石家庄铁道大学四方学院毕业设计
数字信号处理在局部放电去噪中应用Digital Signal Processing in Denoising of Partial Discharge and Application
摘要
由于绝缘内部的局部放电是导致电气设备绝缘劣化的重要因素，而且放电模式与内部缺陷类型具有紧密的联系，因此，局部放电在线监测与模式识别技术是及时发现放电性故障并诊断出绝缘内部局部缺陷的重要手段，对于防止高压电气设备事故发生，提高高压电气设备运行的安全性和可靠性具有重要的意义。
小波分析理论是一种新兴的信号处理理论，它在时间上和频率上都有很好的局部性，这使得小波分析非常适合于时-频分析，借助时- 频局部分析特性，小波分析理论已经成为信号去噪中的一种重要的工具。利用小波方法去噪，是小波分析应用于实际的重要方面。本文介绍了小波信号去噪算法(软阈值与硬阈值)的过程和基本原理，通过选择阈值和利用阈值来处理小波系数，完成了对加噪信号去噪的过程，并通过与FFT阈值去噪去噪方法的对比，最终运用MATLAB 中的小波工具箱，对一个含噪信号进行阈值去噪，实例验证理论的实际效果，证实了理论的可靠性。
通过实例证明，基于小波变换的消噪方法是一种提取有用信号、展示噪声和突变信号的优越方法，具有较强的实用价值。
关键词:局部放电去噪阈值小波系数
Abstract
Partial discharge(PD) inside insulation is considered as one main reason that lead to electrical equipments damage，and discharge patterns are closed related to the types of internal defects．As one of the major methods to find out discharge faults and diagnose internal defcets，the technologies of PD on-line monitoring and pattern recognition are of importance for the diagnosis of the quality of HV insulation system，and of importance to the safety and reliability of electrical equipment in service．
The wavelet analysis theory is a new signal processing theory. It has a very good topicality in time and frequency, which makes the wavelet analysis very suitable for the time - frequency analysis. With the time-frequency’s local analysis characteristics, the wavelet analysis theory has become an important tool in the signal de-nothing. Using wavelet methods in denoising，is an important aspect in the application of wavelet analysis. This paper introduces the wavelet signal denoising algorithm(soft threshold and hard threshold) of the process and the basic principle, through the selection of threshold and threshold to deal with wavelet coefficients, completed the noise signal denoising process, and with the FFT thresholding denoising method contrast, the final use of the wavelet toolbox in MATLAB, on a noisy signal threshold denoising examples verify the theoretical results, confirms the reliability of the theory.
Though the proof,the method based on wavelet transform is a useful signal, noise and signal display superior method, it has a wide practical value.
Key words：Partial Discharge Denoising Threshold Wavelet Coefficients
目录
第1章绪论 (1)
1.1课题研究的背景 (1)
1.2课题研究的现状 (2)
1.2.1局部放电在线监测与模式识别技术研究现状 (2)
1.3小波分析原理和应用 (4)
1.3.1小波变换在去除局部放电信号中的干扰的应用 (4)
1.3.2小波分析在局部放电模式识别中的应用 (4)
1.4本文研究目标及主要工作 (5)
第2章小波多尺度变换的原理及应用分析 (6)
2.1引言 (6)
2.2小波变换 (6)
2.2.1连续小波变换 (6)
2.2.2离散小波变换 (8)
2.2.3多分辨分析 (8)
2.3MALLAT算法 (10)
2.3.1一维MALLAT算法 (10)
2.4小波多尺度变换及分析的应用研究 (11)
2.4.1小波基的数学特性 (11)
2.4.2常用的小波函数及其主要性质 (15)
2.4.3一维信号的小波多尺度变换及分析 (18)
2.5小结 (20)
第3章小波阈值去噪的原理及方法 (21)
3.1引言 (21)
3.2小波去噪原理分析 (21)
3.2.1小波去噪原理 (21)
3.2.2小波去噪步骤 (22)
3.3阈值的选取与量化 (23)
3.3.1软阈值和硬阈值 (23)
3.3.2阈值的几种形式 (24)
3.3.3阈值的选取 (24)
3.4小结 (24)
第4章FFT频域阈值法去噪分析 (25)
4.1引言 (25)
4.2FFT频域阈值法原理 (25)
I
4.3小结 (25)
第5章基于MATLAB的仿真与分析 (26)
第6章结论与展望 (29)
参考文献 (30)
致谢 (32)
附录 (33)
附录A外文资料 (33)
附录B程序清单 (46)
II
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第1章绪论
1.1 课题研究的背景
电气设备绝缘材料多为有机材料，如矿物油、绝缘纸或各种有机合成材料。绝缘体各区域承受的电场一般是不均匀的。而电介质本身通常也是不均匀的，有的是由不同材料组成的复合绝缘体，如气，固体复合绝缘，液体-固体复合绝缘，以及固体，固体复合绝缘等。有的虽是单一的材料，但在制造或使用过程中会残留一些气泡或其它杂质，于是在绝缘体内部或表面就会出现某些区域的电场强度高于平均电场强度，某些区域的击穿场强低于平均击穿场强，因此在某些区域就会首先发生放电，而其他区域仍然保持绝缘的特性，这就形成了局部放电在电场作用下，导体间绝缘仅部分区域被击穿的电气放电现象称为局部放电。对于被气体包围的导体附近发生的局部放电，可称之为电晕。局部放电可能发生在导体边上，也可能发生在绝缘体的表面或内部，发生在表面的称为表面局部放电，发生在内部的称为内部局部放电[1][2]。
局部放电对电气设备绝缘会产生严重的危害，主要表现在由于放电产生的局部发热、带电粒子的撞击、化学活性生成物以及射线等因素对绝缘材料的损害。这种对绝缘的破坏作用是一个缓慢发展的过程，而且从局部开始，受多种因素影响，对运行中的高压电气设备是一种隐患。由于电力系统中保护措施的日趋完善，各种过电压对设备绝缘的破坏作用相对减小，而运行中的工作电压对绝缘的劣化起着主导作用，局部放电对工作电压下的电气设备的影响越来越被人们重视。随着对高压电网运行可靠性要求的不断提高，对大型高压电气设备的运行安全性要求的也越来越高。据统计，在2000年至2003年间，高压电气设备故障占全国电网事故的45％；而且，绝缘故障是影响高压电气设备正常运行的主要原因。因此加强对高压电气设备绝状况的监督是保障电力系统安全稳定运行的重要手段。
由于局部放电与电气设备绝缘缺陷具有紧密联系，为了提高对高压电气设备局部放电的监视能力，局部放电在线检测与自动识别技术从20世纪80年代开始逐步发展起来并受到广大研究人员的重视。电气设备绝缘局部放电在线检测和自动识别是通过监测获得设备内部局部放电信息，利用计算机及信号处理技术对放电信号进行处理和提取，并代替人对局部放电进行描述和分类，以便进一步判断电气设备绝缘可靠性。然而，由于在局部放电测量方法和测量仪器等方面还存在不少问题，如抗干扰、放电定位、放电识别等，因此在高压电气设各局部放电在线监测与自动识别技术研究上需
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要继续深入。特别对于大型电气设备局部放电的测量，被测信号通常会被强大的电磁干扰所淹没，而且内部局部放电的产生和发展过程更为复杂，从而需要具有更强能的抗干扰、放电定位以及模式识别技术来解决这些更为复杂的难题。
1.2 课题研究的现状
1.2.1 局部放电在线监测与模式识别技术研究现状
