物理学与信息科学技术专题
第十讲 数字信号处理与数字信号处理器(D SP)
1)
李昌立
1,
董永宏
2
(1 中国科学院声学研究所 北京 100080)(2 闻亭数字系统(北京)有限公司 北京 100085)
摘 要 文章简要介绍了“数字信号处理”与“数字信号处理器(DSP )”的发展历史.在数字信号处理的应用中,实时实现是非常重要的,而DSP 在实时处理中,扮演了一个重要的角色.文章中还介绍了DSP 在实际应用中的一些关键技术,例如DSP 的种类和选型,DSP 的开发工具,实时软件的开发过程等.最后,还介绍了一些DSP 的应用实例,如语音编码器,视频电话和视频会议系统,用于雷达和声纳的DSP 并行处理系统
关键词 数字信号处理器(DSP ),实时信号处理,DSP 开发工具,DSP 并行处理系统.
D i g it a l si gna l processi n g and processors
L I Chang 2L i 1,
DONG Yong 2Hong
2
(1Institute of Acoustics ,Chinese A cade m y of Sciences,B eijing 100080,China )
(2W intech D igitalsyste m s Technology corp,B eijing 100085,China )
Abstract The history of digital signal p r ocessing and the digital signal p r ocess or (DSP )is reviewed .A s is well known,real -ti me i mp lementation is crucial in the app licati ons of digital signal p rocessing in which the DSP p lays an i m portant role .Certain key techniques,such as the types and type selecti on of DSPs,their devel 2opment equipment,real -ti me s oft ware development and s o on are then described .Finally,s ome p ractical ap 2p licati ons such as s peech coding hardware,video telephone and video conference system s,DSP parallel p ro 2cessing system s for s onar and radar are als o described
Keywords digital signal p r ocess or,real -ti me signal p r ocessing .development equi pment,parallel p r ocess 2ing system
1) 该专题的第一至第九讲分别发表于2005年第1—8期,第12期
《物理》———编者注
2005-09-27收到初稿,2006-03-14修回
通讯联系人.Email:li_chang_li_cn@hot m ail .com
1 数字信号处理与数字信号处理器(DSP )发展史的简要回顾[1—3]
DSP 既是D igital Signal Pr ocessing 的缩写,也是D igital Signal Pr ocess or 的缩写,前者是指数字信号
处理的理论和方法,后者则是指用于数字信号处理的可编程微处理器.我们所说的DSP 技术,一般是指将DSP 处理器用于完成数字信号处理的方法和技术.
自从1965年库利(Cooley )和图基(Tukey )在
《计算数学》(《Mathe matic of Computati on 》
)上发表了《用机器计算复序列傅里叶级数的一种方法》一文以后,接着又有人发表了在计算机上用差分方程实现滤波器的算法,以及用计算机设计数字滤波器
的各种方法.此后,“数字信号处理”这一分支学科迅速发展,逐渐形成了一整套较为完整的学科领域和理论体系.到今天,“数字技术”已经渗透到各行各业,成为了高新技术的代名词.很多传统产业采用
了数字技术以后,工作效率和经济效益成倍提高,对国民经济和国防建设有着极为重要的作用.数字技术包括方法和实现两方面.方法依靠“数字信号处理”的理论和算法,而实现则依靠“数字信号处理器”所构成的硬件和软件,从而构成了“数字信号处理”这一分支学科的内容.通俗地讲,即实现信号的采集、数字化处理和具体应用.信号的数字化处理则包括数字滤波技术、离散时间信号的时域分析和频域分析、自适应信号处理、估计理论、信号的压缩、信号的建模等.
由于数字信号处理系统和模拟信号处理系统相比,具有一些明显的优点:精度高,灵活性高,可靠性强,容易大规模集成,可获得高性能指标等,使得它在通信、语音、图像、雷达、地震测报、声纳、遥感、生物医学、电视、仪器仪表等领域得到愈来愈广泛的应用.在数字信号处理的应用中,有一些项目例如语音通信、电视、雷达、声纳、精确制导等都要求实时处理.,要同时完成所要求的处理任务,即处理信息所用的时间要等于或小于信息输入所用的时间.这个时间范围可以从200ns一直到20或30m s.实时信号处理的核心指标之一就是数据率可以容忍处理中产生的延迟.例如在数字语音编码中,假设为8kHz的采样率,则对于编码器的实时处理,包含了从样品到样品的编码处理,要求在125μs的时间内执行,此时的延迟也为125μs.但是,在码激励线性预测(CELP)编码器中,其编码过程是在块到块的基础上执行.典型情况下,主块长度为20—30m s(一帧的时间),而较小块的长度为4—5m s(子帧时间),因而允许增加处理时间,但延迟时间也加长了.其余电视、声纳、雷达等,同此原理,但数据速率高,对器件的速度要求就更高.
因此,数字信号处理器(以下简称DSP)最重要的特点是处理信号的速度要快,能够达到实时处理的要求.这在1980年以前还是比较困难的.在微电子学、数字信号处理和计算机科学专家们的共同努力下,一种按照数字信号处理的算法要求、采用计算机体系结构、能够灵活编写程序的超大规模集成电路就应运而生了.它被称为DSP.在1980年前后,美国Texas公司推出了第一代DSP芯片T MS32010,它的运算能力为10M I PS(M I PS即每秒完成一兆条指令),只能够在声频范围内完成比较简单的实时处理任务.但投入市场以后,影响很大,发展非常迅速.该公司最新开发的定点DSP芯片T MS320C6414,其处理能力已经达到8000M I PS.而浮点DSP T M2 SC67XX32的运算速度已达到1GF LOPS(GF LOPS 即每秒完成1000M浮点操作).美国AD I公司的Ti2 ger SHARC系列(TS101,TS201),其最强的浮点处理能力为3.6GF LOPS,目前还在高速发展中.
2 DSP的特点和种类[1—7]
通常在计算机上,使用高级语言(例如C语言)对某种算法深入研究,或者对某方案作工程模拟,一般都不能做到实时处理.而要开发为应用产品,大部分都要求实时处理.有两种方法能够达到这个目的:第一种是专用的DSP芯片,它是针对某种应用而设计的,其特点是处理速度快,但灵活性差.第二种就是本文介绍的通用DSP芯片,它可以通过专用的DSP指令,编写各种各样的应用软件,既有灵活性,处理速度又快,能够满足实时处理的要求.
DSP和通常的微处理器(MCU)不同,它是专为数字信号处理而设计的,故它具有下面的一些共同特点:
(1)它和外围设备交换数据的速度很快,具有优先中断的串行和并行接口,以及多路直接存储器存取(DMA).
(2)具有一个或多个乘法-累加器和相应的变址功能,能够快速完成卷积运算.
(3)具有位翻转的专用变址功能,能够快速完成傅里叶变换(FFT).
(4)片内有多套总线,如数据总线、地址总线和外围总线.此外,还有片内存储器,便于流水线操作,提高处理速度.
(5)片内有多种外围设备,如多路定时器、多路直接存储器存取(DMA)、多个并行口和串行口等.
(6)具有多种高速数据传输和控制的方式,能够方便地构成DSP并行处理系统.
以上是DSP芯片的主要特点,当然,不同公司开发的芯片也会有各自的一些独特性能.
