DSP实验室主要研究方向

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dsp调研报告

dsp调研报告一、概述近年来，数字信号处理（DSP）技术在各个领域得到了广泛应用。

该技术可以对数字信号进行采样、滤波、压缩、解码等处理，使得信号的质量得到显著提升。

本调研报告旨在深入了解DSP技术的应用现状、发展趋势以及相关的市场需求。

二、DSP技术的应用领域1. 通信领域：DSP技术可以用于音频和视频信号的编码解码、信号增强和降噪等处理，提高通信质量和传输速率。

2. 音频领域：DSP技术可以用于音频信号的数字滤波、均衡和合成等处理，使音质更加清晰、高保真。

3. 视频领域：DSP技术可以用于视频信号的数字滤波、压缩和解码等处理，保证视频画面的清晰度和流畅度。

4. 医疗领域：DSP技术可以用于医学图像和信号的处理，例如医学影像的增强和医学信号的分析。

5. 汽车领域：DSP技术可以用于汽车音频和视频系统的处理，提供高品质的音视频体验。

6. 工业控制领域：DSP技术可以用于工业自动化系统中的数据采集、控制和监测等处理，提高工业生产的效率和可靠性。

三、DSP技术的发展趋势1. 高性能：随着硬件技术的不断发展，DSP芯片的处理能力不断提高，能够处理更复杂的算法和更大规模的数据。

2. 低功耗：由于对电池寿命的要求越来越高，DSP芯片在低功耗方面有了显著的改进，使得移动设备等电池供电产品能够更好地利用DSP技术。

3. 软件定义：软件定义的DSP成为发展趋势，通过软件可灵活地调整和优化DSP的功能，提高系统的灵活性和扩展性。

4. 人工智能：DSP技术与人工智能的结合将成为未来的发展方向，通过深度学习等算法，使得DSP技术能够更好地适应和优化各种信号处理任务。

四、市场需求分析1. 音频市场：DSP技术在音频处理中的应用需求不断增长，主要集中在高保真音频和音乐产业领域。

2. 视频市场：DSP技术在视频压缩和高清播放中的应用需求不断增加，主要集中在在线视频平台和高清电视领域。

3. 通信市场：DSP技术在通信领域的应用需求不断增加，主要集中在5G通信和物联网领域。

中国传媒大学信号与信息处理专业方向介绍

中国传媒大学信号与信息处理专业方向介绍1．DSP技术与应用方向当前，数字音频广播（DAB、数字AM）、数字视频广播（DVB）和高清晰度电视（HDTV）技术发展迅速。

数字技术在卫星广播、微波通信领域的应用越来越普遍，广播电视多功能信息网已投入商业运营。

国际和国内的广播电视覆盖网正在或即将由模拟信号传输过渡为数字信号传输网。

DSP技术与应用研究方向着眼于广播电视数字信号传输系统中信源编码、信道编码和数字调制的实现和相关测试信号的产生，着重研究数字信号的实时处理。

本研究方向是信号与信息处理学科的重要组成，也是该学科中十分活跃，近年来发展十分迅速的技术。

DSP技术与应用研究方向利用数字信号处理方法和通用DSP芯片，FPGA芯片，依靠软件无线电技术，计算机仿真技术，研究并实现数字信号传输系统中信源编解码、信道编解码、调制解调、多工复用和同频组网。

重点跟踪研究数字音频广播、数字视频广播、高清晰度电视和广播电视综合信息网中的关键技术，探索下一代数字广播电视的新技术及新技术标准。

本研究方向对我国广播电视单频网覆盖网的数字化进程作出了重要贡献，参加了多项国家重大科技攻关项目，研制调频数字同步广播系统国内占有率第一。

本方向培养的学生应具有扎实的学科基础和专业基础知识，具有软、硬件分析和设计能力，较强的创新与实践能力，能独立分析和解决实际问题，可在广播电视领域、现代通信领域、信息产业以及其他国民经济部门从事各类数字电视广播、数字视频和多媒体系统设计、研究、教学、管理等工作。

2．多媒体技术方向多媒体的含义是使声音、图片、文字、图像、视频等多种信息成为一个整体，并具有实时的交互性，而这种统一性及交互性是由逻辑连接起来。

多媒体技术融合了信息处理、计算机、网络与通信等多种学科，具有表现力丰富、符合人们的思维和认知习惯的特点，成为当今信息技术中的热点，它也是当今数字媒体技术或新媒体技术的本源，强调了媒体信息的多样化、集成化、智能化以及交互性。

dsp 研究报告

dsp 研究报告DSP（数字信号处理）研究报告一、引言数字信号处理（DSP）是一种将连续信号转换为离散信号并利用数值计算机技术对其进行处理的领域。

随着计算机和通信技术的迅速发展，DSP在各个领域的应用也变得越来越广泛。

本报告将介绍DSP的基本原理、应用领域以及未来的发展趋势。

二、基本原理DSP的基本原理是对离散信号进行数字化处理。

主要包括信号采样、量化、编码和数值计算等环节。

通过这些处理步骤，可以实现对信号的滤波、变换、压缩和识别等操作。

其中，采样是将连续信号转换为离散信号的过程，量化是测量离散信号幅度的过程，编码是将量化结果转化为二进制数的过程，数值计算是在计算机上对二进制数进行运算和处理的过程。

