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dsp简单课程设计一、教学目标本课程旨在让学生了解和掌握DSP（数字信号处理器）的基本原理和应用，培养学生对DSP技术的兴趣和热情。
知识目标：使学生掌握DSP的基本概念、工作原理和主要性能指标；了解DSP 在不同领域的应用，如通信、音视频处理、工业控制等。
技能目标：通过实践操作，培养学生使用DSP芯片进行程序设计和系统应用的能力；使学生能够运用DSP技术解决实际问题，提高创新能力。
情感态度价值观目标：培养学生对新技术的敏感度，增强其对DSP技术的自信心和责任感；激发学生对电子科技和自动化的兴趣，培养其积极向上的学习态度。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括DSP的基本原理、DSP芯片的结构与工作原理、DSP程序设计方法和DSP应用实例。
1.DSP基本原理：介绍DSP的定义、分类和发展历程，使学生了解DSP技术的基本概念。
2.DSP芯片结构与工作原理：详细讲解DSP芯片的内部结构、工作原理和主要性能指标，以便学生能够深入理解DSP的运作方式。
3.DSP程序设计方法：教授DSP的编程语言、程序设计流程和调试技巧，使学生具备实际的编程能力。
4.DSP应用实例：分析DSP技术在通信、音视频处理、工业控制等领域的应用实例，帮助学生了解DSP技术的广泛应用。
三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等多种教学方法。
1.讲授法：通过教师的讲解，使学生掌握DSP的基本原理和应用。
2.讨论法：学生就DSP技术的相关问题进行讨论，培养学生的思考能力和团队协作精神。
3.案例分析法：分析DSP技术在实际应用中的案例，帮助学生更好地理解DSP技术的价值和应用前景。
4.实验法：安排学生进行DSP实验，锻炼学生的动手能力，提高其对DSP技术的实际应用能力。
四、教学资源为了保证教学效果，我们将准备以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的DSP教材，为学生提供系统、全面的学习资料。
2.参考书：提供相关的DSP技术参考书籍，丰富学生的知识储备。
太原理工大学DSP课程设计设计题目：正弦信号发生器的设计学院：信息工程班级：通信110姓名：学号：同组人：指导老师：李鸿艳实验地点：中区图书馆起点机房时间：2013 年12 月23 日设计题目 正弦信号发生器 设计目的1、通过实验掌握DSP 的软件开发过程2、学会运用汇编语言进行程序设计，在此集成开发环境下完成工程项目创建， 程序编写，编译，链接，调试以及数据的分析。
3、学会用CCS(Code Composer Studio)仿真模拟DSP 芯片，通过CCS 软件平台上应用C54X 汇编语言来实现正弦信号发生装置。
设计内容编写一个产生正弦波信号的程序，在CCS 软件下进行模拟运行，观察输出结果设计原理本实验产生正弦波的方法是泰勒级数展开法。
泰勒级数展开法需要的存储单元少，具有稳定性好，算法简单，易于编程等优点，而且展开的级数越多，失真度就越小。
求一个角度的正弦值取泰勒级数的前5项，得近似计算式：一、总体方案设计本实验是基于CCS 开发环境的。
CCS 是TI 公司推出的为开发TMS320系列DSP 软件的集成开发环境，是目前使用最为广泛的DSP 开发软件之一。
它提供了环境配置、源文件编译、编译连接、程序调试、跟踪分析等环节，并把软、硬件开发工具集成在一起，使程序的编写、汇编、程序的软硬件仿真和调试等开发工作在统一的环境中进行，从而加速软件开发进程。
通过CCS 软件平台上应用C54X 汇编语言来实现正弦信号发生装置。
总体思想是：正弦波的波形可以看作由无数点组成，这些点与x 轴的每一个角度值相对应，可以利用DSP 处理器处理大量重复计算的优势来计算x 轴每一点对应的y 的值(在x 轴取N 个点进行逼近)。
整个系统软件由主程序和基于泰勒展开法的SIN 子程序组成，相应的软件流程图如图。
))))((((981761541321 !9!7!5!3)sin(22229753⨯-⨯-⨯-⨯-=+-+-=xx x x x x x x x x x二、设计内容1、设置在Family下选择C55xx，将看到所有C55xx的仿真驱动，包括软件仿真和硬件仿真；在Platform下选择Simulator，在Available Factory Boards中只显示软件仿真驱动，选中相应的驱动；双击C55xx Rev4.0 CPU Functional Simulator，可以在My System下看到所加入的驱动；点击Save & Quit，将保存设置退出Setup CCStudio v3.1并启动运行CCStudio。
dsp大学课程设计一、教学目标本课程的教学目标旨在帮助学生掌握数字信号处理（DSP）的基本理论、算法和实现方法。
通过本课程的学习，学生应能够：1.知识目标：–理解数字信号处理的基本概念、原理和数学基础。
–熟悉常用的数字信号处理算法，如傅里叶变换、离散余弦变换、快速算法等。
–掌握DSP芯片的基本结构、工作原理和编程方法。
2.技能目标：–能够运用DSP算法进行实际问题的分析和解决。
–具备使用DSP开发工具和实验设备进行软硬件调试的能力。
–能够编写DSP程序，实现数字信号处理算法。
3.情感态度价值观目标：–培养学生的创新意识和团队合作精神，提高解决实际问题的能力。
–增强学生对DSP技术的兴趣和热情，为学生进一步深造和职业发展奠定基础。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个方面：1.数字信号处理基础：包括信号与系统的基本概念、离散信号处理的基本算法等。
2.离散余弦变换和傅里叶变换：离散余弦变换（DCT）和快速傅里叶变换（FFT）的原理和应用。