可编程的DSP芯片分为两类:定点和浮点.定点DSP运算速度快,也比较便宜,但是,它们的编程比较困难,而且提供了较低的精度.目前定点DSP 已经具有32位字长的数据精度.在DSP系统中,算术性能和电路复杂性之间,必须作一折衷.并不是在所有情况下,都需要使用高精度的数字格式,也就是芯片所提供的性能级别和整个系统的功能应该匹配.浮点DSP超过定点DSP的优点有很多.这些优
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点在程序开发中经常会带来大量节省.浮点数的精度在整个程序中是保持不变的,它比定点实现引入了较小的总体误差.这种不变化的精度和大的动态范围结合起来,允许更精确地表示零点和极点的位置,减少了滤波器实现中的很多问题.浮点DSP的另外一个重要优点就是,很多DSP算法都是首先在主机上用浮点算法模拟,因此,很容易用浮点指令组实现.
由于数字信号处理的迫切需要,近25年来DSP 芯片发展很快.这类芯片的生产厂家中最有名的是美国德州仪器(TI)公司、AD公司、AT&T公司和Mot or ola公司,其中当属TI公司产品系列最全,市场占有率最高,其次是AD公司,AT&T的DSP特别适合于通信产品.
3 DSP芯片的选型及应用[4,8,9]
3.1 D SP芯片
DSP的结构越来越复杂,运算速度越来越快,集成的外围功能越来越多.DSP芯片的发展,必须兼顾3P的因素,即性能(perf or mance)、功耗(power consu mp ti on)和价格(p rice).总的来说,随着超大规模集成电路(VLSI)技术的高速发展,现代DSP器件在价格显著下降的同时,仍然保持着性能的不断提升和单位运算量的功耗不断降低.
DSP芯片除了继续在传统的通信领域推广应用之外,在消费类电子产品和汽车电子产品领域的应用也日益广泛.2004年,我国DSP市场规模达到157.3亿元,年增长24.2%.无线通信是DSP应用的第一大领域,占60.2%.
DSP是嵌入式系统产业链中的一部分.嵌入式处理器是事务密集型处理器,DSP是运算密集型处理器,这两者是互补的,如手机中即需要2个内核: MCU和DSP.
3.2 D SP芯片的选用[4]
初次选用DSP时,首先一定要从系统设计的角度考虑,所设计的系统是属于事务密集型还是运算密集型,如以运算密集型为主,则应选用DSP.另外要从市场需求和行业技术共享的角度考虑,选择主流DSP,这样一些行业资源可以共享,技术支持成本可以降低[4].
在通用DSP芯片中,又分为通用和专用市场.在使用量大的情况下,建议选用专用芯片.因为专用芯片是专为某个体系结构而设计的,性能价格比要高很多.若使用量少,则应选择通用芯片.TI和AD I 等公司不同型号的各种产品,其性能各具特色,有的功耗低,有的速度快,如AD I的SHARC系列和TI的6000系列.有的特别适合马达控制,如TI的24系列.TI进入中国市场已有10年,现在的教育资源和培训较多,支持也很多.
3.3 D SP主流芯片介绍[4]
下面我们主要以TI公司的DSP为例来说明现代DSP芯片的一些特点和发展趋势.
T MS320C2000系列:针对控制领域做了优化配置,集成了众多的外围设备,适合逆变器、马达、机器人、数控机床、电力等应用领域.
T MS320C5000系列:提供了高性能、多种外围设备、小型封装和电源效率的优化组合,适合便携式上网、语音处理及对功耗有严格要求的地方.
T MS320C6000序列[5—7]:包含定点C62XX和C64XX以及浮点C67XX.其追求的是至高性能,最近新推出芯片的主振速度高达1GHz,适合宽带网络、图像、影像、雷达等处理应用.其中C62XX16位定点DSP,速度为1200—2000M I PS,用于无线基站、ADS L Mode m、网络系统、中心局交换机、数字音频广播设备等.C67XX32位浮点DSP,速度为1G F LOPS,用于基站数字波束形成、医学图像处理、语音识别、32D图形等.C6000在向两个方向发展:一是追求更高的性能;二是在保持高性能的同时向廉价型发展.
在老的TIDSP系列中,浮点C3X是TI公司的主流产品,TI公司还在对这个系列型号作性能改进和制造廉价型,如新近推出的C33采用0.18μm制造工艺,有1MRAM,速度为120MF LOPS.C33与其他C3X器件代码兼容,所以用户可以保护其软件环境,在他们换用新器件时还可以减少开发时间.
4 DSP实时软件的开发方法和开发工具[2,4]
4.1 DSP实时软件的开发方法
在数字信号处理的应用系统中,理论算法的深入研究和算法的实时实现都很重要.一项任务的实时实现,也就意味着它是软件和硬件的优化组合.在DSP芯片上,一项任务的实时实现包括下面几个步
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骤[2]:
(1)理论开发和精心的研究.
(2)在计算机上使用高级语言(例如C语言)对算法模拟,以验证算法的正确性.算法的研究和验证还可以引导理论上的深入,或者进一步对方案的精心考虑.
(3)把高级语言编码翻译成相应的DSP码:有三种方法能够把高级语言翻译成为DSP编码.这些方法是:(i)使用DSP的交叉汇编器(也就是从C 语言到DSP的机器语言);(ii)使用DSP的指令组(DSP汇编语言)直接编写算法;(iii)一部分使用手编,一部分使用交叉汇编,然后再将两者混合.由于交叉汇编在对存储器和运算速度的要求上,效率可能要低2—3倍,故在很多应用中,仍然直接使用DSP汇编语言.但是,近年来,随着交叉汇编器性能的提高,编码效率也在不断提高.
(4)使用可利用的开发工具,验证实时编码的正确性:把计算机模拟的结果和DSP的等效输出作比较,由于DSP模拟器处理大量数据,非常消耗时间,也很不方便.通常只输入有限的实验数据,只要两者之间的输出是一致的,我们就认为DSP软件实质上是正确的.
(5)设计适当的硬件.
(6)最后是软件和硬件的综合调试和系统集成:把软件下载到为实时试验而准备的硬件中,在这个阶段,可以充分利用在线仿真的便利,加速诊断的过程.实践证明,这是非常重要和绝对必须的.只要程序运转了,就可以在实时环境下,依次调整算法的各项参量,以便使处理系统获得最佳的性能.
以上开发的每一步都非常重要,而且可以证明都具有相当的难度和工作量.
4.2 DSP开发工具的原理及种类[4]
仿真器作为DSP开发中的重要工具之一,现在主要还是在线仿真,下一步技术将是实时仿真.
最早的仿真开发系统采用的是类似单片机(I N2 TEL51系列,MOT OROLA68K系列)的CP U替换式,但是,这种仿真开发方式有致命的缺陷:
(1)仿真头的设计非常复杂,稳定性比较差.
(2)因为要替换原有的DSP,对于表面贴装工艺等新的技术适应性差.
(3)仿真头与仿真盒之间数据传输速率受电缆工艺的限制,可以支持的DSP主频一般不能超过50MHz.
(4)仿真电路通用性和一致性差,使得研究、开发、生产周期长,不能跟上DSP芯片开发与上市的速度.