三、应用领域1. 通信领域：DSP广泛应用于通信系统中的调制解调、编码解码、信道均衡、差错控制等方面。

通过DSP技术，可以实现高效率和高质量的信号传输，提高通信系统的性能。

2. 音频领域：DSP在音频处理方面的应用也非常广泛。

例如，音频信号的降噪、混响、均衡等处理，以及音频压缩、编码、解码等技术都离不开DSP的支持。

3. 映像领域：DSP在映像处理中可以实现图像增强、去噪、边缘检测、图像压缩、图像识别等功能。

这些技术在医学影像、监控系统、数字摄像等方面有重要应用。

4. 传感器信号处理：传感器信号是一些外界环境的模拟信号，通过DSP技术可以对其进行预处理、滤波、增强和识别等操作，获得有用的信息。

5. 音视频编解码：DSP技术在音视频编解码方面有着重要作用。

通过DSP算法，可以将高位率的音视频信号压缩为低位率的信号，实现高效的传输和存储。

四、未来发展趋势随着计算机和通信技术的不断发展，DSP技术也在不断完善和演进。

未来的发展趋势主要包括以下几个方面：1. 高性能和低功耗：随着芯片制造工艺的进步，DSP芯片将实现更高的性能和更低的功耗。

这将推动DSP技术在各个领域的应用向更广泛、更深入的方向发展。

2. 多核并行计算：为了满足大规模信号处理的需求，DSP芯片将趋向于多核并行计算的方向。

dsp研究报告

dsp研究报告DSP（Digital Signal Processing，数字信号处理）是一种用于对数字信号进行处理和分析的技术。

随着计算机技术的发展和普及，DSP在各个领域中得到了广泛的应用。

本研究报告旨在介绍DSP的基本原理和应用领域，并分析其在音频处理和图像处理中的具体实例。

DSP的基本原理是将连续时间的模拟信号转换为离散时间的数字信号，并对其进行计算和处理。

这种转换过程包括信号采样、量化和编码等步骤。

DSP可以通过数字滤波、频谱分析、时域处理等技术实现对信号的处理和改变。

在音频处理方面，DSP被广泛应用于音乐制作、声音增强和音频压缩等领域。

例如，通过数字滤波可以去除噪音、平衡音频频谱；通过时域处理可以实现回声消除、混响效果等；通过音频压缩可以降低音频的文件大小。

DSP技术在音频处理中发挥重要作用，提高了音频的质量和可靠性。

在图像处理方面，DSP被广泛应用于图像增强、边缘检测和图像压缩等领域。

例如，通过平滑滤波和锐化滤波可以改善图像的质量和清晰度；通过边缘检测可以提取出图像中的物体边缘和轮廓；通过图像压缩可以减小图像文件的大小。

DSP技术在图像处理中能够提供丰富的功能，增强了视觉效果和图像的传输效率。

综上所述，DSP是一种重要的数字信号处理技术，广泛应用于音频处理和图像处理等领域。

通过数字滤波、频谱分析、时域处理等技术，DSP可以实现对信号的处理和改变。

在音频处理方面，DSP可以提高音频的质量和可靠性；在图像处理方面，DSP可以增强图像的质量和清晰度。

随着技术的不断进步，DSP在更多领域中的应用也将得到进一步的扩展和发展。

西北工业大学DSP实验(定点数据表示与处理实验)

西北工业大学DSP实验（定点数据表示与处理实验）实验名称定点数据表示与处理实验课程名称 DSP系统实验实验室名称水下电子信息与通信综合实验室姓名学号班级日期一、实验目的掌握数据的定点表示方法;理解数据的量化效应;掌握定点数的溢出、饱和对数据处理的影响;二、实验要求1(理解定点数量化、溢出与饱和的原理;2(建立工程并编写源程序;3(运行程序并观察、分析运行结果。

三、实验原理实验分成信号的量化、定点数的溢出与饱和两个相对独立的实验。

3.1 信号的量化通常模拟数字转换(A/D转换)是数字信号处理的第一步，模数转换在时间上将采样信号离散化，在幅度上对信号进行量化编码，量化将连续的幅度信息变换成了离散的幅度信息。

幅度的离散化，即量化会产生误差，误差的大小与位数有关，即位数越高，误差越小;而位数越小，误差越大。

信号的量化实验首先产生一个16位的正弦波信号，然后依次屏蔽掉信号的低4为、8为和10位，构成可以与16位数据在幅度上可以比拟的12为、8为和6为数据，从而模拟16位、12位、8位和6位量化编码的过程，比较不同位数量化编码的效果。

3.2 定点数的溢出与饱和定点数可以表示的数值范围与数据的位数有关，与浮点数相比，定点数可以表示的数值范围要小得多。

定点数运算式，如果运算值超过了可以表示的最大值，会发生数据的溢出。

在运算中溢出会造成很大的误差，应尽量避免。

DSP处理器一般都有饱和模式。

在饱和模式下，溢出数据用带有正确符号的最大值填充，相当于对运算结果进行了限幅，使结果不会超出数值的表示范围。

定点数的溢出与饱和实验中，让DSP 分别在非饱和模式和饱和模式下对两组数据进行处理，说明溢出、饱和的情况。

一组数据种是将一个数反复的加上一个常数，这个数的数值会不断增加，当大到超过16位定点数的表示范围时，会发生溢出，观察非饱和模式与饱和模式的差别。

另一组数据是16位的正弦波，将正弦波数据乘上一个常数，当正弦波的数值大时，乘上常数会超过16位定点数的表示范围，而发生溢出，观察非饱和模式与饱和模式的差别。

实验一 DSP的常用指令实验

实验一 DSP 的常用指令实验西华大学实验报告(理工类)电气信息学院专业实验中心实验室:6A-222 实验时间 : 2014年6月10日实验一 DSP的常用指令实验Options]对话框的Address文本框中输入0x0260,Page下拉框中选中Data,确定后将打开数据存储器查询窗口,此时数据存储器地址0x0260~0x0263将对应ex1、asm中声明的标号DAT0~DAT3;7、调整[Disassembly][memory][CPU Registers]三个窗口的大小,以便于观察;8、依次把光标移动到反汇编(Disassembly)窗口中标号为bk?(?表示从0开始的整数)的标号行下的指令处,点击鼠标右键,在弹出菜单选择 [Toggle breakpoint](或者点击快捷按钮)设置断点,断点设置后,该行前显示红色圆点;9、选择[Debug]-[Run](也可以按快捷键F5或点击快捷按钮)执行程序;10、程序将在第一个断点bk0处停止,在处理器映射寄存器窗口与数据存储器查询窗口中双击相应操作数的内容,即可进行修改(注意:如步骤6所述,DAT0~DAT3对应地址为0X0260~0X0263),试修改下一条指令操作数的内容,然后按F10单步执行程序,再在处理器映射寄存器窗口中或数据存储器查询窗口中观察指令执行结果;11、重复执行9步骤,依次观察并记录加法指令(结果: A)、减法指令(结果: A)、乘法指令(结果:A)、除法指令(结果: DAT2:商; DAT3:余数)、平方指令(结果:A)以及3数累加宏指令(结果: DAT3)的执行结果;12、以上指令执行完毕后,程序转到bk0处,可再次进行熟悉运算控制的实验。

13、修改[ex1、asm],使DAT0=组号(ST #组号,DAT0),重复上述操作,记录加法指令、减法指令、乘法指令、除法指令、平方指令以及3数累加宏指令的执行结果。

dsp 研究报告

dsp 研究报告
DSP（Digital Signal Processing，数字信号处理）是指利用数
字技术对信号进行处理和分析的过程。

随着计算机技术的发展，DSP技术逐渐成为信号处理领域的重要工具。

本研究报告旨
在介绍DSP的基本原理、应用领域以及未来发展趋势。

首先，DSP的基本原理是将模拟信号通过采样、量化和编码
转换成数字信号，然后通过数字滤波、变换、调制等处理方法对信号进行处理。

与模拟信号相比，数字信号具有较强的抗干扰能力和稳定性，能够更好地满足实际应用的需求。

其次，DSP在许多领域都有广泛的应用。

在通信领域，DSP
可以用于音频、视频传输和压缩，提高传输速度和质量。

在图像处理领域，DSP可以用于图像增强、模式识别和人脸识别
等方面。

在音频处理方面，DSP可以用于音频效果处理、音
频合成等方面。

此外，DSP还广泛应用于雷达、声纳、医学
图像处理等领域。

然而，随着科技的不断发展，DSP技术也在不断更新和演进。

未来，DSP的应用将更加广泛，包括物联网、人工智能、虚
拟现实等方面。

同时，DSP系统的实时性、低功耗和高效率
等方面也将得到进一步提升。

总之，DSP技术作为数字信号处理的重要工具，已经在多个
领域得到应用。

通过对信号的处理，可以提高信号的质量、速度和准确性。

未来，DSP的发展将更加注重应用的广泛性和
效率的提升，为我们的生活带来更多的便捷和可能性。

西北工业大学DSP实验(CCS与C55x Simulator使用实验)

