在测频算法中的应用，比较了FFT专用芯片及其优点和缺点，指出为了满足实时处理要求，必须选用FPGA设计FFT模块。 (3)在分析常规的插值算法基础上，提出了一种单信号的快速插值频率估计方法，只需三个FFT变换系数的实部构造频率修正项，计算量低。该方法具有精度高、测频速率快的特点。 (4)基于DFT理论和自相关理论，提出了结合FFT和自相关的双信号频率估计算法。该方法先用DFT估计其中一个信号的频率和幅度，以此频率对信号解调并对消该频率成分，最后利用自相关理论估计出另一个信号的频率。 (5)基于DFT理论和FFT技术，研究了信号平方与FFT结合的双信号频率估计算法。根据信号中两频率分量的幅度比，只需一次一维平方信号谱峰搜索，就可以得到双信号的和频与差频分量的估计值，并利用插值技术提高测频精度。该算法能够精确地估计频率间隔小的双信号频率，且容易地扩展到复信号，FPGA硬件实现容易。 (6)基于现代谱分析理论，研究了基于AR(2)模型的双信号频率估计算法。方法在利用AR(2)模型系数估计双正弦信号频率之和的同时，利用FFT快速测频算法估计其中强信号分量的频率值。算法仿真验证和性能分析表明了提出的算法能快速高精度地估计双信号频率。 (7)给出了基于频谱重心算法的雷达双信号频率估计的FPGA硬件实现架构，并进行了时序仿真。 (8)讨论了双信号带宽匹配接收系统的硬件设计方案，给出了快速测频及带宽估计模块设计。
上传时间： 2013-06-02
上传用户：youke111
相对于JPEG中二维离散余弦变换(2DDCT)来说，在JPEG2000标准中，二维离散小波变换(2DDWT)是其图像压缩系统的核心变换。在很多需要进行实时处理图像的系统中，如数码相机、遥感遥测、卫星通信、多媒体通信、便携式摄像机、移动通信等系统，需要用芯片实现图像的编解码压缩过程。虽然有许多研究工作者对图像处理的小波变换进行了研究，但大都只偏重算法研究，对算法硬件实现时的复杂性考虑较少，对图像处理的小波变换硬件实现的研究也较少。 本文针对图像处理的小波变换算法及其硬件实现进行了研究。对文献[13]提出的“内嵌延拓提升小波变换”(Combiningthedata-extensionprocedureintothelifting-basedDWTcore)快速算法进行仔细分析，提出一种基于提升方式的5/3小波变换适合硬件实现的算法，在MATLAB中仿真验证了该算法，证明其是正确的。并设计了该算法的硬件结构，在MATLAT的Simulink中进行仿真，对该结构进行VHDL语言的寄存器传输级(RTL)描述与仿真，成功综合到Altera公司的FPGA器件中进行验证通过。本算法与传统的小波变换的边界处理方法比较：由于将其边界延拓过程内嵌于小波变换模块中，使该硬件结构无需额外的边界延拓过程，减少小波变换过程中对内存的读写量，从而达到减少内存使用量，降低功耗，提高硬件利用率和运算速度的特点。本算法与文献[13]提出的算法相比较：无需增加额外的硬件计算模块，又具有在硬件实现时不改变原来的提升小波算法的规则性结构的特点。这种小波变换硬件芯片的实现不仅适用于JPEG2000的5/3无损小波变换，当然也可用于其它各种实时图像压缩处理硬件系统。
上传时间： 2013-06-13
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