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    千次阅读 2017-04-30 16:32:25
    今天开始,笔者将开始一个全新的系列博文:信号与信息处理。在这里,我们将一起探讨信号与信息处理领域的诸多问题,既包含经典问题的回顾,也包含学术前沿的初探。信号与信息处理,事实上是许多科学工程问题得以...

    概述

    今天开始,笔者将开始一个全新的系列博文:信号与信息处理。在这里,我们将一起探讨信号与信息处理领域的诸多问题,既包含经典问题的回顾,也包含学术前沿的初探

    信号与信息处理,事实上是许多科学与工程问题得以解决的基础。这个系列的文章,也将作为之前【机器学习】和【模式识别】两个系列文章的概化统一与扩展,在每篇文章里,笔者会尽自己所能将问题描述清楚,内容将涵盖基础数学理论算法设计结构示例应用演示等。此外,笔者也会开源所有博客中用到的程序代码(以 MATLAB 语言实现的代码为主),以供读者参考与校正。

    初衷

    实话说,笔者撰写每篇博客,并非出于任何高尚的目的,主要就是为了强化自己对所学知识的理解。是的,如果你想加深对一个问题的理解,那么请尝试独立向他人描述这个问题。哪里没有描述清楚,哪里就存在知识漏洞。所以读者在阅读本系列文章过程中,如果发现有不好理解的地方,大可在评论区直接指出,笔者将持续地对文章的措辞加以改进。

    当然,如果藉此系列文章,可以让中文社区的技术人员更好地欣赏每项技术背后数学的魅力和思辨的哲学,笔者也将感到无比欣慰。此外,笔者也希望借此平台,认识同样关注信号与信息处理领域发展的志同道合者。如果个别读者也有兴趣参与这一系列文章的编辑撰写,可发邮件与笔者联系,具体联系方式可见笔者个人英文主页

    典型问题

    Created with Raphaël 2.1.0 输入信号 系统/模型/映射 输出信号

    上述框图给出了一个典型问题:根据输入和输出信号如何推断出系统(System)或者模型(Model)的参数?解决方案通常分为两个步奏:

    • 模型选取
    • 参数估计

    在控制理论中,这是系统辨识问题。在统计学习理论中,这是空间映射学习问题。模型选取往往需要依赖个人经验。在机器学习中,不同类型算法一般意味着不同表达模型,比如线性回归采用的是线性模型,支持向量机对线性模型进行和扩展,而神经网络则是采用层级网络的模型。而同一类别的算法还可以进一步按照不同的参数估计方法进行细分。

    总而言之,这一类问题的目标要么是用系统模型(数学上称之为映射关系)来抽象数据,以提取出对数据的一种描述(或者概念),比如数据挖掘;要么则是要用学到的模型,对未来数据进行预测和分析,比如推荐系统。

    还有另一类问题,我们把测试数据代入已知的数学模型中,希望解出模型中的未知量。这类问题在通信领域尤为常见,比如移动设备的定位问题,其中一种定位依据是移动设备信号发射到达基站的时间(Time of Arrival,简称TOA)。

    无线定位示例

    图1 无线定位示例

    图1 是 TOA 无线定位图例。FT1,FT2 和 FT3 表示三个基站的位置,MT 表示移动设备位置,红色交叉表示估计算法得到的 MT 的位置。设三个基站的位置设为 (x1,y1) (x2,y2) (x3,y3) ,移动设备的位置为 (x0,y0) ,则有

    (x1x0)2+(y1y0)2(x2x0)2+(y2y0)2(x3x0)2+(y3y0)2=d21=d22=d23

    其中 di 表示移动设备 MT 到基站 FT i 的真实距离。根据信号从移动设备发送到基站的时间,可以得到 di 的估计 d^i 。代入上述三个方程中,可解得 x0 y0 ,即移动设备的位置。

    这一类问题与第一类问题的第二步,参数估计,有共通之处。数学上,他们都可以表达为解方程组的问题。线性方程组的解按照一定的判据,如最小平方误差,往往可以得到唯一的解。非线性方程组的解法可以分为两大类,一种是通过线性化处理转换为线性方程组进行求解,另一种则是利用数值优化方法。数值优化方法又可以进一步分为两类,凸优化问题和非凸优化问题。当然,再深层次讲,这类优化问题还存在是否带约束条件两种情况。这里,我们不对这些问题进行展开。在后面系列文章中,我们将在具体的情境中作详细描述。

    最后,我们再梳理一下获取知识的四个步骤:

    Created with Raphaël 2.1.0 数据 信息 理解 知识

    首先,我们通过建立相关模型,从数据中提取出关键信息。这些信息,使我们对研究问题有了更深的理解。最后,我们通过整理总结,得到知识。


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  • 语音信号采集与处理

    千次阅读 2020-11-09 15:39:49
    音频信号的采集与处理已经广泛应用于材料无损检测、语音识别、噪声抑制等工程领域。对采集音频信号并进行分析处理的技术和方法进行探讨,具有一定的意义。 1 绪论 1.1 课题的背景意义 通过语音传递信息是人类最...