航海学院教学实验中心实验报告实验名称CCS与C55x Simulator使用实验课程名称DSP系统实验实验室名称水下电子信息与通信综合实验室姓名学号班级日期一、实验目的熟悉CCS开发环境学习创建工程和源文件掌握工程和文件管理掌握基本的调试技术二、实验要求创建一个DSP工程，并给工程中加入源文件、库文件和链接命令文件；单步调试程序，观察程序中变量的变化；设置观察点（Probe Point），并将观察点与输入文件相联接；动画运行程序，通过图形观察输入、输出波形；改变程序中变量，观察结果。

三、实验原理利用CCS帮助文件中的例子熟悉CCS集成开发环境。

四、实验环境软件环境：CCS3.1硬件环境：TDS2812EVM实验箱闻亭TDS560USB2.0仿真器五、实验过程、数据记录、处理及结论1、配置CCS仿真环境并运行CCS，用的是Simulator软件仿真。

2、创建新工程3、将CCS安装目录的“..\tutorial\sim55xx\volume1”下的“load.asm、vectors.asm、volume.c、volume.h、volume.cmd、volume.gel、sine.dat”等文件复制到工程目录中，下面直接使用CCS例程的文件，而不需要自己创建、编写源文件了。

再把各个文件导入;4、分析源代码双击左侧工程视图中的“volume.c”文件，在CCS右半窗口打开文件，可以看到源代码。

仔细分析源代码，可以看到以下部分：（1）在程序输出“volume example started”信息后，进入一个无限循环，在循环中不断调用dataIO和processing两个函数。

（2）processing函数用增益gain与输入缓冲器inp_buffer的每一个值相乘，并把结果值放入输出缓冲器out_buffer。

它还调用汇编Load函数，根据参数ProcessingLoad的值计算指令周期的时间。

（3）dataIO函数不执行任何操作而直接返回，它的作用是通过CCS的探针工具Probe Point，从主机的文件中读取数据到inp_buffer处。

DSP芯片原理及应用

《DSP芯片原理及应用》实验指导书唐山学院信息工程系DSP实验室2008年9月前言一．DSP原理及应用实验的任务数字信号处理实验是数字信号处理理论课程的一部分，它的任务是：1.通过实验进一步了解和掌握数字信号处理的基本理论及算法、数字信号处理的分析方法和设计方法。

2.学习和掌握数字信号处理的仿真和实现技术。

3.提高应用计算机的能力及水平。

二．实验设备DSP原理及应用实验所使用的设备由计算机、CPU板、语音单元、开关量输入输出单元、液晶显示单元、键盘单元、信号扩展单元、CPLD模块单元、模拟信号源、直流电源单元等组成。

其中计算机是CCS软件的运行环境，是程序编辑和调试的重要工具。

语音单元是语音输入和输出模块，主要完成语音信号的采集和回放。

开关量输入输出单元可以对DSP输入或输出开关量。

液晶显示单元可以对运行结果进行文字和图形的显示。

模拟信号源可以产生频率和幅度可调的正弦波、方波、三角波。

直流电源单元可以提供 3.3V、+5V、-12V和+12V 的直流电源。

装有CCS软件计算机与整个实验系统共同构成整个的DSP软、硬件开发环境。

所有的DSP芯片硬件的实验都是在这套实验装置上完成的。

三．对参加实验学生的要求1.阅读实验指导书，复习与实验有关的理论知识，明确实验目的。

2.按实验指导书要求进行程序设计。

3.在实验中注意观察，记录有关数据和图像，并由指导教师复查后才能结束实验。

4.实验后应断电，整理实验台，恢复到实验前的情况。

5.认真写实验报告，按规定格式做出图表、曲线、并分析实验结果。

字迹要清楚，画曲线要用坐标纸，结论要明确。

爱护实验设备，遵守实验室纪律。

目录第一章DSP原理及应用实验 (3)实验一常用指令实验 (3)实验二数据存储实验 (5)实验三I/O实验 (7)实验四定时器实验 (9)实验五外部中断实验 (11)实验六语音采集回放 (14)实验七语音信号的FFT分析 (18)实验八基于语音信号的IIR算法实验 (20)实验九语音信号的FIR算法实验 (23)第二章DSP CPU挂箱介绍 (26)第一节系统概述 (26)第二节54XB开发模板概述 (26)第一章DSP原理及应用实验实验一常用指令实验一．实验目的1.了解DSP开发系统的组成和结构；2.熟悉DSP开发系统的连接；3.熟悉DSP的开发界面，熟悉CCS的用户界面，学会CCS环境下程序编写、调试、编译、装载，学习如何使用观察窗口。

dsp实验报告

dsp实验报告DSP实验报告一、引言数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是一种对数字信号进行处理和分析的技术。

它在许多领域中被广泛应用，如通信、音频处理、图像处理等。

本实验旨在通过实际操作，探索和理解DSP的基本原理和应用。

二、实验目的1. 理解数字信号处理的基本概念和原理；2. 掌握DSP实验平台的使用方法；3. 进行一系列DSP实验，加深对DSP技术的理解。

三、实验器材和软件1. DSP开发板；2. 电脑；3. DSP开发软件。

四、实验内容1. 实验一：信号采集与重构在此实验中，我们将通过DSP开发板采集模拟信号，并将其转换为数字信号进行处理。

首先，我们需要连接信号源和开发板，然后设置采样频率和采样时间。

接下来，我们将对采集到的信号进行重构，还原出原始模拟信号，并进行观察和分析。

2. 实验二：滤波器设计与实现滤波器是DSP中常用的模块，用于去除或增强信号中的特定频率成分。

在此实验中，我们将学习滤波器的设计和实现方法。

首先，我们将选择合适的滤波器类型和参数，然后使用DSP开发软件进行滤波器设计。

最后，我们将将设计好的滤波器加载到DSP开发板上，并进行实时滤波处理。

3. 实验三：频谱分析与频域处理频谱分析是DSP中常用的方法，用于分析信号的频率成分和能量分布。

在此实验中，我们将学习频谱分析的基本原理和方法，并进行实际操作。

我们将采集一个包含多个频率成分的信号，并使用FFT算法进行频谱分析。

然后，我们将对频谱进行处理，如频率选择、频率域滤波等，并观察处理后的效果。

4. 实验四：音频处理与效果实现音频处理是DSP中的重要应用之一。

在此实验中，我们将学习音频信号的处理方法，并实现一些常见的音频效果。

例如，均衡器、混响、合唱等。

我们将使用DSP开发软件进行算法设计，并将设计好的算法加载到DSP开发板上进行实时处理。

五、实验结果与分析通过以上实验，我们成功完成了信号采集与重构、滤波器设计与实现、频谱分析与频域处理以及音频处理与效果实现等一系列实验。

dsp 研究报告

dsp 研究报告DSP（数字信号处理）研究报告数字信号处理（DSP）是一种数字化处理信号的技术，通过对信号的数字化表示和数学算法的应用，对信号进行处理、分析和改变。