现代传感器技术、信号处理技术、电子技术、计算机技术以及人工智能技术和现代数学方法的发展，为局部放电在线监测技术的发展起到了推动作用。目前国内外对局部放电在线监测技术的研究可分为局部放电测量、干扰的分析和抑制、放电信号的特征提取和模式识别、局部放电的定位等四部分[3]。其中局部放电的测量是基础，有效地采集放电信号的特征是后面进一步分析和判断的前提；而由于放电信号很微弱，测量现场特别是在线监测时，干扰往往还很强，干扰的抑制成为必不可少的环节；而局部放电的识别和定位则是研究的目的，它又是对设备进行故障诊断和维修的重要依据之一。以下是本文对局部放电在线监测技术中的抗干扰技术和模式识别技术研究现状的分析。
高压电气设备局部放电在线监测中，与局部放电信号一起通过传感器进入监测系统的干扰信号，按照波形特征可分为：周期性干扰信号、随机脉冲干扰信号和白噪干扰。周期性干扰信号又分为连续性和脉冲性两种，如广播、通信、谐波等信号的干扰一般呈正弦波，为连续性周期干扰，也称窄带周期干扰；而可控硅开、闭时产生的脉冲干扰信号则周期地出现在工频的某相位上，为周期性脉冲干扰。白噪干扰则多是由电气设备及监测系统等运行过程中发热而引起的针对干扰信号特征和性质的不同，需采用不同的措施抑制不同的干扰。在已有的各种系统中，采用的抗干扰措施主要可以分为专用抗干扰电路和抗干扰软件两大类。在局部放电检测系统中，专用抗干扰电路不仅仅只是特殊的抗干扰电子电路本身，而且还包括检测阻抗或传感器取信号的特殊方法，主要包括脉冲极性鉴别法、差动平衡法、定向耦合差动平衡法、多端调节法等。随着现代化数字处理技术的发展，局放在线监测中抑制干扰的措施正趋向软件化方向发展，即对采集信号进行数字处理。同时，人们努力将硬件和软件处理结合起来，以最大限度地抑制和识别干扰，获得局部放电信息，形成一整套完整的抗干扰体系。局放在线监测中采用的抗干扰现代数字信号处理方法主要有以下几种方法。
①FFT阈值滤波法[4]
FFT阈值滤波法主要用来去除周期性窄带干扰。该方法首先对信号进行FFT变换，得到信号的频谱分布，而后在信号的频谱上设一门限值，把所有的大于门限的值
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置零，可方便地去除窄带干扰。此方法的缺点是门限的选取非常困难，尤其在现场条件下，干扰信号随时间不断变换，门限就更难确定。另外，由于FFT 计算量与)(log N N 成比例，计算时间也较长。但由于该技术实现简单，目前仍被广泛采用。 ②有限冲击响应(FIR)滤波法[5]
有限冲击响应(FIR )滤波器的频带范围根据现场干扰的情况事先确定。该方法不
仅可以去除周期窄带干扰，也可以去除部分白噪干扰。但是由于应用中对FIR 滤波器的阶数要求较高，计算时间过长，且频带范围需要事先确定，只能适用于特定的现场情况，当现场的载波通讯等干扰的频率变化时，就必须改变滤波器的参数，因此这种方法难以推广。
③无限冲击响应(IIR)滤波法[6]
该方法的优点是干扰抑制比高，波形畸变少，应用效果比较好，印度学者
V .Nagesh 于1993年从干扰抑制比、波形畸变等方面，对各种局放在线监测中的抗干扰技术作了综合评价，认为该方法最佳。但是该方法在实际运用中，同FFT 阈值滤波一样存在干扰频率难以确定、计算时间过长等缺点。 ④卡尔曼滤波法[7]
该方法主要用于去除周期窄带干扰，其主要的缺点是滤波后的局放信号能量损
失较大，波形严重畸变；算法中涉及矩阵运算，计算时间也比较长，因此该方法很少被应用。
⑤信号相关法[8]
该方法主要用来去除周期性脉冲干扰。其基本原理是从局放信号同周期性脉冲
干扰信号在发生位置、波形及幅值等方面具有不同的相关度来去除周期脉冲干扰。相关分析既可在频域上进行，也可在时域上迸行。 ⑥模式识别法[8]
该方法的本质是利用信号的相位特性进行区别，在CIGRE 的报告中得到确认，
一些相应的软件也已出现。此方法的难度在于需要积累大量的先验知识并能找出干扰和局放问的特定差异，而实际在线监测中，在强烈的干扰信号中找出这些差异比较困难。
⑦自适应滤波法[9]
该方法采用LMS 等自适应算法,无需预先知道所要消除的周期性干扰的频率，
对周期性干扰的抑制有较好的效果。但是该方法的收敛性较差，尤其在信号中同时出现多种干扰频率时，非常容易发散，滤波效果不稳定。
总而言之，为了解决局放检测中的干扰问题，己涌现出大量的方法，数字处理技术和人工智能领域中的一些成果已被广泛加以应用。但是，到目前为止，抗干扰问题并没有被完全解决，依旧是局放在线监测中面临的一大难题，也是当前研究的热点所
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在。特别重要的是，随着小波分析理论及在信号处理领域应用技术的发展，小波变换在局部放电去噪研究中的应用取得了良好的干扰抑制效果。
1.3 小波分析原理和应用
1.3.1 小波变换在去除局部放电信号中的干扰的应用
局部放电信号大致可分为指数衰减脉冲、高斯脉冲和三角脉冲几种，频率范围为几十千赫兹到几百兆赫兹，包含丰富的频率信息。由于傅立叶变换是基于平稳信号的分析方法，因此对于局部放电这样典型的具有突变和强奇异性的信号，采用基于傅立叶变换的信号分析方法并不合适。小波变换是基于非平稳信号的分析手段，非常适合于突变信号的处理，在时域、频域上同时具有良好的局部化性质。利用其捕捉突变信号的能力和优越的消噪功能，小波分析可以作为抑制干扰、提取局放信号强有力的数学工具。早在九十年代初期，就已经有学者尝试着用小波变换来去除局放在线监测中强烈的电磁干扰，并取得了一定的效果，尤其在近几年来用小波技术进行抑制干扰已成为局部放电在线监测研究的热点之一。
1.3.2 小波分析在局部放电模式识别中的应用
目前，与在局部放电去噪技术中的应用相比，小波变换在局部放电模式识别方面的研究则相对较少。有的学者提出了一种运用Daubeehies小波，将?-q-n形成的灰度图像进行三层分解的分析方法。该方法对局部放电图像进行三级分解后，从分解后得到的水平方向高频子图像和垂直方向高频子图像中提取放电的细节特征，然后利用神经网络加以识别，从而对两种不同的放电进行了成功的识别；通过对超过300个部分和全部重合局部放电图像的分析表明，该方法还具有解决多故障识别的能力。还有人提出了一种对局部放电的三维统计分布图进行小波变换预处理后，提取新的完全不同于传统方式的表征三维分布图特征的特征参数的方法，利用这些参数构成的特征向量对6种典型放电的72个测试样本进行识别，平均识别率达到86.16％，取得了良好的效果。同时该文献还提出了局部放电三维分布图二维小波变换子图的特征面的概念，定义了新的特征参数，结合利用小波变换提取的特征参数，构成了更丰富的特征向量，取得了比39维特征向量更满意的识别效果。
由以上所述可见，小波变换在局部放电在线监测研究领域中已显示出了其较强的适用性，但是现有的各种应用在实际中还存在如下不足。1)局部放电小波去噪的算法比较丰富，但是有的算法计算比较复杂，有的算法的参数需要根据经验进行外部设定，从而导致在实际应用中的运行稳定性和可靠性欠佳；2)目前，在局部放电在线监测中
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的小波去噪理论研究尚不够深入，导致了小波实际应用效果不够理想。3)小波多尺度分析技术在局部放电图像识别中的研究较少，还应进一步深入研究。为此，本文将对小波多尺度分析在变压器局部放电在线监测中的噪声抑制和局部放电图像识别中的应用进行系统的理论和实践研究，以期解决以上几个问题。
1.4 研究目标及主要工作
根据上述对局部放电在线监测及模式识别技术研究现状以及存在的问题的分析，本文采用小波多尺度分析理论，对变压器局部放电在线监测中的噪声抑制进行研究。本文共分六章，主要内容如下：
第一章介绍局部放电在线监测与模式识别研究的意义和研究现状，提出了本文的研究方向和主要工作。
第二章首先对小波变换理论中的多尺度分析和一维Mallat算法进行了详细的介绍，然后对仿真信号进行了小波多尺度分析，说明了小波多尺度变换在信号处理中的物理意义，为小波多尺度变换在局部放电监测中的噪声抑制中的应用作了理论上的铺垫。
第三章研究了小波阈值去噪的原理及方法，首先对小波去噪的原理进行了说明并提出小波去噪的关键步骤，然后进行了阈值的选取与量化。
第四章对窄带干扰抑制问题本文研究了一种FFT频域阈值去噪方法，该方法首先对信号进行FFT变换得到信号的频谱分布，而后在信号的频谱上设一门限值，把所有的大于门限的值置零，可方便地去除窄带干扰。
第五章基于小波多尺度分析理论和FFT阈值去噪法理论，进行了MATLAB仿真结果分析，从而得出小波去噪效果更佳。
第六章对全文作简要总结并提出尚未解决的问题和未来的努力方向。
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第2章 小波多尺度变换的原理及应用分析
2.1 引言
小波分析是时间频率分析的一种新技术，在信号处理和图像分析领域得到了广泛的应用，多尺度分析(Multiscale Analysis )与Mallat 算法是小波变换中的重要内容。本章通过系统地研究小波多尺度分析的基本理论和具体算法，分析了小波函数具有的基本性质，并对7种常用小波进行了对比分析；通过对一维信号Blocks 和Doppler 两种典型的仿真信号的小波多尺度分析，说明了信号的不同频率分量在小波分解各尺度上的分布规律。
2.2 小波变换
2.2.1 连续小波变换 定义2.1：凡满足允许条件：
∞
=∞
+ωω
ωψψd C )(0
(2-1)
或相应的等价条件：
?+∞
∞-=0)(dt t ψ (2-2)
的函数)(t ψ被称为是一个母小波函数。式(2-2)说明函数)(t ψ具有一定振荡性，即它包含着某种频率特性。对于满足式(2-1)或(2-2)的母小波函数)(t ψ作伸缩、平移得： ??