    音频是多媒体信息的一个重要组成部分,音频信号的频率范围大约是20Hz~20kHz。音频信号的采集与处理已经广泛应用于材料无损检测、语音识别、噪声抑制等工程领域。对采集音频信号并进行分析处理的技术和方法进行探讨,具有一定的意义。

    绪论

    1.1  课题的背景与意义

    通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。语言是人类持有的功能,声音是人类常用的工具,是相互传递信息的最主要的手段。因此,语音信号是人们构成思想疏通和感情交流的最主要的途径。并且,由于语言和语音与人的智力活动密切相关,与社会文化和进步紧密相连,所以它具有最大的信息容量和最高的智能水平。现在,人类已开始进入了信息化时代,用现代手段研究语音信号,使人们能更加有效地产生、传输、存储、获取和应用语音信息,这对于促进社会的发展具有十分重要的意义。

    让计算机能听懂人类的语言,是人类自计算机诞生以来梦寐以求的想法。随着计算机越来越向便携化方向发展,随着计算环境的日趋复杂化,人们越来越迫切要求摆脱键盘的束缚而代之以语音输入这样便于使用的、自然的、人性化的输入方式。作为高科技应用领域的研究热点,语音信号采集与分析从理论的研究到产品的开发已经走过了几十个春秋并且取得了长足的进步。它正在直接与办公、交通、金融、公安、商业、旅游等行业的语音咨询与管理。工业生产部门的语声控制,电话、电信系统的自动拨号、辅助控制与查询以及医疗卫生和福利事业的生活支援系统等各种实际应用领域相接轨,并且有望成为下一代操作系统和应用程序的用户界面。可见,语音信号采集与分析的研究将是一项极具市场价值和挑战性的工作。我们今天进行这一领域的研究与开拓就是要让语音信号处理技术走人人们的日常生活当中,并不断朝更高目标而努力。

    语音信号采集与分析之所以能够那样长期地、深深地吸引广大科学工作者去不断地对其进行研究和探讨,除了它的实用性之外,另一个重要原因是,它始终与当时信息科学中最活跃的前沿学科保持密切的联系.并且一起发展。语音信号采集与分析是以语音语言学和数字信号处理为基础而形成的一门涉及面很广的综合性学科,与心理、生理学、计算机科学、通信与信息科学以及模式识别和人工智能等学科都有着非常密切的关系。对语音信号采集与分析的研究一直是数字信号处理技术发展的重要推动力量。因为许多处理的新方法的提出,首先是在语音信号处理中获得成功,然后再推广到其他领域。

     

    1.2  国内外研究现状

    语音信号的采集与分析作为一个重要的研究领域,已经有很长的研究历史。但是它的快速发展可以说是从1940年前后Dudley的声码器(vocoder)和potter等人的可见语音Visible Speech)开始的[1]。1952年贝尔(Bell)实验室的Davis等人首次研制成功能识别十个英语数字的实验装置。1956年Olson和Belar等人采用8个带通滤波器组提取频谱参数作为语音的特征,研制成功一台简单的语音打字机。20世纪60年代初由于Faut和Steven的努力,奠定了语音生成理论的基础,在此基础上语音合成的研究得到了扎实的进展。 20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理方法和技术,如数字滤波器、快速傅里叶变换(FFT)等成为语音信号数字处理的理论和技术基础。在方法上,随着电子计算机的发展,以往的以硬件为中心的研究逐渐转化为以软件为主的处理研究。然而,在语音识别领域内,初期有几种语音打字机的研究也很活跃,但后来已全部停了下来,这说明了当时人们对话音识别难度的认识得到了加深,所以1969年美国贝尔研究所的Pierce感叹地说“语音识别向何处去?”。