DSP技术的应用领域广泛，如通信、音频处理、图像处理等。

首先，DSP技术在通信领域中有着重要的应用。

在通信系统中，DSP技术可以用于调制解调、信号增强、滤波器设计等。

例如，通过DSP技术，可以对接收到的信号进行去噪处理，使得声音更加清晰；另外，还可以利用DSP技术设计数字滤波器，对信号进行滤波，去除不需要的频率成分。

这些应用能够提高通信系统的性能和可靠性。

其次，DSP技术也在音频处理中发挥重要作用。

通过DSP技术，可以对音频信号进行降噪、均衡、混响等处理。

例如，在音频播放器中，通过DSP技术可以降低背景噪音，提高音乐的质量；另外，还可以实现音频的混响效果，使得音乐更具立体感。

这些处理能够提升音频的听感，提供更好的音乐体验。

此外，DSP技术在图像处理中也有着广泛的应用。

通过DSP技术，可以对图像进行增强、去噪、压缩等处理。

例如，在数字相机中，通过DSP技术可以对拍摄的照片进行颜色增强、清晰度提高等处理，使得照片更加美观；另外，还可以利用DSP技术对图像进行压缩，减小存储空间，提高传输效率。

这些处理能够改善图像的质量和可视效果。

总结而言，DSP技术在通信、音频处理和图像处理中都有着广泛的应用。

通过DSP技术，可以对信号进行处理、分析和改变，提高通信系统的性能和可靠性，提供更好的音乐体验，改善图像的质量和可视效果。

随着科技的不断发展，DSP技术也将不断创新和进步，为我们的生活带来更多的便利和享受。

DSPs实验室

DSPs实验室(发布日期：2011-03-25 浏览次数：3079 )武汉大学电信学院DSPs实验室，为武大国防研究院16研究室。

本实验室在邓德祥教授的带领下，现有教授3名，副教授4名，讲师3名，博后3名，在读博士14名，在读研究生35名，已形成了一支知识结构合理、学缘结构互补、老中青相结合的优秀科研团队。

近三年来，本实验室到帐科研经费连年翻番，90%以上属于国防研究项目，并通过了国军标质量体系认证。

在高速海量数据采集、处理、传输、存储及高灰阶大动态范围图像显示等方面都具有自已独到的特色。

该室在科研开发过程中，注意充分而灵活地应用各种最新的器件和芯片，仿真软件和工具。

能硬则硬，能软则软，或软硬结合。

并注意学科之间的渗透与交叉，突出对学生综合应用知识能力的培养。

加强国际合作，拓宽学生的视野等方面都迈出了可喜的步伐。

近三年来，共申请国家发明专利4项，软件著作权9项，发表论文12篇，科研项目经费累计已突破2000万元。

主要项目和成果如下：国家发明专利：[1] 用于数据可靠存储或传输的编码和解码方法及系统（已获批）[2] 超高分辨率相机成像检测系统及方法（审理中）[3] 基于可编程逻辑器件的大容量超高速图像数字信号发生器（审理中）[4] 一种用于大幅面高位深灰阶遥感图像的快视系统（（审理中）软件著作权：[1] 基于DSP的图像杂质检测软件（已获批）[2] 基于FPGA的图像数据采集软件（已获批）[3] 基于FPGA智能相机软件著作权（已获批）[4] FPGA信号发生器控制软件（已获批）[5] 图像信号发生器的人机交互软件（已获批）[6] 基于FPGA的数字下变频软件（已获批）[7] 基于FPGA的解调软件（已获批）[8] 基于DSP的解调信号识别软件（已获批）[9] 红外图像生成延时及检测软件（已获批）发表论文[1] 基于Mean Shift和分块的抗遮挡跟踪算法.光学精密工程.2009,36(2):11-15;[2] 跟踪窗口自适应的Mean Shift跟踪.光学精密工程.2009,17(10):2006-2611[3] 应用Mean Shift和分块的抗遮挡跟踪.光学精密工程.2010,6: 1-2;[4] 高速卫星通信后端数据采集与处理平台的设计与实现.空间电子学学术年会论文集.2008.10;[5] 基于相位旋转法的NCO设计与实现.系统工程与电子技术.2010;[6] 遥感图像去云雾噪声的实现.光学精密工程.2010,18(1):266-272;[7] An Image Denoising Method Based on Multiscale Wavelet Thresholding and Bilateral Filtering.武大学报自然科学版.2010,15(2): 148-152;[8] 遥感图像去雾算法的研究.航天返回与遥感.2010,31(6):46-51;[9] 一种新的H.264/AVC的帧内编码快速算法.光电子.激光.2010,21(12):845-1848;[10] 自适应搜索的快速分块跟踪.光学精密工程.2011,19(3):703-708;[11] 12位图像数据的压扩变换显示.光学精密工程.2011;[12] 航空相机像移模糊图像复原方法的研究.遥感有效载荷学术会论文集.2010:351-358;近三年研究项目：2008年，“XX星激光通信数据处理终端”2008年，“XX星数据通信数据处理终端”2008年，“CMOS相机图像压缩电路的研制”2009年，“高分辨率图像信号源”2009年，“图像快视系统”2009年，“图像数据库、遥感图像处理软件与信道误码模拟器”2009年，“图像接收显示设备”2009年，“目标跟踪板的研制”2009年，“空间相机图像快视与记录系统”2009年，“XX星激光雷达信号源”2010年，“分系统视频检测系统开发”2010年，“地面系统及图像处理软件研制”2010年，“成像电路系统研制”2010年，“计算机红外图形生成延时及性能检测仪”2010年，“激光脉冲波形采集板”2010年，“数据处理器通用检测系统”2010年，“信息处理电路研制”2010年，“视频检测系统”2010年，“数据模拟源测试软件”2010年，“TPM-DM642-CL 4kc彩色线阵图像处理控制板”2010年，“TFM-C6474-CL 8kc实时彩色线阵图像处理控制板”。