? ??-=
a b t a t b a ψψ1)(, (2-3) 式中b ∈R ，a ∈R-｛0｝；函数)(,t b a ψ被称为小波函数(简称小波)；a ，b 被称为伸缩和平移因子，一般情况下，母小波函数)(t ψ能量集中在原点，而小波函数)(,t b a ψ 能量集中在b 点。
定义2.2：设信号)()(2
R L t f ∈，)(t ψ为母小波函数，??
?
??-=
a b t a t b a ψψ1)(,，b ∈R ，a ∈R-｛0｝，)(t f 的连续小波被定义为：
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dt a
b
t t f a
t t f f W b a b a )(
)(1)(),()(,,->=
=
+∞
∞
-ψψ (2-4) 若)(t ψ为实值函数，则(2-4)为
dt a
b
t t f a
t t f f W b a b a )(
)(1)(),()(,,->=
=
+∞
∞
-ψψ (2-5) 假定)(t ψ，)(?ωψ
的窗口函数的中心与半径分别为(?ψ
,*
t )，（?ψ
ω ,
*
)，则)(
a
b
t -ψ及 其Fourier 变换的窗口函数的中心与半径分别为),(*ψ?+a at b ，（a
a
ψω
?,
*
)，于
是连续小波变换(2-4)、(2-5)就形成了对时间f 和频率ω能同时局部化的时间频率窗即：
]1
,1[
]*,*[**
ψψψψωω?+?-?++?-+a
a a a x a at
b a at b (2-6) 上式(2-6)能对时间t 和频率ω的局部化进行精确定位，但是由于Heisenberg 测不准原理(Heisenberg Uncertainty Principle)，式(2-6)表示的时频局部化又是辨证的。式(2-4)、(2-5)给出了信号)(t f 的变化位置(用)(*at b +表示，变化速度(用a 表示)以及信号的量值(用)(,f W b a 表示)，同时变换具有伸缩能力。这些信息在时频分析的许多领域中是极其有价值的。对应于式(2-5)，有如下的重构公式，即)(t f 的逆连续小波的变换：
2,,)()(1
)(a
da
db
t f W C t f b a b a ψψ
?
+∞
∞
-=
(2-7) 式中常数ψC 由式(2-1)确定。 连续小波变换具有以下重要性质：
(1)线性性：一个多分量信号的小波变换等于各个分量的小波变换之和。
(2)平移不变性：若)(t f 的小波变换为),(b a W f ，则)(τ-t f 的小波变换为),(τ-b a W f 。 (3)伸缩共变性：若)(t f 的小波变化为),(b a W f ，则)(ct f 的小波变换),(1τ-b a W c f ，0>c
(4)自相似性：对应于不同尺度参数a 和不同平移参数b 的连续小波变换之间是自相似性的。
(5)冗余性：连续小波变换中存在信息表述的冗余度(redumdancy)，小波变换的冗余性也是自相似性的直接反映，它主要表现在以下两个方面：
①由连续小波变换恢复原信号的重构分式不是唯一的。也就是说，信号)(t f 的小波变换与小波重构不存在一一对应关系，而傅立叶变换与傅立叶反变换是一一对应的。 ②小波变换的核函数即小波函数)(,t b a ψ存在许多可能的选择(例如，它们可能是非正交小波，正交小波，双正交小波，甚至允许是彼此线性相关的)。
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小波的选择并不是任意的，也不是唯一的。它的选择应满足定义域是紧支撑(compact support)，即在一个很小的区间之外，函数值为零，函数应有速降特性，以便获得空间局域化。另外，它还要满足平均值为零。也就是说，小波应具有振荡性，而且是一个迅速衰减的函数。 2.2.2 离散小波变换
在实际运用中，尤其是在计算机上实现时，连续小波必须加以离散化。因此有必要讨论连续小波)(,t b a ψ）和连续小波变换),(b a W f 的离散化。需要强调指出的是，这一离散化都是针对连续的尺度参数和连续平移参数b 的，而不是针对时间t 的。这一点与我们以前的习惯不同。为方便起见，在离散化中，总限制a 只取正值。通常，把连续小波变换中尺度参数a 和平移参数b 的离散化公式分别取作j
j
b b a a 00,==，这里
Z j =，扩展步长10≠a 是固定值，为方便起见，总是假定10>a 。所以对应的离散小
波函数)(,t k j ψ即可写作：
()()
000000,11
kb t a a a b ka t a t j
j o j k j -=?
??
? ??-=-ψψψ (2-8)
而离散化小波变换系数则可表示为：
()()0,,,.>≤=*+∞
∞-?k j k j k j f dt t t f C ψψ (2-9)
其重构公式为：
()()
t C C t f k j k j ,,ψ∑∑∞∞-∞
∞
-= (2-10)
2.2.3 多分辨分析
多分辨率分析是在函数空间)(2R L ，将函数)(x f 描述为一系列近似函数的极限。 Mallat 与Meyer 于1988年合作提出了多分辨率分析的框架，其主要思想是：从这
)(2R L 的某个子空间出发，在这个子空间先建立基底，然后利用变换，再把基底扩充
到)(2R L 去，最终将)(2R L 分解为一串具有不同分辨率的子空间序列[10]。
设j A 是在j -2分辨率下逼近))()()((2R L t f t f ∈的一个线性算子，如果这种逼近是最佳的，则j A 应满足以下条件：
(1)在相同分辨率下对)(t f 的两次逼近与一次逼近的结果相同，即
)()(.t f A t f A A j j j =。这一特征表明j A 是)(2R L 到其一某予空间j V 的投影算子，其中j
V
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可以理解为由)(2R L 中所有函数在j -2分辨率下的逼近组成的函数空间。
(2)在所有j -2分辨率下的逼近函数中，再)(t f A j 与)(t f 最接近，即j V t g ∈?)(，有)()()(t f A t f t g j ≥-。这又说明了j A 是)(2R L 到空间j V 的正交投影算子。
(3)在高分辨率下对)(t f 的逼近包括了低分辨率下逼近)(t f 的所有信息，即有
j j V V ?+1。
(4)在j -2分辨率下逼近)(t f 时，)(t f 的有些信息丢失了，因此，如果-∞→j ，
则0)(=t f A j ，即
}0{=+∞
=-∞
=j
j j V
，另一方面，如果逼近分辨率很高，+∞→j 时，
)()(t f t f A j =这说明
j
j j V +∞
=-∞
=在)(2
R L 中稠密。
(5)对)(t f 的逼近应该具有平移不变性，这只要在0=j 时满足即可，即如果
)(),()(0t f A k t f t f k -=为)(t f 的逼近，则有)()(00k t f A t f A k -=。
可见，在不同分辨率下对)(t f 的逼近构造了的一个空间列，称为)(2R L 的多分辨率逼近。如果对这一空间列再赋予Riesz 基存在条件，则得到如下的定义。
空间)(2R L 的一列闭子空间Z j j V ∈}{称为)(2R L 的一个多分辨率分析)(MRA ，如果满足下列条件：
(1)单调性：Z j V V V j j j ∈?????-+,11 (2)逼近性：);(},0{2R L V V j Z
j j Z
j =?=?∈∈
(3)伸缩性：，;,)2()(1Z j V t f V t f j j ∈?∈?∈- (4)平移不变性：Z k V k t f V t f ∈?∈-?∈,)()(00
(5)Riesz 基存在性：存在,)(0V t g ∈使Z k k t g ∈-)(构成0V 的Riesz 基。 则对任意0)(V t f ∈，存在惟一序列2}{l a k ∈，使得)()(k t g a t f k
k -=∑；反之，任意序列2
}{l a k ∈可确定一函数0)(V t f ∈，且R B A ∈,，其中B A ≤<0，使得
2
22
f
B a f
A Z
k k ≤≤∑∈，对所有的0)(V t f ∈成立。
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2.3 Mallat 算法
2.3.1 一维Mallat 算法
设尺度函数为)(t ?，对应的小波函数为)(t ψ，它们应满足尺度方程：
?????-=-=∑∑n n
n t n g t n t n h t )
2()()()2()()(ψψ?? (2-11)
其中)1()1()(1n h n g n --=-，对应的MRA 用(2-15)和(2-16)描述。设信号为)(t f ，则在尺度j (或j 2)下所平滑的信号)(t f A j 为：
dt k t t f t t f f A j j k j j )22()(2
)(),(2
/,->==
--?? (2-12)
在尺度j (或j 2)下的细节信号f D j 为：
dt k t t f t t f f D j j
k j j )22()(2
)(),(,-==?
