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dsp原理与应用实验报告总结DSP（Digital Signal Processing）数字信号处理是利用数字技术对信号进行处理和分析的一种方法。
在本次实验中，我们探索了DSP的原理和应用，并进行了一系列实验以验证其在实际应用中的效果。
以下是对实验结果的总结与分析。
实验一：数字滤波器设计与性能测试在本实验中，我们设计了数字滤波器，并通过性能测试来评估其滤波效果。
通过对不同类型的滤波器进行设计和实现，我们了解到数字滤波器在信号处理中的重要性和应用。
实验二：数字信号调制与解调本实验旨在通过数字信号调制与解调的过程，了解数字信号的传输原理与方法。
通过模拟调制与解调过程，我们成功实现了数字信号的传输与还原，验证了调制与解调的可行性。
实验三：数字信号的傅里叶变换与频谱分析傅里叶变换是一种重要的信号分析方法，可以将信号从时域转换到频域，揭示信号的频谱特性。
本实验中，我们学习了傅里叶变换的原理，并通过实验掌握了频谱分析的方法与技巧。
实验四：数字信号的陷波滤波与去噪处理陷波滤波是一种常用的去除特定频率噪声的方法，本实验中我们学习了数字信号的陷波滤波原理，并通过实验验证了其在去噪处理中的有效性。
实验五：DSP在音频处理中的应用音频处理是DSP的一个重要应用领域，本实验中我们探索了DSP在音频处理中的应用。
通过实验，我们成功实现了音频信号的降噪、均衡和混响处理，并对其效果进行了评估。
实验六：DSP在图像处理中的应用图像处理是另一个重要的DSP应用领域，本实验中我们了解了DSP在图像处理中的一些基本原理和方法。
通过实验，我们实现了图像的滤波、边缘检测和图像增强等处理，并观察到了不同算法对图像质量的影响。
通过以上一系列实验，我们深入了解了DSP的原理与应用，并对不同领域下的信号处理方法有了更深刻的认识。
本次实验不仅加深了我们对数字信号处理的理解，也为日后在相关领域的研究与实践提供了基础。
通过实验的结果和总结，我们可以得出结论：DSP作为一种数字信号处理的方法，具有广泛的应用前景和重要的实际意义。
DSP第六、七次实验报告1. 实验目的:（1）进一步熟悉Matlab实验环境和语言。
（2）熟悉各种滤波器的结构及Matlab实现语言。
（3）掌握用冲击响应不变法和双线性变换法设计IIR滤波器的方法。
（4）掌握用窗函数法和频率抽样法设计FIR滤波器的方法。
2. 实验内容及总结:1.滤波器结构:（1）IIR滤波器各种结构1、直接型结构例如直接型滤波器系统函数, 则有系数向量a=[1,a1,a2,a3],b=[b0,b1,b2], 利用:Y=filter[b,a,x]求信号x(n)通过此滤波器的输出。
2、由系统函数或差分方程求系统的二阶分式（含一阶分式）的级联结构将例如的系统函数重写为二阶分式节的级联型, 利用:[sos,G]=tf2sos(b,a)3、由二阶分式的级联结构转换成系统函数的直接结构是第二步的逆运算, 调用函数:[b,a] = sos2tf(sos)可以求得系数向量a,b, 从而得到H(z)4、由系统函数求部分分式展开（留数及其极点计算）即求z反变换的部分分式展开法, 利用:[r,p,c]=residuez(b,a)其中极点为p, 留数为r, 直接项系数为c。
5、由r,p,c求系统函数即第4步的逆运算, 利用:[b,a]=residuez(r,p,c)6、由直接型结构转换为并联型结构需开发函数:[C,B,A]=tf2par(b,a)其中, b,a为直接型的系数向量, C,B,A为并联型实系数向量, 基本思想是: 1.反复调用[r,p,c]=residuez(b,a)求出极点及留数；2.利用cplxpair函数把极点、留数对按复共轭极点-留数对, 实极点-留数对的顺序排列；3.开发cplxcomp函数, 保证极点和留数相互对应；4.调用[b,a]=residuez(r,p,c)计算并联二阶节的分子分母。
7、由并联型结构转换成直接型结构开发函数:[b,a]=par2tf(C,B,A)为[C,B,A]=tf2par(b,a)的逆函数。
DSP课程设计实验语音信号的频谱分析:要求首先画出语音信号的时域波形, 然后对语音信号进行频谱分析。
在MATLAB中, 可以利用函数fft对信号进行快速傅立叶变换, 得到信号的频谱特性, 从而加深对频谱特性的理解。
