味觉识别实时系统在DSP上的实现
利用DSP的实时图像识别系统的设计与应用_任俊
B
B
B
C
B
D
WE GS78132B
A[17:0]
IACK
6205
INT4
CLRN
HREF SAA711
Clock
SAA7111
I
2
C
Power supply
Image ASRAM
CCD
FPGA Parameter ASRAM FLASH
储在上述地址范围的低16位中，偶场图像存储在上述地址范围的高16位中。
SAA7111选择50Hz和625行工作模式(每行864个像素)，单场输出286行。SAA7111的VPO总线输出十六位
RGB(5，6，5)的图像数据。
1.2 图像存储及控制接口的FPGA设计
要将 SAA7111 输出的图像数据存
1 实时图像识别系统的硬件设计
本系统是基于 PCI 接口的图像识别系统。计算机启动后，系统上电复位并进行初始化。PC 上的软件
通过 PCI接口检测硬件并实现与硬件系统的握手。硬件系统收到外部触发信号后开始采集图像并进行图像
收稿日期：2003-5-26；收到修改稿日期：2003-11-14
高电平都对应着286行(286个HREF)，
低电平分别对应 26 行和 27 行，单场
要求采集高电平中间的 256 行，所以在 VREF 上升沿出现后应该计前后 15 行无效，取中间的 256 行作为行
地址输出(GS78132B 的高位地址 A[16:9])。同样，由于每一个 HREF 的高电平对应 720 个像素(720 个 LLC2)，
sampling card and PC machine, the system can improve the recognition speed by about 28.7% on the
基于DSP的高速实时语音识别系统的设计与实现
基于DSP的高速实时语音识别系统的设计与实现实时语音识别系统中，由于语音的数据量大，运算复杂，对处理器性能提出了很高的要求，适于采用高速DSP实现。
虽然DSP提供了高速和灵活的硬件设计，但是在实时处理系统中，还需结合DSP器件的结构及工作方式，针对语音处理的特点，对软件进行反复优化，以缩短识别时间，满足实时的需求。
因此如何对DSP进行优化编程，解决算法的复杂性和硬件存储容量及速度之间的矛盾，成为实现系统性能的关键。
本文基于TMS320C6713设计并实现了高速实时语音识别系统，在固定文本的说话人辨识的应用中效果显著。
1 语音识别的原理语音识别的基本原理框图如图1所示。
语音信号中含有丰富的信息，从中提取对语音识别有用的信息的过程，就是特征提取，特征提取方法是整个语音识别系统的基础。
语音识别的过程可以被看作足模式匹配的过程，模式匹配是指根据一定的准则，使未知模式与模型库中的某一模型获得最佳匹配。
1.1 MFCC语音识别中对特征参数的要求是：(1) 能够有效地代表语音特征；(2) 各阶参数之间有良好的独立性；(3) 特征参数要计算方便，保证识别的实时实现。
系统使用目前最为常用的MFCC(Mel FrequencyCepstral Coefficient，美尔频率倒谱系数)参数。
求取MFCC的主要步骤是：(1) 给每一帧语音加窗做FFT，取出幅度；(2) 将幅度和滤波器组中每一个三角滤波器进行Binning运算；(3) 求log，换算成对数率；(4) 从对数率的滤波器组幅度，使用DCT变换求出MFCC系数。
本文中采用12阶的MFCC，同时加过零率和delta能量共14维的语音参数。
1.2 DTW语音识别中的模式匹配和模型训练技术主要有DTW(Dynamic Time Warping，动态时间弯折)、HMM(HideMarkov Model，隐马尔科夫模型)和ANN(Artificial Neu-ral Network，人工神经元网络)。
DSP工作原理
DSP工作原理DSP（Digital Signal Processing）工作原理DSP（数字信号处理）是一种通过数字计算来处理和分析信号的技术。
它广泛应用于通信、音频、图象和视频等领域。
DSP的工作原理主要包括信号采样、数字滤波、变换和重构等过程。
1. 信号采样在DSP中，信号首先需要进行采样。
采样是将连续的摹拟信号转换为离散的数字信号的过程。
通过使用摹拟-数字转换器（ADC），摹拟信号在时间上被离散化成一系列采样点，这些采样点由数字信号表示。
2. 数字滤波在信号采样后，通常需要对信号进行滤波以去除噪音或者不需要的频率成份。
数字滤波是通过应用数字滤波器来实现的。
数字滤波器可以是FIR（有限脉冲响应）滤波器或者IIR（无限脉冲响应）滤波器。
它们可以通过不同的滤波算法来实现不同的滤波效果。
3. 变换变换是DSP中的重要步骤之一，用于将信号从时域转换到频域或者从频域转换到时域。
常用的变换包括傅里叶变换（FFT）、离散余弦变换（DCT）和小波变换等。
这些变换可以匡助我们分析信号的频谱特征，提取信号的频域信息。
4. 重构在完成变换后，通常需要将信号从频域重新转换为时域。
这个过程称为重构。
重构可以通过逆变换来实现，例如逆傅里叶变换（IFFT）、逆离散余弦变换（IDCT）和逆小波变换等。
重构后的信号可以用于进一步的处理或者输出。
DSP的工作原理可以用以下步骤总结：1. 信号采样：将连续的摹拟信号转换为离散的数字信号。
2. 数字滤波：通过应用数字滤波器去除噪音或者不需要的频率成份。
3. 变换：将信号从时域转换到频域或者从频域转换到时域，以便分析信号的频谱特征。
4. 重构：将信号从频域重新转换为时域，以便进一步处理或者输出。
通过DSP的工作原理，我们可以对信号进行处理、分析和提取实用的信息。
这种技术在通信、音频、图象和视频等领域发挥着重要作用，为我们提供了更好的信号处理能力和数据分析能力。
语音识别及其定点DSP实现
语音识别及其定点DSP实现语音识别讨论的根本目的是讨论出一种具有听觉功能的机器，能挺直接受人的口呼指令，理解人的意图并做出相应的反映。
语音识别系统的讨论涉及微机技术、人工智能、数字信号处理、模式识别、声学、语言学和认知科学等许多学科领域，是一个多学科综合性讨论领域。
