基于DSP的宽动态范围莫尔条纹计数与精密细分技术

基于DSP的光栅分度盘及其光栅信号精细分
作者：钱伟康， 鲁湛， QIAN Wei-kang， LU Zhan
作者单位：上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海,200093
刊名：
测控技术
英文刊名：Measurement & Control Technology
年，卷(期)：2012,31(10)
1.张善锺计量光栅技术 1985
2.汪涛;杜立剑基于NiosⅡ的光栅细分电路系统设计[期刊论文]-单片机与嵌入式系统应用 2010(05)
3.刘清用DSP实现光栅高准确度细分技术[期刊论文]-传感器技术 2003(07)
4.喻洪麟;黄良明;王远干莫尔条纹信号的DSP滤波及细分技术研究[期刊论文]-光电工程 2004(09)
5.刘柯;宋金城;陈秀政基于TMS320F2812的光栅细分卡的设计 2008(zk)
6.刘建阳;唐臻宇;耿海翔基于FPGA和AD等相位距移相的光栅数字细分法[期刊论文]-微计算机信息 2010(32)
7.孟超;胡生清微机高倍数光栅信号细分技术及应用 1995(05)
本文链接：/Periodical_ckjs201210009.aspx。

基于 DSP的数字图像处理实验的探究鲁亿方;蓝金辉;迟健男【摘要】With the rapid development of electronic science and computer science in recent years ,the digital image processing based on DSP has become a hot spot .This paper describes a series of image processing by using the DSP platform taking DM 642 as the core ,and makes exploration on later digital image processing experiment courses .%近年来，随着电子科学与计算机科学的快速发展，基于DSP（digital signal processor ）的数字图像处理的研究已经成为热点。

该文利用以DM642为核心的DSP平台进行了一系列数字图像处理，并为以后的数字图像处理实验课程进行了探索。

【期刊名称】《实验技术与管理》【年(卷),期】2014(000)003【总页数】5页(P109-113)【关键词】数字图像处理实验;DSP(digital signal processor );实验教学探究【作者】鲁亿方;蓝金辉;迟健男【作者单位】北京科技大学自动化学院，北京100083;北京科技大学自动化学院，北京 100083;北京科技大学自动化学院，北京 100083【正文语种】中文【中图分类】G434随着电子科学与计算机科学的发展与进步，数字图像处理技术在各个领域应用越来越广泛，日益成为教学热点。

数字图像处理的内容包括：图像变换、图像编码、图像增强、图像恢复、图像分割和图像识别等。

目前，数字信号处理器(digital signal processer,DSP)芯片在图像处理领域应用得十分广泛，因此将DSP实验平台引入“数字图像处理”课堂，利用DSP进行数字图像处理，让学生自己设计图像处理的算法，自己在DSP平台上对比图像处理效果，进而引导他们进行创新[1]。

dsp的发展及其基本知识随着科技的不断发展，数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）已经成为现代通信、音频、图像处理等领域的重要基础技术。

