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问答
  • 自适应滤波信号处理的重要技术.在介绍自适应滤波基本原理的基础上,给出了基于 TMS320C32浮点数字信号处理器(DSP)实现自适应FIR滤波器的方法.
  • 本设计要求利用DSP的DMA方式进行信号采集和信号输出,同时对外部输入的信号进行数字滤波。 2、实验要求 1.建立信号处理系统的概念,学会使用DSP处理器; 2.了解DSP处理系统的关键器件的使用方法; 3.掌握DSP课程...
  • 自适应横向滤波结构,是数字信号处理中用得最多的一种结构。实现自适应横向滤波的方法有很多,DSP实现是一种常用的方法。讨论了用于HDTV中均衡器的DSP实现算法,对DSP手册中给出的算法作了修正。
  • 本文提出了采用的高性能的处理芯片 TMS320C5416DSP,同时结合具有16~32位采样精度的芯片TLV320AIC23,语音数据FLASH存储器等,实现了移动音频录放系统、语音分析系统的方案。软件部分基于CCS环境下的C语言编程。将...
  • 1. 软件仿真方法在VisualDSP++中实现2个方向的虚拟声源 2. 软件仿真方法在VisualDSP++中实现用2个级联均衡器对同一个信号滤波 含word解析报告、实现代码及工程文件; 全部可用,不懂私信博主
  • 该系统利用音频芯片TLV320AIC23和TMS320VC5509 DSP共同搭建,实现了语音信号的采集、传输及噪声信号的自适应滤波处理。实验结果表明,基于DSP的语音信号自适应滤波系统能够有效地将有用信号与噪声分离,获得理想的...
  • 基于DSP的语音信号FIR滤波系统的实现的pdf文件
  • 针对基于DSP 的采样装置, 以FIR 滤波器为例, 讨论对采样数字信号的数字滤波设计 和DSP 实现, 同时讨论了用Matlab 软件设计数字滤波器的方法。
  • 然后根据这些系数,编写DSP程序(C语言或汇编)对已采集信号进行处理,最后在CCS软件中得到处理后音频信号的频谱图,比较滤波前后信号的频谱图。、中断系统的应用以及程序来实现
  • DSP实现前,先在matlab中实现:(对照上面公式一行行实现即可) fs=48000; fc=10000; %中心频率 g=6; Q=1; %值越大,峰值越尖 A=power(10,g/40); w=2*pi*fc/fs; sinw=sin(w); cosw=cos(w); alpha=sinw/(2*Q); b0=...

    在这里插入图片描述
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    在DSP实现前,先在matlab中实现:(对照上面公式一行行实现即可)

    fs=48000;
    fc=10000;	%中心频率
    g=6;
    Q=1;  %值越大,峰值越尖
    
    A=power(10,g/40);
    w=2*pi*fc/fs;
    sinw=sin(w);
    cosw=cos(w);
    alpha=sinw/(2*Q);
    b0=1+alpha*A;
    b1=-2*cosw;
    b2=1-alpha*A;
    a0=1+alpha/A;
    a1=-2*cosw;
    a2=1-alpha/A;
    B=[b0,b1,b2];
    A=[a0,a1,a2];
    B=B/a0;
    A=A/a0;
    freqz(B,A)
    

    结果:
    在这里插入图片描述
    freqz(B,A,65536,fs):
    在这里插入图片描述
    DSP上实现:(这里展示部分代码)
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    注意:系数存储有顺序
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    sections = 2:两个二阶滤波

    验证计算的系数是否正确:
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    matlab中检验:

    在这里插入图片描述
    符合:
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    最后:看output出来是不是和matlab结果一样即可

    完整的实现代码工程、报告如下:

    https://download.csdn.net/download/weixin_39589455/18656178
    在这里插入图片描述

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  • 由于自适应滤波不需要关于信号的先验知识,具有计算量小的特点,特别适合于实时处理,近年来得到广泛的应用,例如:脑电图和心电图的测量、噪声抵消、扩频通信及数字电话等。  在一些信号和噪声特性无法预知或它们...
  • 卡尔曼滤波滤波的权系数是可变的,适用于非平稳随机信号。但是,只有在对信号和噪声的统计特性先验已知的情况下,这两种滤波器才能获得最优滤波。但在实际应用中,常无法确定这些统计特性的先验知识,或统计特性是随...
  • DSP滤波程序C语言实现

    2019-09-25 16:39:42
    通过matlab对数字信号进行滤波器的设计后,我们要将设计好的参数放到嵌入式系统中进行滤波。 IIR滤波器 FIR滤波器 http://www.laomaotao.net/?I3254 #include <stdio.h> #include <malloc.h> //...