近年来，高性能数字信号处理芯片(Digital Signal Process)技术的快速进展，为语音识别的实时实现提供了可能，其中，AD公司的数字信号处理芯片以其良好的性价比和代码的可移植性被广泛地应用于各个领域。
因此，我们采纳AD公司的定点DSP处理芯片ADSP2181实现了语音信号的识别。
1 语音识别的基本过程按照实际中的应用不同，语音识别系统可以分为：特定人与非特定人的识别、自立词与延续词的识别、小词汇量与大词汇量以及无限词汇量的识别。
但无论那种语音识别系统，其基本原理和处理办法都大体类似。
一个典型的语音识别系统的原理图1所示。
语音识别过程主要包括语音信号的预处理、特征提取、模式匹配几个部分。
预处理包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测、预加重等过程。
语音信号识别最重要的一环就是特征参数提取。
提取的特征参数必需满足以下的要求：(1)提取的特征参数能有效地代表语音特征，具有很好的区别性；(2)各阶参数之间有良好的自立性；(3)特征参数要计算便利，最好有高效的算法，以保证语音识别的实时实现。
在训练阶段，将特征参数举行一定的处理后，为每个词条建立一个模型，保存为模板库。
在识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音特征参数，生成测试模板，与参考模板举行匹配，将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。
同时，还可以在无数先验学问的协助下，提高识别的精确率。
第1页共5页。
人脸识别实时系统在DSP上的实现_邹志煌
标轴进行投影, 来降低维数而使信息量损失最小, 这样就
把问题转化为求样本数据协方差矩阵的特征值问题。设
训练样本集中有 M 个人脸样本, PCA 算法步骤为 [ 2]:
1) 把一张图像表示成一个一维向量 xi, 然后把这些向 量组成矩阵 A。
2)计算协方差矩阵 。
M
∀ ST = i= 1 ( xi - ) ( xi -
的定位, 然后对图像进行预处理。接着利用级联分类器方 法进行人脸检测, 精确定位人脸。之后通过人眼定位对人 脸图像进行尺度归一化, 接着对图像进行 DCT( 离散余弦 变换 )变换, 对图像进行压缩, 使得图像的大小与训练图像 的大小一致。然后用一种 PCA 与 LDA 相结合的方法进行 特征提取。最后用欧式距离分类器进行分类。整个系统 的框图如图 2所示。
Y 的左上角, 而 这也 是有用 信 息集 中 的
地方。基 于 DCT 系 数重建图像时, 只保留少数余弦变换的低频分量, 利用反 变换仍可得到与原始图像相近的恢复图像。新图像与原
图像存在一定的误差, 但重要信息被保留下来。图 5为原 始图像做 DCT 变换得到的 DCT 图和选取 50 ! 50 个 DCT 系数重建图像。
LDA 可以大幅地降低特征的维数, 并使投影后样本向
量的类间散布度最大和类内散布度最小。但当人脸样本
数小于人脸样本的维数时, SW 是奇异的, 变换矩阵 A 不能 直接得到, 因此线性判别分析过程失效。而实际人脸样本
的维数都要比人脸样本数高的多。为了解决这个问题, 本
文采用的是两次投影的方法, 即先用 PCA 得到投影矩阵
为: xi = { xi1, xi2, %, xiN i }。于是各类模式的均值向量为:
Ni
基于DSP的语音处理和识别系统的实现
邮局订阅号：８２－９４６３６０元／年技术创新ＤＳＰ开发与应用《ＰＬＣ技术应用２００例》您的论文得到两院院士关注基于ＤＳＰ的语音处理和识别系统的实现ＲｅａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆＳｐｅｅｃｈＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍＢａｓｅｄｏｎＤｉｇｉｔａｌＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｏｒ（河北工程大学）王社国魏艳娜董爱荣ＷＡＮＧＳＨＥＧＵＯＷＥＩＹＡＮＮＡＤＯＮＧＡＩＲＯＮＧ摘要：设计并实现了一种嵌入式语音处理和识别系统，核心处理器是ＴＭＳ３２０ＶＣ５４０２，语音接口芯片是ＴＬＶ３２０ＡＩＣ１０，软件模块包括语音的端点检测、特征参数提取、模板训练、测试识别等。
系统使用定点ＤＳＰ实现了浮点ＤＳＰ运算，提高了预算的精度，扩大了信号处理的动态范围。
试验结果表明，该系统对孤立词特定人识别率为９８％，系统体积小、成本低、可扩展性好，方便应用于许多特定场合，如：声控玩具，门禁控制等。
有很好的市场前景。
关键词：ＴＭＳ３２０ＶＣ５４０２；语音处理；语音识别中图分类号：ＴＮ９１２．３４文献标识码：ＢＡｂｓｔｒａｃｔ：Ａｎｅｍｂｅｄｄｅｄｓｐｅｅｃｈｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄａｎｄｒｅａｌｉｚｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｉｔｓｈａｒｄｗａｒｅ’ｓｐｒｏｃｅｓｓｏｒｉｓＴＭＳ３２０ＶＣ５４０２ａｎｄｓｐｅｅｃｈｉｎｔｅｒｆａｃｅｃｈｉｐｉｓＴＬＶ３２０ＡＩＣ１０．Ｓｐｅｅｃｈｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ’ｓｓｏｆｔｗａｒｅｃｏｎｓｉｓｔｓｏｆｓｅｖｅｒａｌｍｏｄｕｌｅｓｓｕｃｈａｓｅｎｄｐｏｉｎｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｆｅａｔｕｒｅｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ，ｔｒａｉｎｉｎｇｏｆｓｐｅｅｃｈｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｒｅｆｅｒｅｎｃｅｄｖｅｃｔｏｒｓ，ｅｔｃ．