        到了1970年,好似反驳Pierce的批评,单词识别装置开始了实用化阶段,其后实用化的进程进一步高涨,实用机的生产销售也上了轨道[2]。此外社会上所宣传的声纹(Voice Print)识别,即说话人识别的研究也扎扎实实地开展起来,并很快达到了实用化的阶段。到了1971年,以美国ARPA(American Research Projects Agency)为主导的“语音理解系统”的研究计划也开始起步。这个研究计划不仅在美国国内,而且对世界各国都产生了很大的影响,它促进了连续语音识别研究的兴起。历时五年的庞大的ARPA研究计划,虽然在语音理解、语言统计模型等方面的研究积累了一些经验,取得了许多成果,但没能达到巨大投资应得的成果,在1976年停了下来,进入了深刻的反省阶段。但是,在整个20世纪70年代还是有几项研究成果对语音信号处理技术的进步和发展产生了重大的影响。这就是20世纪70年代初由板仓(Itakura)提出的动态时间规整(DTW)技术,使语音识别研究在匹配算法方面开辟了新思路;20世纪70年代中期线性预测技术(LPC)被用于语音信号处理,此后隐马尔可夫模型法(HNMM)也获得初步成功,该技术后来在语音信号处理的多个方面获得巨大成功;20世纪70年代未,Linda、Buzo、Gray和Markel等人首次解决了矢量量化(VQ)码书生成的方法,并首先将矢量量化技术用于语音编码获得成功。从此矢量量化技术不仅在语音识别、语音编码和说话人识别等方面发挥了重要作用,而且很快推广到其他许多领域。因此,20世纪80年代开始出现的语音信号处理技术产品化的热溯,与上述语音信号处理新技术的推动作用是分不开的。

        20世纪80年代,由于矢量量化、隐马尔可夫模型和人工神经网络(ANN)等相继被应用于语音信号处理,并经过不断改进与完善,使得语音信号处理技术产生了突破性的进展。其中,隐马尔可夫模型作为语音信号的一种统计模型,在语音信号处理的各个领域中获得了广泛的应用。其理论基础是1970年前后,由Baum等人建立起来的,随后,由美国卡内基梅隆大学 (CMU)的Baker和美国IBM公司的Jelinek等人将其应用到语音识别中。由于美国贝尔实验室的Babiner等人在20世纪80年代中期,对隐马尔可夫模型深人浅出的介绍,才使世界各国从事语音信号处理的研究人员了解和熟悉,进而成为一个公认的研究热点,也是目前语音识别等的主流研究途径[3]。

    进入20世纪90年代以来,语音信号采集与分析在实用化方面取得了许多实质性的研究进展。其中,语音识别逐渐由实验室走向实用化。一方面,对声学语音学统计模型的研究逐渐深入,鲁棒的语音识别、基于语音段的建模方法及隐马尔可夫模型与人工种经网络的结合成为研究的热点。另一方面,为了语音识别实用化的需要,讲者自适应、听觉模型、快速搜索识别算法以及进一步的语言模型的研究等课题倍受关注。

     

    1.3  本文主要工作

    本文简要介绍了语音信号采集与分析的发展史以及语音信号的特征、采集与分析方法,并通过PC机录制自己的一段声音,运用Matlab进行仿真分析,最后加入噪声进行滤波处理,比较滤波前后的变化。第2章主要介绍语音信号的特点与采集,仿真主要是验证乃奎斯特定理。第3章主要是对语音信号进行时域、频域上的分析,如短时功率谱,短时能量,短时平均过零率,语谱图分析等等。第4章是对语音信号的综合和分析,包括语音信号的调制,叠加,和滤波。第五章主要是介绍了关于语音增强的一些概念,并完成了谱减法语音增强的仿真实现。

    1.4  本文的仿真软件Matlab

    MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分[4]

      MATLAB是矩阵实验室(Matrix Laboratory)的简称,和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

     MATLAB的基本数据单位是矩阵,它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多,并且mathworks也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C,FORTRAN,C++,JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用,此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序,用户可以直接进行下载就可以用[5]

    通过对大量语音信号的观察和分析发现,语音信号主要有下面两个特点:

    (1) 在频域内,语音信号的频谱分量主要集中在300~3400Hz的范围内。利用这个特点,可以用一个防混迭的带通滤波器将此范围内的语音信号频率分量取出,然后按8kHz的采样率对语音信号进行采样,就可以得到离散的语音信号[6]。

    (2) 在时域内,语音信号具有“短时性”的特点,即在总体上,语音信号的特征是随着时间而变化的,但在一段较短的时间间隔内,语音信号保持平稳。在浊音段表现出周期信号的特征,在清音段表现出随机噪声的特征。