dsp调研报告

dsp调研报告DSP（Digital Signal Processing）是数字信号处理的缩写，是一种利用数字技术对信号进行处理的技术。

DSP技术广泛应用于通信、音频、图像处理等领域，在现代科技中扮演着重要角色。

本文旨在通过调研，了解DSP技术的发展和应用现状。

首先我们对DSP技术的应用领域进行了调研。

调研结果显示，通信领域是目前DSP技术应用最为广泛的领域之一。

在通信系统中，DSP技术可用于数字调制解调、信道编码解码、自适应滤波等环节，提高了通信系统的性能和可靠性。

此外，音频和视频领域也是DSP技术的重要应用方向，比如音频的降噪处理、音频特效处理及视频的编码解码等。

同时，在医学影像和雷达信号处理领域，DSP技术也发挥了重要作用。

调研还发现，DSP技术的发展离不开硬件设备的进步。

目前，常用的DSP芯片主要有TI的TMS320系列、ADI的Blackfin系列和Xilinx的Zynq系列等。

这些芯片具有高性能、低功耗和灵活可编程等特点，广泛应用于各个领域。

除了芯片，DSP算法也在不断发展，如FFT算法、滤波算法等，为信号处理提供了更高效、更精确的方法。

另外，我们还了解到DSP技术在人工智能领域的应用越来越广泛。

由于DSP技术对信号的高效处理能力，可以应用于语音识别、图像处理和机器学习等方面。

特别是在深度学习领域，DSP技术的并行处理能力使其成为加速神经网络运算的重要手段。

总结来说，通过对DSP技术的调研，我们发现它在通信、音频、图像处理等多个领域都有着广泛的应用。

随着硬件设备的不断进步和算法的不断发展，DSP技术的应用前景将会更加广阔。

我们相信，在未来的发展中，DSP技术将继续在科技创新中发挥重要作用。

基于DSP的视频图象处理系统实验研究

第30卷　第2期2007年4月电子器件Ch inese Jou r nal Of Elect ro n DevicesVol.30　No.2Ap r.2007Research f or the Video Image Pr ocessing System Exper iment B a sed on DSP 3GU A N Yon g ,L U O L i 2mi n g ,L I Zhi 2p i ng ,W U Mi n 2hu a(Col lege of Inf or mat i on En gi neeri ng ,Cap it al Normal Uni versi t y ,Bei j i ng 100037,Chi na)Abstract :In t he video i mage processing syst em experi ment ,it i s cr ucial to be familiar wi t h archi tect ure of DSP and integra ted develop me nt experi ment envi ronment.In or der to hold t he met hod of vi deo image pro 2ce ssing and t echnology of DS P video i mage proce ssing ,and t he abilit y of engi neeri ng applicat io n ,education of st udent s f rom t heir different l evel s i s very i mporta nt.To fit t he st udy needs of t heir diff erent level s ,t hi s paper divides experi ment i nto four t ype s as ba sic verification t ype ,design t ype ,i nt egrated t ype and i n 2novation t ype ba sed on t he anal ysis of experi ment cont ent s and effect s.K ey w or ds :vi deo image processi ng syst em ;DSP ;int egrat ed t ype ;design type ;innovat io n type EEACC :6140C基于DSP 的视频图象处理系统实验研究3关　永,骆力明,李志平,吴敏华(首都师范大学信息工程学院,北京100037)收稿日期522基金项目北京市自然科学基金项目资助(6);北京市教委科技发展计划项目资助(K M 683);北京市高等学校5年度教育改革主项项目资助(55)作者简介关　永(662),男,博士,研究方向为智能信息处理与嵌入式系统设计,xy 6@摘　要:在DSP 视频处理系统实验中,了解DSP 的体系结构、熟悉集成开发实验环境是关键.为了掌握常用视频图象处理方法和DSP 视频图象处理技术,培养学生的工程应用能力,以实现对学生的分层次培养.本文在认真分析实验内容和实验效果的基础上,提出将实验划分为基础验证型、设计型、综合型和创新型四类,以适应不同层次学习者的需要.关键词:视频图象处理系统;DSP ;综合型;设计型;创新型中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:100529490(2007)022******* 数字信号处理器(DSP )自20世纪80年代问世以来,以其独特的哈佛结构和流水线技术以及快速实现各种数字信号处理算法的突出优点[1],在图像处理、语音合成、数字通讯、仪器仪表、医疗设备、家用电器等众多领域获得了广泛的应用[2].近几年来,DSP 技术在国内发展异常迅速,社会对这一领域人才的需求逐年增多,为适应人才市场的需求,目前,大部分的工科院校的都建设了自己的DSP 实验室,但这些实验室的主要实验内容大多都集中在通用数字信号处理方面,针对视频图象压缩编解码、图象信号识别与分析等DSP 应用较为集中的内容太少;另一方面,《数字图象处理》、《图形学》等与DSP 应用联系十分紧密的课程实验仍然在PC 机上进行[3].为了解决这些问题,提高工科学生的工程应用能力,我们进行了一些尝试与探索,针对有一定基础的信息、电子和计算机类的学生开设了基于DSP 的视频图象处理的实践课程.1　硬件平台TMS320DM642[4](以下简称DM642)是TI (美国德州仪器)公司2002年推出的高性能32位定点数字信号处理器(DSP ),工作主频最高可达720M Hz ,处理性能可达5760MIPS.它是TI 公司专为媒体处理设计的一种新型的DSP 芯片,用以实现便携式、高性能多媒体处理,如:实时MP EG 22、MP EG 24、H263、H264编码、DV R 、VOD 、DVB 、DSS:2000919:402009200100201200200007:19g 19sina.co m.