基于以上几种原因,TI公司对仿真技术进行了一次革命,即采用JT AG(周边设备扫描)技术.这种技术基于一种叫Test Bus Contr oller(T BC)的设备,使用JT AG和T BC技术之后,仿真开发、调试的方法完全改观,不再取下用户产品板上的DSP芯片,而是用户在设计产品时从DSP附近引出14/12根JT AG线,仿真器只同这几根JT AG线连接,大大简化了DSP板的设计与生产,克服了上述几个重大缺陷.所有的控制和信息获取都来自DSP内部的JT AG控制电路和仿真器上的T BC设备.这就是传统的XDS510系列仿真开发工具,我国国内生产的DSP仿真器都是基于这种原理,如图1所示
.
图1 在DSP内部采用JT AG(周边设备扫描)技术的仿真开发系统
但是,这种仿真方式由于依赖DSP芯片内部的扫描电路,只能提供1个硬件断点,几乎不能设置实时事件触发逻辑,数据传输率受到很大地限制,只有20kB/s.第三方仿真器生产厂家没有多少改进余地,越来越不能满足现在高速实时系统开发调试的要求.因此,对仿真技术的提高已提到了议事日程.这一次的DSP仿真技术革命,在DSP内部改进了JT AG 技术和比较电路、获取电路,采用EJT AG(Exten2 si ons t o JT AG)技术,增加仿真数据传输引脚.仿真器一端在保持与XDS510兼容的基础上,充分利用了大规模可编程逻辑(FPG A)和高速实时运算处理器(T MS320C6202)、比较器、计数器、事件触发器、海量存储器(S DRAM),还增加了高速实时数据交换单元(RT DX),改进并扩展了测试总线控制(T BC)设备等复杂功能.
4.3 XDS560PC I仿真器的工作原理[4]
基本的控制和仿真调试信息通过与XDS510物理结构相同的EJT AG传输,通过这种方式保持同原先的XDS510系列兼容.新的T BC———T BC2XL和JT AG,具备高级的断点、事件管理功能,提供多个硬
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件断点,复杂的事件触发组合(and/or/not,I F2 Then/Else)能力,真正做到了在进行事件触发的过程中,用户的应用程序不被终止或打断,最大限度地满足实时高速运算和控制程序调试时存在的对软/硬件的要求.
由FPG A编程控制的RT DX单元结合新增加的E MU Pins,配合250MHz时钟的高速处理器T MS320C6202,完成由事件触发或断点触发产生的大量数据的接受、比较、反馈、缓冲、压缩等大规模运算的工作,实现在用户应用程序全速运行的同时,以1—2MB/s的数据率把断点或事件产生的数据实时地传送到计算机一端的CCS软件上.很多通信算法要求不断地叠代循环计算,同时计算的数据同外部实时数据有密切关系.我们想观察循环中某一次循环的结构或中间变量不正常造成叠代的错误,就需要在循环中设立断点或事件触发组合.这一功能以前的仿真器无法支持,而在X DS560PC I上得到了实现.
XDS560PC I仿真开发系统的一个重大成就是解决了程序全速运行与需要观察数据的实时输出显示问题.
这种高性能、高速度的仿真开发工具摆脱了原先JT AG仿真器的局限,而且支持多处理器、多模块并行开发调试、同步数据传输,满足了ADS L,RT OS, HDD,VOECODE等新领域DSP开发调试的要求.
XDS560PC I仿真开发系统运用的仿真开发技术不仅用在DSP上,很快将用在AR M7等嵌入式CP U 中,相信我们的开发工程师将会不断拥有更新、更好的仿真开发工具.
5 数字信号处理器开发应用实例
DSP为数字信息产品带来更为广阔的发展空间,并将支持通信、计算机和消费类电子产品的数字化融合.在无线通信领域,DSP遍及无线交换设备、基站和手持终端;在网络领域,DSP涵盖从骨干基础设施到宽带入户设备,包括Vo I P网关和I P电话, ADS L和Cable Mode m等.面向群体应用,DSP在媒体网关、视频监控、专业音响、语音编码、数字广播、激光打印等领域表现出色;面向个人应用,DSP在便携式数字音频和影像播放器、指纹识别和语音识别等领域表现不俗.在自动控制领域,DSP极大地满足了工业界的需求,如数字变频电力电源设备、工业缝纫机、绣花机、喷绘机等,同时DSP也极大地满足了个人消费者的需求,如变频空调、冰箱、洗衣机等.在军事装备上,DSP的应用也愈来愈广泛.例如雷达、声纳、精确制导、电子对抗等.下面列举几个DSP实用系统作为例子.
5.1 数码率为4800b/s的码激励线性预测语音编
码器[2,10]
全双工码激励线性预测编码器和解码器硬件的主要结构如下:
(1)数字信号处理器:W E-DSP32C,它是一片32位浮点DSP,能够执行全部语音编码和解码功能.
(2)存储器:64k bytes的EPROM,以便永久保存程序数据.128k bytes零等待静态RAM,通过外部存储器接口和W E-DSP32C相连.程序和数据是在加电或复位时,从EPROM下载到RAM中.
(3)两个数字锁相环(DP LL):以便使板上的数据时钟能够和编码器、解码器的外部时钟同步.
(4)PC M编码器和解码器:以便把输入的语音模拟信号,按照A律或μ律编码,并把已编码的数字语音,按A律或μ律解码为模拟语音信号并输出.
(5)一个可编程逻辑单元/门阵列XC3030:它提供W E-DSP32C串行输入口和输出口(SI O)的驱动信号、帧时钟和另外的控制信号.
这是由单片DSP构成的最简单系统.W E-DSP32C有两个SI O串行接口和一个P I O并行接口,编码器输出和解码器输入对信道的接口,是使用P I O接口并依次按位连接而获得的.两个SI O接口用于用户与编码器输入和用户与解码器输出的接口.DMA控制SI O串行口数据的输入和输出,允许数据与外部接口,可以在没有程序干涉的情况下传输.使用这种方式,程序可以在预先存储的数据块上工作,而当前的样品自动存放在另外的位置.主要制约的是数据块的处理时间,它必须小于充满缓冲器所需要的时间.同样的程序也能应用于输出缓冲器中.在每次对一个缓冲器的处理完成后,程序必须校验,要看输入指针是否达到了另一个缓冲器的末端,如果是这种情况,则交换任务(乒乓效果),否则,要等到缓冲器充满,才交换处理和存储的任务.
5.2 基于单片T MS320DM642芯片的视频会议系
统[4]
下面,我们将对DSP应用中最广泛的领域———通信中的视频通信作较详细介绍.图2为典型的嵌入式视频系统,它由以下几个子系统组成:硬件平台、嵌入式操作系统、通信协议(含网络协议)、音视
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图2 典型的嵌入式视频系统总体方框图
频处理软件、用户界面.
市场上现有的视频会议系统硬件平台通常采用
双CP U 结构,即一个嵌入式CP U (如:AR M 、单片机、I N TE L XSCALE,日立SH4)另加一个专用信号处理芯片(如:TI 的T MS320C6202,AD I 的B lackFin ).操作系统(如L inux 、嵌入式W indows ),通信协议(包括网络协议)及用户界面在嵌入式CP U 上运行,而音视频处理算法在专用信号处理芯片中完成.受专用信号处理芯片处理能力的限制,现有的嵌入式视频会议系统中使用的视频处理算法基本是H.263.闻亭公司经过多年潜在开发,终于在近日完成了“基于单颗T MS320DM642的视频会议系统”低成本方案[4]
,如图3所示.
T MS320DM642是美国德州仪器公司开发的一
颗数字多媒体芯片,其主频为600MHz,4800M I Ps 处理能力,内置66MHz 、32B it 的PC I 接口,10/100M 网口,3个直接数字视频接口,多通道语音接口及丰富的E DMA (64个),这些使得DM642成为嵌入式视频会议系统的最佳平台之一.