--ψψ (2-13)
信号)(t f 分解的过程是从尺度j 到尺度1+j 的逐步分解过程，即对信号)(t f 是从分辨率高到分辨率低的过程，具体说就是将)(t f A j 分解)(1t f A j +和f D j 1+，即
??
???-=-=∑∑++k j j k
j j f
A n k g f D f
A n k h f A )2()2(11 (2-14)
上式是一个递推公式，若设原始信号)(t f 即f A t f 0)(=，由式(2.18)迭代次数为1≤j ≤J ，，也就是说将f A 0分解为：
f D
f A f A t f J
j j
j ∑++
==1
0)( (2-15)
J 则称)(t f A j 为)(t f 在j -2分辨率下的连续逼近，f D j 为)(t f 在j -2分辨率下的连续细节，f A j 可理解为信号)(t f 的频率不超过j -2的成分，f D j 为)(t f 的频率在j -2和
)1(2--j 之间的成分。式(2.19)表明，可以将信号)(t f 分解成不同的频带成分，并将每一频带成分又按相位进行了划分，频率越高，相位划分越细，频率越低，相位划分越粗。同时，由f A j 1+和f D j 1+又可重构f A j ，即：
∑∑++-+-=
k
f j k
j j D k n g A
k n h f A 11
)2()2( (2-16)
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2.4 小波多尺度变换及分析的应用研究
2.4.1 小波基的数学特性
①正交性
正交性是小波基的一个非常优良的性质。正交小波对应的低通滤波器和高通滤波器系数之间有着直观的联系，这对正交小波的构造和实际应用都带来很大的方便。通过正交小波基进行多尺度分解得到的各子带数据分别落在相互正交的)(2R L 的子空间中，使各子带数据相关性减小，这有利于数值计算和数据压缩，另外在计算小波反变换时，综合滤波器和分析滤波器之间只差一个共轭，算法更加简洁。从多分辨分析出发构造正交小波基已成为一种非常经典的方法，之后的Mallat 快速算法最初也是针对正交小波提出来的。
设)(x ?为尺度函数，则函数系Z k k x ∈-)}({?构成规范正交系的充要条件是
k k x x ,0)(),(δ??=- (2-17)
或
π
πω?21
)2(2
=
+∑∈Z
m m (2-18) 但是能准确重建的、正交的、具有线性相位的有限冲激响应滤波器组是不存在的，在实际应用中，要么舍弃其正交性条件，要么丢掉其对称性(即线性相位)。
另外，从正交性角度出发可以把小波基分为四类，它们分别是正交小波基，半正交小波基，平移正交小波基和双正交小波基，其中正交基和双正交基最为常用。除正交小波基外，其余小波基对应的分解滤波器和综合滤波器都是不同的，我们可以根据需要设计分解滤波器和综合滤波器的长度，尽可能既提高分解速度，又保证其重构精度。
②消失矩
定义2.3对于小波函数)()(2R L x ∈ψ，如果它满足：
)12,1,0(,0)(-==?
+∞
∞
-R r dx x x r ψ (2-19)
则称)(x ψ具有R 阶消失矩。
消失矩阶数R 描述了小波函数)(x ψ相对于尺度函数)(x ?的振荡性质，R 越大，小波函数)(x ψ振荡越剧烈，并可通过小波变换将该振荡性质传递到小波变换域内。
为了满足小波函数生成的基本条件0)0(=ψ，要求它对应的高通滤波器)(ωG 应含有因子，即
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N
i N e P ???
?
??-=21)(ωω (2-20)
)(ωN P 满足1)(,0)0(==πN N P P ，表现为基本的高通滤波性质，从时域分析，它
描述了N 阶的前向差分算子N ?，类似于图像处理中的锐化算子，因此，我们称)(ωN P 为N 阶锐化特性滤波器。此时，阶数N 与消失矩R 是一致的。
一般来讲，如果一个小波的消失矩为R ，则它对应的滤波器长度不能少于R 2。Daubechies 小波基，双正交小波基系列，Coifets 小波基，Symlets 小波基系列都具有较高的消失矩。
从数值计算的角度看，消失矩的作用体现在压缩矩阵上，高的消失矩可使矩阵变得更加稀疏。在信号检测的应用中，为了能够有效地检测奇异点，小波基的消失矩也必须具有足够的阶数，它与Lipschitz 指数密切相关。然而，突变信号的Lipschitz 指标一般在区间)1,0(内，因此为了分析突变信号，消失矩的阶数也不能太高，过高的阶数将使分析结果模糊。另外，从计算量的角度考虑，消失矩的阶数与紧支撑区间相关，过高的阶数将增加计算量。
③正则性
定义2.4：如果存在一个常数0>K 和一个α=m 阶多项式p ，使得R t ∈?，当
α
v t K p t f t v -≤-)()( (2-21)
则称函数)(x f 在v 点处具有功Lipschitz 指数0>α。如果对所有的],[b a v ∈，此式都成立，其中足与v 无关，则)(x f 在区间],[b a 上是一致Lipschitz 指数α的，并称)(x f 具有Lipschitz 正则性，其正则性阶数定义为α的上确界。
特别地，如果10<≤α，则)()(v f t p v =，此时Lipschitz 条件成为：
α
v t K v f t f -≤-)()( (2-22)
若)(x f 在v 点处的Lipschitz 指数为0，则表明函数在该点有晃但不连续；若在v 点处的Lipschitz 指数为1<α，则)(x f 在该点处不可微，α刻画了奇异性类型。
由上述定义可以看出，正则性在数学上表现为小波基的可微性或光滑性。下面我们讨论尺度函数或小波函数与其对应的滤波器之间的联系。
尺度函数对应的低通滤波器)(ωH ，总含有因子：
M
i M e P ????