本文将介绍DSP的发展历程以及其基本知识。

一、DSP的发展历程1.1 早期阶段20世纪50年代到70年代是DSP的早期阶段。

当时，由于计算机性能的限制，DSP的应用受到了很大的限制。

主要应用领域集中在通信领域的信号解调和滤波。

算法实现主要依赖于硬件电路。

1.2 器件集成阶段20世纪80年代到90年代，随着VLSI技术的成熟以及数字信号处理算法的进一步发展，DSP开始逐渐向高性能、高集成度的方向发展。

DSP芯片逐渐普及，使得DSP在多个领域得到了广泛的应用。

此阶段的DSP以TI的TMS320系列芯片为代表。

1.3 现代阶段进入21世纪，DSP技术不断创新，应用领域不断扩大。

DSP芯片的性能大幅提升，架构也日益复杂。

当前，DSP已广泛应用于无线通信、音频视频处理、图像识别等领域。

同时，DSP的软件化发展也为其应用带来了更大的灵活性。

二、DSP的基本知识2.1 DSP的定义和特点DSP是指利用数值计算方法对数字信号进行处理的技术和方法。

与传统模拟信号处理（ASP）相比，DSP的特点主要包括以下几点：- 数字化：DSP以数字信号为处理对象，能够充分利用计算机的高速运算和大容量存储等优势。

- 精确性：由于数字信号的离散性，DSP可以实现精准的算法和计算，提高信号处理的准确度。

- 稳定性：数字信号的处理过程中不受外界环境因素的影响，具有较好的稳定性和可重复性。

2.2 DSP的应用领域DSP应用广泛，主要涉及以下几个领域：- 通信领域：DSP在无线通信中的调制解调、信道编解码、防抖动等方面有着重要应用。

- 音频视频处理领域：DSP可以实现音频信号的编码解码、混响、降噪等音频处理功能，也可用于图像的压缩和增强等处理。

- 医学领域：DSP在医学影像处理、生物信号处理等方面发挥重要作用。

DSP结课论文DSP芯片原理及应用结课论文摘要DSP技术已成为目前电子工业领域发展最迅速的技术，在各行各业的应用越来越广泛，在我国的市场全景也越来越广阔，了解和学习DSP技术知识也越来越重要。

本文简要介绍了本学期我们进行学习的DSP芯片原理及应用这门课的教学内容、基于DSP数字广告大屏幕显示系统的具体设计、基于DSP的卷积算法的实现以及DSP的应用等几个方面。

对于基于DSP数字广告大屏幕显示系统的具体设计，下文从LED显示屏屏体电路和LED显示屏主控系统两个方面对整个系统的硬件设计作了说明。

在屏体电路设计方面，介绍了屏体模块化设计的方法，针对系统具体指标要求，采用了行扫描列控制的动态扫描方案，给出了具体的行列驱动电路设计方法。

在主控系统设计方面，对基于TMS320LF2407的主控系统各个模块，包括电源模点DSP芯片；1983年，日本Fujitsu公司推出的MB8764，指令周期为120ns，具有双内部总线，使数据吞吐量发生了一个大的飞跃；1984年，AT&T公司推出DSP32，是较早的具备较高性能的浮点DSP芯片1.2第二阶段，DSP的成熟阶段（1990年前后）硬件结构：更适合数字信号处理的要求，能进行硬件乘法和单指令滤波处理，其单指令周期为ns。

如：TI公司的TMS320C20和TMS320C30，CMOS制造工艺，存储容量和运算速度成倍提高，为语音处理、图像处理技术的发展奠定了基础。

主要器件有：TI公司的TMS320C20、30、40、50系列，Motorola公司的DSP5600、9600系列，AT&T公司的DSP32等。

1.3第三阶段，DSP的完善阶段（2000年以后）信号处理能力更加完善，而且使系统开发更加方便、程序编辑调试更加灵活、功耗进一步降低、成本不断下降；各种通用外设集成到片上，大大地提高了数字信号处理能力；DSP运算速度可达到单指令周期10ns左右，可在Windows 下用C语言编程，使用方便灵活；广泛应用：通信、计算机领域，并渗透到日常消费领域。

用DSP实现光栅高准确度细分技术
刘清
【期刊名称】《传感器与微系统》
【年(卷),期】2003(022)007
【摘要】对提高光栅的细分准确度进行了研究,提出了一种查表和插值相结合的方法,并用该方法设计了一个光栅测量系统,系统采用硬件对光栅莫尔条纹进行二细分和判向、用高速并行A/D转换器进行数据采样、用数字信号处理器完成插值算法,具有高速、高准确度的特点.
【总页数】3页(P25-27)
【作者】刘清
【作者单位】河海大学,水利水电学院,江苏,南京,210042;南京师范大学,计算机科学系,江苏,南京,210042
【正文语种】中文
【中图分类】TH741.6
【相关文献】
1.基于DSP的光栅分度盘及其光栅信号精细分 [J], 钱伟康;鲁湛
2.基于DSP的光栅传感器信号同步采集与细分处理 [J], 尤婷;李培江
3.基于DSP的集成光栅细分数显装置的研制 [J], 刘娇;庄志涛;刘宛予
4.基于交流调制的光栅干涉条纹信号的细分技术及实现 [J], 储玉芬
5.基于DSP的光栅莫尔条纹信号辨向与细分电路研究 [J], 欧阳航空;陆林海;侯彦丽
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基于DSP的压缩感知信号处理与优化近年来，基于DSP的压缩感知信号处理技术因其高效、精确等特点，逐渐成为了信号处理领域研究的热点之一。