Ｔｈｅｓｙｓｔｅｍｒｅａｌｉｚｅｓｆｌｏａｔ－ｐｏｉｎｔｏｐｅｒａｔｉｏｎｏｎｆｉｘｅｄ－ｐｏｉｎｔｄｉｇｉｔａｌｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｏｒ，ｉｔｈａｓｈｉｇｈｅｒｐｒｅｃｉｓｉｏｎｉｎｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎａｎｄｗｉｄｅｒｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｄｙｎａｍｉｃｒａｎｇｅｃｏｍｐａｒｉｎｇｔｏｆｉｘｅｄ－ｐｏｉｎｔｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎｓｃｈｅｍｅ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｃｏｎｆｉｒｍｓｔｈａｔｉｔｓｓｐｅｅｃｈｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｒｅａｃｈｅｓ９８ｐｅｒｃｅｎｔｆｏｒｓｐｅｃｉａｌｐｅｒｓｏｎａｎｄｓｍａｌｌｖｏｃａｂｕｌａｒｙ．Ｔｈｉｓｓｙｓｔｅｍｈａｓｓｍａｌｌｓｃａｌｅ，ｌｏｗｃｏｓｔａｎｄｈｉｇｈｃａｐａｂｉｌｉｔｙｏｆｅｘｐａｎｄｉｎｇ．Ｉｔｉｓｖｅｒｙｃｏｎｖｅｎｉｅｎｔｆｏｒｓｏｍｅｓｐｅｃｉａｌｓｉｔｕａｔｉｏｎｓ，ｓｕｃｈａｓｔｈｅｓｐｅｅｃｈｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇｔｏｙｓ，ｇａｔｉｎｇｓｙｓｔｅｍｅｔｃ．Ｉｔｈａｓｍｕｃｈｍａｒｋｅｔｐｏｔｅｎｔｉａｌ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＴＭＳ３２０ＶＣ５４０２，ｓｐｅｅｃｈｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｓｐｅｅｃｈｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ文章编号：１００８－０５７０（２００７）０８－２－０１７９－０３引言ＤＳＰ是利用专门或通用的数字信号处理芯片，以数字计算的方法对信号进行处理，具有处理速度快、灵活、精确、抗干扰能力强、体积小及可靠性高等优点，满足了对信号快速、精确、实时处理及控制的要求。
基于DSP的语音实时识别系统的设计
基于DSP的语音实时识别系统的设计
危厚琴;滕志军
【期刊名称】《科技信息》
【年(卷),期】2006(000)05S
【摘要】随着社会信息化的发展。
对语音识别提出了越来越高的要求。
提出了一种基于高性能数字信号处理芯片DSP（digital sigal process）的语音识刺系统，系统在分析了连续HMM模型的基础上，采用LPC倒谱系数、LPC差份倒谱系数和能量归一化系数作为特征矢量，训练和识别采用了viterbi算法和Baum—Welch重估算法．有效的提高了系统的系统的实时性、可靠性、鲁棒性强和系统的识别率。
【总页数】1页(P23)
【作者】危厚琴;滕志军
【作者单位】北华大学电气信息工程学院,吉林吉林132021;东北电力学院信息工程学院,吉林吉林132012
【正文语种】中文
【中图分类】TN912.34
【相关文献】
1.基于DSP的高速实时语音识别系统的设计与实现 [J], 李邵梅;陈鸿昶;王凯
2.小词表实时语音识别系统的定点DSP实现 [J], 曾日波
3.连续数字语音识别系统的定点DSP实时实现 [J], 周燕;张友纯;王蕾
4.连接数字语音识别系统的DSP实时实现 [J], 雷传华;张秀彬;孙济宇
5.基于TMS320C54×DSP的实时语音识别系统 [J], 陈志鑫;郭华伟
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
DSP实时操作系统简介
ENEA公司与OSE实时操作系统简介一．公司简介OSE RTOS主要是由瑞典ENEA公司负责开发和技术服务的，一直以来都充当着实时操作系统以及分布式和容错性应用的先锋。
公司建立于1968年，由大约700名雇员专门从事实时应用的技术研发和支持工作。
ENEA是现今市场上一个飞速发展的RTOS供应商，在过去三年中，该公司的税收以每年70﹪的速度递增。
该公司开发的OSE RTOS支持容错，适用于可从硬件和软件错误中恢复的应用，它的独特的消息传输方式使它能方便地支持多处理机之间的通信。
它的客户深入到电信，数据，工控，航空等领域，尤其在电信、军方等方面，该公司已经有了二十多年的开发经验，ENEA 现在已经成为日趋成熟，功能强大，经营灵活的RTOS供应商，也同诸如爱立信，诺西，华为，中兴，诺基亚，波音，NASA，空客等知名公司确定了良好的关系。
二．OSE操作系统的特点1. 高处理能力内核中实时性严格的部分都由优化的汇编来实现，特别是使用消息传递机制，使数据处理非常快。
2. 真正适合开发复杂（包括多CPU和多DSP，已经多核DSP）的分布式系统随着科技发展，嵌入式实时操作系统已经变得越来越复杂，经常会面临两大困难：➢不间断的运行（NonStop）➢多CPU的分布式系统 (Distribution over many CPUS)传统的RTOS如果要做到这些，必然会增大消耗，增长开发周期。
OSE就是应运而生的新生代的RTOS，解决了这些需求，它支持多种CPU和DSP，为开发商开发不同种处理器组成的分布式系统提供了最快捷的方式。
传统的RTOS是基于单CPU，它虽然可以改进成分布式系统，但用户需要在应用程序中做很多工作。
而OSE不同于传统的RTOS，首先是因为它的结构体系有了很大改变，它以消息传递作为主要手段完成CPU/DSP间的通信，还把传统的RTOS必须在应用程序中完成的工作，做到了核心系统中。
对于复杂的并行系统来说，OSE提供了一种简单的通信方式，简化了多CPU/DSP的处理。
基于DSP的语音识别系统的研究与实现
481 概述伴随科技进步,语音识别系统在越来越多的领域得到了广泛的应用。
本文主要是研究基于DSP的特定人、小词汇量语音识别系统,提出更为优化和快速计算的算法,采用DSP芯片TMS320VC5509A 控制和TLV320AD50对原始语音进行采样和A/D转换,目的是研究出能识别人话的机器,通过接受人话口呼命令,掌握人发出的指令,从而做出指令要求的反映。