    通过matlab对数字信号进行滤波器的设计后,我们要将设计好的参数放到嵌入式系统中进行滤波。

    IIR滤波器

    FIR滤波器

    http://www.laomaotao.net/?I3254

    #include <stdio.h>
    #include <malloc.h>
    //z变换转成差分方程然后迭代
    //Talen @UESTC 2015.6.5
    
    //打印数组
    void print(float *x,int len);
    //取后第1-n个
    float* aminusone(float* a,int ar);
    //差分中间值
    float gtcet(float *t,float *x,int xr,int s,int d);
    //主要滤波函数
    float* gfilter(float *b,int br,float *a,int ar,float *x,int xr);
    
    void print(float *x,int len)
    {
    	for(int i=0;i<len;i++)
    	{printf("%9.3f ",x[i]);
    	if((i%7)==6)
    		printf("\n");}
    	printf("\n");
    }
    
    float* aminusone(float* a,int ar){
    	float* am = (float *)malloc((ar-1) * sizeof(float));
    	for(int i=0;i<ar-1;i++)
    		am[i]=a[i+1];
    	return am;
    }
    float gtcet(float *t,float *x,int xr,int s,int d)
    	//x[]数据源 r数据源长度 s开始点(0开始) d数据长度
    	//t可以是a[] b[] 长度与d一样
    {
    	float sum=0;
    	float* w = (float *)malloc(d * sizeof(float));
    	for(int i=0;i<d;i++)
    	{
    		int temp=s-i;
    		if(temp>=0&&temp<xr)
    			w[i]=x[temp];
    		else
    			w[i]=0;
    		//核心语句
    		sum=sum+w[i]*t[i];
    	}
    	return sum;
    }
    float* gfilter(float *b,int br,float *a,int ar,float *x,int xr)
    	//b a x br b的长度 ar a的长度 xr数据长度
    	//use本程序定义的gtcet()和aminusone()
    	//输入数据,b,a,x得出滤波后的y
    {
    	float* y = (float *)malloc(xr* sizeof(float));
    	for(int ti=0;ti<xr;ti++)
    		y[ti]=0;
    	for(int i=0;i<xr;i++)
    	{
    		//最核心语句,此处迭代
    		y[i]=gtcet(b,x,xr,i,br)-gtcet(aminusone(a,ar),y,xr,i-1,ar-1);
    	}
    	return y;
    }
    
    int main()
    {
    	//input 源数据 可修改
    	
    	float x[120]={-4, -2, 0, -4, -6, -4, -2, -4, -6, -6, -4, -4,\
    		-6, -6, -2, 6, 12, 8, 0, -16, -38, -60, -84,\
    		-90, -66, -32, -4, 2, -4, 8, 12, 12, 10, 6,\
    		6, 6, 4, 0, 0, 0, 0, 0, -2, -4, 0, 0, 0, -2,\
    		-2, 0, 0, -2, -2, -2, -2, 0, -2, -4, -2, 0,\
    		-2, -4, -4, 2, 0, 0, -2, -4, -2, 0, 0, -2,\
    		-4, -2, 0, 0, -4, -4, -2, -2, -4, -6, -6,\
    		-4, -4, 8, -10, -8, -6, -6, -8, -12, -10,\
    		-8, -8, -10, -12, -10, -8, -8, -10, -10,\
    		-8, -6, -6, -8, -8, -4, -2, -4, -4, -4,\
    		0, 0, -2, -4, -2, -2, 0, -4};
    	//参数
    	float b[7]={ 0.0007,0.0044,0.0111,0.0148,0.0111,0.0044,0.0007};
    	float a[7]={ 1.0000,-3.1836,4.6222,-3.7795,1.8136,-0.4800,0.0544};
    	//
    	//不要修改
    	int xr=sizeof(x)/sizeof(float);
    	int br=sizeof(b)/sizeof(float);
    	int ar=sizeof(a)/sizeof(float);
    	//output 滤波后数据
    	float *y;
    
    	printf("参数b:\n");print(b,br);
    	printf("参数a:\n");print(a,ar);
    	printf("原数据:\n");print(x,xr);
    
    	y=gfilter(b,br,a,ar,x,xr);
    
    	printf("滤波后数据:\n");print(y,xr);
    	getchar();
    	return 0;
    }
    

      