    下面是一段语音信号的时域波形图(图2-1)和频域图(图2-2),由这两个图可以看出语音信号的两个特点。

     

    图2-1  语音信号时域波形图

        

    图2-2  语音信号功率谱图

    在将语音信号进行数字化前,必须先进行防混叠预滤波,预滤波的目的有两个:①抑制输入信号各领域分量中频率超出fs/2的所有分量(fs为采样频率),以防止混叠干扰。②抑制50Hz的电源工频干扰。这样,预滤波器必须是一个带通滤波器,设其上、下截止频率分别是fH和fL,则对于绝人多数语音编译码器,fH=3400Hz、fL=60~100Hz、采样率为fs=8kHz;而对于语音识别而言,当用于电话用户时,指标与语音编译码器相同。当使用要求较高或很高的场合时fH=4500Hz或8000Hz、fL=60Hz、fs=10kHz或20kHz。

    为了将原始模拟语音信号变为数字信号,必须经过采样和量化两个步骤,从而得到时间和幅度上均为离散的数字语音信号[7]。采样也称抽样,是信号在时间上的离散化,即按照一定时间间隔△t在模拟信号x(t)上逐点采取其瞬时值。采样时必须要注意满足奈奎斯特定理,即采样频率fs必须以高于受测信号的最高频率两倍以上的速度进行取样,才能正确地重建。它是通过采样脉冲和模拟信号相乘来实现的。下图是一段语音信号在采样频率44.1KHz情况下的频谱图[8]。

    由图可知,这段语音信号的频率主要集中在1KHz左右,当采样频率为44.1KHz时,由于采样频率比较大,所以采样点数就越密,所得离散信号就越逼近于原信号,频谱也没有发生混叠。

    对上述信号进行1/80采样频率抽取,即采样频率变为将近500Hz时,由于采样频率比较小,所以采样点数就稀疏,所得离散信号就越偏离于原信号,频谱也发生了混叠。

    在采样的过程中应注意采样间隔的选择和信号混淆:对模拟信号采样首先要确定采样间隔。如何合理选择△t涉及到许多需要考虑的技术因素。一般而言,采样频率越高,采样点数就越密,所得离散信号就越逼近于原信号。但过高的采样频率并不可取,对固定长度(T)的信号,采集到过大的数据量(N=T/△t),给计算机增加不必要的计算工作量和存储空间;若数据量(N)限定,则采样时间过短,会导致一些数据信息被排斥在外。采样频率过低,采样点间隔过远,则离散信号不足以反映原有信号波形特征,无法使信号复原,造成信号混淆。根据采样定理,当采样频率大于信号的两倍带宽时,采

     

    图2-3  原始信号的时域和频域波形

     

    图2-4 抽取后的信号的时域和频域的波形图

     

    样过程不会丢失信息,利用理想滤波器可从采样信号中不失真地重构原始信号波形。量

    化是对幅值进行离散化,即将振动幅值用二进制量化电平来表示。量化电平按级数变化,实际的振动值是连续的物理量。具体振值用舍入法归到靠近的量化电平上[9]。

    语音信号经过预滤波和采样后,由A/D变换器变换为二进制数字码。这种防混叠滤波通常与模数转换器做在一个集成块内,因此目前来说,语音信号的数字化的质量还是有保证的。市面上购买到的普通声卡在这方面做的都很好,语音声波通过话筒输入到声卡后直接获得的是经过防混叠滤波、A/D变换、量化处理的离散的数字信号。

    Data Acquisition Toolbox是MATLAB中主要用于数据采集的工具箱,它提供了一套完整的工具集,用于对基于PC的数据采集硬件进行控制和与之通讯,并将采集的数据写入MATLAB工作区进行分析。Data Acquisition Toolbox通过MATLAB接口与硬件设备打交道,通过MATLAB编程来直接控制声卡进行数据采集。

    采集方法主要有以下两种:

    方法一:将声卡作为一个模拟输入对象来进行采集,分四个步骤进行:

    (1) 建立设备对象,进行初始化。MATLAB将声卡等设备都做对象处理,通过对对象的操作来作用于硬件设备,并同时建立起模拟信号采集的对象:

    ai = analoginput ('winsound'); % 'winsound'为声卡的驱动程序

    (2)给ai对象添加采集通道,设置音频采集的属性参数:

    addchannel(ai,value); % 设置采集音频的通道

    set(ai,'SampleRate',value); % 设置音频信号采集的采样频率

    set(ai,'SamplesPerTrigger',value); % 设置采集音频信号的长度

    set(ai,'TriggerRepeat',value); % 设置连续采集的次数

    set(ai,'TriggerDelay',value); % 设置延长的时间长短

    set(ai,'TriggerType',value); % 设置音频信号采集的触发方式

    set(ai,'TriggerConditionValue',value); % 设置音频信号采集的触发临界值

    set(ai,'TimeOut',value); % 设置超时等待的时间长短

    在进行数据采集时,可通过以上函数按照实际实验或工作要求来节制数据采集时的行为。其中采样频率是由声卡物理特性直接决定的参数,在对其进行设置时需根据采样定理选择声卡支撑的采样频率。

    (3)启动设备对象,开始采集数据:

    start(ai);

    [data,time]=getdata(ai,ai.SamplesPerTrigger); % 获得采样值向量

    当声卡被触发后,声卡设备会自动将采集的数据存入MATLAB data Engin中,利用函数 getdata即可从中提取所需数据,同时在data Engin中删除。也可以通过save 函数直接将包含数据的变量存成MAT文件保存于计算机中,并通过调用函数load进行数据加载,从而利用MATLAB中其他工具箱的函数做进一步数据分析和处理。

    (4)停止采集并清除设备对象:

    stop(ai) ;

    delete(ai);

    方法二:直接调用wavrecord功能函数采集音频信号。wavrecord是利用windows 音频输入设备

    录制声音,函数调用方式为:

    wavrecord(n,fs,ch,dtype);

    n:采样点数,决定录音长度;

    fs:采样频率,为8000Hz、11025Hz、22050Hz、44100Hz之一,默认值为11025Hz;

    ch:样本采集通道,1为单声道,2为双声道,默认值为1;

    dtype:采样数据存储格式,即每个样本的解析度。

    方法三:在实际工作中,我们可以利用windows自带的录音机录制语音文件,图2-3是基于PC机的语音信号采集过程,声卡可以完成语音波形的A/D转换,获得WAVE文件,为后续的处理储备原材料。调节录音机保存界面的“更改”选项,可以存储各种格式的WAVE文件。

    3.1  语音信号分析技术

    语音信号分析是语音信号处理的前提和基础,只有分析出可表示语音信号本质特征的参数,才有可能利用这些参数进行高效的语音通信、语音合成和语音识别等处理[8]。而且,语音合成的音质好坏,语音识别率的高低,也都取决于对语音信号分析的准确性和精确性。因此语音信号分析在语音信号处理应用中具有举足轻重的地位[10]。

    贯穿于语音分析全过程的是“短时分析技术”。因为,语音信号从整体来看其特性及表征其本质特征的参数均是随时间而变化的,所以它是一个非平稳态过程,不能用处理平稳信号的数字信号处理技术对其进行分析处理。但是,由于不同的语音是由人的口腔肌肉运动构成声道某种形状而产生的响应,而这种口腔肌肉运动相对于语音频率来说是非常缓慢的,所以从另一方面看,虽然语音信号具有时变特性,但是在一个短时间范围内(一般认为在10~30ms的短时间内),其特性基本保持不变即相对稳定,因而可以将其看作是一个准稳态过程,即语音信号具有短时平稳性。所以任何语音信号的分析和处理必须建立在“短时”的基础上,即进行“短时分析”,将语音信号分为一段一段来分析其特征参数,其中每一段称为一“帧”,帧长一般取为10~30ms。这样,对于整体的语音信号来讲,分析出的是由每一帧特征参数组成的特征参数时间序列[11]。

    根据所分析出的参数的性质的不同,可将语音信号分析分为时域分析、频域分析等;时域分析方法具有简单、计算量小、物理意义明确等优点,但由于语音信号最重要的感知特性反映在功率谱中,而相位变化只起着很小的作用,所以相对于时域分析来说频域分析更为重要。本文将简要介绍时域分析、频域分析以及语谱图分析。

     

    3.2  语音信号的时域分析

    语音信号的域时分析就是分析和提取语音信号的时域参数。进行语音分析时,最先接触到并且也是最直观的是它的时域波形。语音信号本身就是时域信号,因而时域分析是最早使用,也是应用最广泛的一种分析方法,这种方法直接利用语音信号的时域波形。时域分析通常用于最基本的参数分析及应用,如语音的分割、预处理等。这种分析方法的特点是:①表示语音信号比较直观、物理意义明确。②实现起来比较简单、运算量少。③可以得到语音的一些重要的参数。④只使用示波器等通用设备,使用较为简单等[12]。

    语音信号的时域参数有短时能量、短时过零率、短时自相关函数和短时平均幅度差函数等,这是语音信号的一组最基本的短时参数,在各种语音信号数字处理技术中都有应用[6]。在计算这些参数时使用的一般是方窗或汉明窗。

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  • FPGA数字信号处理

    千次阅读 2017-09-18 08:59:26
    过去十几年,通信多媒体技术的快速发展极大地扩展了数字信号处理(DSP)的应用范围。眼下正在发生的是,以更高的速度和更低的成本实现越来越复杂的算法,这是针对高级信息服更高带宽以及增强的多媒体处理能力等需求...