2 语音识别的实现流程语音识别主要包括五个步骤。
首先人口命令的模拟的语音信号输入,通过A/D转换后变成数字信号,但这时信号很难被直接识别,需要对信号进行特征提取,端点检测在分析处理之前把要分析的部分从语音信号中找出来,提取了指定的语音信号特征参数后进行模式匹配,最后进行后处理,也就是对匹配节后的响应。
一个典型语音识别系统[1]的实现过程如图1所示。
3 系统的硬件设计本语音识别系统以TI公司TMS320VC5509A DSP为核心用来收稿日期:2017-05-01作者简介:钟颖(1989—),女,广东茂名人,本科,研究方向:电子信息。
基于DSP 的语音识别系统的研究与实现钟颖(江门职业技术学院 电子与信息技术系,广东江门 529090)摘要:本文介绍了基于DSP TMS320VC5509A的语音识别系统,主要通过采用DTW算法,初步研究和探讨在MATLAB软件环境下实现孤立词语的语音识别。
系统由 TMS320VC5509A 芯片控制和TLV320AD50对原始语音进行采样和A/D转换,内部存储器用来存放程序数据,外部存储器用来存放各种语音数据。
关键词:语音识别；DSP；Mel频率倒谱系数(MFCC)；动态时间规整(DTW)中图分类号:TN912.34文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2017)05-0048-02图2 程序流图图1 语音识别实现流程49处理各种数据和程序,对原始语音进行采样和A/D转换,程序寄存在内部存储器,语音数据寄存在外部存储器。
基于DSP的连续数字语音识别系统的实现
系统由话筒／扬声器、市内电话（５部），
第４期增刊
任文霞等：基于ｒ）ｓＰ的连续数字语音识别系统的Ｊ宴现
７９７
波器，全部代码同化在Ｒ（）Ｍ中，采样的数据和变量存 人ＲＡＭ内。采样信号通过Ｈａｍ嘶Ｉｌｇ窗，窗长为 ２０ｍｓ，帧长为２０ｍｓ，即１６０个采样点，帧移为１０ｍｓ帧 长，加窗语音通过一阶预加重滤波器来被偿语音信号 中的高频部分（口＝Ｏ．９６），再运用连续密度的隐马尔可 夫模型进行训练和识别。语音信号的特征提取和训练 算法全部由ＴＭＳ３２０ｃ５４０２
ＴＭｓ３２０Ｖａ４０２璐Ｐ芯片为核心进行硬件设计．实现数字语音的实时识别。实验结果表明该系统具有识别精度高、速度快等
特点，语音识别率达到了９６％以上，为其实用化提供了较为重要的技术途径。 关键词：ＨＭＭ；端点检测；自适应｝数字信号处理器
Ｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｅｒｉａｔｅ ｄｉｇｉｔａｌ ｓｐｅｅｃｈ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄ Ｗｅｎ）ｄａ，Ｌｖ Ｗｅｎｚｋ，Ｈｕａｎｇ
ＥⅧ完成，系统控制和识
５结 论
别阶段的工作通过ＤＭＡ方式由Ｐｃ机完成。
４系统的性能测试
先采集３０个学生（１５男１５女，普通话均较标准） 的共６０００个语音样本，并对所有的样本进行训练，做 成３０个训练样本。另加入１０人（普通话均较标准）， 采集这４０人的４０００个语音样本作为测试样本，对该 系统进行测试，所得测试结果如表１所示。
第２８卷第１期增刊 ２００７年４月
仪器仪表
Ｃｈｌｎｅｓｅ
学报
Ｖｏｌ＿２８Ｎｏ．４ ＡＤｒ．２００７
ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｓｃＩｅｎｎ脏Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ
基于ＤＳＰ的连续数字语音识别系统的实现
任文霞，吕文哲，黄涛
基于DSP的语音识别系统的实现及分析
本系统针对的是非特定人小词汇量连续语音的识别，硬件结构，主要包括语音数据采集模块、数据传输模块、数据处理模块、程序数据存储及Flash引导装载模块、数据存储器RAM 模块及其他相关模块。
图4 系统硬件结构图
数据采集模块主要采用TLV320AIC23编解码器来实现对语音数据的采集。由AIC23采集的数字信号数据通过McBSP1存入SDRAM 中，数据传输方式为EDMA方式下的McBSP数据传输。数据处理模块是系统的核心模块，用TMS320C6713DSP芯片来完成语音识别算法的实现。训练时，DSP完成语音信号MFCC特征参数的提取、SVM 建模并存入Flash中；识别时，DSP读取待识别语音信号数据并将获得的模型参数与训练模型参数进行比较，进而得到识别结果。
表3给出了针对非特定人的不同SVM 核函数的识别系统性能。表中显示，在取C =3，γ= 125（这里的25为特征参数维数）情况下，尽管核函数为RBF时所需的支持向量数要略高于核函数为Sigmoid时，但系统的正确识别率要明显高于采用其他核函数的系统，因此本文选取RB别系统的实现及分析
本系统设计主要涉及到语音数据段、执行代码段、载入Flash的程序段和模型参数段等。在编程中主要以C语言编程为主，配合使用汇编语言，使程序运行效率更高。
基于DSP的自动指纹识别系统
基于DSP的自动指纹识别系统摘要：文章介绍了一种基于TI公司的TMS320VC5402来构造指纹识别系统的方法。
详细论述了系统的各个组成部分以及指纹识别算法的实现流程，结合VC5402的指令集和自身结构特点，讨论了如何高效的设计应用程序的方法。
文章对如何将DSP的主机接口（HPI）改造成通用输入输出口（GPIO）、将多通道缓冲串行口（McBSP）设置成SPI接口进行了详细的说明，对数据图像处理需要较大空间而DSP可寻址的数据空间又过小的矛盾，提出了切实可行的解决办法。
关键词：指纹识别；DSP；混合语言编程指纹识别技术是以数字图像处理技术为基础，而逐步发展起来的。
相对于密码、各种证件等传统身份认证技术和诸如语音、虹膜等其它生物认证技术而言，指纹识别是一种更为理想的身份认证技术。
使用指纹识别具有许多优点，例如：每个人的指纹都不相同，极难进行复制或被盗用；指纹比较固定，不会随着年龄的增长或健康程度的变化而变化；最重要的在于指纹图像便于获取，易于开发识别系统，具有很高的实用性和可行性。