等高速音视频处理系统[5].DM642采用Veloci TI 体系结构,有8个并行运算单元,采用二级缓存结构,具有64位外接存储器接口,兼容IEEE 21149.1(J TAG)边界扫描,为了面向多媒体体应用,还集成了3个可配置的视频端口、面向音频应用的McASP (Multi Channel Audio Serial Port)、10/100Mbit/s 的以太网MAC 等外设.该DSP 为548脚B G A 封装,其基本结构如图1所示.图1　TI DM642硬件组成2　实验环境一个完整的DSP 处理系统一般由DSP 及相关接口芯片、实时操作系统、应用软件组成[6].在实时操作系统和DSP 的共同支持下,DSP 处理系统能够实现大规模、高复杂度、高速数字信号处理工作.2.1　DSP DM642实验平台DSP 实验环境一般由三个部分组成:运行于PC 机端的集成开发环境CCS 、仿真器和用户的实验板或开发用的目标板[7].DM642实验系统的基本结构与连接形式如图2所示.图2　DM642实验系统的基本结构DM642实验系统硬件平台包括:DSP :TMS320DM642,720MHz SDSR M M ×6F M ×8V 路L N TS 标准模拟视频输入1路PAL/N TSC 标准模拟视频输出Audio :4路立体声输入/输出数字I/O :8入8出,用于状态和报警信号的输入/输出;UA R T :2路R S232/RS422/RS485R TC :实时时钟硬件加密:预留PCI 接口:32位、33MHz ,PC I 2.2标准以太网接口:10M/100M/s 标准以太网接口A TA 接口:直接挂接硬盘.在DSP 实验环境中,实验准备工作需要如下三个步骤:①在PC 中搭建CCS (Code Composer St udio )集成开发环境.②将仿真器、DM642实验系统、电源、音频、视频设备连接好.③经过编译调试过程后,将.out 文件装入DSP 目标板运行.2.2　集成开发环境CCSCCS 是TI 开发的一个完整的DSP 集成开发环境,也是目前使用得最为广泛的DSP 开发软件之一.CCS 代码调试器是针对标准TMS320调试接口的集成开发环境IDE ,由TI 公司在1999年推出[8].CCS 目前有CCS1.1、CCS1.2、CCS2.0、CCS2.2和CC S3.1等版本,有CCS2000(针对C2XX 系列芯片)、CCS5000(针对C54XX 、CCS55XX 系列芯片)、CCS6000(针对C6X 系列芯片)等几个不同的型号.各个不同的版本和型号之间的差别并不大.在TI 公司的网站上还可以下载免费使用期限为30d 的试用版本.CCS 提供了环境配置、源文件编辑、程序调试、跟踪和分析等工具,可以帮助用户在一个软件环境下完成编辑、编译链接、调试和数据分析等工作,支持设计和开发的整个流程,如图3所示.与TI 提供的早期软件开发工具相比,利用CCS 能够加快软件开发进程,提高工作效率.图3　使用CCS 的开发流程CCS 一般工作在两种模式下:软件仿真器和与硬件开发板相结合的在线编程前者可以脱离DS 芯片,在机上模拟DS 的指令集与工作机制,主要用于前期算法实现、调试和仿真分析后者实时运行在DS 316第2期关　永,骆力明等:基于DSP 的视频图象处理系统实验研究A :44b itlash :4bitideo :4PA /C .P PC P .P芯片上,可以在线编制和调试应用程序,如图4所示.图4　使用CCS进行在线调试3　实验内容目前,在DSP实验系统上已经验证的主要实验如表1所示,这些实验大体上可分为基本验证型实验、综合设计型实验和创新应用型实验几个层次,可以根据教学的具体需要进行组合和选择.表1　四种类型DSP实验对比分析一览表实验名称实验内容实验效果基础验证型实验实验1PAL格式图像实时采集并显示将第二通道(V1)作为视频输入,第一通道(V0)作为视频输出,视频循环显示.控制输入视频的制式及分辨率和输出视频的制式.掌握Code Compose r Studio2.2的安装和配置;了解DSP开发系统和计算机与目标系统的连接方法;了解CCS集成开发环境的操作环境和基本功能;了解视频编码的相关基本知识;熟悉视频显示程序的运行过程、控制过程,搞清数据处理、传输途径.实验2图像的反色将图像按象素进行求反,取得类似照相底片效果.熟悉视频显示程序的运行过程、控制过程,搞清数据处理、传输途径;结合实例学习如何在视频显示程序中增加图像处理算法;了解图像反色的算法和用途.实验3灰度图显示去掉色度信号(C r、C b色差信号),仅保留亮度信号Y.在视频显示任务的循环处理.结合实例学习如何在视频显示程序中增加图像处理算法;了解灰度图的概念和用途.实验4图像的阈值分割灰度的阈值变换可以将一幅灰度图像转换成黑白二值图像.按照用户指定的阈值进行处理熟悉视频显示程序的运行过程、控制过程;结合实例学习如何在视频显示程序中增加图像处理算法;理解和掌握图像的域值分割的原理和应用.实验5灰度图的线性变换将图像中所有的点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换.该线性灰度变换函数是一个一维线性函数.理解和掌握图像的线性变换的原理和应用;结合实例学习如何在视频显示程序中增加图像处理算法.实验6灰度的窗口变换灰度的窗口变换也是一种点运算.它限定一个窗口,该窗口中灰度值保持不变;小于该下限的灰度值直接设置为0;大于该窗口上限的灰度值直接设置为255.理解和掌握图像的窗口变换的原理和应用.结合实例学习如何在视频显示程序中增加图像处理算法.实验灰度拉伸灰度拉伸可以更加灵活的控制输出灰度直方图的分布,它可以有选择的拉伸某段灰度区间以改善输出图像了解和掌握灰度拉伸的原理和应用结合实例学习如何在视频显示程序中增加图像处理算法〗416电　子　器　件第30卷7.. .实验名称实验内容实验效果基础验证型实验实验8灰度均衡灰度均衡也称直方图均衡,程序首先将视频数据从输入缓冲区读入自己开设的临时图像处理缓冲区,再在临时图像处理缓冲区上进行处理.理解和掌握灰度均衡的原理和应用.掌握在临时图像缓冲区处理图像的方法实验9图像平移分别设置图像水平和垂直平移.改变水平和垂直偏移量,观察显示.理解和掌握图像平移的方法和应用.掌握图像几何变换的处理方法.实验10图像的垂直镜像变换分别设置显示屏上的左半部分和右半部分垂直镜像变换.然后,将整个屏幕进行垂直镜像变换,观察显示结果.理解和掌握图像的水平镜像变换的方法和应用.掌握图像几何变换的处理方法.实验11图像的水平镜像变换分别设置显示屏上的左半部分和右半部分垂直镜像变换.然后,将整个屏幕进行垂直镜像变换,观察显示结果.理解和掌握图像的水平镜像变换的方法和应用.掌握图像几何变换的处理方法.实验12图像的缩放改变水平缩放比率和垂直缩放比率,观察显示效果.理解和掌握图像缩放的方法和应用.