3.数字滤波器设计：低通、高通、带通和带阻滤波器的设计方法和应用。
4.DSP芯片和编程：DSP芯片的基本结构、工作原理和编程方法，包括C语言和汇编语言编程。
5.实际应用案例：包括音频处理、图像处理、通信系统等领域的实际应用案例分析。
三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用多种教学方法相结合的方式：1.讲授法：通过教师的讲解，使学生掌握数字信号处理的基本概念和原理。
2.讨论法：通过分组讨论和课堂讨论，培养学生的思考能力和团队合作精神。
3.案例分析法：通过分析实际应用案例，使学生了解数字信号处理在工程中的应用。
4.实验法：通过实验操作，使学生掌握DSP芯片的基本编程方法和实验技能。
四、教学资源为了支持本课程的教学，我们将准备以下教学资源：1.教材：《数字信号处理》（或其他指定教材）。
2.参考书：提供相关的参考书籍，供学生自主学习和深入研究。
3.多媒体资料：制作课件、教学视频等，以丰富教学手段和提高学生的学习兴趣。
大学dsp课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握数字信号处理（DSP）的基本理论、算法和实现方法，培养学生运用DSP技术解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：（1）掌握数字信号处理的基本概念、原理和算法。
（2）熟悉DSP芯片的结构、工作原理和编程方法。
（3）了解数字信号处理在通信、音频、图像等领域的应用。
2.技能目标：（1）能够运用DSP算法进行数字信号处理。
（2）具备使用DSP开发工具进行程序设计和仿真。
（3）能够阅读和分析DSP芯片的数据手册，进行硬件编程。
3.情感态度价值观目标：（1）培养学生对数字信号处理的兴趣，提高学习的积极性。
（2）培养学生团队协作、自主学习的能力。
（3）使学生认识到数字信号处理技术在现代社会中的重要性，培养学生的责任感。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.数字信号处理基本理论：采样与恢复、离散时间信号与系统、离散傅里叶变换、快速傅里叶变换等。
2.DSP芯片及其编程：DSP芯片结构、指令系统、编程方法、硬件接口等。
3.数字信号处理算法实现：数字滤波器、快速卷积、数字信号合成等。
4.应用实例分析：通信系统、音频处理、图像处理等。
三、教学方法为实现教学目标，本课程将采用以下教学方法：1.讲授法：用于传授基本理论、概念和算法。
2.案例分析法：通过实际案例，使学生更好地理解理论知识。
3.实验法：培养学生动手能力，巩固理论知识。
4.讨论法：鼓励学生积极参与课堂讨论，提高思维能力。
四、教学资源为实现教学目标，本课程将采用以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的教材，如《数字信号处理》（李晓波等编著）。
2.参考书：提供相关领域的参考书籍，如《DSP原理与应用》（陈后金著）。
3.多媒体资料：制作课件、视频等多媒体资料，辅助教学。
4.实验设备：配备DSP实验开发板、仿真器等实验设备，为学生提供动手实践的机会。
五、教学评估本课程的教学评估将采用多元化、全过程的评价方式，以全面、客观地评价学生的学习成果。
dsp综合课程设计一、教学目标本课程的教学目标旨在帮助学生掌握数字信号处理（DSP）的基本原理和应用技能，通过理论学习与实践操作相结合的方式，培养学生的技术创新能力和实际问题解决能力。
知识目标：学生将掌握数字信号处理的基本概念、算法和典型的DSP芯片应用。
具体包括：•数字信号处理的基础理论•常用数字滤波器的设计与分析•快速算法实现，如FFT、IFFT等•DSP芯片的工作原理及编程方法技能目标：通过课程学习和实践操作，学生将能够熟练使用DSP相关软件（如MATLAB等）进行算法仿真和系统设计，并具备一定的硬件操作能力，包括：•利用仿真工具对DSP算法进行验证•设计简单的数字信号处理系统•进行DSP芯片编程和硬件调试情感态度价值观目标：通过课程学习，培养学生对数字信号处理技术的兴趣和热情，增强其科技责任感和创新意识，激发学生将所学知识应用于工程实践和科研探索中，为我国信息技术产业的发展贡献自己的力量。
二、教学内容教学内容围绕数字信号处理的基本理论、算法实现、DSP芯片应用及系统设计展开。
1.数字信号处理基础：涵盖信号的采样与恢复、离散时间信号处理、离散时间系统特性等基本概念。
2.数字滤波器设计：包括常用滤波器（低通、高通、带通、带阻）的设计方法和理论。
3.快速算法：重点讲解快速傅里叶变换（FFT）、快速卷积等高效算法。
4.DSP芯片介绍：详细讲解DSP芯片的结构、工作原理及编程环境。
5.实际应用案例：结合实际案例，使学生理解DSP技术在现代通信、音视频处理等领域的应用。
三、教学方法结合课程特点，采用多种教学方法激发学生的学习兴趣和主动性：1.讲授法：系统讲解理论知识，确保学生掌握扎实的基础。
2.案例分析法：通过具体案例，使学生理解DSP技术的应用。
3.实验法：安排实验课，让学生动手实践，加深对理论知识的理解。
4.小组讨论法：鼓励学生分组讨论，培养团队合作精神，提高问题解决能力。
四、教学资源为支持课程的顺利进行，将准备以下教学资源：1.教材：《数字信号处理》（或等同教材）2.参考书籍：提供相关领域的参考书籍，丰富学生的知识视野。
dsp原理及应用课课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握数字信号处理器（DSP）的基本原理和应用技术，培养学生运用DSP技术解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：（1）了解DSP的基本概念、发展历程和分类；（2）掌握DSP的基本结构、工作原理和性能指标；（3）熟悉DSP编程语言和开发工具；（4）了解DSP在不同领域的应用实例。