闻亭公司“基于单颗T MS320DM642芯片的视频会议系统”,其操作系统(DSP /B I O S )的通信协议(使用H.323V4协议)、网络协议(T CP /I P )、音视频处理软件、用户界面均在一颗T MS320DM642上实现.其中视频处理软件为H.264或H.263.语音处理平台用G .723及G .711.这是目前第一个在单一芯片内完成H.323通信协议,H.264
图像处理
图3 基于单颗DM642芯片的视频会议系统
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算法和语音处理算法的方案.
用单颗DM642芯片方案的视频会议系统,比市场上常见嵌入式视频会议系统,具有如下优势:
(1)由于DM642强大的处理能力,使得该系统能对实时图像(25—30帧/秒)进行H.264编解码,而传统视频会议系统只能实现H.263编解码,大大提高了图像质量或降低了通信带宽(同等图像质量,H.264算法比H.263算法的码流能降低47%).
(2)当更快的T MS320DM642芯片上市后(与现存600MHz DM642兼容),系统很容易升级,在该系统上很容易增加增值服务.
5.3 用于雷达和声纳的DSP 并联处理系统
[9]
DSP 在军事装备上的应用也愈来愈广泛.由于
雷达和声纳等军事装备的数据量很大,运算非常复杂,要求有很强的处理能力.例如雷达、声纳、精确制导、电子对抗等高端应用,要求有高性能的实时信号处理平台,该平台要求运算速度为千亿次浮点运算/秒(100GF LOPS ),存储容量为千亿字节(100G B ).这是目前单一DSP 所无法达到的.典型的DSP 芯片,例如美国TI 公司的T MS320C64系列(T MS320C6414/15/16),最强处理能力能够达到8000M I PS .美国AD I 公司的Tiger SHARC 系列(TS101,TS201),它能兼容浮点和定点处理,是当
前处理能力最强的芯片.主振为300MHz 时,浮点处理能力为1.8GF LOPS ..主振为600MHz 时,浮点处理能力为3.6GF LOPS .SHARP 系列DSP 芯片的最
大优点是芯片之间扩展非常方便,能够使用多片
DSP 组成并联处理系统.由于单片DSP 的处理能力和高端实时处理所要求的每秒千亿次浮点运算相比,还有相当大的差距,因此,实时处理的解决途径,除了对处理时间严格加以约束外,只能用增加处理能力的方法来解决.也就是用多片DSP 组成并行处理的方案.但是由多片DSP 组成的大规模并行处理系统,无论是硬件设计还是软件设计都是很复杂的.经过专家们的充分研究,实现它的技术途经必须是标准化、模块化、可扩展、可编程.目前高端多DSP 并行处理的主流标准有VME 标准、cPC I 标准等.其中cPC I 标准是最近才出现的,它和VME 比较有较多的优点:速度高、成本低;与微机总线接近,易于开发;军民两用,适应面广.按照标准设计成的模块是可以扩展的,也就是处理系统可以通过模块数量的增减,以满足不同处理量的要求.对于不同的应用或不同的算法,系统可以使用不同的处理程序.这样DSP 并行处理系统就可以满足更多用户的要求.
构成完备的实时信号处理硬件平台如图5所示,它需要采用多块DSP 处理板实现任务处理,并采用多种P MC 接口板实现系统I/O 和控制,板间通过PC I 总线互联,由上位机管理和控制,板间采用L ink 互联网络,实现实时数据传输.通过同步定时总线,实现系统中多个板卡的同步工作.这种DSP 并行处理系统应用很广,例如机载合成孔径雷达实时信息处理系统,
数字相控阵雷达实时信息处理系
图4 使用多片DSP 组成并联处理系统
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图5 构成完备的实时信号处理硬件平台
统,远距离高分辨率雷达实时信息处理系统,以及导
航信息处理系统,软件无线电和电子对抗信息处理系统等.
6 结束语
数字化技术正在极大地改变着我们的社会环
境,也极大地改变了我们的日常生活.作为数字化技术的基石,数字信号处理技术扮演了一个非常重要的角色.DSP 的核心是算法与实现,越来越多的人正在认识它、熟悉它和使用它.因此,本文介绍了DSP 器件和DSP 的开发技术,以及DSP 的现状和发展趋势,希望能够帮助人们在自己的工作领域中,引进和使用这种技术,更好地发挥DSP 技术在信息科学和各行各业中的作用.
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AT&TW E -DSP32C D igital Signal Pr ocess or I nfor mati on Man 2ual .The AT&T DocumentManage ment O rganizati on,1990
物理学与信息科学技术专题
数字信号处理的应用与发展趋势 作者：王欢 天津大学信息学院电信三班 摘要： 数字信号处理是应用于广泛领域的新兴学科，也是电子工业领域发展最为迅速的技术之一。本文就数字信号处理的方法、发展历史、优缺点、现代社会的应用领域以及发展前景五个方面进行了简明扼要的阐述。 关键词： 数字信号处理发展历史灵活稳定应用广泛发展前景 数字信号处理的简介 1.1、什么是数字信号处理 数字信号处理简称DSP，英文全名是Digital Signal Processing。 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备以数字的形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。 DSP系统的基本模型如下： 数字信号处理是一门涉及许多学科且广泛应用于许多领域的新兴学科。它以众多的学科为理论基础，所涉及范围及其广泛。例如，在数学领域、微积分、概率统计、随即过程、数值分析等都是数字信号处理的基本工具；同时与网络理论、信号与系统、控制论、通信理论、故障诊断等学科也密切相关。近年来的一些新兴学科，如人工智能、模式识别、神经网络等，都是与数字信号处理密不可分的。数字信号处理可以说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门新兴学科的理论基础。 1.2、数字信号系统的发展过程 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里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里叶变换(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, 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。 1.3、数字信号处理的特点
实验6 数字滤波器的网络结构 一、实验目的： 1、加深对数字滤波器分类与结构的了解。 2、明确数字滤波器的基本结构及其相互间的转换方法。 3、掌握用MA TLAB 语言进行数字滤波器结构间相互转换的子函数及程序编写方法。 二、实验原理： 1、数字滤波器的分类 离散LSI 系统对信号的响应过程实际上就是对信号进行滤波的过程。因此，离散LSI 系统又称为数字滤波器。 数字滤波器从滤波功能上可以分为低通、高通、带通、带阻以及全通滤波器；根据单位脉冲响应的特性，又可以分为有限长单位脉冲响应滤波器（FIR ）和无限长单位脉冲响应滤波器（IIR ）。 一个离散LSI 系统可以用系统函数来表示： M -m -1-2-m m m=0 012m N -1-2-k -k 12k k k=1 b z b +b z +b z ++b z Y(z)b(z)H(z)=== =X(z)a(z) 1+a z +a z ++a z 1+a z ∑∑ 也可以用差分方程来表示： N M k m k=1 m=0 y(n)+a y(n-k)=b x(n-m)∑∑ 以上两个公式中，当a k 至少有一个不为0时，则在有限Z 平面上存在极点，表达的是以一个IIR 数字滤波器；当a k 全都为0时，系统不存在极点，表达的是一个FIR 数字滤波器。FIR 数字滤波器可以看成是IIR 数字滤波器的a k 全都为0时的一个特例。 IIR 数字滤波器的基本结构分为直接Ⅰ型、直接Ⅱ型、直接Ⅲ型、级联型和并联型。 FIR 数字滤波器的基本结构分为横截型（又称直接型或卷积型）、级联型、线性相位型及频率采样型等。本实验对线性相位型及频率采样型不做讨论，见实验10、12。 另外，滤波器的一种新型结构——格型结构也逐步投入应用，有全零点FIR 系统格型结构、全极点IIR 系统格型结构以及全零极点IIR 系统格型结构。 2、IIR 数字滤波器的基本结构与实现 （1）直接型与级联型、并联型的转换 例6-1 已知一个系统的传递函数为 -1-2-3 -1-2-3 8-4z +11z -2z H(z)=1-1.25z +0.75z -0.125z 将其从直接型（其信号流图如图6-1所示）转换为级联型和并联型。