1 指纹识别系统的架构本课题设计了一个嵌入式系统，通过DSP来完成指纹图像的采集和指纹识别的算法。
另外为使系统有更广阔的应用领域，在设计上还采用异步串行通讯方式实现了DSP和PC之间的数据交互。
据此，系统由指纹传感芯片、复杂可编程逻辑器件、闪烁存储器和UART等硬件组成。
系统的结构框图和主要程序流程图如图1和图2所示：2 系统各部分设计要点2.1 DSP的选择和存储空间的设计TMS320VC5402具有很高的性价比，可以访问1M的程序空间和64K的数据空间。
内部自带的16K 双寻址RAM，可以在一个指令周期内完成两次读操作或一次读和一次写操作。
锁相环电路则可提供高达1 00MHz的工作频率，从而使VC5402完全有能力在较短的时间内完成指纹的识别操作。
由于指纹图像具有数据量大特点，因此程序的设计不可避免的需要较大的存储空间。
基于DSP的语音识别技术研究与应用
基于DSP的语音识别技术研究与应用随着科技的不断发展，语音识别技术也逐渐成为了人们生活中的一项重要技术。
在人工智能的浪潮中，语音识别技术也被赋予了更加广泛的应用，包括智能家居、智能客服、智能交通等多个领域。
而这其中，基于DSP的语音识别技术则成为了其中的重要研究方向。
本文将从DS P技术的基本原理入手，探讨基于DSP的语音识别技术的研究与应用的发展与应用前景。
一、DSP技术的基本原理DSP，全称数字信号处理技术，是指将模拟信号转化为数字信号并对其进行处理的技术。
DSP技术是语音识别技术中必不可少的一种技术。
其基本原理是将输入的语音信号转化为数字信号，再利用数字信号处理技术对其进行分析和识别。
在数字信号处理过程中，其中的基本元素是数字滤波器和FFT变换器。
数字滤波器可以对信号进行滤波，从而消除噪声和其他干扰。
而FFT变换器可以将时域信号转换为频域信号，从而更方便地分析信号的频率成分。
利用这些数字信号处理技术，DSP技术可以对语音信号进行分析和识别，从而实现语音识别功能。
二、基于DSP的语音识别技术的研究与应用1、语音识别技术的研究随着数字信号处理技术的不断发展，基于DSP的语音识别技术也在不断地完善。
其中的一个重要进展就是深度学习技术的应用。
深度学习技术是指利用多层神经网络来构建模型，从而实现自动分类和识别的技术。
在语音识别中，深度学习技术可以用于构建语音识别模型，从而实现更加准确的语音识别功能。
此外，随着DSP技术的发展，人们还可以通过结合多种信号处理技术来提高语音识别的准确性。
例如，可以将基于DSP的语音信号处理技术与基于机器学习的数据分析技术结合起来，从而实现更加准确的语音识别功能。
2、语音识别技术的应用基于DSP的语音识别技术已经广泛应用于各个领域。
在智能家居中，语音识别技术可以帮助人们更加方便地控制家居设备。
例如，可以通过语音指令来控制灯光、空调等家居设备。
在智能客服领域，语音识别技术可以用于自然语言理解和自然语言生成，从而实现更加智能的客服功能。
基于DSP的高速实时语音识别系统的设计与实现
基于DSP的高速实时语音识别系统的设计与实现
摘要：
本文主要介绍基于DSP（Digital Signal Processor，数字信号处理器）的高速实时语音识别系统的设计与实现。
实时语音识别系统是一种将语音信号实时处理，识别语音信号中所表示的信息的系统。
首先介绍基于DSP的实时语音识别的理论基础，给出语音识别需要处理的步骤，包括语音输入、语音采样、信号处理及分类识别等，然后介绍DSP实时语音识别系统的设计思路，包括硬件电路设计、软件设计等；接着介绍基于DSP的实时语音识别系统实现，以及该系统测试结果。
最后给出结论，即基于DSP的高速实时语音识别系统能够准确、快速地识别出语音信号中所表示的信息，并已经应用在实际中。
关键词：DSP；实时语音识别；设计；实现
1. Introduction。
dsp蔬菜识别课程设计
dsp蔬菜识别课程设计一、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）的基本原理，能够运用蔬菜识别算法对不同的蔬菜进行分类识别。
具体目标如下：1.理解数字信号处理的基本概念。
2.掌握蔬菜识别的基本原理和算法。
3.熟悉DSP蔬菜识别系统的组成和运作机制。
4.能够运用DSP算法进行蔬菜识别。
5.能够独立完成DSP蔬菜识别系统的搭建和调试。
6.能够对识别结果进行分析和优化。
情感态度价值观目标：1.培养学生的创新意识和团队合作精神。
2.培养学生对蔬菜健康和食品安全问题的关注。
3.培养学生运用科技手段解决实际问题的责任感。
二、教学内容教学内容以《数字信号处理导论》和《蔬菜识别技术》为主要教材，具体安排如下：1.数字信号处理基础：介绍数字信号处理的基本概念、算法和应用。
2.蔬菜特征提取：讲解如何从蔬菜图像中提取关键特征，如颜色、形状和纹理等。
3.蔬菜识别算法：详细讲解各类蔬菜识别算法的基本原理和实现方法。
4.DSP蔬菜识别系统设计：介绍DSP蔬菜识别系统的组成、运作机制和优化方法。
5.实践项目：学生分组完成DSP蔬菜识别系统的搭建、调试和优化。
三、教学方法本课程采用讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等多种教学方法，以激发学生的学习兴趣和主动性。
1.讲授法：用于讲解基本概念、原理和算法。
2.讨论法：学生针对实际案例进行讨论，培养分析问题和解决问题的能力。
3.案例分析法：分析典型蔬菜识别案例，让学生了解实际应用中的问题和解决方案。
4.实验法：动手搭建DSP蔬菜识别系统，培养实际操作能力和创新意识。
四、教学资源教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备等。
1.教材：《数字信号处理导论》、《蔬菜识别技术》等。
2.参考书：涉及数字信号处理、图像处理和机器学习等相关领域的书籍。
3.多媒体资料：包括教学PPT、视频教程和在线案例等。
4.实验设备：计算机、摄像头、DSP开发板等。