2.技能目标：（1）能够使用DSP开发工具进行程序设计和仿真；（2）具备阅读和分析DSP相关英文资料的能力；（3）具备使用DSP解决实际问题的能力。
3.情感态度价值观目标：（1）培养学生对DSP技术的兴趣和好奇心；（2）培养学生勇于探索、创新的精神；（3）培养学生团队协作和交流分享的良好习惯。
二、教学内容本课程的教学内容分为五个部分：1.DSP基本原理：介绍DSP的概念、发展历程、分类和性能指标。
2.DSP基本结构：讲解DSP的内部结构、工作原理和指令系统。
3.DSP编程与开发：学习DSP编程语言、开发工具和使用方法。
4.DSP应用案例：分析DSP在通信、图像处理、音频处理等领域的应用实例。
5.实践环节：进行DSP实验，巩固所学知识和技能。
三、教学方法本课程采用多种教学方法相结合，以提高学生的学习兴趣和主动性：1.讲授法：讲解DSP基本原理、结构和编程方法；2.案例分析法：分析DSP在不同领域的应用实例；3.实验法：进行DSP实验，锻炼学生的动手能力；4.讨论法：学生分组讨论，培养团队协作和交流分享的能力。
四、教学资源本课程的教学资源包括：1.教材：选用国内外优秀教材，如《数字信号处理器原理与应用》；2.参考书：提供相关领域的参考书籍，如《DSP算法与应用》；3.多媒体资料：制作课件、教学视频等，辅助学生理解抽象概念；4.实验设备：配备DSP开发板和仿真器，供学生进行实验和实践。
五、教学评估本课程的评估方式包括以下几个方面：1.平时表现：评估学生在课堂上的参与程度、提问回答和团队协作等情况，占总评的30%。
本科课程设计报告课程名称： DSP原理及应用实验名称： FIR滤波器的DSP实现实验地点：起点机房专业班级：学号：学生：指导教师：FIR 滤波器的DSP 实现一、设计目的1 了解FIR 滤波器的原理和特性2. 熟悉设计FIR 数字滤波器的原理和方法3. 学习FIR 滤波器的DSP 的实现过程。
5. 学习使用CCS 软件。
二、设计容1通过MATLAB 来设计一个低通滤波器，并对它进行模拟仿真，确定FIR 滤波器系数2. 用DSP 汇编语言及C 语言进行编程，实现FIR 运算，对产生的合成信号滤除信号中高频成分，观察滤波前后波形的变化。
三、设计原理数字滤波器是将输入的信号序列，按规定的算法进行处理，从而得到所期望的输出序列。
一个线性位移不变系统的输出序列y(n)和输入序列x(n)之间的关系，应满足差分方程为：()()()∑-=-=1N I i n x i h n y对其进行z 变换，可得到FIR 滤波器的传递函数为：()Z H =()()()∑-=-=10N n nz n b z X z Y FIR 滤波算法实际上是一种乘法累加运算。
它不断输入样本，经延时 ，作乘法累加，再输出滤波结果y （n ）。
FIR 滤波器的结构如图1：图1：FIR滤波器的结构图可以看出，在数字滤波器中FIR滤波器有以下几个特点：（1）系统的单位冲激响应h（n）在有限个n值处不为零；（2）系统函数H（z）在|z|>0处收敛，在|z|>0处只有零点，有限z平面只有零点，而全部极点都在z=0处；（3）结构主要是非递归结构，没有输出到输入的反馈。
在DSP芯片中，实现z-1算法很方便，可采用循环缓冲区法，其特点如下：（1）对于N级FIR滤波器，在数据存储器中开辟一个N单元的缓冲区（窗），用来放最新的N个输入样本；（2）从最新样本开始取数；（3）读完最后一个样本后，输入最新样本来代替最老样本，而其他数据位置不变；（4）用片循环缓冲区长度寄存器对缓冲区进行间接寻址，是循环缓冲区地址首位相邻。
dsp课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数字信号处理（DSP）的基本概念，掌握其基本原理和算法；2. 学会使用数学工具进行信号的时域、频域分析，并能够解释分析结果；3. 掌握滤波器的设计方法，能够运用所学知识对实际信号进行处理。
技能目标：1. 能够运用DSP技术对实际信号进行采集、处理和分析，解决实际问题；2. 熟练使用DSP软件和硬件平台，进行算法的实现和验证；3. 培养创新意识和团队协作能力，通过小组合作完成综合性的DSP项目。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数字信号处理技术的兴趣和热情，激发其主动探索精神；2. 培养学生严谨的科学态度，注重实践与理论相结合，提高问题解决能力；3. 增强学生的团队合作意识，培养沟通、交流和协作能力。
课程性质：本课程为专业选修课，旨在帮助学生掌握数字信号处理的基本理论和方法，提高实际问题解决能力。
学生特点：学生已具备一定的电子技术和数学基础，对信号处理有一定了解，但实践经验不足。
教学要求：注重理论与实践相结合，强调学生动手实践，培养解决实际问题的能力。
通过本课程的学习，使学生能够独立完成DSP相关项目的设计与实现。
二、教学内容1. 数字信号处理基础：信号与系统、离散时间信号与系统、线性时不变系统、卷积运算等；2. 离散傅里叶变换：傅里叶级数、离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（FFT）等；3. 数字滤波器设计：滤波器原理、无限长冲激响应（IIR）滤波器设计、有限长冲激响应（FIR）滤波器设计等；4. 数字信号处理应用：数字信号处理在语音、图像、通信等领域的应用案例分析；5. 实践教学：使用DSP软件和硬件平台进行算法实现和验证，开展综合性的DSP项目。
教学大纲安排：第一周：数字信号处理基础第二周：离散时间信号与系统第三周：线性时不变系统与卷积运算第四周：离散傅里叶变换第五周：快速傅里叶变换第六周：数字滤波器设计原理第七周：IIR滤波器设计第八周：FIR滤波器设计第九周：数字信号处理应用案例分析第十周：实践教学与项目开展教学内容与教材关联性：本课程教学内容依据教材章节进行安排，涵盖数字信号处理的基本理论、方法和应用，确保学生系统掌握DSP相关知识。