现代数字信号处理仿真作业 1.仿真题3.17 仿真结果及图形： 图 1 基于FFT的自相关函数计算
图 3 周期图法和BT 法估计信号的功率谱 图 2 基于式3.1.2的自相关函数的计算
图 4 利用LD迭代对16阶AR模型的功率谱估计16阶AR模型的系数为： a1=-0.402637623107952-0.919787323662670i; a2=-0.013530139693503+0.024214641171318i; a3=-0.074241889634714-0.088834852915013i; a4=0.027881022353997-0.040734794506749i; a5=0.042128517350786+0.068932699075038i; a6=-0.0042799971761507 + 0.028686095385146i; a7=-0.048427890183189 - 0.019713457742372i; a8=0.0028768633718672 - 0.047990801912420i a9=0.023971346213842+ 0.046436389191530i; a10=0.026025963987732 + 0.046882756497113i; a11= -0.033929397784767 - 0.0053437929619510i; a12=0.0082735406293574 - 0.016133618316269i; a13=0.031893903622978 - 0.013709547028453i ; a14=0.0099274520678052 + 0.022233240051564i; a15=-0.0064643069578642 + 0.014130696335881i; a16=-0.061704614407581- 0.077423818476583i. 仿真程序（3_17）: clear all clc %% 产生噪声序列 N=32; %基于FFT的样本长度
数字信号处理作业
DFT 习题 1. 如果)(~n x 是一个周期为N 的周期序列，那么它也是周期为N 2的周期序列。把)(~ n x 看作周期为N 的周期序列，令)(~1k X 表示)(~n x 的离散傅里叶级数之系数，再把)(~ n x 看作周期为N 2的周期序列，再令)(~2k X 表示)(~n x 的离散傅里叶级数之系数。当然，)(~1k X 是周期性的，周期为N ，而)(~2k X 也是周期性的，周期为N 2。试利用)(~1k X 确定)(~2k X 。（76-4）
2. 研究两个周期序列)(~n x 和)(~n y 。)(~n x 具有周期N ,而)(~ n y 具有周期M 。序列)(~n w 定义为)()()(~ ~~n y n x n w +=。 a. 证明)(~n w 是周期性的，周期为MN 。 b. 由于)(~n x 的周期为N ，其离散傅里叶级数之系数)(~k X 的周期也是N 。类似地， 由于)(~n y 的周期为M ，其离散傅里叶级数之系数)(~k Y 的周期也是M 。)(~n w 的离散傅里叶级数之系数)(~k W 的周期为MN 。试利用)(~k X 和)(~k Y 求)(~k W 。（76-5）
3. 计算下列各有限长度序列DFT （假设长度为N ）: a. )()(n n x δ= b ．N n n n n x <<-=000) ()(δ c ．10)(-≤≤=N n a n x n （78-7） 4. 欲作频谱分析的模拟数据以10千赫速率被取样，且计算了1024个取样的离散傅里叶变换。试求频谱取样之间的频率间隔，并证明你的回答。（79 -10）
数字信号处理技术的应用和发展 摘要互联网信息化技术的不断进步和应用范围的持续拓宽加速了数字时代的到来。数字信号处理技术是将声音、图片或者是视频进行信息的模拟再将其转化为数字信息，该技术也是数字时代的标志性技术，目前已经在仪器仪表、通信、计算机以及图像图形处理等领域得到了广泛应用。本文结合数字处理技术的特点，就其应用现状和发展方向进行了思考。【关键词】数字信号处理数字时代计算机技术发展 计算机、机械制造、通讯等技术的进步为数字信号处理技术的发展提供了基础。数字信息护理技术可以对更大层面的数据信息进行分析处理，作为数字信号处理环节中实用性较强的应用型技术综合了数字信号处理理论、硬件技术、软件技术等。分析数字信号技术的发展现状对于技术和优化和应用水平的提高有着重要的理论意义和现实意义。 1 数字信号处理技术概述 1.1 数字信号处理技术的特点 数据提取和转化是数字信号处理技术的本质特征，该技术就是将各类信号从复杂的环境中提取出来并将其转化为更加容易识别和利用的形式。高速的运算能力和高准确性的运算结果是数字信号处理技术的显著特征。通过独特的寻址模式和流水线结构是数字信号处理技术的主要运算方法。在一个指令周期内分别进行一次乘法和一次加法就是硬件乘法累加操作，该技术应用在实际的操作中速度可以达到800Mb/s。除此之外数字信号处理技术的稳定性也十分出色，通过二值逻辑的采用使得数字信号处理技术可以保证较强的环境使用能力。在软件的作用下数字处理技术可以实现参数的修改，保证较强的灵活性。 1.2 数字信号处理技术应用的意义
各类新技术的出现与发展对于社会生产和人类生活产生了巨大的影响，数字信号处理技术作为一项发展较快且适用性强的技术，其发展迅速在各个领域的应用水平也不断提高，销售价格也随之降低。目前应用中的数字信号处理技术的总线、资源及技术结构的标准化程度不断提高，一方面这会加剧我国的电子产品行业的竞争，另一方面也会促进电子产品和其他相关行业的进步与发展。 2 数字信号处理技术的应用思考 2.1 通信领域的应用 目前数字信号技术已经在众多领域得到了应用，通信领域中信号处理技术的应用推动了通信技术的发展和通信行业的变革。数字信号处理技术显著提高了通信信号和信息的处理效率和处理质量，为通信技术的进步与变革提供了基础，数字信号处理技术已经成为了通信理论中的一个新的学科，加快了无线系统成为主流通信方式的进程，数字信号处理技术对于通信行业的发展有着重要的支撑和引导作用，可视电话以及通信扩频等都需要数字信号处理技术参与的情况下才可以实现。 2.2 图像图形技术领域的应用 数字信号处理技术在图像图形技术领域的应用主要集中在有线电视机高品位卫星广播中，除此之外在MPEG2编码器和译码器、DVD活动中的图像压缩和解压中也发挥着重要的作用。数字信号处理技术的应用有效推动了信息处理速度和处理功能的提高，科技的不断进步加快了活动影像解压技术的快速发展。 2.3 仪器仪表领域中的应用 目前仪器仪表领域中相关测量工作中也有着数字信号处理技术的应用，于此同时该技术有取代高档单片机成为主流仪器仪表测量方式的趋势。在仪器仪表的开发和测量中应用数字信号处理技术有利于产品档次的提高，相较于传统的信息处理技术数字信号处理技术的内在资源