随着科技的不断发展，DSP平台的性能不断提高，加上压缩感知理论的深入研究，基于DSP的压缩感知信号处理技术在通信、图像、音频等领域具有广泛应用前景。

一、基于DSP的压缩感知信号处理技术概述压缩感知理论最初由Cand`es等人提出，他们认为信号压缩和感知可以同时实现。

其核心思想是通过采集充分稀疏的信号样本，利用稀疏性的优势将完整信号重构出来，而且在信号采集和重构过程中可以节省时间和空间资源。

因为利用判定稀疏阀值的方法，能够支持非线性信号压缩和稀疏表示，所以压缩感知理论获得了广泛关注。

基于DSP实现的压缩感知信号处理技术是指利用DSP平台的强大计算性能，对压缩感知理论进行优化，实现高效、准确的信号处理。

二、基于DSP的压缩感知信号处理技术应用1. 通信领域压缩感知技术对信号处理的高效性在无线通信领域尤为突出。

传统的无线通信要求信号采集过程中带宽和采样率相当高，这会导致通信效率低下，降低信号传输质量。

而压缩感知技术只需采集少量的采样点并利用信号的压缩性进行处理，就能够实现准确信号重构并有效地提高通信效率。

因此，基于DSP的压缩感知信号处理技术在无线通信系统中得到了广泛应用，尤其在低功耗无线传感器网络中应用的更为突出。

2. 图像领域图像处理一直是压缩感知信号处理技术的一个重要领域之一。

传统的图像采样需要大量的存储和处理资源，而基于DSP的压缩感知技术可以对图像进行稀疏表示，将所需处理资源降到最低。

此外，压缩感知技术还可以用于图像压缩、增强、去噪等方面，极大地提高了图像处理的准确性和效率。

3. 音频领域基于DSP实现的压缩感知技术在音频信号处理领域也具有较高的研究价值。

压缩感知技术可以利用音频信号的稀疏性，有效地提高音频信号的压缩性能。

此外，压缩感知技术的高效性还可以用于音频信号的去噪、降噪等方面，有效地提高音频信号处理的准确性和效率。

光栅莫尔条纹信号细分方法设计与Simulink仿真
杨华晖;冯伟利;刘福
【期刊名称】《宇航计测技术》
【年(卷),期】2016(036)006
【摘要】根据计量光栅莫尔条纹信号高精度细分的要求,提出了一种基于ADC幅值采样和相位解算的光栅细分方法,并利用Simulink搭建仿真模型,使两路正余弦信号通过正余切变换、幅值采样、固定相位步长细分等处理后输出为两路正交编码信号.仿真实验表明,该细分方法在输入理想信号情况下细分倍数主要与ADC采样精度有关,提高ADC采样位数可有效提高最大细分倍数.通过在两路时变sin/cos信号中添加幅值不等、相位不正交以及高次谐波分量等干扰噪声的仿真实验,验证了该方法的细分精度与信号质量有关.
【总页数】6页(P29-34)
【作者】杨华晖;冯伟利;刘福
【作者单位】军械工程学院,石家庄050003;军械技术研究所,石家庄050003;北京航天计量测试技术研究所,北京100076;军械技术研究所,石家庄050003
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
【相关文献】
1.光栅莫尔条纹信号的零位跟踪细分 [J], 李金泉
2.一种新型的莫尔条纹信号细分技术——时空相连细分技术 [J], 曹建海
3.基于DSP的光栅莫尔条纹信号辨向与细分电路研究 [J], 欧阳航空;陆林海;侯彦丽
4.一种智能式光栅莫尔条纹信号800细分与计数新方法 [J], 吴晓峰
5.两光栅空间位置参数及光电元件位置参数对莫尔条纹及光栅信号质量影响的研究[J], 张善钟;田力民;浦昭邦
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