其程序为:>> [y,fs,bits]=wavread('I:\xp.wav',[1024 5120]);>> sound(y,fs,bits);>> Y=fft(y,4096);>> subplot(221);plot(y);title('原始信号波形');>> subplot(212);plot(abs(Y));title('原始信号频谱');程序运行结果为:设计数字滤波器和画出频率响应:根据语音信号的特点给出有关滤波器的性能指标:低通滤波器性能指标, =1000Hz, =1200Hz, =100dB, =1dB；高通滤波器性能指标, =4800Hz, =5000Hz, =100dB, =1dB；带通滤波器性能指标, =1200Hz, =3000Hz, =1000Hz, =3200Hz, =100dB, =1dB；要求学生首先用窗函数法设计上面要求的三种滤波器, 在MATLAB中, 可以利用函数firl 设计FIR滤波器；然后再用双线性变换法设计上面要求的三种滤波器, 在MA TLAB中, 可以利用函数butte、cheby1和ellip设计IIR滤波器；最后, 利用MATLAB中的函数freqz画出各种滤波器的频率响应, 这里以低通滤波器为例来说明设计过程。
低通：用窗函数法设计的低通滤波器的程序如下:>> fp=1000;fc=1200;As=100;Ap=1;fs=22050;>> wc=2*fc/fs;wp=2*fp/fs;>> N=ceil((As-7.95)/(14.36*(wc-wp)/2))+1;>> beta=0.1102*(As-8.7);>> Win=Kaiser(N+1,beta);>>b=firl(N,wc,Win);>>freqz(b,1,512,fs);程序运行结果:这里选用凯泽窗设计, 滤波器的幅度和相位响应满足设计指标, 但滤波器长度（N=708）太长, 实现起来很困难, 主要原因是滤波器指标太苛刻, 因此, 一般不用窗函数法设计这种类型的滤波器。
实验一: 闪灯实验熟悉DSP 软硬件测试系统实验目的1.了解SHARC 系列高性能数字信号处理器的程序开发过程和编程语言；2.熟悉集成开发工具VisualDSP++, 学会使用VisualDSP++进行SHARC 系列ADSP 的程序开发、编译与调试；3.掌握SHARC 系列ADSP 的程序加载设计和加载过程。
实验内容利用波形产生信号板, 结合FPGA 编程技术和程序编程器, 编写测试ADSP21065L 和FPGA 之间硬件连接的应用程序, 同时完成应用程序的加载和脱机操作, 在信号指示灯“HL2”上产生可调周期的脉冲信号, “点亮”与“熄灭”指示灯HL2。
实验要求通过DSP 编程, 在其FLAG11引脚上模拟如下波形的周期信号:要求:(1) 500H T ms >,500L T ms >. (2) 并用示波器查看波形, 测量信号周期。
实验步骤1. 熟悉电路图, 清楚波形产生电路板ADSP21065L 与可编程FPGA 器件之间的连接关系；2. 编写FPGA 程序。
在FPGA 内部将ADSP21065L 的标志引脚FLAG11（引脚号26）设置为输出, 作为FPGA 的输入信号, 在FPGA 内部编程将该信号直接输出在发FPGA 的37引脚号上, 设置37引脚为输出信号, 驱动板上的HL2 LED 指示灯；3. 启动VisualDsp++4.5,选择project 工程选项菜单, 创建一个名称为Test.dpj 的工程文件, 选择处理器的型号为ADSP-21065L ；4．弹出一个对话框, 选择是否需要加入VDSP kernel ,选择“NO ”；5. 在工程中加入以下参考源文件:\exp1\test(boot)\ boot1.asm 和boot1.ldf 6．编译, 链接调试, 生成可执行文件。
7．运行程序, 可以看到波形发生电路板上的指示灯“HL2”不断闪动。
8. 利用示波器观测系统时钟,并测量产生信号的波形和周期。
dsp实验报告实验一:CCS入门实验实验目的:1. 熟悉CCS集成开发环境，掌握工程的生成方法;熟悉SEED-DEC643实验环境; 掌握CCS集成开发环境的调试方法。
2.学习用标准C 语言编写程序;了解TI CCS开发平台下的C 语言程序设计方法和步骤; 熟悉使用软件仿真方式调试程序。
3. 学习用汇编语言编写程序; 了解汇编语言与 C 语言程序的区别和在设置上的不同;了解TMS320C6000 汇编语言程序结果和一些简单的汇编语句用法学习在CCS 环境中调试汇编代码。
4. 在了解纯C 语言程序工程和汇编语言程序工程结构的基础上，学习在C 工程中加入汇编编程的混合编程方法; 了解混合编程的注意事项;理解混合编程的必要性和在什么情况下要采用混合编程5. 熟悉CCS集成开发环境，掌握工程的生成方法; 熟悉SEED-DEC643实验环境;掌握CCS集成开发环境的调试方法。