实验5 抽样定理 一、实验目的： 1、了解用MA TLAB 语言进行时域、频域抽样及信号重建的方法。 2、进一步加深对时域、频域抽样定理的基本原理的理解。 3、观察信号抽样与恢复的图形，掌握采样频率的确定方法和插公式的编程方法。 二、实验原理： 1、时域抽样与信号的重建 （1）对连续信号进行采样 例5-1 已知一个连续时间信号sin sin(),1Hz 3 ππ=0001f(t)=(2f t)+6f t f ，取最高有限带宽频率f m =5f 0，分别显示原连续时间信号波形和F s >2f m 、F s =2f m 、F s <2f m 三情况下抽样信号的波形。 程序清单如下： %分别取Fs=fm ，Fs=2fm ，Fs=3fm 来研究问题 dt=0.1; f0=1; T0=1/f0; m=5*f0; Tm=1/fm; t=-2:dt:2; f=sin(2*pi*f0*t)+1/3*sin(6*pi*f0*t); subplot(4,1,1); plot(t,f); axis([min(t),max(t),1.1*min(f),1.1*max(f)]); title('原连续信号和抽样信号'); for i=1:3; fs=i*fm;Ts=1/fs; n=-2:Ts:2; f=sin(2*pi*f0*n)+1/3*sin(6*pi*f0*n); subplot(4,1,i+1);stem(n,f,'filled'); axis([min(n),max(n),1.1*min(f),1.1*max(f)]); end 程序运行结果如图5-1所示：
原连续信号和抽样信号 图5-1 （2）连续信号和抽样信号的频谱 由理论分析可知，信号的频谱图可以很直观地反映出抽样信号能否恢复原模拟信号。因此，我们对上述三种情况下的时域信号求幅度谱，来进一步分析和验证时域抽样定理。 例5-2编程求解例5-1中连续信号及其三种抽样频率（F s>2f m、F s=2f m、F s<2f m）下的抽样信号的幅度谱。 程序清单如下： dt=0.1;f0=1;T0=1/f0;fm=5*f0;Tm=1/fm; t=-2:dt:2;N=length(t); f=sin(2*pi*f0*t)+1/3*sin(6*pi*f0*t); wm=2*pi*fm;k=0:N-1;w1=k*wm/N; F1=f*exp(-j*t'*w1)*dt;subplot(4,1,1);plot(w1/(2*pi),abs(F1)); axis([0,max(4*fm),1.1*min(abs(F1)),1.1*max(abs(F1))]); for i=1:3; if i<=2 c=0;else c=1;end fs=(i+c)*fm;Ts=1/fs; n=-2:Ts:2;N=length(n); f=sin(2*pi*f0*n)+1/3*sin(6*pi*f0*n); wm=2*pi*fs;k=0:N-1; w=k*wm/N;F=f*exp(-j*n'*w)*Ts; subplot(4,1,i+1);plot(w/(2*pi),abs(F)); axis([0,max(4*fm),1.1*min(abs(F)),1.1*max(abs(F))]); end 程序运行结果如图5-2所示。 由图可见，当满足F s≥2f m条件时，抽样信号的频谱没有混叠现象；当不满足F s≥2f m 条件时，抽样信号的频谱发生了混叠，即图5-2的第二行F s＜2f m的频谱图，，在f m=5f0的围，频谱出现了镜像对称的部分。
成绩： 《数字信号处理》作业与上机实验 （第三四章） 班级： 13-电信 学号： 姓名： 任课老师：李宏民 完成时间： 15.11.08 信息与通信工程学院 2015—2016学年第1学期
第3-4章 离散傅里叶变换及快速算法与应用 一、实验内容及要求： 1、对信号在x(n)={1,2,3,4,5,6,7,8}，n=0，1，2....7,求其N=8点的DFT 。要求采用基于时间抽取算法编写FFT 实现程序，画出DFT 幅度谱与相位谱,并将计算结果与用MATLAB 自带的FFT 函数计算结果进行比较。 2、一个由40Hz 和100 Hz 正弦信号构成的信号，受零均值随机噪声的干扰（噪声服从标准正态分布，由randn 函数产生，n(t)= randn(m,n) 返回一个m*n 的随机矩阵），即()sin(2100)sin(240)()s t t t n t ππ=++g g 。数据 采样率为500Hz ，试用FFT 函数来分析其信号频率成分。 ① 求其幅度频谱，从频谱图（横坐标以HZ 为单位，用plot 函数画图）中能否观察出信号的2个频率分量？ ② 提高采样点数，再求该信号的幅度频谱图，此时幅度频谱发生了什么变化？信号的2个模拟频率和数字频率各为多少？FFT 频谱分析结果与理论上是否一致？ 3、研究高密度频谱与高分辨率频谱。频率分辨率是指所用的算法能将信号中两个靠得很近的谱峰分开的能力。信号末尾补零由于没有对原信号增加任何新的信息，因此不能提高频率分辨率，但可以减小栅栏效应，所得到的频谱称为高密度频谱。在维持采样频率不变的情况下，为提高分辨率只能增加采样点数N ，此时所得到的频谱称为高分辨率频谱。设有连续信号 ) 1092cos()1072cos()105.62cos()(333t t t t x a ??π+??π+??π=
摘要：介绍了DSP技术(器件)的主要特点．总结了DSP在家电、办公设备、控制和通信领域的主要应用及其发展趋势。 关键词：数字信号处理；音频／视频；控制；通信 DSP数字信号处理技术(Digital Signal Processing)指理论上的技术；DSP数字信号处理器(Digital Sig—hal Processor)指芯片应用技术。因此，DSP既可以代表数字信号处理技术，也可以代表数字信号处理器，两者是不可分割的，前者要通过后者变成实际产品。两者结合起来就成为解决实际问题和实现方案的手段DsPs一数字信号处理解决方案。DSP运用专用或通用数字信号处理芯片，通过数字计算的方法对信号进行处理，具有精确、灵活、可靠性好、体积小、易于大规模集成等优点。DSP芯片自从1978年AMI公司推出到现在，其性能得到了极大的提高。 1 DSP的特点 1．1 修正的哈佛结构 DSP芯片采用修正的哈佛结构(Havardstructure)，其特点是程序和数据具有独立的存储空间、程序总线和数据总线，非常适合实时的数字信号处理口]。同时，这种结构使指令存储在高速缓存器中(Cache)，节约了从存储器中读取指令的时间，提高了运行速度。如美国德州仪器公司——TI(Texas Instruments)的DSP芯片结构是基本哈佛结构的改进类型。 1．2 专用的乘法器 一般的算术逻辑单元AI U(Arithmetic and Logic Unit)的乘法(或除法)运算由加法和移位实现，运算速度较慢。DSP设置了专用的硬件乘法器、多数能在半个指令周期内完成乘法运算，速度已达每秒数千万次乃至数十亿次定点运算或浮点运算，非常适用于高度密集、重复运算及大数据流量的信号处理。如MS320C3x系列DSP芯片中有一个硬件乘法器：TMS320C6000系列中则有两个硬件乘法器。 1．3 特殊的指令设置 DSP在指令系统中设置了“循环寻址”(Circular addressing)及“位倒序”(bit—reversed)等特殊指令，使寻址、排序及运算速度大大提高引。另外，DSP指令系统的流水线操作与哈佛结构相配合，把指令周期减小到最小值，增加了处理器的处理能力。尽管如此，DSP芯片的单机处理能力还是有限的，多个DSP芯片的并行处理已成为研究的热点。 2 DSP在家电、办公设备中的应用 2．1高清晰度电视 传统电视采用线性扫描的信号处理方式，画面像素最高仅4O～5O万个，会带来画质的损失，而DSP数字超微点阵(Digital SuperMicro Pixe1)技术，超越传统的线性扫描，进入由“点”组成的微显示数字技术层面，从模拟的“线”飞跃到数字的“点”。DSP是逐点优化的。它运用全新的逐点扫描技术，修复并优化每一个点的质量，消降图像边缘模糊现象，细节部分的锐利度成倍提高。 2．2 A／V(Audio／Video)设备 家庭影院主要由数字化A／V(Audio／Video)设备组成，DSP不仅带来环绕声，而且提供虚拟各种现场效果。VCD(VideoCompact Disc)、DVD(Digital Video Disc)、MD(Minidiskette)、DAB(Digital Audio Brod—casting)、DVB(Digital Video Box)等数字音视频产品中，DSP的价值主要体现在音频的Hi—Fi(HighFideli—ty)处理上。目前，对MPEG(Moving Picture Expe Group)音频Layer2、I ayer3等用c语言仿真研究，在此基础上用C549实现了MP3解码器的采样；用’C6201和’C6701分别实现MP3编码器和MPEG一2AAC编解码器。MPEG 一2AAC重建的音质超过MP3和AC一3将成为直播卫星、地面DAB和SW、Mw、AM 广