    转载于:https://www.cnblogs.com/heavengtc/p/4612717.html

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  • 当期望得到某个信号输出而滤波器的系数起初无法确定时,自适应滤波技术必须考虑并加以应用.有时这是由于传输条件改变或线路切换....本书讨论了将这两宽数字信号处理器应用于实现自适应滤波算法的课题.
  • 研究了以定点通用型DSP芯片TMS320VC5509为硬件核心的LFM信号实时脉冲压缩技术。在CCS 3.3软件开发平台上实现,采用C语言编程,结合Matlab仿真得到LFM信号和匹配滤波器的系数,在时域实现脉冲压缩算法。为有效抑制...
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  • 2020江苏省电子设计竞赛E题(获TI杯)的DSP滤波器函数组,便于DSP硬件实现,基于C语言实现复合信号多通道数字滤波,提取各谐波信道,采用统计平均的方法计算参数,结果准确可靠,实现简单
  • 本书深入浅出地介绍了DSP芯片的原理及其在通信和信号处理中的应用,详细地阐述了信号处理算法的实时DSP实现方法。书中首先介绍了DSP芯片的基本结构和特征,包括内部结构、汇编指令和集成开发平台(CCS);然后,贯穿...
  • 请教大神们有没有在matlab上设计好的滤波系数,引用到dsp上,在dsp上用fir实现低通数字滤波? 我现在的问题是,用AD采集的白噪音信号经过matlab中的滤波程序可以达到要求,但是dsp上设计的滤波器就达不到要求,我的...
  • 现将直接射频采样后的AIS信号先经过预正交下变频变为基带信号,再经多级抽取滤波后分离出AIS1(CH87B)和AIS2(CH88B)两个子信道后送入DSP进行解调处理。该方案已经在以Xilinx公司的kintex7系列芯片为核心的FPGA...
  • DSP_CD_3A Remark : 数字信号处理课设-大三上 Author : Benjamin142857 Date : 2019-12-16 [TOC] Task1 任务1 - Matlab基础练习 习题 1.3 代码文件: Test1 : 1.3.1 Test2 : 1.3.2 Test3 : 1.3.3 Test4 : 1.3.4 Test...
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  • 利用内部逻辑单元、乘法器、ROM、RAM等资源,经过正确的逻辑控制和可靠的时序设计,设计了一个能对激光陀螺信号进行高速、精确滤波的专用滤波器,并且更简便实现后续DSP或计算机对滤波数据的格式处理。
  • dsp数字信号滤波器的实现和设计,用TMS320C5416来实现了FIR数字滤波
  • FIR 滤波器的单位抽样响应是有限长的 ,故一定是稳定的 ,他又可以用快速傅里叶变换(F FT)算法来实现过滤信号 ,可大大提高运算效率F IR 滤波器与 IIR 滤波器相比 , 具有严格的线性相位 , 幅度特性可任意等优点。...

    1.背景知识

    F IR 滤波器与 IIR 滤波器相比 , 具有严格的线性相位 , 幅度特性可任意等优点。FIR 滤波器的单位抽样响应是有限长的 ,故一定是稳定的 ,他又可以用快速傅里叶变换(F FT)算法来实现过滤信号 ,可大大提高运算效率F IR 滤波器与 IIR 滤波器相比 , 具有严格的线性相位 , 幅度特性可任意等优点。FIR 滤波器的单位抽样响应是有限长的 ,故一定是稳定的 ,他又可以用快速傅里叶变换(F FT)算法来实现过滤信号 ,可大大提高运算效率。

    2.

    对于数字滤波器,描述系统特性用差分方程 。 设其输入序列为 x(k),输出序列为 y(k),则它们之间的关系可以用差分方程来表示:

    y(k)+b1 y(k-1)+…+bMy(k-M)

    =a0 x(k)+a1 x(k-1)+…+an x(k-N) (1)

    其 中 ,y(k)系 数 一 般 取 1;b1,…bM 及 a0,…aN 为 常 系 数 ;

    对于特定的系统,M 和 N 为常数, 分别代表输出最高阶数和输入最高阶数

    3.滤波系数确定方法

    4.利用利用 FDA Tool 设计 FIR 滤波器

    指定 FIR 滤波器为低通滤波器(Lowpass), 指定阶数为 30 ,采样频率 Fs 为 5 000 H z, 截止频率为 400 Hz 。打开 FDATool 界面(在 Matlab 命令窗输入 fdatool), 选 FIR(Window ), 用 Hamming 窗方法 ;菜单 Edit - >ConvertStructure ,选 Direct Form FIR ,即滤波器结构为直接 I 型 ;菜单 Analysis 用来选择不同的分析显示方式 , 如幅度响应 、相位响应 、脉冲响应 、阶跃响应 、滤波器系数等 。指定完设计参数后单击按钮 Design Filter , 生成滤波器系数 。FDATool 界面如图 1 所示

    • DSP 中有两种方式 ,一种把滤波器系数输入到一个 C 头文件 ,在所建工程中添加该 C 头文件 ,另一种直接把生成的滤波器系数加到 DSP存贮器中 。

    选择菜单 Targets - >Export to Code Composer Studio(tm) IDE ,打开 Export to C Header File 对话框 ,选择Cheader file,指定变量名(滤波器阶数和系数向量),输出数据类型可选浮点型或 32 b , 16 b 整型等 , 根据自己安装选择目标板板号和处理器号 , 单击 OK ,保存该头文件 ,需指定文件名(filtercoeff. h)和路径(保存在 c:\ti\myprojects\fir 工程中)。