??+=21)(ωω (2-23)
显然，0)(,1)0(==πM M P P ，即)(ωM P 满足基本低通滤波特性，是一个平滑算子，
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故我们称)(ωM P 为M 阶平滑滤波器。
低通滤波器)(ωH 的幅频特性直接决定小波函数的收敛性和正则度。在固定滤波器阶数的情况下，平滑特性滤波器)(ωM P 的阶数M 越高，所获得的小波函数正则度越大，函数越光滑。从样条函数出发构造的小波函数具有最小支集的最大正则度。
Daubechies 小波具有最小支集下的最大消失矩，对于大的阶数N ，则其正则度大约为N 2.0,即N C t 2.0)(∈ψ。Mexican hat 小波基和Meyer 小波基都是无限可微的，满足
+∞∈C t )(ψ。
连续可微的小波基对于在小波变换中有效地发现信号的奇异点是必要的，对于大部分正交基，正则度越高就意味着有更高的消失矩。
函数在某一点或某一区间内1-k 阶导数连续，但k 阶导数不连续，(k 为任意自然数)则称该函数在这一点或这一区间1-k 阶光滑。1-k 阶光滑的函数其Fourier 变换趋向于零的速度为)1(1
+k O ω
。实际中为分析和应用的方便，希望小波具有一定的光
滑性，但这与紧支性和快速衰减性相矛盾，在此之间需要进行平衡。
④紧支性
若函数)(t ψ在区间],[b a 外恒为零，则称该函数在这个区间上紧支，具有该性质的小波称为紧支撑小波。或者如果描述尺度函数的低通滤波器)(n h 可表征为FIR 滤波器，那么尺度函数和小波函数只在有限区间非零，称小波函数具有紧支性，其支撑区间由)(n h 决定。紧支性是小波的重要性质，支集越小的小波，局部化能力越强，紧支小波不需作人为截断，应用精度高。
在信号的突变检测中，紧支小波基是首要选择，若将)(t ψ看成带通滤波器，则我们可以通过改变其支集的大小来调整通频带的带宽。就紧支性来讲，紧支撑区间越小，越有利于确定信号的突变点，不过同时又失去了好的正则性。
不存在时域和频域同时紧支的小波基，一般更希望时域有紧支性，因此我们通常所指的紧支性为时域紧支性。
⑤对称性
对称滤波器组具有两个优点：(1)人类的视觉系统对边缘附近对称的量化误差较非对称误差更不敏感：(2)对称滤波器组具有线性相位特性，对图像边缘作对称边界扩展时，重构图像边缘部分失真较小，有利于复杂特性的分析(如序列目标检测和分类)。
具有线性相位或至少有广义线性相位的小波函数可以避免对信号分解与重构时的相位失真，这是刻画小波性能的一个基本特征。
令)()(2R L t ∈ψ，若它的Fourier 变换满足ωωψωψi e -±=)()(，其中a 为实常数，±与ω无关，则称其有线性相位。类似地，若)()()(b a i e +-=ωωψωψ，)(ωψ为实值函数，
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b a ,为常数，则称其具有广义线性相位，其中a 称为)(ωψ的相位。
为说明至少有广义线性相位的特征，我们引入斜对称的概念。)()(2R L t ∈ψ至少有广义线性相位，当且仅当)(t e ib ψ满足：
)()(t a e t a e ib ib -=+ψψ 称)(t ψ关于a 斜对称。当)(t ψ为实值函数时，如果)()(t a t a -=+ψψ，则称)(t ψ具有对称性；如果)()(t a t a --=+ψψ，则称)(t ψ具有反对称性。即当且仅当关于)(t ψ的相位是对称或反对称时，它至少具有广义线性相位。
对称或反对称的尺度函数和小波函数是非常重要的，因为可以构造紧支的小波基，使其具有线性相位。在信号分析中，尺度函数和小波函数中又能作为滤波函数，如果滤波器具有线性相位，则能避免信号在分解与重构中失真。不过值得注意的是，对称和反对称小波在检测信号的奇异性时的表现是不同的，对于阶跃边缘，反对称小波变换在该处为最大值，而对称小波呈现过零值,而对峰值跳变信号来讲，情况刚好相反。
另外，Daubechies 已证明，除Haar 小波基外，不存在对称的紧支正交小波基。为了得到小波基的对称性，人们作了大量的改进工作，归纳起来有两大类方法：
(1)在构造?和ψ时，使用某些技巧，使?和ψ具有一定的对称性。例如，可通过选择不同的根，使小波函数更接近线性相位，从而得到近似对称的正交紧支小波Symlets 小波基系列；另一方面通过增加?和ψ消失矩的来获得较好的对称性，即Coiflets 小波系列。
(2)放弃?和ψ的某些特性，获得严格意义下的对称。例如，放弃?和ψ是实的，构造复对称紧支小波；或放弃?和ψ的正交性，构造双正交小波。
综合以上分析的结果，在应用小波变换处理信号的过程中，我们可以根据实际需要来选择合适的小波基。例如为了使多分辨分析随尺度的增大起伏减小或极值点减少以便于分析，我们可以选择正则度高但消失矩小的小波函数或滤波器；
为了使小波变换衰减更快，有更紧凑的表示，往往要选择消失矩较高的的小波函数；而对较短数据的处理时，为了使滤波器长度足够短，正则度和消失矩则需降至可用的最小值，以满足不失真的需要，同时兼顾等效滤波器组的弱旁瓣起伏的要求。
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2.4.2 常用的小波函数及其主要性质
①墨西哥帽小波
Mexicon Hat 小波又称Mar r 小波，是高斯函数的二阶导数(加负号)。其形式为：
2
22)1()(t e
t t --=ψ (2-24)
Marr 小波的傅立叶变换为：
2
2
2
2)(ωωπψ-=e w
可知在0=ω处)(ωψ
有二阶零点，
所以满足容许条件，而且其小波系数随ω衰减得较快。Marr 小波的时、频域都有很好的局部性，但不具有正交性，且尺度函数不存在。
②Haar 小波
Haar 函数是一组互相正交归一的函数集。Haar 小波是由它衍生而得，是具有紧支撑的正交小波函数，其定义为：
??
?
??≤≤-≤≤=其它
0101
2
101)(t t t ψ (2-25) Haar 小波是一个最简单的时域不连续的二进小波函数。
③Morlet 小波
这是法国地质学家J.Morlet 为分析石油勘探信号在70年代末设计出来的一种变换函数，小波(wavelet )--词也是他为描述这种函数而提出来的。Morlet 小波有多种形式，常用的最简单形式为：
2
)(2
2
0022)(,)(w w t i t e
C e Ce
t --
-==πωψψω (2-26)
式中i 为复数单位。Moflet 小波不过是对高斯函数加以频移而已，它不是严格意义上的小波，因为它不满足目前公认的小波应满足的容许性条件，但取0ω≥5．5336时容许性条件基本上满足，可当作基本小波使用．它的特点是：是复小波，能分析信号的相位信息，且具有线性相位；缺点是其是连续小波，计算不方便。
④Daubeehies 正交紧支小波
这是Daubeehies 最早根据她自己建立的规范小波k N k k N k y C y P ∑-=+-=1
01)(理论构造出来的时域紧支正交小波，因而影响深远，应用范围广泛。除了db1(即haar 小波)外，其他小波没有明确的表达式，但转换函数h 的平方模是很明确的。
假设，其中k N k C +-1为二项式的系数，则有 )2
(sin )2
(cos )(2
2
2
0ω
ω
P w m N = (2-27)
其中ω
ωik N k k
e
h m --=∑=
120
02
1
)(。
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
DSP技术应用现状以及发展趋势(精)
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期： 2