dsp实验 课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数字信号处理（DSP）的基本原理和概念；2. 掌握DSP实验中常用的算法和编程技巧；3. 学习并应用DSP实验相关软件工具，如MATLAB和DSP开发板；4. 识别并分析实际信号处理问题，设计合适的DSP解决方案。
技能目标：1. 能够运用MATLAB进行DSP算法仿真和数据处理；2. 掌握使用DSP开发板进行硬件实现的步骤和方法；3. 通过实验操作，提升动手能力和问题解决能力；4. 培养团队协作和沟通交流技巧，形成良好的学术研究习惯。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数字信号处理领域的兴趣和热情；2. 增强学生的创新意识和实践能力，鼓励探索未知领域；3. 树立正确的学术态度，遵循学术规范，尊重他人成果；4. 培养学生面对挑战时的积极心态，增强心理素质和抗压能力。
课程性质：本课程为实验课程，旨在通过实践操作，使学生将理论知识与实际应用相结合，提高解决实际问题的能力。
学生特点：学生已具备一定的数字信号处理理论基础，但实践操作能力和问题解决能力有待提高。
教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，强调动手实践和团队协作，培养学生自主学习和创新能力。
通过课程学习，使学生达到上述知识、技能和情感态度价值观目标，为后续相关课程和实际工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 数字信号处理基本原理回顾：包括采样定理、信号重建、数字滤波器设计等；- 教材章节：第1章 数字信号处理基础2. DSP算法及编程技巧：快速傅里叶变换（FFT）、滤波器设计（FIR和IIR）、数字信号生成等；- 教材章节：第2章 离散傅里叶变换；第3章 数字滤波器设计3. 实验软件工具应用：MATLAB和DSP开发板的使用方法；- 教材章节：附录A MATLAB工具箱简介；附录B DSP开发板基础操作4. DSP实验案例分析与实现：- 教学案例：语音信号的采集、处理与识别；图像的去噪和增强处理等- 教材章节：第4章 语音信号处理；第5章 图像处理5. 实验操作步骤与要求：包括实验前的准备工作、实验过程中的注意事项以及实验报告的撰写规范；- 教材章节：各章节实验操作指导教学进度安排：1. 第1周：数字信号处理基本原理回顾；2. 第2周：DSP算法及编程技巧；3. 第3-4周：实验软件工具应用；4. 第5-6周：DSP实验案例分析与实现；5. 第7周：实验操作步骤与要求讲解及实验报告撰写。
DSP设计课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解DSP（数字信号处理）的基本原理和概念，包括采样定理、傅里叶变换和数字滤波器设计等。
2. 使学生掌握DSP算法的数学推导和实现方法，具备使用DSP芯片进行信号处理的能力。
3. 帮助学生了解DSP技术在通信、音视频处理等领域的应用。
技能目标：1. 培养学生运用数学工具进行DSP相关算法推导和仿真能力。
2. 提高学生实际操作DSP芯片，完成信号处理实验的能力。
3. 培养学生团队协作和沟通能力，能够就DSP技术问题进行讨论和分析。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对数字信号处理技术的兴趣，培养其探索精神和创新意识。
2. 培养学生严谨的科学态度，注重实践和理论相结合。
3. 引导学生关注DSP技术在国家和社会发展中的应用，增强其社会责任感和使命感。
分析课程性质、学生特点和教学要求，本课程旨在让学生通过学习DSP设计，掌握数字信号处理的基本原理和方法，培养其实践操作能力。
课程目标分解为具体学习成果，以便后续教学设计和评估：学生能够独立完成DSP算法推导、仿真和实验操作，具备解决实际问题的能力，并在团队合作中发挥积极作用。
二、教学内容1. DSP基本原理与概念- 采样定理与信号重建- 傅里叶变换及其应用- 数字滤波器设计原理2. DSP算法及其数学推导- 离散时间信号处理基础- 快速傅里叶变换（FFT）算法- 数字滤波器算法实现3. DSP芯片与应用- DSP芯片架构与特点- DSP芯片编程与实验操作- DSP技术在通信、音视频处理等领域的应用案例4. 教学大纲安排与进度- 第一阶段：基本原理与概念（2周）- 课本章节：第1-3章- 第二阶段：DSP算法及其数学推导（3周）- 课本章节：第4-6章- 第三阶段：DSP芯片与应用（3周）- 课本章节：第7-9章教学内容按照课程目标进行选择和组织，确保科学性和系统性。
在教学过程中，教师将依据教学大纲，引导学生学习课本相关章节，完成教学内容的学习。
一、设计摘要摘要：DSP数字信号处理(Digital Signal Processing，简称DSP）是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。
DSP 芯片是一种特别适合数字信号处理运算的微处理器，主要用来实时、快速地实现各种数字信号处理算法用DSP 芯片实现IIR 数字滤波器,不仅具有精确度高、不受环境影响等优点,而且因DSP 芯片的可编程性，可方便地修改滤波器参数,从而改变滤波器的特性，设计十分灵活.IIR数字滤波器有其独特的优点，IIR数字滤波器单位响应为无限脉冲序列, IIR数字滤波器采用递归型结构，即结构上带有反馈环路。
本课题主要应用MATLAB软件设计IIR数字滤波器，并对所设计的滤波器进行仿真；应用DSP集成开发环境——CCS调试汇编程序。