数字信号处理上机作业 学院：电子工程学院 班级：021215 组员：
实验一：信号、系统及系统响应 1、实验目的 (1) 熟悉连续信号经理想采样前后的频谱变化关系，加深对时域采样定理的理解。 (2) 熟悉时域离散系统的时域特性。 (3) 利用卷积方法观察分析系统的时域特性。 (4) 掌握序列傅里叶变换的计算机实现方法，利用序列的傅里叶变换对连续信号、离散信号及系统响应进行频域分析。 2、实验原理与方法 (1) 时域采样。 (2) LTI系统的输入输出关系。 3、实验内容及步骤 (1) 认真复习采样理论、离散信号与系统、线性卷积、序列的傅里叶变换及性质等有关内容，阅读本实验原理与方法。 (2) 编制实验用主程序及相应子程序。 ①信号产生子程序，用于产生实验中要用到的下列信号序列： a. xa(t)=A*e^-at *sin(Ω0t)u(t) b. 单位脉冲序列：xb(n)=δ(n) c. 矩形序列： xc(n)=RN(n), N=10 ②系统单位脉冲响应序列产生子程序。本实验要用到两种FIR系统。 a. ha(n)=R10(n); b. hb(n)=δ(n)+2.5δ(n-1)+2.5δ(n-2)+δ(n-3) ③有限长序列线性卷积子程序 用于完成两个给定长度的序列的卷积。可以直接调用MATLAB语言中的卷积函数conv。 conv 用于两个有限长度序列的卷积，它假定两个序列都从n=0 开始。调用格式如下： y=conv (x, h) 4、实验结果分析 ①分析采样序列的特性。 a. 取采样频率fs=1 kHz,，即T=1 ms。 b. 改变采样频率，fs=300 Hz，观察|X(e^jω)|的变化，并做记录(打印曲线)；进一步降低采样频率，fs=200 Hz，观察频谱混叠是否明显存在，说明原因，并记录(打印)这时的|X(e^j ω)|曲线。 程序代码如下： close all;clear all;clc; A=50; a=50*sqrt(2)*pi; m=50*sqrt(2)*pi; fs1=1000; fs2=300; fs3=200; T1=1/fs1; T2=1/fs2; T3=1/fs3; N=100;
实验任务 XXXXXX （1）阅读例子程序，观察输出波形，理解每条语句的含义。 （2）已知有限长序列x(n)=[7,6,5,4,3,2],求DFT和IDFT，要求：画出序列傅立叶变换对应的幅度谱和相位谱；画出原信号与傅立叶逆变换IDFT[X(k)]的图形进行比较。（3）已知周期序列的主值x(n)=[7,6,5,4,3,2],求x(n)周期重复次数为3次时的DFS和IDFS。要求：画出原信号序列的主值和周期序列的图形；画出离散傅立叶变换对应的幅度谱和相位谱。 （4）求x(n)=[7,6,5,4,3,2], 0= 《数字信号处理》 课程设计报告 数字信号处理在语音信号分析中的应用 专业班级： 姓名： 学号： 目录 摘要 (3) 1、绪论 (3) 2、课程设计的具体容 (4) 2.1.1、读取语音信号的任务 (4) 2.1.2、任务分析和解决方案 (5) 2.1.4、运行结果和相应的分析 (5) 2.2、IIR滤波器设计和滤波处理 (6) 2.2.1、设计任务 (6) 2.2.2、任务分析和解决方案 (7) 2.2.3、编程得到的MATLAB代码 (7) 2.2.4、运行结果和相应的分析 (7) 2.3、FIR滤波器设计和滤波处理 (9) 2.3.1、设计任务 (9) 2.3.2、任务分析和解决方案 (9) 2.3.3、编程得到的MATLAB代码 (9) 2.3.4、运行结果和相应的分析 (11) 3、总结 (13) 4、存在的不足及建议 (13) 5、参考文献 (13) 数字信号处理设计任务书 摘要 语音信号滤波处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前 发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。 Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件，它可以将声音文件变换为离散的数据文件，然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据，如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等，它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数，利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化，使人机交互更加便捷。信号处理是Matlab重要应用的领域之一。本设计通过录制一段语音，对其进行了时域分析，频谱分析,分析语音信号的特性。并应用matlab平台对语音信号进行加噪然后再除去噪声，进一步设计两种种滤波器即高通滤波器、带通滤波器，基于这两种滤波器设计原理，对含加噪的语音信号进行滤波处理。最后对比滤波前后的语音信号的时域和频域特性，回放含噪语音信号和去噪语音信号。论文从理论和实践上比较了不同数字滤波器的滤波效果。 1．绪论 通过语音传递倍息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。语言是人类持有的功能，声音是人类常用的工具，是相互传递信息的最主要的手段。因此，语音信号是人们构成思想疏通和感情交流的最主要的途径。并且，由于语言和语音与人的智力活动密切相关，与社会文化和进步紧密相连，所以它具有最大的信息容量和最高的智能水平。现在，人类已开始进入了信息化时代，用现代手段研究语音信号，使人们能更加有效地产生、传输、存储、获取和应用语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义。让计算机能听懂人类的语言，是人类自计算机诞生以来梦寐以求的想法。 随着计算机越来越向便携化方向发展，随着计算环境的日趋复杂化，人们越来越迫切要求摆脱键盘的束缚而代之以语音输人这样便于使用的、自然的、人性化的输人方式。作为高科鼓应用领域的研究热点，语音信号采集与分析从理论的研究到产品的开发已经走过了几十个春秋并且取得了长足的进步。它正在直接与办公、交通、金融、公安、商业、旅游等行业的语音咨询与管理．工业生产部门的语声控制，、电信系统的自动拨号、辅助控制与查询以及医疗卫生和福利事业的生活支援系统等各种实际应用领域相接轨，并且有望成为下一代操作系统和应用程序的用户界面。可见，语音信号采集与分析的研究将是一项极具市场价值和挑战性的工作。我们今天进行这一领域的研究与开拓就是要让语音信号处理技术走人人们的日常生活当中，并不断朝更高目标而努力。数字滤波器是数字信号处理的基础，用来对信号 数字信号处理作业 哈尔滨工业大学 2006.10 DFT 习题 1. 如果)(~n x 是一个周期为N 的周期序列，那么它也是周期为N 2的周期序列。把)(~ n x 看作周期为N 的周期序列，令)(~ 1k X 表示)(~n x 的离散傅里叶级数之系数，再把)(~ n x 看作周期为N 2的周期序列，再令)(~ 2k X 表示)(~n x 的离散傅里叶级数之系数。当然，)(~ 1k X 是周期性的，周期为N ，而)(~ 2k X 也是周期性的，周期为N 2。试利用)(~ 1k X 确定)(~ 2k X 。（76-4） 2. 研究两个周期序列)(~ n x 和)(~ n y 。)(~ n x 具有周期N ,而)(~ n y 具有周期M 。序列 )(~n w 定义为)()()(~ ~~n y n x n w +=。 a. 证明)(~ n w 是周期性的，周期为MN 。 b. 由于)(~n x 的周期为N ，其离散傅里叶级数之系数)(~ k X 的周期也是N 。类似地， 由于)(~n y 的周期为M ，其离散傅里叶级数之系数)(~k Y 的周期也是M 。)(~ n w 的离散傅里叶级数之系数)(~ k W 的周期为MN 。试利用)(~ k X 和)(~ k Y 求)(~ k W 。（76-5） 3. 计算下列各有限长度序列DFT （假设长度为N ）: a. )()(n n x δ= b ．N n n n n x <<-=000)()(δ c ．10)(-≤≤=N n a n x n （78-7） 4. 