DSP技术应用现状以及发展趋势 一、数字信号处理结构。 实时数字信号处理系统：采集系统+DSP芯片 非实时系统：pc机上进行处理系统的模拟与仿真或仿真库+DSP芯片。 1 DSP、MCU、MPU的关系 微控制器MCU通俗的称呼是单片机，它与微处理器MPU是微机技术的两大分支。MPU的发展动力是人类对无止境的海量数值运算的需求，速度越来越快。MC U的发展是为了满足被控制对象的要求，向高可靠性、低功耗、低成本发展。一般MCU的引脚数在60以下，MCU以8位机为主、32位机为辅。有趋势提高MCU的运算功能，将DSP集成到MCU中，比如32位的MC68356集成了Motorola的DSP560 02。 微控制器MCU一直存在两种基本结构：哈佛(Harvard)结构和冯诺依曼 (von Meumann)结构，还可进一步讲是对应成复杂指令集计算机CISC和精简指令计算机RISC。冯诺伊曼结构具有单一总线PRAM或DRAM都映射到同一地址空间，总线宽度与CPU类型匹配。哈佛结构具有独立的程序总线和数据总线，CISC的指令一般是微码miccode，每条指令由CPU解码为许多基本指令，基于CISC的微控制器一般很复杂，都采用冯诺伊曼结构，所需要的程序存储器比RISC产品少。微码在CPU产生而限制了CISC器件的带宽，其指令集也比RISC器件大。 68000的MPU是准32位的MPU，内部32位，外部总线是16位。苹果机就是用68000系列，它的运行分成系统态和用户态，其设计是面向分时多任务或实时操作系统的，68000的总线后来变成VME总线标准。到68020就是全32位了。 1991年IEEE1149.1即JTAG的公布满足了IC制造商的措施需求，也给ASIC、MCU 、MPU、DSP、PLD、FPGA等的用户带来方便。一般十万门以上的IC都有JTAG 接口，1993年IEEE1149.5对JTAG作了修正(5线接口)。IC的测试分成晶片级、IC 封装级、电路板与系统极，JTAG完成了前两者的测试。适于68000系列的32位机的开发工具ICD32是一段扁平电缆，一端接IC的JTAG的5线接口，一端通过25芯头(里面有GAL)接PC机并口。传统上，微控制器MCU与微处理器MPU是两大分支，而DSP是MCU的一种特殊变形。但是从实质讲，MPU多半是CISC，除了DSP 之外的MCU也是CISC。而DSP是RISC。所以比较时更适合DSP与MPU相比，MP U适宜于相同管理这样的应用中，以条件判断为主的应用，以软件管理的操作系统为核心的产品，MPU的设计侧重于不妨碍程序的 流程，以保证操作系统支持功能及转移预测功能等。而DSP侧重于保证数据的顺利通行，结构尽量简单。 2 冯·诺依曼结构和哈佛结构 3
图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等； 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种： 均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声(一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在)，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。 中值滤波：基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。 Wiener维纳滤波：使原始图像和其恢复图像之间的均方误差(在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根，故又称为均方误差。)最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。对于去除高斯噪声效果明显。
第一章数字信号处理概述 简答题： 1．在A/D变换之前和D/A变换之后都要让信号通过一个低通滤波器，它们分别起什么作用？ 答：在A/D变化之前为了限制信号的最高频率，使其满足当采样频率一定时，采样频率应大于等于信号最高频率2倍的条件。此滤波器亦称为“抗混叠”滤波器。 在D/A变换之后为了滤除高频延拓谱，以便把抽样保持的阶梯形输出波平滑化，故又称之为“平滑”滤波器。 判断说明题： 2．模拟信号也可以与数字信号一样在计算机上进行数字信号处理，自己要增加一道采样的工序就可以了。 （） 答：错。需要增加采样和量化两道工序。 3．一个模拟信号处理系统总可以转换成功能相同的数字系统，然后基于数字信号处理理论，对信号进行等效的数字处理。（） 答：受采样频率、有限字长效应的约束，与模拟信号处理系统完全等效的数字系统未必一定能找到。因此数字信号处理系统的分析方法是先对抽样信号及系统进行分析，再考虑幅度量化及实现过程中有限字长所造成的影响。故离散时间信号和系统理论是数字信号处
理的理论基础。 第二章 离散时间信号与系统分析基础 一、连续时间信号取样与取样定理 计算题： 1．过滤限带的模拟数据时，常采用数字滤波器，如图所示，图中T 表示采样周期（假设T 足够小，足以防止混叠效应），把从)()(t y t x 到的整个系统等效为一个模拟滤波器。 （a ） 如果kHz T rad n h 101,8)(=π截止于，求整个系统的截止频 率。 （b ） 对于kHz T 201=，重复（a ）的计算。 采样（T） () n h () n x () t x () n y D/A 理想低通T c πω=() t y 解 （a ）因为当0)(8=≥ω πωj e H rad 时，在数 — 模变换中 )(1)(1)(T j X T j X T e Y a a j ωω=Ω= 所以)(n h 得截止频率8πω=c 对应于模拟信号的角频率c Ω为 8 π = ΩT c 因此 Hz T f c c 625161 2==Ω= π
如何学好数字信号处理课程 《数字信号处理》是相关专业本科生培养中，继《信号与系统》、《通信原理》、《数字逻辑》等课程之后的一门专业技术课。数字信号处理的英文缩写是DSP ，包括两重含义：数字信号处理技术（Digital Signal Processing ）和数字信号处理器（Digital Signal Processor ）。目前我们对本科生开设的数字信号处理课程大多侧重在处理技术方面，由于课时安排和其他一些原因，通常的特点是注重理论推导而忽略具体实现技术的介绍。最后导致的结果就是学生在学习了数字信号处理课程之后并不能把所学的理论知识与实际的工程应用联系起来，表现在他们做毕业设计时即使是对学过的相关内容也无法用具体的手段来实现，或者由于无法与具体实际相挂钩理解而根本就忘记了。我相信，我们开设本课程的根本目的应该是让学生在熟练掌握数字信号处理的基本原理基础上，能结合工程实际学习更多的DSP 实现技术及其在通信、无线电技术中的应用技能，这也是符合DSP 本身的二重定义的，学生通过本课程的学习，将应该能从事数字信号处理方面的研究开发、产品维护等方面的技术工作。其实很多学生在大学四年学习过后都有这种反思：到底我在大学学到了什么呢？难道就是一些理论知识吗？他们将如何面对竞争日益激烈的社会呢？ 因此，大家在应用MATLAB学习并努力掌握数字信号处理的原理，基本理论的同时，应该始终意识到该课程在工程应用中的重要性，并在课后自学一些有关DSP技术及FPGA技术方面的知识。这样，学习本课程学习的三部曲是：一，学习数字信号处理的基本理论；二，掌握如何用MATLAB 实现一些基本的算法，如FFT ，FIR 和IIR 滤波器设计等；三，选择一种数字信号处理器作为实现平台进行实践学习，比如TI 公司的TMS320C54x 系列芯片，包括该处理器的硬件和软件系统，如Code Composer Studio及像MATLAB Link for Code Composer Studio这样的工具。 在学习数字信号处理的过程中，要注重培养自己的工程思维方法。数字信号处理的理论含有许多研究问题和解决问题的科学方法,例如频率域的分析方法、傅里叶变换的离散做法、离散傅里叶变换的快速计算方法等, 这些方法很好。虽然它们出现在信号处理的专业领域, 但是, 其基本精神是利用事物的特点和规律解决实际问题, 这在各个领域中是相同的。还有, 数字信号处理的理论的产生是有原因的, 这些原因并不难懂, 就是理论为应用服务, 提高使用效率。 例如: 为什么要使用频率域的分析方法?原因是从时间看问题, 往往看到事物的表面, 就像 我们用眼睛看水只能看到水的颜色, 看不到水的基本成分, 同样, 从时间看信号只能看到信号变化的大小和快慢,看不到信号的基本成分; 若采用分解物质的方法, 从成分的角度去看, 用化学分析则能看到水的各种成分, 同样, 用分解信号的方法则能看到信号里的基本成分, 至于基本成分的选择则视哪种基本类型最适合实际信号处理, 这就是频率域的分析方法。 又如: 为什么要采用离散的傅里叶变换?原因很简单, 因为要利用计算机计算傅里叶变换, 而计算机只能计算数据, 不能计算连续变量, 所以必须分离连续的傅里叶变换, 使它成为离散的傅里叶变换。 再如: 为什么要采用离散傅里叶变换的快速计算方法?原因是, 理论上离散傅里叶变换能让计算机分析频谱, 但是, 直接按照离散傅里叶变换的定义计算它, 计算量太大, 实用价值不大; 只有采用巧妙的方法降低计算量, 则离散傅里叶变换才有实用价值,这种巧妙的方法就 是离散傅里叶变换的快速计算方法。降低计算量的巧妙之处在, 离散傅里叶变换的计算量与信号的长度成正比, 科学家想办法将信号分解成为短信号, 分解成为短信号的方法有多种, 只要开动脑筋，我们也是一样可以想出来的。 最后，感谢同学们对我的支持，我会尽我所能，与大家共同探索"数字信号处理"领域的奇妙世界。
