基于FPGA的数字信号处理技术

基于DSP+FPGA的实时信号采集系统设计与实现

周新淳

【摘 要】为了提高对实时信号采集的准确性和无偏性,提出一种基于DSP+FPGA的实时信号采集系统设计方案.系统采用4个换能器基阵并联组成信号采集阵列单元,对采集的原始信号通过模拟信号预处理机进行放大滤波处理,采用TMS32010DSP芯片作为信号处理器核心芯片实现实时信号采集和处理,包括信号频谱分析和目标信息模拟,由DSP控制D/A转换器进行数/模转换,通过FPGA实现数据存储,在PC机上实时显示采样数据和DSP处理结果;通过仿真实验进行性能测试,结果表明,该信号采集系统能有效实现实时信号采集和处理,抗干扰能力较强.%In

order to improve the accuracy and bias of real-time signal acquisition,a

real-time signal acquisition system based on DSP +-FPGA is proposed.The

system adopts 4 transducer array to build parallel array signal acquisition

unit,the original signal acquisition amplification filtering through analog

signal pretreatment,using TMS32010DSP chip as the core of signal

processor chip to realize real-time signal acquisition and

processing,including the signal spectrum analysis and target information

simulation,controlled by DSP D/A converter DAC,through the realization of

第１４卷第３期２０１４年１月　１６７１—１８１５（２０１４）０３—０２３９—０５　科学技术与工程　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ａｎｄ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　Ｖｏ１．１４　Ｎｏ．３　Ｊａｎ．２０１４　＠２０１４　Ｓｃｉ．Ｔｅｃｈ．Ｅｎｇｒｇ．　

基于ＦＰＧＡ＋ＤＳＰ的高速基带信号　

处理平台的设计　

谭左红田增山　

（重庆邮电大学无线定位与空间测量研究所，重庆４０００６５）　

摘要针对目前无线通信系统基带信号处理平台功能单一、灵活性差、运算能力弱等问题，在传统处理器架构的基础上提　出了一种改进高速基带信号处理平台的硬件设计方案。该方案采用ＦＰＧＡ＋ＤＳＰ的处理架构，依托高性能的器件和高速接　口，搭建了一个高性能的通用基带信号处理平台。该平台直接实现对中频数字信号的处理，融合数字上下变频与基带算法于　

一体，具有模块化、灵活性等特点。实验结果表明，该基带处理平台能快速接收并实时处理各类基带信号，数据处理能力达到　了较高水平。　关键词信号处理　通用基带　ＦＰＧＡ　ＤＳＰ　中图法分类号ＴＰ９２５．５；　文献标志码Ａ　

目前软件无线电发展迅速，基带信号处理作为　

软件无线电的关键技术之一备受青睐。高速基带处　

理平台是软件无线电的基础，系统在此完成信号的　

调制解调、比特流处理、扩频和解扩、一Ｌ／下变频和控　

制等功能，以满足不同无线通信系统对数字信号处　

理运算速度和运算量的要求。高速数字信号处理器　

是基带处理平台的核心，基于目前的硬件水平，国内　

外基带处理器常用的数字信号处理器有ＤＳＰ、ＦＰ．　

ＧＡ、ＡＲＭ、ＡＳＩＣ等，它们均有各自的优点和不足，单　

一的处理器都无法较好地满足软件无线电对于高速　

基带处理平台的要求，目前主流的设计中均采用两　种或以上的处理器的组合　Ｊ。因此，本设计中采用　

ＦＰＧＡ＋ＤＳＰ的架构作为数字信号处理器，相比单一　

的处理器，其优势在于：①充分结合了ＤＳＰ和ＦＰＧＡ　

各自的优点，更好地发挥了性能；②结构灵活、通用　

fpga的应用场景

FPGA（可编程逻辑门阵列）是一种基于可编程技术的半导体器件。相比于传统的ASIC（定制集成电路），FPGA具有可重构性强、设计周期短、适应性好等优点。因此，FPGA在很多领域得到了广泛的应用。

以下是FPGA的一些主要应用场景：

1. 数字信号处理（DSP）：FPGA可以实现数字滤波、快速傅里叶变换（FFT）、数字信号合成、数据压缩等，被广泛应用于音频、视频、通信等领域。

2. 高速通信：FPGA可以实现协议转换、速率适配、协议加速等，被广泛应用于光纤通信、卫星通信、无线通信等领域。

3. 控制和自动化：FPGA可以实现复杂的运动控制、自动化控制、机器人控制等，被广泛应用于制造业、航空航天、军事等领域。

4. 智能传感器：FPGA可以实现高速数据采集、数字信号处理、数据传输等功能，被广泛应用于气象、环境监测、交通运输等领域。

5. 神经网络和人工智能：FPGA可以实现高效的神经网络计算和深度学习，被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。

6. 军事和安全：FPGA可以实现高速数据加密和解密、信号处理、雷达控制等功能，被广泛应用于军事、国防、安全等领域。

总之，FPGA的应用非常广泛，可以满足各种不同行业的需求。

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基于小波变换算法的数字信号处理在FPGA中的实现

作者：王鹏 黄平

来源：《消费电子·理论版》2013年第11期

摘 要：传统中人们对数字信号的处理，特别是在硬件中对数字信号的处理，大都利用傅里叶变换，傅里叶变换在处理信号上有其自己的优点，但随着科技的快速发展，信号处理对处理算法需求越来越多，而傅里叶变换自身的缺点越来越大，远远满足不了现代信号处理领域的需求，而近些年来，小波变换以其独特的优势得到越来越多研究者的重视，其对数字信号的处理克服了傅里叶变换只能在单一的频域上对信号处理而抛弃了信号时域的信息的缺点，从信号时域和频域上对信号进行多尺度、多分辨率分析，尤其对非平稳信号的处理效果非常明显，大大推动了现代数字信号处理领域的发展。本文在小波变换理论的基础上，探讨其对数字信号处理在FPGA上的实现。

关键词：小波变换；数字信号处理；多分辨率分析；FPGA

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 22-0000-01

一、小波变换

在介绍小波变换之前，我们先分析一下傅里叶变换的信号处理中的应用，传统中，傅里叶变换是把信号从时域转化到其频域中，通过其频域中的某些特征对其进行处理，但其不能表征信号任何时域信息。但是，在大多数情况下，人们想要在分析信号频域信息的同时，也得到信号在时域的某些特征信息，此时，傅里叶变换就不合适对信号处理了。

另外，对于傅里叶变换比较了解的知道，傅里叶变换在处理平稳信号时效果比较好，但在处理非平稳信号时，有时需要区分不同的频率成分，并且有时还需要得到每个时刻附近的频率的成分，此时，傅里叶变换就做不到了。

然而，小波分析是近些年来发展起来的一种新的时频分析方法，克服了傅里叶变换在对信号进行频域分析时不能表征信号时域信息的缺点，而且小波变换在分析信号时具有多分辨率分析的特点。通常情况下，人们知道信号的低频部分由于比较平稳，可以采用比较低的时间分辨率，以便提高信号的频率分辨率；而信号的高频部分由于频率变化不大，可以降低频率分辨率来提高信号的时间分辨率。小波变换正好具有这方面的优点，即对信号分析有多分辨率分析得特点，因此也被称为“数学显微镜”。