五、教学评估本课程的评估方式包括平时表现、作业、考试等，以全面客观地评价学生的学习成果。
基于DSP的苹果气味检测装置设计与实践
基于DSP的苹果气味检测装置设计与实践贾宇琛;马丽【摘要】Based on the smell index of the divided apple level,the electronic nose system was constructed by smell sensor arrays and DSP,which processed the smell signal of apple,and then apple smell recognition model was built.The form of smell sensor arrays and collected data were investigated,as well as the circuit of sensor and DSP and the circuit of video display interface.%依据划分苹果等级的气味指标,由气味传感器阵列和DSP构成电子鼻系统采集苹果气味信号进行处理,建立苹果气味识别模型。
研究气味传感器阵列的组成形式以及其采集到的数据,设计了传感器与DSP的接口数据采集电路以及视频显示接口电路。
【期刊名称】《农业网络信息》【年(卷),期】2011(000)008【总页数】3页(P27-29)【关键词】气味传感器;DSP;电子鼻;模式识别【作者】贾宇琛;马丽【作者单位】河北农业大学,河北保定071001;河北农业大学,河北保定071001【正文语种】中文【中图分类】S23苹果是世界重要的水果及我国农业部确定的11种优势农产品之一，快速准确地检测苹果质量历来都是园艺、农学、计算机、电子等学科研究的热点。
划分苹果等级的指标很多，鲜苹果分级标准 (1993年中国标准出版社GB10651-89)中，品质的基本要求是果实完整良好，新鲜洁净，无异常气味或滋味，不带不正常的外来水分，充分发育，具有适合市场或贮存要求的成熟度。
DSP在语音识别中的应用
哈尔滨工业大学数字信号处理报告题目：DSP在语音识别中的应用院（系）电子与信息工程学院学科信息与通信工程（51）学生学号提交报告日期2013年9月16日DSP在语音识别中的应用摘要近年来，数字信号处理成为一个不断更新和飞速发展的领域，DSP芯片的出现以及广泛应用为人们的生产和生活提供了很大的方便。
语音识别是一个比较活跃的研究领域，使用语音作为人机交互的途径，对于使用者来说是一种很方便、很自然的方式，同时设备的小型化也要求省略以节省体积。
基于DSP的语音识别系统正逐步成为语音识别的一个重要发展方向。
本文详细介绍了数字信号处理技术以及DSP芯片的发展，然后讨论了语音识别的优点和难点，明确了DSP应用于语音识别的优势，最后对语音识别系统中DSP的应用前景做了分析。
关键词：数字信号处理器语音识别AbstractIn recent years, digital signal processing has become a constantly updated and rapidly developing field. The DSP chip is widely used and provides people with a lot of convenience. Speech recognition is a relatively active area of research. The use of voice as a means of human-computer interaction for users is a very convenient and natural way, at the same time the small device also omitted in order to reduce the volume. A speech recognition system based on DSP is gradually becoming an important developing direction of speech recognition.In this paper, we introduce the digital signal processing technology and the development of DSP chip, and then discuss the advantages and difficulties of speech recognition. We made clear the advantage of DSP used in speech recognition, finally perform an analysis about prospect of DSP application in the speech recognition system.Keywords:Digital Signal Processor (DSP); Speech Recognition1 DSP简介1.1 DSP技术信号处理包含数字信号处理与模拟信号处理。
味觉识别实时系统在DSP上的实现