实验原理:CCS 提供了配置、建立、调试、跟踪和分析程序的工具，它便于实时、嵌入式信号处理程序的编制和测试，它能够加速开发进程，提高工作效率。
CCS 提供了基本的代码生成工具，它们具有一系列的调试、分析能力序。
使用此命令后，要重新装载.out 文件后，再执行程序。
使用 CCS常遇见文件简介1. program.c: C 程序源文件;2. program.asm: 汇编程序源文件;3. filename.h: C 程序的头文件，包含DSP/BIOS API模块的头文件;4. filename.lib: 库文件;5. project.cmd: 连接命令文件;6. program.obj: 由源文件编译或汇编而得的目标文件;7. program.out: 经完整的编译、汇编以及连接后生成可执行文件; 8. program.map: 经完整的编译、汇编以及连接后生成空间分配文件; 9.project.wks: 存储环境设置信息的工作区文件。
P.S(CMD文件中常用的程序段名与含义1. .cinit 存放C程序中的变量初值和常量;2. .const 存放C程序中的字符常量、浮点常量和用const声明的常量;3. .text 存放C程序的代码;4. .bss 为C 程序中的全局和静态变量保留存储空间;5. .far 为C 程序中用far声明的全局和静态变量保留空间;6. .stack 为 C 程序系统堆栈保留存储空间，用于保存返回地址、函数间的参数传递、存储局部变量和保存中间结果;7. .sysmem 用于 C 程序中malloc、calloc 和 realloc 函数动态分配存储空间。
LED灯闪烁实验报告一、实验目的1 、初步了解TMS320VC5416DSK硬件的基本结构及工作原理。
2、学习和熟悉Code Composer Studio 开发环境。
3、学习BSL（Board Support Library）二、实验仪器PC机一台TMS320VC5416DSK一套（附CCS）三、实验原理1、硬件原理图2 、软件流程图四实验步骤1、创建新工程2、在项目浏览器中激活led.cdb文件进行编辑3、修改属性4、设置选项5、调试rebuild all——Load program 后生成led.out文件把此文件装载到5416DSK上，运行显示结果五、实验现象、结果及分析1、一个灯闪烁的实验程序：void Blink0(){int delay,i;delay = 200; //亮灭时间间隔while(1) //控制灯的亮和灭{DSK5416_LED_on(0);TSK_sleep(delay);DSK5416_LED_off(0);TSK_sleep(delay);}}主函数：void main(){// Initialize the board//support libraryDSK5416_init();}』实验现象：灯1不断闪烁，通过调整程序中delay的值的大小可以改变闪烁频率。
2、程序修改1：改变灯闪烁的时间间隔程序如下：void Blink0(){int delay,i;delay = 200; //亮灭时间间隔while(1) //控制灯的亮和灭{DSK5416_LED_on(0);TSK_sleep(delay);DSK5416_LED_off(0);TSK_sleep(delay);}}实验现象：指示灯闪烁的时间间隔变大，为之前的5倍。
3）程序修改2：灯1,2,3,4同时闪烁核心程序：void Blink0(){int delay;delay = 200;while(1) //4个灯同时闪烁 { //4个灯同时亮DSK5416_LED_on(0);DSK5416_LED_on(1);DSK5416_LED_on(2);DSK5416_LED_on(3);TSK_sleep(delay);//4个灯同时灭DSK5416_LED_off(0);DSK5416_LED_off(1);DSK5416_LED_off(2);DSK5416_LED_off(3);TSK_sleep(delay);}}实验现象：4个灯同时闪烁，改变delay的值也可以改变闪烁的频率。
DSP实验报告一引言本实验旨在通过实际操作，探索数字信号处理（DSP）的基本概念和技术。
DSP是一种通过数字计算来处理连续时间信号的技术，被广泛应用于音频处理、图像处理、通信系统等领域。
本实验将重点介绍数字信号的采样、量化和离散化过程，并通过实际编程实现。