实验13图像的旋转旋转是绕坐标轴原点(0,0)进行的,如果是绕一个指定点(a,b)旋转,则先要将坐标系平移到该点,进行旋转,然后再平移回到新的坐标原点.理解和掌握图像旋转的方法和应用.设计型实验实验14CIF格式的图像采集与播放通过视频数据进行CIF算法编解码,学习会议视频格式CIF的基本协议.了解DSP/BIOS程序的结构、运行顺序和注意事项.学习使用DSP/BIOS程序设计环境.了解CIF格式的图像采集与播放.实验15图像的增强实验15.1图像的平滑(平均模板)实验15.2图像的平滑(高斯模板)实验15.3333均值滤波实验15.4333中值滤波实验15.5图像的锐化(梯度锐化)实验15.6图像的锐化(拉普拉斯锐化)了解平滑处理的算法和用途,学习利用各种模板进行图像平滑处理的程序设计方法.熟悉视频显示程序的运行过程、控制过程,搞清数据处理、传输途径.熟悉CCS集成开发环境的使用.结合实例学习如何在视频显示程序中增加图像处理算法.图像的平滑是一种实用的数字图像处理技术,主要目的是为了减少图像的噪声.一般情况下,在空间域内可以用领域平均来减少噪声;在频率域,由于噪声频谱通常多在高频段,因此可以采用各种形式的低通滤波的办法来减少噪声.实验16图像的边缘检测实验16.1边缘检测(Sobel边缘算子)实验16.2边缘检测(Prewitt边缘算子)实验16.3边缘检测(Laplacian边缘算子)实验6边缘检测(G2L边缘算子)学习边缘检测的算法和用途,学习利用Sobel算子、Pre2witt算子、Laplacia n算子、Gauss2Laplacian算子进行边缘检测的设计方法.经典的边缘提取方法是考察图像的每个象素在某个邻域内灰度的变化516第2期关　永,骆力明等:基于DSP的视频图象处理系统实验研究1.4a ussaplacian.实验名称实验内容实验效果综合型试验实验17H263编解码实验程序在目标板上实现D1格式的H.263编码和解码.程序将摄入的视频图像首先进行编码,产生H.263码流,再由解码程序处理此码流,生成目标视频送显示设备显示.了解DSP/BIOS程序的结构、运行顺序和注意事项.学习使用DSP/BIOS程序设计环境.学习使用RF25(Ref er2ence Framewor k5)设计框架构造应用程序.了解在RF25平台上调用H.263编码、解码库.实验18J P EG编解码实验程序在目标板上实现D1格式的J P EG2编码和解码.程序将摄入的视频图像首先进行编码,产生J P EG压缩图,再由解码程序处理此压缩图,生成解压缩图像送显示设备显示.学习使用DSP/B IOS程序设计环境.学习使用R F25设计框架构造应用程序.了解在R F25平台上调用J P EG编码、解码库实现可编程控制的压缩质量和帧率的视频采集、显示功能.实验19M P EG2编解码将每一帧的图像编码,然后解码输出.根据视频数据在进行M PEG2算法编解码后的运行情况观察输出结果.学习使用RF25设计框架构造应用程序.了解在R F25平台上调用MP EG22编码、解码库.了解使用XDIAS接口实现MP EG22编码、解码库的协调工作.创新型实验课程设计或课外活动设计基于模式识别的应用程序根据图形学基本原理设计相应的处理程序;学生自定义开发题目.综合理解和应用视频图象处理理论,在前面实验的基础上进行扩展,掌握独立运用DSP进行各种视频图象处理的方法与技术,将人工智能领域中的神经网络、模式识别等热点理论、手段与DSP处理技术相结合,实现软硬件协同设计与开发,提高学习者的工程应用能力. 在表1中,实验1213属于基础验证型实验,主要目的是让学生熟悉集成开发环境CCS和DSP实验系统的基本外设接口,掌握Code Composer St udio 的安装和配置,了解DSP开发系统和计算机与目标系统的连接方法,了解CCS集成开发环境的操作环境和基本功能,了解视频编码的相关基本知识,熟悉视频显示程序的运行过程、控制过程,弄清数据处理、传输途径,学习视频图象处理的基本方法;实验14216涉及到C IF格式的图像采集与播放,常用的图象平滑处理算法和用途,学习图象边缘检测算法和用途,了解利用各种模板进行图像平滑处理和边缘检测的程序设计方法,属于设计型实验;实验172 19是一些综合型实验,主要涉及到DSP/B IOS程序的结构,了解使用DSP/B IOS程序设计环境,学习使用RF25(Ref erence Framework5)设计框架构造应用程序,掌握在RF25平台上调用各种编码、解码库的开发等内容;对一些能力强的学生,可以充分调动他们的积极性和创新意识,鼓励他们自主进行实验内容设计和开发工作[9].例如我们提出的作为课程设计的几个实验,不但综合性较强,而且与实际应用结合紧密,既需要学生查阅大量相关资料,又要求学生进行硬件、软件的协同设计.安排上述实验内容时,学生可以分为项目小组,在教师的指导下,按照软件工程的原则,分工协作,从分析、设计,直至最终完成实验项目这样既有利于学生实践能力的锻炼,又可以培养他们的合作精神[]4　结束语通过上述实验课程的学习,学生对DSP处理器和集成开发环境CCS有了深刻的了解,学习了DSP 数字图象处理的基本方法,包括图像的点运算、图像的几何变换、图像的增强、图像的边缘检测、视频编解码算法等内容.培养了学生的硬件、软件协同设计技能,提高了他们的工程实践能力.参考文献:[1]　谢平,刘彬,李宇波.基于MA TL AB的数字信号处理ICA I系统[J].电化教育研究,2002,(3):33235.[2]　王友仁,姚睿,储剑波等.探索研究型课程教学模式,培养学生工程实践与科技创新能力[J].南京航空航天大学学报,2004,6(2):77280.[3]　柳春锋.数字信号处理实验软件系统的开发[J].齐齐哈尔大学学报,2002,18(3):55257.[4]　Texas Inst ru m ent s(www.t i.co m).TMS320DM642DSPR e f erence Set,Vol ume1:CPU and Perip heral s.2002.[5]　Texas In st rument s(www.ti.co m).TMS320DM642DSPR e f erence Set,Vol ume4:Applicat ion G ui de.2002.[6]　北京合众达电子技术有限公司.双DSP教学实验系统[M].北京:合众达电子技术有限公司.2005.[7]　彭启琮,管庆等.DSP集成开发环境-CCS及DSP/BIOS的原理与应用[M].北京:电子工业出版社.2004.[8]　尹勇,欧光军,关荣锋.DSP集成开发环境C CS开发指南[M].北京:北京航空航天大学出版社.2003.[9]　徐盛,胡剑凌,耿相铭等.面向研究生的课程设计-DSP开放式教学[J].实验室研究与探索,2004,23(2):47250.[10]　关永,王雪立,刘维民等.基于AR M的嵌入式系统实验研究[]电子器件,58(3)68263616电　子　器　件第30卷.10.J.200.2:2 2.。