味觉识别实时系统在DSP上的实现侯洪彬;蒋行国;章启兵;陈真诚【期刊名称】《电视技术》【年(卷),期】2012(36)9【摘要】分析了LAPS型电子舌味觉检测技术、识别的原理及算法的选用；对TMS320C6713的硬件特性进行了介绍.通过改进后的基于秩1更新的递推PCA算法进行特征提取之后,采用欧式距离法对5种基本味道识别.实验结果表明,该系统实时性好,能方便、快捷地对5种基本味道自动识别,具有很强的科研意义和使用价值.%The principles of LAPS electronic tongue taste test technology and selection of algorithm are introduced. The system based on TMS320C6713 is discussed. A feature extract method based improved rank-one modification PCA algorithm is proposed, then recognition of five basie tastes make use of Euclidean distance model. The experimental results show that the system is good at real-time and five basic tastes can easily be automatically tdentificat-ed. It has strong scientific research meaning and value in use.【总页数】4页(P44-46,73)【作者】侯洪彬;蒋行国;章启兵;陈真诚【作者单位】桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林541004;桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林541004;桂林理工大学理学院,广西桂林541004;桂林电子科技大学生命与环境科学学院,广西桂林541004【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.一种基于TI C5410 DSP的数字连接词语音识别实时系统 [J], 陈远鹏;金奕丹;景新幸2.人脸识别实时系统在DSP上的实现 [J], 邹志煌;程武山;孙鑫3.DSP上的指纹识别模块的实现 [J], 王丹;陈纪椿4.基于TI VC5410 DSP的数字语音识别实时系统 [J], 卢小春;胡维平;王修信;梁冬冬5.红外桥梁目标识别在多DSP系统上的并行实现 [J], 曹治国;孙琪;张天序因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基金项 目： 国家 ８ ３计划项 目（０９ Ａ ４ ２ ４ ６ ２０Ａ ０ Ｚ １ ）
４ 《 视技 第３卷第９ 总第３４ Ｉ ４ 电 术》 ６ 期（ ８期） 投稿网址ｈｐ／ｗ ．ｄｏ． ｔ：ｗｗＶ ｅＥｎ ｔ／ ｉ ｏ
｝ｉＥｎｉ ｄ ｎ 嘲 ｎｅｇ ｇｅ ｅ ｒ ｉ ｏ
【 ｅ ｏｄ】Ｔ Ｓ２Ｃ ７３Ｌ Ｐ ；Ｃ Ｅｃ ｄａ ｉａｃ ｏｅ Ｋ ｙｗ ｒｓ Ｍ ３０ ６１ ；Ａ ＳＰ Ａ；ｕｌｅｎｄ ｔ ｅｍ ｄｌ ｉ ｓｎ
随着现代科学技术和科学 理念 的不断发展 ， 基于人工 两端加入偏置电压 ， 利用 Ｌ Ｄ红外光照射传感器背面时 ， Ｅ 智能 的机器人味觉感 知系统的研究 已逐渐 成为科学研究 由于敏感膜对离子的吸附作』 形成膜 电位和半导体 的本 ｝ ｝ Ｊ 的热点 ， 作为一个新兴技 术 ， 必将 给众多领域 带来一 次 征 吸收作用产 生 的电子一 空穴对 ， 它 导致 硅胶半 导体 和绝 技术革命 ， 并将为社会 生活 、 生产及经济发 展带来深远 影 缘层两端 的电压发生偏移而产生光 电流 ， 通过信号处理模 响。其研究成果在食 品安全 、 医药分析 、 化学分析 、 环境 监 块 （／ ＩＶ转换 电路 、 锁相放大器和带通滤波器 ） 进行数据转 测等领域都具有非常大 的市场发 展潜力 。随着集成 电路 换 、 放大和提取 ， 将采集 到的味觉信 号送人 Ｆ Ｇ Ｐ Ａ进 行保 和模 式识别技术的发展 ， 使得实时味觉识别系统有 了软件 存并传输到 Ｔ Ｓ ２ Ｃ ７３中进 行模式 识别 ， 后将识 别 Ｍ ３０ ６ １ 最
偏
ＬＰ ） Ａ Ｓ 型电子舌是模拟人类味觉感 知及识 别系统的仪器。
光 寻址型 电子舌如图 １ 示 ， 所 主要包括传 感器阵列模 块 、 信号处理模块 、 模式识别模块组成 。其中传感器阵列为层
式结 构 ， 包含敏感层 、 绝缘层和硅基底… 。电极 和传感器
图１ Ｌ Ｐ Ａ Ｓ电子 舌 基本 结构 框 图
＿ＰＲ ＆ Ｐ Ａ。 ＡＳＡＬ。Ｎ Ｔ ＰＩ ＩＳ …Ｔ ＣＯ
【 本文献信息 】侯洪彬 ， 蒋行 国， 章启兵 ， ． 等 味觉识别 实时系统在 Ｄ Ｐ上 的实现［］ 电视技术 ， １ ， （ ） Ｓ Ｊ． ２ ２３ ９ ０ ６
嘲 鹅 魏
ｉｄ ｏ ２ ｉ … … ｛
味觉识别实时系统在 Ｄ Ｐ上的实现 Ｓ
间的特征差异 。 人工神经网络 （ ｒｆ ｉ ｅｒｌ ｅ ｏｋ ， Ｎ ｓ 是南 Ａ ｔ ｃ ｌ ｕａ Ｎ ｔ ｒｓＡ Ｎ ） ｉ ａＮ ｉ ｗ
大量的 、 功能 比较简单的形式 神经元互相连接而构成的复
杂 网络系统 ， ｊ 它模拟大脑的许 多基本功能和简单的思维 ｝ ｝
方式 ， 通过学习和训练获得用 数据表达 的知识 ， 除了可 以
【 ｂｔ ｃ】Ｔｅｐｉ ｉｌ ｆ Ａ Ｓｅ ｃｏｉｔ ｇｅａ ｅｅ ｃｎｌ ｙａｄｓ ｅ ｉ ｇｒｈ ｒｉ ｒ ｕｅ． ｅ ｙｅ ａｅ ｎ Ｍ ３０ ６ １ Ａ ｓ ａｔ ｈ ｒ ｃ ｅ ｏ Ｌ Ｐ ｅｔｎ ｎｕ ｓ ｓｔ ｈｏ ｇ ｌ ｔ ｎ ｆ ｌ ｉ ｍａ ｔ ｄｃｄ Ｔ ｓ ｍｂｓ ｏ Ｓ２ Ｃ７３ ｒ ｎｐｓ ｌ ｒ ｃｏ ｔｔ ｔｔｅ ｏ ｎ ｅ ｃｏ ｏ ａ ｏｔ ｅ ｎｏ ｈ ｓｔ ｄ Ｔ
ｉ ｉｃ ｓｅ ． Ａ ｆａｕ ｅｅ ｔａ ｔｍｅｈ ｄ ｂ ｓｄｉ ｒ ｖ ｄｒ ｎ ｏ ｅｍｏ ｉ ｃ ｔ ｎ Ｐ ｌｏｉｈ ｉ ｒｐ ｓ ｄ，ｈ ｎｒｃ ｇ ｉｉｎ ｏ ｖ ａ ｉ ａｔｓｍａ ｅｕ ｅｏ ｓｄ ｓｕ ｓ ｄ ｅ ｔｒ ｘｒｃ ｔｏ ａｅ ｍｐ ｏ ｅ ａ ｋ－ ｎ ｄｆ ａｉ ＣＡ ａｇ ｒｔｍ ｓｐｏ ｏｅ ｔｅ ｅ ｏ ｎｔｏ ｆｆ ｅｂ ｓｃｔｓｅ ｋ ｓ ｆ ｉ ｏ ｉ Ｅｕ ｌｄ ａ ｉｔｎ ｅｍｏ ｅ． Ｔ ｅ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔｌｒ ｓｌｓｓｏ ｈ ｔｔｅｓ ｓｅ ｉ ｏ ｄａ ｅ ｌ ｔｍｅａ ｄｆｖ ａｉ ａｔｓｃ ｎｅ ｓｌ ｅａ ｔｍａｉａｌ ｄ ｎｉｉａ－ ｃｉｅ ｎ ｄｓａ ｃ ｄ １ ｈ ｘ ｅｉ ｎａ ｅ ｕｔ ｈ ｗ ｔａ ｈ ｙ ｔｍ ｓｇ ｏ ｔｒａ－ｉ ｎ ｅ ｂ ｓｃｔｓｅ ａ ａｉｙｂ ｕｏ ｔ ｌｙｉｅ ｔ ｃ ｔ ｉ ｃ ｆ ｅ ．Ｉ ｓｓｒｎｇｓｉｎｉ ｃ ｒｓ ａｃ ａ ｉｇ ａ ｄ ｖ ｌｅ ｉ ｓ ． ｄ ｔｈａ ｔｏ ｃｅ ｔ ｅ ｅ ｒｈ ｍｅ ｎｎ ｎ ａｕ ｎ ｕ ｅ ｉ ｆ