欲作频谱分析的模拟数据以10千赫速率被取样，且计算了1024个取样的离散傅里叶变换。试求频谱取样之间的频率间隔，并证明你的回答。（79 -10） 仿真作业 姓名：李亮 学号：S130101083 4.17程序 clc; clear; for i=1:500 sigma_v1=0.27; b(1)=-0.8458; b(2)=0.9458; a(1)=-(b(1)+b(2)); a(2)=b(1)*b(2); datlen=500; rand('state',sum(100*clock)); s=sqrt(sigma_v1)*randn(datlen,1); x=filter(1,[1,a],s); %% sigma_v2=0.1; u=x+sqrt(sigma_v2)*randn(datlen,1); d=filter(1,[1,-b(1)],s); %% w0=[1;0]; w=w0; M=length(w0); N=length(u); mu=0.005; for n=M:N ui=u(n:-1:n-M+1); y(n)=w'*ui; e(n)=d(n)-y(n); w=w+mu.*conj(e(n)).*ui; w1(n)=w(1); w2(n)=w(2); ee(:,i)=mean(e.^2,2); end end ep=mean(ee'); plot（ep）; xlabel('迭代次数');ylabel('MSE');title('学习曲线'); plot(w1); hold; plot(w2); 仿真结果： 步长0.015仿真结果 0.10.20.30.4 0.50.60.7迭代次数 M S E 学习曲线 步长0.025仿真结果 步长0.005仿真结果 4.18 程序 data_len = 512; %样本序列的长度 trials = 100; %随机试验的次数 A=zeros(data_len,2);EA=zeros(data_len,1); B=zeros(data_len,2);EB=zeros(data_len,1); for m = 1: trials a1 = -0.975; a2 = 0.95; sigma_v_2 =0.0731; v = sqrt(sigma_v_2) * randn(data_len, 1, trials);%产生v(n) u0 = [0 0]; num = 1; den = [1 a1 a2]; Zi = filtic(num, den, u0); %滤波器的初始条件 u = filter(num, den, v, Zi); %产生样本序列u(n) %（2）用LMS滤波器来估计w1和w2 mu1 = 0.05; mu2 = 0.005; w1 = zeros(2, data_len); 数字信号处理作业实验题报告 第一章16.(1) 实验目的： 求解差分方程所描述的系统的单位脉冲响应和单位阶跃响应。 实验要求： 运用matlab求出y(n)=0.6y(n-1)-0.08y(n-2)+x(n)的单位脉冲响应和单位阶跃响应的示意图。 源程序： B1=1;A1=[1, -0.6, 0.08]; ys=2; %设差分方程 xn=[1, zeros(1, 20)]; %xn=单位脉冲序列，长度N=31 xi=filtic(B1, A1, ys); hn1=filter(B1, A1, xn, xi); %求系统输出信号hn1 n=0:length(hn1)-1; subplot(2, 1, 1);stem(n, hn1, '.') title('单位脉冲响应'); xlabel('n');ylabel('h(n)') xn=ones(1, 20); sn1=filter(B1, A1, xn, xi); %求系统输出信号sn1 n=0:length(sn1)-1; Subplot(2, 1, 2); stem(n, sn1, '.') title('单位阶跃响应'); xlabel('n'); ylabel('s(n)') 运行结果： 实验分析： 单位脉冲响应逐渐趋于0，阶跃响应保持不变，由此可见，是个稳定系统。 第二章31题 实验目的： 用matlab判断系统是否稳定。 实验要求： 用matlab画出系统的极，零点分布图，输入单位阶跃序列u(n)检查系统是否稳定。 源程序： A=[2, -2.98, 0.17, 2.3418, -1.5147]; B=[0, 0, 1, 5, -50]; subplot(2,1,1); zplane(B,A); %求H(z)的极点 p=roots(A); %求H(z)的模 pm=abs(p); if max(pm)<1 disp('系统因果稳定'), else,disp('系统因果不稳定'),end un=ones(1,800); sn=filter(B, A, un); n=0:length(sn)-1; subplot(2, 1, 2);plot(n, sn) xlabel('n');ylabel('s(n)') Words and Expressions follow v.遵循memory n.存储器 register n.寄存器access v.访问 overlap v. 重叠pipelining n. 流水线操作multiplier n. 乘法器accumulator n. 累加器shifter n.移位器reference n. 寻址mantissa n.尾数exponent n. 指数 cycle n. 机器周期customize v.定制，用户化package v.封装 digital signal processor 数字信号处理器von Neumann architecture 冯·诺伊曼结构shared single memory 单一共享存储器program instruction 程序指令 harvard architecture 哈佛结构 fetch from 从…获取 circular buffer 循环缓冲区，环形缓冲区address generator 地址产生器 fixed point 定点 floating point 浮点 binary point 二进制小数点 available precision 可用精度 dynamic range 动态范围 scale range 量程 smallest Resolvable Difference 最小分辨率scientific notation 科学计数法assembly language 汇编语言 multi-function instructions 多功能指令parallel architecture 并行结构 looping scheme 循环机制 sampling frequency 采样频率on-chip memory 片内存储器 well-matched 非常匹配 software tools 软件开发工具 low level programming language 低级编程语言high level programming language 高级编程语言third party software 第三方软件 board level product 板级产品 data register 数据寄存器 ALU=Arithmetic Logical Unit 运算逻辑单元program sequencer 程序定序器 peripheral sections 外设 single integrated circuit 单片集成电路 cellular telephone 蜂窝电话 printed circuit board 印刷电路板 licensing agreement 专利使用权转让协定custom devices 定制器件 extra memory 附加存储器 stand alone 单机 third party developer 第三方开发商multimedia operations 多媒体操作 merged into 融合 calculation-intensive algorithm运算密集型算法 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在语音信号分析中的应用
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