利用MATLAB仿真得到的滤波器系数，编程实现IIR数字滤波器,得出滤波结果波形,并对结果进行分析与总结。
关键字:DSP IIR滤波器编程二、设计目的(1）通过设计对DSP芯片有进一步的了解。
(2）掌握IIR滤波器的设计方法。
（3）培养一定的汇编及c语言能力。
三、设计原理3.1 IIR数字滤波器的理论分析从IIR数字滤波器的实现来看，有直接型、级联型、并联型和格型等基本网络结构。
不同的结构形式会有不同的运算误差，其稳定性、运算速度、所占用的存储空间等也有所不同[3].其中直接Ⅱ型仅需要N级延迟单元，且可作为级联型和并联型结构中的基本单元,是最常用的IIR数字滤波器结构之一。
IIR数字滤波器的设计方法有两类［4]，一类是借助于模拟滤波器的设计方法设计出模拟滤波器，利用冲激响应不变法或双线性变换法转换成数字滤波器,然后用硬件或软件实现；另一类是直接在频域或时域中进行设计,设计时需要作辅助工具。
对系统传递函数为00()1Mrr r N kk k b zH z a z -=-==-∑∑对应的差分方程为:1()()()MNr k r k y n b x n r a y n k ===-+-∑∑的IIR 数字波滤器来说，设计的任务就是寻求一种因果关系和物理上可实现的系统传递函数使H （z ）满足上述的关系,为此可这样使其频率响应能够满足所希望得到的频域指标。
dsp项目课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解数字信号处理（DSP）的基本概念，掌握其基本原理和应用领域。
2. 学生能运用数学知识，如傅里叶变换、Z变换等，分析并解决实际问题。
3. 学生能了解DSP技术在现实生活中的应用，如音频处理、图像处理等。
技能目标：1. 学生能够熟练使用DSP开发工具和软件，完成简单的项目设计。
2. 学生能够运用所学知识，设计并实现一个简单的DSP应用系统，如音频信号滤波、图像去噪等。
3. 学生能够通过小组合作，培养团队协作和沟通能力，提高问题解决能力。
情感态度价值观目标：1. 学生能够认识到数字信号处理在科技发展中的重要性，激发对相关领域的兴趣。
2. 学生在学习过程中，培养勇于探索、积极进取的精神，增强自信心。
3. 学生通过课程学习，认识到科技发展对社会的贡献，树立正确的价值观。
课程性质：本课程为实践性较强的课程，结合理论教学和实际操作，培养学生对数字信号处理技术的理解和应用能力。
学生特点：学生具备一定的数学基础和编程能力，对新技术充满好奇，喜欢动手实践。
教学要求：教师需结合课本内容，以实际项目为导向，引导学生掌握基本理论，提高实际操作能力。
在教学过程中，注重培养学生的团队协作和创新能力，提高学生的综合素质。
通过课程目标分解，确保学生能够达到预期学习成果，为后续教学设计和评估提供依据。
二、教学内容1. 数字信号处理基础理论：- 傅里叶变换理论及其应用- Z变换及其性质- 离散时间信号与系统2. DSP算法与应用：- 数字滤波器设计- 快速傅里叶变换（FFT）算法- 数字信号处理在音频、图像领域的应用3. DSP实践项目：- 项目一：音频信号处理（滤波、增强）- 项目二：图像处理（去噪、边缘检测）- 项目三：DSP综合应用（如语音识别、图像识别）4. 教学内容的安排与进度：- 基础理论部分：占总课时的1/3，以课本相关章节为基础，逐步引导学生掌握基本概念和原理。
在大多数情况下，这些信号来源于人对真实世界的感觉比如地震的震动视觉图像声音波形等数字信号处理市一种数学工具是一种用来处理那些将上述信号转换成数字波形后的信号算法和技术。
In most cases,there signals originate as sensory data from the real world:seismic vibrations,visual images,sound waves,etc.DSP is the mathematics,the algorithms,and the techniques used to manipulate these signals after they have been converted into a digital form.函数傅里叶表示，即将函数表示成正弦和余弦信号叠加，这种方法广泛运用于微分方程的解析法和数值法求解过程以及通信信号分析和处理。
Fourier‟s representation of functions as a superposition of sines and cosines has become ubiquitous for both the analytic and numerical solution of differential equations and for the analysis and treatment of communication signals.如果f（t）是非周期信号，那么用周期函数列如正弦和余弦的和，并不能精确地表示该信号，你可以人为的拓展这个信号使其具有周期性，但是这要求在端点处附连续性。
If f(t) is a nonperiodic signal,the summation of the periodic functions,such as sine and cosine,does not accurately represent the signal.You should artificially extend the signal to make it periodic but it would require additional continuity at the end points.如果信号有急剧的过渡，就有必要输入信号加窗，这样信号处就会收敛于0。