实验过程1. 信号的采样1.1 信号的定义在DSP领域，信号是指随着时间变化的某种物理量，可以是声音、图像等。
我们首先需要定义一个连续的信号，用于采样和处理。
在本次实验中，我们选择了一个简单的正弦信号作为示例：x(t) = A \\sin(2\\pi f t)其中，A表示幅值，f表示频率，t表示时间。
1.2 采样过程为了将连续信号转换为离散信号，我们需要对信号进行采样。
采样是指在一定时间间隔内对连续信号进行测量。
我们可以通过模拟采样器来模拟采样过程。
在本实验中，我们选择了采样频率为100Hz，即每秒采样100次。
使用Python编程实现采样过程：import numpy as np# 信号参数设置A =1f =10# 采样频率设置fs =100# 采样点数设置N =100# 生成时间序列t = np.arange(N) / fs# 生成采样信号x = A * np.sin(2* np.pi * f * t)上述代码中，我们通过调整A和f的值来模拟不同的信号。
生成的信号将存储在x变量中，可以用于后续处理。
2. 信号的量化2.1 量化过程量化是指将连续信号的幅值转换为离散的数值。
在实际应用中，我们通常使用有限位数来表示信号的幅值。
常用的量化方式有线性量化和非线性量化。
在本实验中，我们选择了线性量化方式。
具体的量化过程可以通过下列Python代码实现：import math# 量化位数设置bits =8# 量化步长计算step_size =2* A / (2** bits -1)# 信号的量化x_quantized = np.round(x / step_size) * step_size上述代码中，我们通过调整bits的值来控制量化位数。
dsp实验报告DSP实验报告一、引言数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是一种对数字信号进行处理和分析的技术。
它在许多领域中被广泛应用，如通信、音频处理、图像处理等。
本实验旨在通过实际操作，探索和理解DSP的基本原理和应用。
二、实验目的1. 理解数字信号处理的基本概念和原理；2. 掌握DSP实验平台的使用方法；3. 进行一系列DSP实验，加深对DSP技术的理解。
三、实验器材和软件1. DSP开发板；2. 电脑；3. DSP开发软件。
四、实验内容1. 实验一：信号采集与重构在此实验中，我们将通过DSP开发板采集模拟信号，并将其转换为数字信号进行处理。
首先，我们需要连接信号源和开发板，然后设置采样频率和采样时间。
接下来，我们将对采集到的信号进行重构，还原出原始模拟信号，并进行观察和分析。
2. 实验二：滤波器设计与实现滤波器是DSP中常用的模块，用于去除或增强信号中的特定频率成分。
在此实验中，我们将学习滤波器的设计和实现方法。
首先，我们将选择合适的滤波器类型和参数，然后使用DSP开发软件进行滤波器设计。
最后，我们将将设计好的滤波器加载到DSP开发板上，并进行实时滤波处理。
3. 实验三：频谱分析与频域处理频谱分析是DSP中常用的方法，用于分析信号的频率成分和能量分布。
在此实验中，我们将学习频谱分析的基本原理和方法，并进行实际操作。
我们将采集一个包含多个频率成分的信号，并使用FFT算法进行频谱分析。
然后，我们将对频谱进行处理，如频率选择、频率域滤波等，并观察处理后的效果。
4. 实验四：音频处理与效果实现音频处理是DSP中的重要应用之一。
在此实验中，我们将学习音频信号的处理方法，并实现一些常见的音频效果。
例如，均衡器、混响、合唱等。
我们将使用DSP开发软件进行算法设计，并将设计好的算法加载到DSP开发板上进行实时处理。
五、实验结果与分析通过以上实验，我们成功完成了信号采集与重构、滤波器设计与实现、频谱分析与频域处理以及音频处理与效果实现等一系列实验。
DSP技术----实验报告姓名: 赵广元学号: 1428403058学院: 电子信息学院班级: 电子信息工程实验一DSP程序的调试与分析一实验目的1.熟悉ccs集成开发环境，掌握工程的建立，编译和链接方法2.熟悉DSP程序调试的基本方法3.利用DSP实现DFT算法对离散信号进行频谱分析二实验内容1.输入信号的模拟2.输出信号的图形显示和分析3.对DSP程序进行剖析三实验原理1.输入信号的构造方法离散时间信号可以用若干个幅值不同的正弦信号叠加而成，单个正弦信号的离散时间表示方式为)2sin()(xfsfnn⨯⨯=π，其中，f表示信号源频率，fs表示采样频率。