    过去十几年,通信与多媒体技术的快速发展极大地扩展了数字信号处理(DSP)的应用范围。眼下正在发生的是,以更高的速度和更低的成本实现越来越复杂的算法,这是针对高级信息服更高带宽以及增强的多媒体处理能力等需求的日益增加的结果。一些高性能应用正在不断发展,其中包括高级有线和无线音频、数据和视频处理。

    通信和多媒体应用的发展,如互联网通信、安全无线通信以及消费娱乐设备,都在驱动着对能够有效实现复数运算和信号处理算法的高性能设备的需求。

    这些应用中需要一些典型的DSP算法包括快速傅里叶变换(FFT)、离散余弦变换(DCT)、小波变换、数字滤波器(有限脉冲响应(FIR)、无限脉冲响应(IIR)和自适应滤波器)以及数字上下变频器。这些算法中,每一种都有一些结构性的元件可以用并行方法实现。而FPGA体系结构能够有效地实现并行运算。

    数字滤波器:

    数字滤波器通常用于修正和改变时域或频域中信号的特性。最为普通的数字滤波器就是线性时间不变(Linear Time-Invariant,LTI)滤波器。通常分为有限脉冲响应(FIR)和无限脉冲响应(IIR)两大类。

    FIR滤波器:

    有限长单位冲激响应滤波器,它可以在保证任意幅频特性的同时具有严格的线性相频特性,同时其单位抽样响应是有限长的,因而滤波器是稳定的系统。因此,FIR滤波器在通信、图像处理、模式识别等领域都有着广泛的应用。

    FIR滤波处理如下式所示,其中x(n)为输入信号,h(n)为FIR滤波系数,y(n)为经过滤波后的信号;N表示FIR滤波器的抽头数,滤波器阶数为N-1。

    由上式可得到FIR滤波器在FPGA中的实现结构,如图1所示,主要由延迟单元Z-1、乘法器和累加器组成。此结构为直接型FIR滤波器结构,也称横向结构(transverse)。

    FIR滤波器结构

    FIR滤波器广泛应用于数字信号处理中,主要功能就是将不感兴趣的信号滤除,留下有用信号。FIR滤波器是全零点结构,系统永远稳定;并且具有线性相位的特征,在有效频率范围内所有信号相位上不失真。详细算法这里不多做介绍。

    IIR滤波器:

    IIR--无限脉冲响应滤波器,它的设计理念是根据所要设计滤波器的参数去确定一个模拟滤波器的传输函数,然后再根据这个传输函数,通过双线性变换、或脉冲响应不变法来进行数字滤波器的设计。

    其实际为递归滤波器,顾名思义,具有反馈。

    IIR数字滤波器采用递归型结构,即结构上带有反馈环路。IIR滤波器运算结构通常由延时、乘以系数和相加等基本运算组成,可以组合成直接型、正准型、级联型、并联型四种结构形式,都具有反馈回路。

    其他数字信号处理方法:

    离散傅里叶变换

    自适应滤波器

    最小二乘法

    NTT高效卷积

    NTT快速卷积

    CIC滤波器

    与数字信号处理相关的技术:

    矩形变换与数论变换

    差错控制和加密技术

    调制以及解调

    FPGA在数字信号处理(DSP)中的使用

    在FPGA内实现DSP功能具有以下优点:

    • 性能提升
    • 设计实现灵活性提高
    • 系统级集成更高

    通过一些设计调整的结合运用,基于FPGA的信号处理性能还可以获得进一步的提升。运算速度或者数据路径宽度都可以进一步提高,另外,时序操作可以在结构上增加一些并行度。这些措施中,每一种都可以提高一定的性能。在利用了目标FPGA器件灵活性的结构中实现算法,会获得比较大的好处。