太原理工大学现代科技学院DSP硬件电路设计基础课程设计设计名称正弦信号发生器的设计专业班级通信14-学号姓名指导教师太原理工大学现代科技学院课程设计任务书注：1.课程设计完成后，学生提交的归档文件应按照：封面—任务书—说明书—图纸的顺序进行装订上交（大张图纸不必装订）2.可根据实际内容需要续表，但应保持原格式不变。
指导教师签名：日期：2016-12-10专业班级 通信14-1 学号 2014101572 姓名 成绩 第1章 绪论 1.1 DSP 简介 数字信号处理(Digital Signal Processing ，简称DSP)是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。
20世纪60年代以来，随着计算机和信息技术的飞速发展，数字信号处理技术应运而生并得到迅速的发展。
数字信号处理是一种通过使用数学技巧执行转换或提取信息，来处理现实信号的方法，这些信号由数字序列表示。
在过去的二十多年时间里，信号处理已经在通信等领域得到极为广泛的应用。
图一是数字信号处理系统的简化框图。
此系统先将模拟信号转换为数字信号，经数字信号处理后，再转换成模拟信号输出。
其中抗混叠滤波器的作用是将输入信号x(t)中高于折叠频率的分量滤除，以防止信号频谱的混叠。
随后，信号经采样和A/D 转换后，变成数字信号x(n)。
数字信号处理器对x(n)进行处理，得到输出数字信号y(n),经D/A 转换器变成模拟信号。
此信号经低通滤波器，滤除不需要的高频分量，最后输出平滑的模拟信号y(t)。
图1.1 数字信号处理系统简化框图 数字信号处理是以众多学科为理论基础的，它所涉及的范围极其广泛。
例如，在数学领域，微积分、概率统计、随机过程、数值分析等都是数字信号处理的基本工具，与网络理论、信号与系统、控制论、通信理论、故障诊断等也密切相关。
近来新兴的一些学科，如人工智能、模式识别、神经网络等，都与数字信号处理密不可分。
可以说，数字信号处理是把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系列新兴学科的理论基础。
正弦信号发生器程序：.asm.mmregs.def start.def d_xs,d_sinx,d_xc,d_cosx,sinx,cosxsin_x: .usect "sin_x",360STACK: .usect "STACK",10Hk_theta .set 286 ;theta=pi/360(0.5deg) start:.textSTM #STACK+10H,SPSTM k_theta,AR0STM 0,AR1STM #sin_x,AR6STM #90,BRCRPTB loop1-1LDM AR1,ALD #d_xs,DPSTL A,@d_xsSTL A,@d_xcCALL sinx ;d_sinx=sin(x)CALL cosx ;d_cosx=cos(x)LD #d_sinx,DPLD @d_sinx,16,A ;A=sin(x)MPYA @d_cosx ;B=sin(x)*cos(x)STH B,1,*AR6+ ;AR6----2*sin(x)MAR *AR1+0loop1: STM #sin_x+89, AR7 ;sin91(deg.)-sin179(deg.) STM #88,BRCRPTB loop2-1LD *AR7-,ASTL A,*AR6+loop2: STM #179,BRC ;sin180(deg.)-sin359(deg.) STM #sin_x,AR7RPTB loop3-1LD *AR7+,ANEG ASTL A,*AR6+loop3: STM #sin_x,AR6 ;generate sin waveSTM #1,AR0STM #360,BKB loop3sinx:.def d_xs,d_sinx.data.word 030BH ;C2=1/(6*7).word 0666H ;C3=1/(4*5).word 1556H ;C4=1/(2*3)d_coef_s .usect "coef_s",4d_xs .usect "sin_vars",1d_squr_xs .usect "sin_vars",1d_temp_s .usect "sin_vars",1d_sinx .usect "sin_vars",1d_l_s .usect "sin_vars",1.textSSBX FRCTSTM #d_coef_s,AR5 ;move coeffs table_sRPT #3MVPD #table_s,*AR5+STM #d_coef_s,AR3STM #d_xs,AR2STM #d_l_s,AR4ST #7FFFH,d_l_sSQUR *AR2+,A ;A=x^2ST A,*AR2 ;(AR2)=x^2||LD *AR4,B ;B=1MASR *AR2+,*AR3+,B,A ;A=1-x^2/72,T=x^2MPYA A ;A=T*A=x^2(1-x^2/72)STH A,*AR2 ;(d_temp)=x^2(1-x^2/72)MASR *AR2-,*AR3+,B,A ;A=1-x^2/42(1-x^2/72);T=x^2(1-x^2/72)MPYA *AR2+ ;B=x^2(1-x^2/42(1-x^2/72))ST B,*AR2 ;(d_temp)=x^2(1-x^2/42(1-x^2/72))||LD *AR4,B ;B=1MASR *AR2-,*AR3+,B,A ;A=1-x^2/20(1-x^2/42(1-x^2/72))MPYA *AR2+ ;B=x^2(1-x^2/20(1-x^2/42(1-x^2/72)))ST B,*AR2 ;(d_temp)=B||LD *AR4,B ;B=1MASR *AR2-,*AR3+,B,A ;A=1-x^2/6(1-x^2/20(1-x^2/42(1-x^2/72)))MPYA d_xs ;B=x(1-x^2/6(1-x^2/20(1-x^2/42(1-x^2/72))))STH B,d_sinx ;sin(theta)RETcosx:.def d_xc,d_cosxd_coef_c .usect "coef_c",4.datatable_c .word 0249H ;C1=1/(7*8).word 0444H ;C2=1/(5*6).word 0AABH ;C3=1/(3*4)d_xc .usect "cos_vars",1d_squr_xc .usect "cos_vars",1d_temp_c .usect "cos_vars",1d_cosx .usect "cos_vars",1c_l_c .usect "cos_vars",1.textSSBX FRCTSTM #d_coef_c,AR5 ;move coeffs table_cRPT #3MVPD #table_c,*AR5+STM #d_coef_c,AR3STM #d_xc,AR2STM #c_l_c,AR4ST #7FFFH,c_l_cSQUR *AR2+,A ;A=x^2ST A,*AR2 ;(AR2)=x^2||LD *AR4,B ;B=1MASR *AR2+,*AR3+,B,A ;A=1-x^2/56,T=x^2MPYA A ;A=T*A=x^2（1-x^2/56）STH A,*AR2 ;(d_temp)=x^2(1-x^2/56)MASR *AR2-,*AR3+,B,A ;A=1-x^2/30(1-x^2/56); T=x^2(1-x^2/56)MPYA *AR2+ ;B=x^2(1-x^2/30(1-x^2/56))ST B,*AR2 ;(d_temp)=x^2(1-x^2/30(1-x^2/56))||LD *AR4,B ;B=1MASR *AR2-,*AR3+,B,A ;A=1-x^2/12(1-x^2/30(1-x^2/56))SFTA A,-1,A ;-1/2NEG AMPYA *AR2+ ;B=-x^2/2(1-x^2/12(1-x^2/30(1-x^2/56)))MAR *AR2+RETDADD *AR4,16,B ;B=-x^2/2(1-x^2/12(1-x^2/30(1-x^2/56)))STH B,*AR2 ;cos(theta)RET.endFFT变换：..c#include "math.h"#define sample_1 256#define signal_1_f 60#define signal_2_f 200#define signal_sample_f 512#define pi 3.1415926int input[sample_1];float fwaver[sample_1],fwavei[sample_1],w[sample_1]; float sin_tab[sample_1];float cos_tab[sample_1];void init_fft_tab();void input_data();void fft(float datar[sample_1],float datai[sample_1]); void main(){int i;init_fft_tab();input_data();for (i=0;i<sample_1;i++){fwaver[i]=input[i];fwavei[i]=0.0f;w[i]=0.0f;}fft(fwaver,fwavei);while(1);}void init_fft_tab(){float wt1;float wt2;int i;for (i=0;i<sample_1;i++){wt1=2*pi*i*signal_1_f;wt1=wt1/signal_sample_f;wt2=2*pi*i*signal_2_f;wt2=wt2/signal_sample_f;input[i]=(cos(wt1)+cos(wt2))/2*32768;}}void input_data(){int i;for(i=0;i<sample_1;i++){sin_tab[i]=sin(2*pi*i/sample_1);cos_tab[i]=cos(2*pi*i/sample_1);}}void fft(float datar[sample_1],float datai[sample_1]){int x0,x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,xx;int i,j,k,b,p,L;float TR,TI,temp;for(i=0;i<sample_1;i++){x0=x1=x2=x3=x4=x5=x6=0;x0=i&0x01;x1=(i/2)&0x01;x2=(i/4)&0x01;x3=(i/8)&0x01;x4=(i/16)&0x01;x5=(i/32)&0x01;x6=(i/64)&0x01;x7=(i/128)&0x01;xx=x0*128+x1*64 +x2*32+x3*16+x4*8+x5*4+x6*2+x7;datai[xx]=datar[i];}for(i=0;i<sample_1;i++){datar[i]=datai[i];datai[i]=0;}for(L=1;L<=8;L++){b=1;i=L-1;while(i>0){b=b*2;i--;}for(j=0;j<=b-1;j++){p=1;i=8-L;while(i>0){p=p*2;i--;}p=p*j;for(k=j;k<256;k=k+2*b){TR=datar[k];TI=datai[k];temp=datar[k+b];datar[k]=datar[k]+datar[k+b]*cos_tab[p]+datai[k+b]*sin_tab[p];datai[k]=datai[k]-datar[k+b]*sin_tab[p]+datai[k+b]*cos_tab[p];datar[k+b]=TR-datar[k+b]*cos_tab[p]-datai[k+b]*sin_tab[p];datai[k+b]=TI+temp*sin_tab[p]-datai[k+b]*cos_tab[p];}}}for(i=0;i<sample_1/2;i++){w[i]=sqrt(datar[i]*datar[i]+datai[i]*datai[i]);}}.asm.global _fir,_init,_B,_outdata _firbset frctamov #_B,xdpmov #_B,cdpmov t0,ac0sub #1,ac0mov ac0,mmap(csr)add ac0,ar0mov #0,ac0rpt csrmacmz *ar0-,*cdp+,ac0mov hi(ac0),t0ret_initmov mmap(t0),ac0sub #1,ac0mov ac0,ar7rptz ac0,ar7mov ac0,*ar0+ret_outdatamov t1,ac0sub #2,ac0mov ac0,mmap(csr)add ac0,ar0rpt csrdelay *ar0-mar *ar0+mov t0,*ar0retFIR滤波器：.c#include "s.h"#include "math.h"#define signal_1_f 200#define signal_2_f 620#define signal_sample_f 2000 #define pi 3.1415926#define coff_L 23#define bufer_L 256int data_in[bufer_L];int out[bufer_L] ;int firout;int x[coff_L+1];int k=0;int bufer=bufer_L;extern int fir(int *,int);extern int init(int *,int);extern int outdata(int *,int,int);void inputwave();void main(){inputwave();init(x,BL);while(1){x[0]=data_in[k];firout=fir(x,BL);outdata(out,firout,bufer);k++;if(k>=bufer_L){k=0;}}}void inputwave(){float wt1;float wt2;int i;for(i=0;i<=bufer_L;i++){wt1=2*pi*i*signal_1_f;wt1=wt1/signal_sample_f;wt2=2*pi*i*signal_2_f;wt2=wt2/signal_sample_f;data_in[i]=(cos(wt1)+cos(wt2))/2*32768; }}IIR滤波器：.c#include "math.h"#define signal_1_f 500#define signal_2_f 10000#define signal_sample_f 25000#define pi 3.1415926#define IIRNUMBER_L 2#define bufer_L 256int N_L=IIRNUMBER_L;int data_in[bufer_L];int out[bufer_L] ;int x[IIRNUMBER_L+1];int y[IIRNUMBER_L+1];int k=0;int bufer=bufer_L;int fBn[IIRNUMBER_L]={0,0x634a};int fAn[IIRNUMBER_L]={0xe5c,0xe5c};extern int iir(int *x,int *y,int *fAn,int *fBn,int N_L); extern int init(int *,int *,int);extern int outdata(int *,int,int);void inputwave();void main(){int iirout;inputwave();init(x,y,N_L);while(1){x[0]=data_in[k];iirout=iir(x,y,fAn,fBn,N_L);outdata(out,iirout,bufer);k++;if(k>=bufer_L){k=0;}}}void inputwave(){float wt1;float wt2;int i;for(i=0;i<=bufer_L;i++){wt1=2*pi*i*signal_1_f;wt1=wt1/signal_sample_f;wt2=2*pi*i*signal_2_f;wt2=wt2/signal_sample_f;data_in[i]=(cos(wt1)+cos(wt2))/2*32768; }}.asm.global _iir,_init,_outdata_iirbset frctsub #1,t0mov t0,mmap(csr)add t0,ar0mov xar2,xdpmov ar2,cdpmov #0,ac0rpt csrmacmz *ar0-,*cdp+,ac0add t0,ar1mov xar3,xdpmov ar3,cdprpt csrmacmz *ar1-,*cdp+,ac0mar *ar1+mov hi(ac0),*ar1mov hi(ac0),t0bclr frctret_initsub #1,t0mov t0,mmap(csr)mov #0,ac0rpt csrmov ac0,*ar0+rpt csrmov ac0,*ar1+ret_outdatamov t1,ac0sub #2,ac0mov ac0,mmap(csr)add ac0,ar0rpt csrdelay *ar0-mar *ar0+mov t0,*ar0ret。