2.离散傅里叶变换公式∑-=⋅=1)()(NNknNWnxkX;其中，10,2kn-≤≤=-NkeW knNjNπ离散傅里叶变换的目的是把信号由时域变换到频域，在频域分析信号特征，是数字信号处理领域常用的方法。
四实验设备1.PC一台2.TMS320VC5416 DSK一套五实验过程1.首先打开C5416 DSK CCS,界面如下图所示：选择Project→new命令新建一个工程并命名，选择file→new→source file建立源代码文件，输入程序代码后保存：2.新建源程序文件mydft，输入代码并保存3.新建cmd文件my5416，输入代码并保存4.保存源文件到当前工程所在的文件夹，然后在当前工程窗口选择当前工程，调用右键菜单，选择add files to project命令，打开一个文件选择对话框，选择刚保存的源文件加入到工程中之后编译文件发现错误后新建dst.h文件并保存再次编译发现还有一个而错误，此时在工程名上右击选择options设置includes libraries（-1）为rts.lib在complier选项卡中设置为advancedfile →load program加入断点后运行5.用图形分析工具分析输入输出信号选择view→graph→time/frequency分析in signal：以及out signal：6.用view→watch window7.输入已知信号file→file I/O选择sin信号运行后即可看到in signal 窗口输入信号波形变为sin函数8.新建GEL文件，输入代码并保存File →load GEL下载之后即可在菜单栏GEL选项下看到DFT controlGEL →DFT control→data input，可以分别得到输入为方波或锯齿波对应的输出波形：9.用剖析区间的方法来确定processing 函数所耗费的时间在程序相应位置加入断点，打开菜单栏上的profile →clock setup →auto 分析结果时使用profile →view clock （需要勾选enable ）10.保存工作区File →workspace →save workspace as →命名需要查询保存的工作区只需要file →workspace →load workspace六 实验经验总结实验主要目的是熟悉使用ccs 集成环境，掌握工程的建立，编译，链接等方法并学会调试DSP程序，对输入输出信号的图形显示和分析以及剖析DSP程序。
#include"math.h"
#define PI 3.1415926
#define WANG 16
#define RUI 1024
int FIRLOW(int *nx,float *nh,int nError,int nCoeffNumber);
float h[WANG],fU;
int xx[RUI],rr[RUI],wc[RUI];
main()
{
int i,n_Output=0;
fU=0.0005;
for ( i=0;i<W ANG;i++ ) h[i]=0;
for ( i=0;i<RUI;i++ )
{
xx[i]=256*sin(i*2*PI/34);
rr[i]=wc[i]=0;
}
for ( i=WANG+1;i<RUI;i++ )
{
n_Output=FIRLOW(xx+i,h,n_Output-xx[i-1],WANG); // break point
rr[i]=n_Output;
wc[i]=rr[i]-xx[i];
}
exit(0);
}
int FIRLOW(int *nx,float *nh,int nError,int nCoeffNumber)
{
int i,r;
float fWork;
r=0;
for ( i=0;i<nCoeffNumber;i++ )
{
fWork=nx[i]*nError*fU;
nh[i]+=fWork;
r+=(nx[i-i]*nh[i]);
}
r/=128;
return r;
}
FIR
#include <math.h>
#define RUI 25
#define RUI1 1000
#define RUI2 4500
#define SAMPLEF 10000
#define PI 3.1415926
float Wave();
float FIR();
float fHn[RUI]={ 0.0,0.0,0.001,-0.002,-0.002,0.01,-0.009,
-0.018,0.049,-0.02,0.11,0.28,0.64,0.28,