dsp 研究报告

dsp 研究报告DSP（Digital Signal Processing，数字信号处理）是基于数字信号的处理技术，广泛应用于音频、视频、通信、雷达、医学影像等领域。

本文将结合多个方面，从基本原理、应用领域、算法及发展趋势等方面对DSP进行研究。

首先，我们来了解DSP的基本原理。

DSP使用数字方法来对信号进行采样、量化和处理。

信号被采样后，通过一系列数学算法进行处理，最后再以数字形式呈现。

相对于模拟信号处理，数字信号处理具有更高的精度和稳定性。

通过对信号进行采样和量化，可以有效地去除噪音并增强信号的质量。

其次，我们来探讨DSP的应用领域。

DSP在音频处理方面得到广泛应用，例如音频编解码、音频增强和降噪。

在视频处理方面，DSP可以用于视频压缩、图像处理以及运动检测。

通信领域中，DSP可用于数字调制解调、信号解码和数字滤波等。

此外，DSP在雷达信号处理、医学影像和生物信号处理等领域也具有重要的应用价值。

然后，我们来讨论DSP的算法。

DSP的算法多种多样，其中较为常见的有傅里叶变换、滤波器设计和数字滤波等。

傅里叶变换能够将信号从时域转换到频域，方便对信号频谱进行分析和处理。

滤波器设计可以用于信号的去噪、频域补偿和谐波抑制等。

数字滤波则用于对信号的滤波和降噪处理。

这些算法的应用使得DSP能够实现对信号的高效处理和分析。

最后，我们来探讨DSP的发展趋势。

随着科技的不断进步，DSP在各领域的应用将会更加广泛。

在音频领域，随着虚拟现实和增强现实技术的发展，DSP将发挥重要作用，为用户带来更加真实的音频体验。

在通信领域，随着5G技术的普及，DSP将承担更多的信号处理任务，以满足人们对高速、低延迟通信的需求。

在医学影像领域，DSP将发挥更大的作用，提高图像质量和精度，帮助医生进行更准确的诊断。

总之，DSP作为一种基于数字信号的处理技术，在音频、视频、通信、雷达、医学影像等领域具有广泛的应用前景。

通过对信号的采样、量化和处理，DSP能够实现信号的降噪、增强和分析等功能。

dsp课程设计实验

dsp课程设计实验一、教学目标本课程的教学目标是让学生掌握数字信号处理（DSP）的基本理论、方法和应用，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）了解DSP芯片的性能、结构和编程方法。

（3）熟悉信号处理软件工具的使用。

2.技能目标：（1）能够运用DSP算法进行信号处理。

（2）具备使用DSP芯片进行程序设计和系统实现的能力。

（3）学会使用信号处理软件工具进行仿真和分析。

3.情感态度价值观目标：（1）培养学生的团队合作精神和创新意识。

（2）增强学生对DSP技术的兴趣和信心。

（3）培养学生关注社会热点，运用DSP技术解决实际问题的责任感。

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：采样理论、离散时间信号处理、数字滤波器设计等。

2.DSP芯片及其编程：DSP芯片的结构、指令系统、编程方法等。

3.信号处理算法实现：FFT、IIR、FIR滤波器设计及其实现。

4.信号处理软件工具的使用：MATLAB、Simulink等。

5.实际应用案例分析：语音处理、图像处理、通信系统等。

三、教学方法为了达到上述教学目标，我们将采用以下教学方法：1.讲授法：用于传授基本理论、原理和方法。

2.讨论法：鼓励学生积极参与，培养团队合作精神和创新意识。

3.案例分析法：分析实际应用案例，加深学生对理论知识的理解。

4.实验法：动手实践，提高学生运用DSP技术解决实际问题的能力。

四、教学资源为了支持本课程的教学内容和教学方法，我们将准备以下教学资源：1.教材：选用国内外优秀教材，如《数字信号处理》（郑维民编著）等。

2.参考书：提供相关领域的经典著作和最新研究成果，供学生自主学习。

3.多媒体资料：制作课件、教学视频等，丰富教学手段。

4.实验设备：配置DSP开发板、仿真器等实验设备，为学生提供实践平台。

通过以上教学设计，我们期望学生能够在本课程中掌握数字信号处理的基本知识和技能，培养实际应用能力，为未来的学习和研究工作打下坚实基础。

DSP实验室主要研究方向

的解放了生产力；
实时报警减少了危险行为和事件的发生，大大提高了视频监控系统的预防作用。

美国、瑞典、以色列、英国、法国、日本等国在智能视觉监控方面起步较早，已经有较为成熟的软、硬件产品投入市场，其中有部分产品进入中国市场。
国内中科院自动化所、北邮等研究单位多年前就开始智能视频分析研究，但企业近两年才开始介入。目前主要是视频监控相关企业和科研院所联合开发智能分析产品，成熟产品较少，整体上还264视频压缩技术加解密速度、水印容量及安全性可分级选择满足实时性和较强同步性需要的密钥管理方案基于DSP的安全编码器设计、实现
密钥管理系统密钥建立水印视频采集加密 Splitter 兴趣域加扰性能量化分析与评价密钥分发
密钥Key
DSP硬件平台
智能视频服务器
视频管理服务器
智能视觉监控系统系统—— 前端处理系统拓扑图
智能视觉监控系统系统——后端中心系统拓扑图
前期研究成果
发明专利

H.264网络摄像机
网络视频服务器
3G传输高清网络摄像机
摄像机参数设置
1280*720
打击评估：实时视频压缩微波传输
人脸检测算法结果
视频加密、水印结果
关键技术之一：智能视频分析技术

周界检测技术动态跟踪技术行人异常行为检测基于视频的烟雾及火警检测
关键技术之二：超分辨率重建技术

图像解码技术图像稳定技术图像去运动模糊技术图像匹配技术图像插值技术
关键技术之三：高清网络摄像机

DM6467的高清网络摄像机的框图
高性能DSP芯片 DM6467、DM36DM355 ARM9处理器 C64x＋DSP内核分辨率： 1280×720p， 640×480， 352×288 视频压缩标准： H.264，JPEG， MPEG4 传输接入方式：有线IP网络接入、 EVDO 3G无线接入

研究方向及主要研究内容介绍

刘光达 601559 30 1.5
讲考查
修 55020114 嵌入式测控系统
邱春玲 401402 30 1.5
讲考查
55020124 DSP 技术及应用
程德福 401401 30 1.5 讲考查
55020144 小波分析及应用
王忠仁 401720 30 1.5
讲考查
课 55020154 虚拟仪器
王君刘光达
04
05
06
附表二
硕士生课程设置表
类别
课程编号
课程名称
任课教教师代学学
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
师
码时分
公 00020011 共 00020041 课 00020061
第一外国语自然辩证法科学社会主义理论与实践
100 3 40 2 20 1
必
00120101
基 55020012
础
修理
数值计算方法随机信号分析与处理
林君 401396 30 1.5
讲考查
55020104 分布式测控系统
张林行 401458 30 1.5
讲考查
补 55020415 检测技术及传感器修 55020435 信号与系统课 55020445 自动控制原理
研究方向及主要研究内容介绍
一级学科名称控制科学与工程
代码 0811
二级学科名称检测技术与自动化装置
代码 081102
序号 01 02
03
研究方向
主要内容简介
带头人
DSP 技术在测控系统中的应用
本研究方向依托吉林大学与美国德洲仪器 DSP 联合实验室，开展 DSP 在电机控制、信号采集与处理、机电类产品升级等方面的应用研究。开发 DSP 嵌入式系统、工业控制总线接口、无线通讯接口及软件。