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  • 实现多线性调频信号参数的快速准确估计,运用模糊函数和Radon变换的性质,提出以信号分数阶自相关实现模糊函数快速计算,并对分数阶自相关进行Radon变换,结合自适应滤波的方法来估计多线性调频信号的调频斜率,在...
  • 提出一种改进的变步长LMS自适应滤波算法,采用步长因子调整变步长的方法,建立u因子与超量误差信号之间的非线性函数关系,从而实现自适应滤波。通过TMS320C5509A平台进行实测数据试验可以得出,本文算法能在低信噪比...
  • 传统的前端数字信号处理(Digital SignalProcessing,DSP)算法,例如FFT、FIR、IIR 滤波器,大多都是利用 ASIC 或者 PDSP 来构建的,在硬件的实现中很难满足实时性的要求。现场可编程逻辑门阵列(Field ...

    FPGA实现图像高斯滤波算法之理论篇

    对计算机视觉、多媒体应用、通信技术等领域来说,实时的数字图像处理是其中的重点学科之一。传统的前端数字信号处理(Digital SignalProcessing,DSP)算法,例如FFT、FIR、IIR 滤波器,大多都是利用 ASIC 或者 PDSP 来构建的,在硬件的实现中很难满足实时性的要求。现场可编程逻辑门阵列(Field ProgrammableGate Arrays, FPGA)技术在数字信号处理中的应用,将逐渐成为前端信号处理的主流。而滤波器算法在信号处理、信号检测、通信领域有着重要的作用,在实时信息处理系统中,对滤波器的性能和处理速度有着严格的要求,特别是在满足系统性能的条件下,处理速度至关重要。
    

    对于图像来说,高斯滤波器是利用高斯核的一个2维的卷积算子,用于图像模糊化(去除细节和噪声)。

    1. 高斯分布

    一维高斯分布
    在这里插入图片描述

    二维高斯分布
    在这里插入图片描述

    2.高斯核

    理论上,高斯分布在所有定义域上都有非负值,这就需要一个无限大的卷积核。实际上,仅需要取均值周围3倍标准差内的值,以外部份直接去掉即可。如下图为一个标准差为1.0的整数值高斯核。

    在这里插入图片描述

    3. 高斯滤波(平滑)

    完成了高斯核的构造后,高斯滤波就是用此核来执行标准的卷积。

    4.应用

    高斯滤波后图像被平滑的程度取决于标准差。它的输出是领域像素的加权平均,同时离中心越近的像素权重越高。因此,相对于均值滤波(mean filter)它的平滑效果更柔和,而且边缘保留的也更好。
    高斯滤波被用作为平滑滤波器的本质原因是因为它是一个低通滤波器,见下图。而且,大部份基于卷积平滑滤波器都是低通滤波器。

    在这里插入图片描述

                           图.高斯滤波器(标准差=3像素)的频率响应。The spatial frequency axis is marked in cycles per pixel,
                               and hence no value above 0.5 has a real meaning。
    

    Matlab函数:h = fspecial(‘gaussian’, hsize, sigma)returns a rotationally symmetric Gaussian lowpass filter of size hsize withstandard deviation sigma (positive). hsize can be a vector specifying thenumber of rows and columns in h, or it can be a scalar, in which case h is asquare matrix.
    The default value for hsize is [3 3]; the default value for sigma is 0.5.

    5 FPGA的GAUSS滤波知识基础

    高斯滤波是一种低通平滑滤波,常用于模糊处理和减少噪声信号,其中模糊处理常用于预处理,即在提取目标之前去除图像中的一些细节等,这有利于高通处理。对于二维的数字图像信号,一般通过线性滤波器和非线性滤波器的模糊处理来减少强噪声信号。平滑滤波器就是用滤波掩模确定的邻域内的像素与加权值相卷积后得到的灰度均值来代替每个像素的值,这就很容易使用硬件实现。 GAUSS 滤波算法克服了边界效应,因而滤波后的图像较好。其

    在这里插入图片描述
    gauss滤波的算子为:
    在这里插入图片描述

    gauss滤波的数学公式为:
    G(I,j) ={f(i-1,j-1)+f(i-1,j+1)+f(i+1,j-1)+f(i+1,j+1)+[f(i-1,j)+(i+1,j)+f(i,j-1)+f(i,j+1)]*2+f(i,j)*4}/16 ----------------------------------------------------(1)
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空空如也

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