-0.11,-0.02,0.049,-0.018,-0.009,0.01,
-0.002,-0.002,0.001,0.0,0.0
};
float fXn[RUI]={ 0.0 };
float fInput,fOutput;
float fSignal1,fSignal2;
float fStepSignal1,fStepSignal2;
float f2PI;
int i;
float fIn[256],fOut[256];
int nIn,nOut;
main()
{
nIn=0; nOut=0;
f2PI=2*PI;
fSignal1=0.0;
fSignal2=PI*0.1;
fStepSignal1=2*PI/30;
fStepSignal2=2*PI*1.4;
while ( 1 )
{
fInput=Wave();
fIn[nIn]=fInput;
nIn++; nIn%=256;
fOutput=FIR();
fOut[nOut]=fOutput;
nOut++; /* break point */
if ( nOut>=256 )
{
nOut=0;
}
}
}
float Wave()
{
for ( i=RUI-1;i>0;i-- )
fXn[i]=fXn[i-1];
fXn[0]=sin((double)fSignal1)+cos((double)fSignal2)/6.0;
fSignal1+=fStepSignal1;
if ( fSignal1>=f2PI ) fSignal1-=f2PI;
fSignal2+=fStepSignal2;
if ( fSignal2>=f2PI ) fSignal2-=f2PI;
return(fXn[0]);
}
float FIR()
{
float fSum;
fSum=0;
for ( i=0;i<RUI;i++ )
{
fSum+=(fXn[i]*fHn[i]);
}
return(fSum);
}
IIR
#include <math.h>
#define wang 2
#define RUI1 1000
#define RUI2 4500
#define SAMP 10000
#define PI 3.1415926
float InputWave();
float IIR();
float fBn[wang]={ 0.0,0.7757 };
float fAn[wang]={ 0.1122,0.1122 };
float fXn[wang]={ 0.0 };
float fYn[wang]={ 0.0 };
float fInput,fOutput;
float fSignal1,fSignal2;
float fStepSignal1,fStepSignal2;
float f2PI;
int i;
float fIn[256],fOut[256];
int nIn,nOut;
main()
{
nIn=0; nOut=0;
fInput=fOutput=0;
f2PI=2*PI;
fSignal1=0.0;
fSignal2=PI*0.1;
fStepSignal1=2*PI/50;
fStepSignal2=2*PI/2.5;
while ( 1 )
{
fInput=InputWave();
fIn[nIn]=fInput;
nIn++; nIn%=256;
fOutput=IIR();
fOut[nOut]=fOutput;
nOut++; // break point
if ( nOut>=256 )
{
nOut=0;
}
}
}
float InputWave()
{
for ( i=wang-1;i>0;i-- )
{
fXn[i]=fXn[i-1];
fYn[i]=fYn[i-1];
}
fXn[0]=sin((double)fSignal1)+cos((double)fSignal2)/6.0;
fYn[0]=0.0;
fSignal1+=fStepSignal1;
if ( fSignal1>=f2PI ) fSignal1-=f2PI;
fSignal2+=fStepSignal2;
if ( fSignal2>=f2PI ) fSignal2-=f2PI;
return(fXn[0]);
}
float IIR()
{
float fSum;
fSum=0.0;
for ( i=0;i<wang;i++ )
{
fSum+=(fXn[i]*fAn[i]);
fSum+=(fYn[i]*fBn[i]);
}
return(fSum);
}。