DSPC2000系列综述及其应用电子 ——— 摘要 TI公司生产的C2000系列的DSP主要是针对自动控制领域的需要而设计的。本文主要说明了DSP 的产生和发展，概括了C2000系列的特点，综述了C2000中使用的主要技术。同时阐述了今后的发展趋势，在应用方面做了简要介绍，并给出了一个应用实例。 关键词：C2000；集成外设；JTAG；嵌入式；应用 关键字 C2000 发展状况趋势硬件技术软件技术应用电子 1 DSP的产生背景及其发展 1.1 产生背景 由于计算机和信息技术的发展，出现了数字信号处理。它是利用计算机或专用处理器设备，以数字形式对信号进行采集、变换等处理，以得到符合人们需要的信号形式，是一门涉及并广泛应用于许多领域的新兴学科[1]。20世纪后期，随着计算机、大规模集成电路（LSI）、超大规模集成电路（VLSI）以及微处理器技术的迅猛发展，数字信号处理无论在理论上还是在工程应用中都得到了巨大的发展。 伴随着数字信号理论的产生与发展，在一些应用领域中对需要对相关的数据进行处理，但由于使用普通的计算机不能满足特殊环境的要求，而另一方面，如果使用工业PC机，则不能充分发挥其各种性能，并且体积相对较大，增加成本。这就迫使集成电路生产商家开发出可用于数字信号处理的器件，于是就产生了DSP。 DSP主要用来实现相关的数据处理或者比较复杂的算法，其中最具代表的就是TI公司生产的C5000系列的DSP，该系列的DSP主要用于比较复杂算法、语音处理等领域。在上世纪末随着各种新兴控制理论的不断涌现，在实际应用中使用到的算法也日趋复杂化，为了既能满足控制系统实时性的要求，又能满足传统的控制需要，不少公司相继开发出了针对自动控制领域的DSP，最为代表的器件就是TI公司生产的C2000系列。 1.2 发展状况及其趋势 1979年，美国Intel公司生产的2920可以看做商用DSP的开端，这一芯片内部还没有现代DSP 芯片所必须的单周期硬件乘法器，但是该芯片却内含了一个完整的数字信号处理器。DSP芯片应用的另一个开端是TI公司于1982年发布的TMS32010系列芯片[2]。之后ＴＩ又相继推出了第二代、第三代、第四代、第五代（C5000）以及目前速度最快的第六代（C6000）。TI公司目前常用的DSP 芯片主要为3大系列：C2000、C5000和C6000系列，其中C2000主要应用于自动控制领域。在DSP 的发展过程中，除了TI公司研发生产DSP外，还有摩托罗拉、NEC、美国模拟器件公司也在研发和生产DSP并取得了一定成就，在市场中占据相当的份额。 在C2000系列发展历史（如图1所示）中，TI最早推出的16位定点C2xx系列获得了巨大的成功。在1996年TI又推出了第一款带有Flash的DSP。新世纪TI在C24xx系列的基础上，又推出了F/C281x系列。最近为了适应市场的专业化需要，推出了Piccolo F280xx系列。 1 C2000系列发展历史 从DSP技术发展的角度来看，随着集成电路规模日益增大，其相应的芯片电压必将越来越小，将会从目前的3V发展到1V甚至更低，并且功耗也将越来越小。当然其运行速度也将越来越快，实时性能更强。 2 DSPC2000的相关技术
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
图像去噪方法 图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有:高斯噪声(主要由阻性元器件内部产生)、椒盐噪声(主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声)等; 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种: 均值滤波算法:也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声(一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在)，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。中值滤波:基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。 Wiener维纳滤波:使原始图像和其恢复图像之间的均方误差(在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根，故又称为均方误差。)最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。对于去除高斯噪声效果明显。
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 数字信号处理是20世纪60年代，随着信息学科和计算机学科的高速发展而迅速发展起来的一门新兴学科。数字信号处理是把信号用数字或符号表示成序列，通过计算机或通用（专用）信号处理设备，用数值计算方法进行各种处理，达到提取有用信息便于应用的目的。例如：滤波、检测、变换、增强、估计、识别、参数提取、频谱分析等。信号处理技术—直用于转换或产生模拟或数字信号，其中应用的最频繁的领域就是信号的滤波。此外，从数字通信、语音、音频和生物医学信号处理到检测仪器仪表和机器人技术等许多领域中，都广泛地应用了数字信号处理技术。在本文中，主要介绍数字信号处理中两个方面：傅立叶变换和数字滤波器。 首先，从信号处理的发展来看，傅立叶的思想及其分析方法毫无疑问具有极其重要的地位，因为它开创了对信号进行频谱分析的理论，从而解决了许多复杂的处理过程。 传统的信号分析方法分别在时域和频域使用傅立叶变换进行处理。傅立叶变换以及其数字实现方法——快速傅立叶变换允许把一个信号分解成多个独立的频率分量和幅度分量。这样很容易区分开有用信号和噪声。 但是经典傅立叶变换工具的主要缺陷是不能把时间和频率信息结合起来给出频率是怎样随时间变化的。对于非平稳信号，传统的傅立叶变换显然不行，因为它无法给出所需信号频率出现的时间区域，也就无法真正了解频率随时间的变化情况。 短时傅立叶变换是一种能对信号同时进行时间域和频率域分析的工具。它的基本思想是：通过对所感兴趣的时刻附近的一小部分信号进行傅立叶分析，以确定该时刻的信号频率。因为时间间隔与整个信号相比是很短的（如语音信号），因此把这个处理过程叫做短时傅立叶变换。 为实现STFT，研究人员一开始使用的是窗口。实际上，它只给了我们关于信号的部分信息，STFT分析的精度取决于窗的选取。这正难点所在，比如：时间间隔应取多大；我们要确定什么样的窗口形状才能给中心点一个较大的权值，而给边缘点一个较小的权值；不同的窗口会产生不同的短时分布。还应该注意到的是：信号的特性由于窗函数的特性有所扰乱，信号恢复原状需要适当的整理并对信号进行估计。因此，STFT并不总能给我们一个清晰的表述。这就需要更好的方法来表示事件和频率的关系。 因此，研究时间—频率分布的动机是为了改进STFT，其基本思想是获得一个时间和频率的联合函数，用于精确的描述时域和频域的信号能量。 经典傅立叶分析只能把信号分解成单个的频率分量，并且建立其每一个分量的相对强度，但能量频谱并没有告诉我们那些频率在什么时候出现。时—频分布
第一章数字信号处理概述简答题： 1．在A/D变换之前和D/A变换之后都要让信号通过一个低通滤波器，它们分别起什么作用？ 答：在A/D变化之前让信号通过一个低通滤波器，是为了限制信号的最高频率，使其满足当采样频率一定时，采样频率应大于等于信号最高频率2倍的条件。此滤波器亦称位“抗折叠”滤波器。 在D/A变换之后都要让信号通过一个低通滤波器，是为了滤除高频延拓谱，以便把抽样保持的阶梯形输出波平滑化，故友称之为“平滑”滤波器。 判断说明题： 2．模拟信号也可以与数字信号一样在计算机上进行数字信号处理，自己要增加一道采样的工序就可以了。（）答：错。需要增加采样和量化两道工序。 3．一个模拟信号处理系统总可以转换成功能相同的数字系统，然后基于数字信号处理 理论，对信号进行等效的数字处理。（） 答：受采样频率、有限字长效应的约束，与模拟信号处理系统完全等效的数字系统未必一定能找到。因此数字信号处理系统的分析方法是先对抽样信号及系统进行分析，再考虑幅度量化及实现过程中有限字