    利用FPGA,可以将多个设计功能集成到一个器件中。这种功能性的集成也可以提高性能、减小面积和功耗。

    信号处理实现的另一个潜在的优点是,FPGA中包含一些预先验证过的信号处理算法单元。这些IP核或者块可以非常有效的实现一些常用的信号处理功能,使他们的性能达到最高。将多个高性能信号处理算法集成在一起,可以有效的降低成本、风险、,缩短开发时间。

    设计考虑:

    FPGA设计中一些注意事项对于下面列举的信号处理算法的实现非常重要。这些设计因素必须仔细的去实现,这样才能达到最高的性能,将设计实现的时间缩到最短。

    • 同步设计的实现
    • 模块化项目结构
    • 时钟边界转换
    • 时钟体系结构的实现
    • 关键时钟与控制信号的布线
    • 流水线深度和结构
    • 有效的设计约束
    • 信号处理算法架构的决策
    • 加入良好的调试功能

    随着FPGA技术的进步,在FPGA中实现信号处理算法正在成为有吸引力的替代方案,其实现成本也很诱人。在FPGA中实现信号处理算法,传统上的限制正在硬件和软件设计层次上逐渐被克服。FPGA硬件结构正在实现增强的DSP块。并具有更多的功能和更强的性能。系统级设计软件正在简化从块级到硬件描述语言(HDL),级的转换。一些系统工具中集成了流行的DSP算法开发工具(例如MATLAB),大大简化了FPGA中实现信号处理算法的过程。

    文章来源:卿萃科技FPGA极客空间 微信公众号

    版权所有权归卿萃科技,转载请注明出处。



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  • 信号是事件(event),信号通过信号处理程序响应。发出信号时,将调用相应的信号处理程序。在处理程序中放置诸如脚本或其他操作之类的逻辑允许组件响应事件。 第一个例子:信号处理程序 //以下所有示例都在Qt...

    前言

    信号(signals & slots)是Qt框架的核心机制,Qt C++中的槽函数对应QML中的信号处理程序(signal handler)。

    信号是事件(event),信号通过信号处理程序响应。发出信号时,将调用相应的信号处理程序。在处理程序中放置诸如脚本或其他操作之类的逻辑允许组件响应事件。

    第一个例子:信号处理程序

    //以下所有示例都在Qt5.9.7下测试
    import QtQuick 2.9
    import QtQuick.Window 2.2
    
    Window {
        id: root
        visible: true
        width: 640
        height: 480
        title: qsTr("Hello World")
    
        MouseArea {
            anchors.fill: parent
            //按键点击的信号处理程序
            onClicked: {
                console.log("on clicked");
            }
        }    
    }

    如例子所示,若要接收特定对象发出的特定信号,对象定义应声明一个名on<Signal>的信号处理程序,其中<Signal>是信号的名称,首字母大写。信号处理程序应包含在调用信号处理程序时要执行的JavaScript代码。

    当MouserArea的clicked信号触发,onClicked处理程序就会被调用。

    第二个例子:自定义信号及触发

    除了处理预定义的信号,还可以自己定义和触发信号。

    import QtQuick 2.9
    import QtQuick.Window 2.2
    
    Window {
        id:root
        visible: true
        width: 640
        height: 480
        title: qsTr("Hello World")
        
        Rectangle{
            id:rect
            anchors.fill: parent
            color: "green"
            //自定义属性
            property int click_counts: 0
            //自定义信号 --无参信号可以省略括号
            signal signalA
            signal signalB(string str,int value)
            
            MouseArea {
                anchors.fill: parent           
                onClicked: {
                    //按键点击,计数加一
                    rect.click_counts++;
                    //调用函数的形式来触发信号
                    rect.signalB("signal counts",rect.click_counts);
                    if(rect.click_counts%5===0){
                        rect.signalA(); //点击五次触发
                    }
                }
            }
            //信号处理函数
            onSignalA: {
                console.log("click 5");
            }
            onSignalB: {
                //可以直接使用形参变量名
                console.log(str,value);
            }
        }
    }

    可以发现定义一个信号很简单,使用signal关键字就行了:signal <name>[([<type> <parameter name>[, ...]])]