提取 ， 加速 了味觉在线实 时识别 的速度。设
＝ － －
范 围越来越广 ， 对与之相适应的模式识别方法也提 出了更 高的要求 。Ｌ Ｐ Ａ Ｓ电子舌采 集的数据 信息维 数 巨大 ， 且 并 包含大量 的冗余信息 ， 不适 合于人工 神经 网络直接 处理 。
通过上述对 Ｐ Ａ与 Ａ Ｎ 的 比较 ， Ｃ Ｎ ｓ 本文 选用 改进 的递 推 主元分析法对大维数数据进行数据处理 ， 通过最小距离法
和硬件基础 。 结果在 １８× ４液晶屏上显示。其 中， ２ ６ 采集 的对象是 电压 本文提 出利用 Ｔ ３０ ６ １ ＭＳ２ Ｃ ７３芯片与模式识别方法组 形式 ， 这是 由于电子舌产生的味觉信号较微弱不易能够 客观地反 映溶 液 的味道 ， 在小型化电子舌 的开发和应用方面取得了重大进展。
且易受外界干扰 ， 经过 ＩＶ转换 电路变 为电压后 ， 以利 ／ 可
用锁相放大器方便地对其检测 。
１ ＬＰ Ａ Ｓ型 电子舌及 识 别算 法
１１ Ｌ Ｐ ． Ａ Ｓ型 电子舌原理介绍
光 寻 址 （ ｉ ｔＡ ｄｅｓｂ Ｐｔ ｔ ｍ ｔｃ ｅｓｒ Ｌｇ ｄ ｒ ａ ｌ ｏ ｎｉ ｅ ｉ ｈ ｓ ｅ ｅ ｏ ｒ Ｓｎｏ，
２ ｃｏｌｆＴｃｎｌ ｙ Ｇ ｉｉ Ｕ ｉ ｒｔ ｏ ｃｎｌ ｙ Ｇ ａｇ ｉ ｕｉ ４ ０４ ｈｎ ； Ｓｈｏ ｏ ｈｏｏ ，ｕＬｎ ｎｖ ｓｙｆ Ｔ ｈ ｏ ｇ ， ｕｎｘ ｉｎ５１０ ，Ｃ ｉａ ｅ ｇ ｅ ｉ ｅ ｏ Ｇｌ
ｉ ｃｏｌ ｆ ｎ ｎｉ ｎ ｎ ｌ ｃ ｎｅ， ｕ ｉ Ｕ ｉ ｒｔ ｏ ｌ ｔ ｎ ｅｈ ｏ ｇ ，ｕｌ ｕ ｎｘ ５ １０ ， ｈ ａ Ｓｈｏ Ｌ ｅ ｄＥ ｖｏｍｅｔ ｉ ｃｓＧ ｉｎ ｎｖ ｓｙｆ Ｅｅ ｒ ｉ Ｔｃｎｌ ｙＧ ｉｎＧ ａｇｉ ４ ０４ Ｃ ｉ ） ｆ ｏ ｉａ ｒ ａＳｅ ｌ ｅ ｉ ｃｏ ｃ ｏ ｉ ｎ
，
（．Ｓｈｏｏ ｏ ａｉ ｃｏ Ｉ ｒ ｔｎ＆Ｃｎ ｕｉ ｔｎＣ ｉ ｎ ｅｉ ｅｒ ｉＴ ｈ ｌ ｙ Ｇａｇｉ ｕｉ ５１０ ， ｈ ａ ｌｆ ｎ ｍ ｏ ｆ ｏｌ ｎ ａｏ ，ｕｉ ＵｉｒｔｏＥ ｃｏ ｃ ｅ ｎ ｏ ， ｕｎｘ Ｃｉｎ ４０４ Ｃｉ ； ｍ ｃｉ ｌ ｎ ｖｓｙｆ ｌｔｎ ｃｏ ｇ ｌ ｎ
低 变量维数和抑制噪声 。以散 点 为基 础的主元 得分 图 系列 Ｆ Ｇ Ｐ Ａ芯片来控制 。在 Ｔ ３０ ６ １ ＭＳ２ Ｃ ７３内部 实现递推 输 。显示部分 由 １８× ４液晶屏组成 。 ２ ６
中每个点代表一个样本 ， 点与点之 间的距离代表着样 品之 Ｐ Ａ特征提取算法 ， Ｃ 并且通过 Ｅ Ｉ Ｆ Ｇ Ｍ Ｆ与 Ｐ Ａ进行数据传
３ 味觉识 别 算法及 系统应 用软 件设 计
３ １ 递推 Ｐ Ａ 特征提取算法 ． Ｃ Ｐ Ａ法的最基 本 内容 为 提取信 号 主要特 征 ， Ｃ 将原来
释性差 、 算法收敛较慢 、 对初 始权值敏感等 。 模式识 别模块是 Ｌ Ｐ Ａ Ｓ型电子舌的核心部分之一 ， 其 判别结果直接作 为电子舌 的最终输出 ， 冈此对 电子舌的识
］ ＝ （） １
实现 了最终样本 的识别 。
［ １ ，
一Ｘ．］∈Ｒ ｐ 为：
其 中每一行代表一个 样本 ， － ＠代 表一个变量 。 每－ 递 推 Ｐ Ａ算法 步骤 Ｃ
２ 实时 味觉识 别 系统 平 台简介
２ １ Ｃ Ｕ 特 性 ． Ｐ
１ ）求 。 自相关矩 阵 的 ２ ）根据 自相关 矩阵的递推公 式 （ ） ２ 求 。
１２ 主 元分析法与人工神经网络 方法比较 ． ２ ２ 系统硬件构成 ．
ＡＲＴＳ ＆ ＡＰＰＬＩ Ｃ
＆ 器 ＡＯ 丁Ｎｌ ＩＳ＿ ｌ ■
主元 分析法 （ ｒ ｃ ｌ Ｃ ｍ ｏｅｔ ｎｌ ｉ，Ｃ ） Ｐｉ ｉ ｅ ｏ ｐｎｎ Ａ ａ ｓ Ｐ Ａ 是一 ｎ ｐ ｙｓ
整个 味觉实 时识别 系统 主要 由信 号采 集 、 数据存 储
模 式 识 别
记忆 已知 的信息外 ， 还具有较强 的概括能力和联想记忆 能 力， 能较好 地解 决交 叉 响应带 来 的非线 性等 问题 。另 外在特征 的提取 、 表示 、 推理 和识别等方 面也具 有较强 的
概括能力 和发展潜力 。人 工神经 网络 的缺点是 系统可 解
图 ２ 味 觉识 别 的 主 要硬 件体 系框 图
侯洪彬’蒋行国’章启兵 陈真诚 ， ， ，
（ ． 林 电子科 技 大学 信 息与 通信 学 院 ， 西 桂 林 ５ １０ ；． 林理 工 大 学 理 学 院 ， 西 桂 林 ５ １０ ； １桂 广 ４ ０４２ 桂 广 ４０ ４
３ ．桂林电子科技大学 生命与环境科学学院， 广西 桂 林 ５ １０ ） ４ ０４
种简单实用的多冗统计 分析方法 ， 其基本原理是 在保 留原 及传输 、 数据处理 、 识别结果显示等几部分组成 ， 图 ２所 如
始变量最 主要信息的前提下 ， 将多指标问题转换 为几个具 示 。信号采集部 分使 川 的是该 课题组 自主研制 的 Ｌ Ｐ ＡＳ 有综合特性 的指标 ， 就是 主元 Ｊ ｃ 也 。Ｐ Ａ主要作川是 降 信号采集模块 ， 数据 的存 储 由 Ｘｌ ｘ厂家 生产 的 Ｖ ｔ 一 ｉｎ ｉ ｒｘ ５ ｅ
【 要 】分 析 了Ｌ Ｐ 摘 Ａ Ｓ型 电子舌 味觉检 测技术 、 识别的原理及 算法的选用 ； Ｔ Ｓ２Ｃ７３的硬 件特性进行 了 绍。通过 改进 对 Ｍ ３０ ６ １ 介 后的基于秩 ｌ 新的递推 Ｐ Ａ 算法进行特征 提取 之后 ， 用欧 式距 离法对 ５种基本 味道 识 别。 实验 结 果表 明 ， 系统 实 时性 更 Ｃ 采 该 好， 能方便 、 快捷 地对 ５种基本味道 自动识别 ， 具有很 强的科研 意义和使用价值 。 【 关键词 】Ｔ Ｓ２Ｃ７３ Ｌ Ｐ ；Ｃ ； Ｍ ３０ ６ １；Ａ ＳＰ Ａ 欧式距离 法 【 中图分类号 】Ｔ ３１ Ｐ９ 【 文献标识码 】Ａ