长所造成的影响。故离散时间信号和系统理论是数字信号处理的理论基础。 第二章 离散时间信号与系统分析基础 一、连续时间信号取样与取样定理 计算题： 1．过滤限带的模拟数据时，常采用数字滤波器，如图所示，图中T 表示采样周期（假设T 足够小，足以防止混迭效应），把从)()(t y t x 到的整个系统等效为一个模拟滤波器。 （a ） 如果kHz rad n h 101,8)(=π截止于，求整个系统的截止频率。 （b ） 对于kHz T 201=，重复（a ）的计算。 解 （a ）因为当0)(8=≥ω πωj e H rad 时，在数 — 模变换中 )(1)(1)(T j X T j X T e Y a a j ωω=Ω= 所以)(n h 得截止频率8πω=c 对应于模拟信号的角频率c Ω为 8 π = ΩT c 因此 Hz T f c c 625161 2==Ω= π
《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
什么是数字信号处理？有哪些应用？ 利用数字计算机或专用数字硬件、对数字信号所进行的一切变换或按预定规则所进行的一切加工处理运算。 例如：滤波、检测、参数提取、频谱分析等。 对于DSP:狭义理解可为Digital Signal Processor 数字信号处理器。广义理解可为Digital Signal Processing 译为数字信号处理技术。在此我们讨论的DSP的概念是指广义的理解。 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数字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。 信号处理的实质是对信号进行变换。 信号处理的目的是获取信号中包含的有用信息，并用更直观的方式进行表达。 DSP的应用几乎遍及电子学每一个领域。 ▲通用数字信号处理器：自适应滤波，卷积，相关，数字滤波，FFT, 希尔伯特变换，波形生成，窗函数等等。 ▲语音信号处理：语音增强、识别、合成、编码、信箱等，文字/语音转换 ▲图形/图像处理：三维动画，图象鉴别/增强/压缩/传输，机器人视觉等等图 ▲特殊应用数字信号处理：振动和噪声分析与处理，声纳和雷达信号处理， 通信信号处理, 地震信号分析与处理，汽车安全及全球定位，生物医学工程等等。 在医疗、军事、汽车等行业，以及通信市场、消费类电子产品等中具有广阔的市场前景。 数字信号处理系统的基本组成：前置预滤波器（PrF）、a/d变换器(ADC)、数字信号处理器(DSP)、d/a变换器(DAC)、模拟滤波器(PoF) 数字信号处理特点: 1.大量的实时计算（FIR IIR FFT）， 2.数据具有高度重复（乘积和操作在滤波、卷积和FFT中等常见） 数字信号处理技术的意义、内容 数字信号处理技术是指数字信号处理理论的应用实现技术，它以数字信号处理理论、硬件技术、软件技术为基础和组成，研究数字信号处理算法及其实现方法。 意义： 在21世纪，数字信号处理是影响科学和工程最强大的技术之一 它是科研人员和工程师必须掌握的一门技巧 DSP芯片及其特点 ▲采用哈佛结构体系：独立的程序和数据总线，一个机器周期可同时进行程序读出和数据存取。对应的：冯·诺依曼结构。 ▲采用流水线技术： ▲硬件乘法器：具有硬件连线的高速“与或”运算器 ▲多处理单元：DSP内部包含多个处理单元。 ▲特殊的DSP指令：指令具有多功能，一条指令完成多个动作；如：倒位序指令等 ▲丰富的外设▲功耗低：一般DSP芯片功耗为0.5～4W。采用低功耗技术的DSP芯片只有0.1W/3.3V、1.6V （电池供电） DSP芯片的类别和使用选择 ▲按特性分：以工作时钟和指令类型为指标分类▲按用途分：通用型、专用型DSP芯片 ▲按数据格式分：定点、浮点各厂家还根据DSP芯片的CPU结构和性能将产品分成若干系列。 TI公司的TMS320系列DSP芯片是目前最有影响、最为成功的数字信号处理器，其产品销量一直处于领先地位，公认为世界DSP霸主。 ?目前市场上的DSP芯片有： ?美国德州仪器公司(TI):TMS320CX系列占有90%
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
DSP技术应用现状以及发展趋势 一、数字信号处理结构。 实时数字信号处理系统：采集系统+DSP芯片 非实时系统：pc机上进行处理系统的模拟与仿真或仿真库+DSP芯片。 1 DSP、MCU、MPU的关系 微控制器MCU通俗的称呼是单片机，它与微处理器MPU是微机技术的两大分支。MPU的发展动力是人类对无止境的海量数值运算的需求，速度越来越快。MCU的发展是为了满足被控制对象的要求，向高可靠性、低功耗、低成本发展。一般MCU的引脚数在60以下，MCU以8位机为主、32位机为辅。有趋势提高MCU的运算功能，将DSP集成到MCU中，比如32位的MC68356集成了Motorola的DSP56002。 微控制器MCU一直存在两种基本结构：哈佛(Harvard)结构和冯诺依曼 (von Meumann)结构，还可进一步讲是对应成复杂指令集计算机CISC和精简指令计算机RISC。冯诺伊曼结构具有单一总线PRAM或DRAM都映射到同一地址空间，总线宽度与CPU类型匹配。哈佛结构具有独立的程序总线和数据总线，CISC的指令一般是微码miccode，每条指令由CPU解码为许多基本指令，基于CISC的微控制器一般很复杂，都采用冯诺伊曼结构，所需要的程序存储器比RISC产品少。微码在CPU产生而限制了CISC器件的带宽，其指令集也比RISC器件大。 68000的MPU是准32位的MPU，内部32位，外部总线是16位。苹果机就是用68000系列，它的运行分成系统态和用户态，其设计是面向分时多任务或实时操作系统的，68000的总线后来变成VME总线标准。到68020就是全32位了。 1991年IEEE1149.1即JTAG的公布满足了IC制造商的措施需求，也给ASIC、MCU、MPU、DSP、PLD、FPGA等的用户带来方便。一般十万门以上的IC都有JTAG接口，1993年IEEE1149.5对JTAG作了修正(5线接口)。IC的测试分成晶片级、IC封装级、电路板与系统极，JTAG完成了前两者的测试。适于68000系列的32位机的开发工具ICD32是一段扁平电缆，一端接IC的JTAG的5线接口，一端通过25芯头(里面有GAL)接PC机并口。传统上，微控制器MCU与微处理器MPU是两大分支，而DSP是MCU的一种特殊变形。但是从实质讲，MPU多半是CISC，除了DSP之外的MCU也是CISC。而DSP是RISC。所以比较时更适合DSP与MPU相比，MPU适宜于相同管理这样的应用
为自己所爱盖楼。 关于数字信号处理在物联网领域应用的文献综述 专业：物联1303 姓名：李红莉 学号：20136025
伴随着计算机技术的发展,计算机数字时代已经成为主流,而数字信号处理技术[1]则是数字时代的主力军,是不可或缺的技术。所以关于数字信号处理的技术发展[2]也一直受到人们的关注,数字信号的应用领域十分广阔,有通信领域,图像图形技术领域,仪表仪器领域,PC 领域等等,还有未来不断挖掘的新应用领域,无疑会将数字信号处理技术推到高峰。此外,数字信号处理[3]的计算发展也一直掌握着处理器DSP的结构演变与发展。而物联网[4]是新一代信息技术的重要组成部分，近几年来，物联网技术受到人们的广泛关注。 其中物联网技术在医疗保健领域[5]的应用越来越受关注。依托医疗行业巨大的市场机遇，物联网有望成为远程医疗行业又一个重要前沿。物联网能够使医疗设备在移动性、连续性、实时性方面做到更好，以满足远程医疗门诊管理解决方案。可以用于及时监测相关诊断信息。通过无线网的普及，提高效率、节省医院人手和提高医疗服务质量。 数字信号处理在物联网中的一大重要应用是心电信号处理[6]。心电信号处理需要数字滤波器即FIR滤波器和IIR滤波器。在数字信号处理中，为了不产生相位失真，通常要求滤波具有零相位。实现零相位数字滤波可以采用FRR或RRF方法。而心电图信号取自安置在心脏部位的电极，其幅度非常微弱，极易受到外界干扰，从而降低了判断的准确性。其中最显著的就是电源干扰，数字信号处理中的自适应滤
波可实现消除心电图的电源干扰[7]。消除干扰后将病人的原始信号经过数字信号处理中的滤波后在心电图中显示出来反应病人的身体状况是否正常。 参考文献 [1]孙金林.数字信号处理技术的发展与思考[J].赤峰学院学报,2011,5. [2]李方慧.数字信号处理技术的新进展[M].北京理工大学出版社,2010:8. [3]周军晓, 崔莹超. 论数字信号处理技术应用领域[J]. 消费电子, 2013, 第12期:19-19. [4]戴威. 浅谈物联网技术及应用领域[J]. 华章, 2010, 27期. [5]王羽，徐渊洪，杨红，等．物联网技术在患者健康管理中的应用框架［J］．中国医院，2010，14（8）：2-4． [6]朱洪俊. 心电信号零相位数字滤波[J]. 北京生物医学工程, 2003, 04期:260-262. [7]王建君, 陈日新, 王东. 数字信号处理在医学上的应用--心电图的抗干扰测量[J]. 计算技术与自动化, 2000, 第2期:45-47.