    在Qt C++通过emit来发射信号,而在QML中直接将声明的信号当作函数调用就可以触发了。而在信号处理函数中,可以使用声明中的变量名来获取对应的参数,如clicked信号带一个mouse参数,可以访问他获取点击时坐标等信息。

    第三个例子:属性改变信号

    在QML中,当属性(property)值改变时,会自动触发信号。

    import QtQuick 2.9
    import QtQuick.Window 2.2
    
    Window {
        id:root
        visible: true
        width: 640
        height: 480
        title: qsTr("Hello World")
        property int counts: 0
    
        //预定义属性改变
        onHeightChanged: {}
        //自定义属性改变
        onCountsChanged: {
            console.log("click counts",counts);
        }
    
        MouseArea {
            anchors.fill: parent
            //修改属性,触发信号
            onClicked: root.counts++
        }
    }

    属性改变信号处理程序以on<Property>Changed的形式关联,<Property>是属性的名称,首字母大写。

    第四个例子:附加信号处理程序

    一个附加信号处理程序是从接收信号的信号处理程序附加类型(attaching type)而不是在其内的处理程序被声明的对象。

    例如,Component.onCompleted是附加的信号处理程序。此处理程序通常用于在其创建过程完成时执行某些JavaScript代码。

    import QtQuick 2.9
    import QtQuick.Window 2.2
    
    Window {
        id:root
        visible: true
        width: 640
        height: 480
        title: qsTr("Hello World")
    
        Rectangle {
            id:rect
            anchors.fill: parent
            color: "yellow"
    
            focus: true
            //附加属性
            Keys.enabled: true
            //附加信号处理程序
            Keys.onPressed: {
                if(event.key===Qt.Key_0)
                    console.log("key 0 pressed");
            }
            //附加信号处理程序
            Component.onCompleted: {
                //创建完成时执行
                console.log("color is", color)
            }
        }
    }

    附加属性的语法格式为:<AttachingType>.<propertyName>

    附加信号处理程序的语法格式为:<AttachingType>.on<SignalName>

    要了解更多的附加类型相关,可以查看文档。

    第五个例子:连接任意对象的信号

    在某些情况下,可能需要访问发射它的对象外部的信号(In some cases it may be desirable to access a signal outside of the object that emits it.)。出于这些目的,QtQuick模块提供Connections类型以连接任意对象的信号。一个Connections对象可以接收来自它的指定目标(target)的任何信号。

    import QtQuick 2.9
    import QtQuick.Window 2.2
    
    Window {
        id:root
        visible: true
        width: 640
        height: 480
        title: qsTr("Hello World")
    
        Rectangle {
            id:rect
            anchors.fill: parent
            color: "yellow"
    
            MouseArea {
                id:mouse_area
                anchors.fill: parent
            }
    
            Connections{
                target: mouse_area
                //在外部连接MouseArea的点击信号
                onClicked:{
                    console.log("clicked");
                }
            }
        }
    }

    第六个例子:信号到方法/信号的连接

    信号对象具有connect()将信号连接到方法或另一信号的方法。当信号连接到方法时,无论何时发出信号,都会自动调用该方法。该机制使得能够通过方法而不是信号处理器来接收信号。可以一个信号connect()多个方法,并且可以对动态创建的对象使用connect()。亦可以使用disconnect()方法来取消关联。

    import QtQuick 2.9
    import QtQuick.Window 2.2
    
    Window {
        id:root
        visible: true
        width: 640
        height: 480
        title: qsTr("Hello World")
    
        Rectangle {
            id:rect
            anchors.fill: parent
            color: "purple"
            signal signalA(string str)
            signal signalB(string str)
    
            MouseArea {
                anchors.fill: parent
                onClicked: {
                    rect.signalA("gong jian bo 1992")
                }
            }
    
            Component.onCompleted: {
                //信号--方法
                rect.signalA.connect(methodA)
                //信号--信号
                rect.signalA.connect(rect.signalB)
                rect.signalB.connect(methodB)
                rect.signalB.connect(methodC)
            }
    
            //函数可以放到js文件中
            function methodA(str){
                console.log("method a",str)
            }
            function methodB(str){
                console.log("method b",str)
            }
            function methodC(){
                console.log("method c")
            }
        }
    }

    通过示例可以发现,用connect()可以很方便的关联信号和方法/信号。

    在Qt C++中,信号槽的关联需要信号和槽的参数匹配(槽的参数个数不能多于信号定义的个数),且从左至右一一对应。但是在测试过程中,我发现由于js函数参数机制不一样,导致函数参数个数可以任意,只是未匹配的参数值为undefined而已。

    (完结--)

    参考

    文档:Qt/Qt5.9.7/Docs/Qt-5.9.7/qtqml/qtqml-syntax-signals.html

    博客:https://blog.csdn.net/liang19890820/article/details/60777593

    博客:https://yq.aliyun.com/articles/119790

    博客:https://blog.csdn.net/x356982611/article/details/53871748

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