适用于DSP并行处理的高效PRI变换算法

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数字信号处理器设计中的并行算法优化

数字信号处理器设计中的并行算法优化数字信号处理器设计中的并行算法优化：数字信号处理器（DSP）是一种专门用于数字信号处理的微处理器，其设计中的并行算法优化对于提高处理性能至关重要。

在数字信号处理中，常常需要处理大规模的数据，而采用并行算法可以将数据分割成多个部分，同时处理这些部分，从而实现加速处理。

在数字信号处理器设计中，一种常见的并行算法优化是并行计算。

通过将数据拆分成多个子任务，分配给多个处理单元同时进行计算，可以显著提高处理器的处理速度。

例如，在音频信号处理中，可以将音频数据分割成多个块，分配给多个处理单元同时进行信号处理，以提高实时性和效率。

另外，对于一些复杂的数字信号处理算法，如快速傅里叶变换（FFT）等，通过并行算法优化也可以加快算法的执行速度。

例如，可以采用并行FFT算法将FFT计算拆分成多个子FFT计算，并行执行这些子FFT计算，最后将结果合并，从而达到加速的效果。

此外，在数字信号处理器设计中，还可以采用流水线算法优化来提高性能。

流水线算法将处理过程分成多个阶段，并在不同阶段上并行执行不同的任务，从而提高处理器的吞吐量。

对于一些需要连续处理大量数据的数字信号处理任务，采用流水线算法优化可以有效地提高系统的性能。

除了并行计算和流水线算法优化，还可以通过缓存优化、向量化优化等方式来进一步提高数字信号处理器的性能。

例如，通过合理设计缓存结构，减少数据访问延迟，可以提高数据读写效率；通过向量化指令集，利用SIMD（单指令多数据）指令集来同时处理多个数据，提高并行计算效率。

综上所述，数字信号处理器设计中的并行算法优化对于提高处理性能至关重要。

通过采用并行计算、流水线算法优化、缓存优化、向量化优化等方式，可以有效地提高数字信号处理器的性能，实现高效、快速地处理数字信号的目的。

通过不断优化算法和硬件设计，数字信号处理器可以在各种应用领域中得到广泛应用，为人们的生活带来便利和改善。

DSP中的流水线与并行处理

2、FIR数字滤波器的流水线

下图是流水线F I R滤波器事件调度情况
2、FIR数字滤波器的流水线

在一个M 级流水线中，从输入到输出的任一路径上的延时元件数目是(M-1)，它要大于在原始时序电路中同一路径上的延时元件数。虽然流水线减小了关键路径，但是它付出了增加迟滞(latency)的代价。迟滞实质上是流水线系统第一个输出数据的时间与原来时序系统第一个输出数据时间相比的滞后。流水线的两个主要缺点：增加了锁存器数目和增加了系统的迟滞。数据广播结构和细粒度流水线。

4、流水线并行处理的功耗减低

C M O S电路传播延时的公式

C M O S电路功耗的公式 P = CtotalV02f
4、流水线并行处理的功耗减低

其中Cc h a r g e 表示在单个时钟周期里充放电的电容，即沿着关键路径的电容， Vo 是电源电压，Vt 是阈值电压。参数k 是工艺参数、W/L 和Co x 的函数。其中Ct o t a l 代表电路中的总电容，Vo 是电源电压，f 是电路的时钟频率。注意，这只是建立在简单近似的基础上的，因此只适用于一级近似的分析。

3、并行处理

这个系统是一个单输入单输出( SISO )系统

SISO系统必须转换为多输入多输出（MIMO）系统
块处理系统
3、并行处理

3级并行FIR滤波器的框图架构如下图
3、并行处理

3级并行FIR滤波器细节如下图
3、并行处理
由于MIMO的结构，在任意一条信号通路处插入一个锁存器会产生一个有效延时，等于L 个对应于采样率的时钟周期。每个延时元件称为一个块延时。例如，把信号x(3k) 延迟一个时钟周期将导致信号x(3k-3) 而非x(3k-1)，因为x(3k-1)已经是另一条输入线的输入。

基于DSP的快速傅里叶变换

基于DSP的快速傅里叶变换1.简介快速傅氏变换（FFT），是离散傅氏变换的快速算法，是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。

FFT是一种高效实现离散傅里叶变换（DFT）的快速算法，是数字信号处理中最为重要的工具之一，它在声学，语音，电信和信号处理等领域有着广泛的应用。

DSP是专门用来处理数字信号的处理器，用它来进行FFT信号处理可以大大缩短运算时间，从而保证系统有较好的实时性。

2.系统设计2.1 DSP采用TMS320F28335为核心的DSP开发板。

TMS320F28335可以用来做数字信号处理和一些简单的控制应用，其核心具有如下几个特点：（1）32位浮点处理器，高性能，高速度；（2）最高时钟频率150MHz，时钟周期6.67ns；（3）低功耗设计，核心电压1.9V，I/O电压3.3V；（4）哈佛总线架构；（5）快速中断响应和处理；（6）高效代码；（7）片内：RAM 34K FLASH 256K；（8）3个32为CPU定时器；（9）16通道12位AD转换：80ns快速转换时间，0～3V输入范围；（10）提供1路2.048V外部精准参考电压，ADCINA1～ADCINA8设计有信号预处理电路；（11）12路PWM输出信号；（12）4路CAP捕获信号；（13）2个QEP正交编码器输入通道；（14）1个SPI同步串口，2个SCI异步串口，1个CAN口，1个2I C口，1个McBSP同步串口，6通道DMA。

2.2 集成开发环境CCS3.3CCS(Code Composer Studio)是美国德州仪器公司（Texas Instrument,TI）出品的代码开发和调试套件，可用于DSP(数字信号处理器)和MCU(微处理器)的开发和调试。

CCS提供环境配置、源程序编辑、编译连接、跟踪分析等各个环节，以加速软件开发进程，提高工作效率。

它把软、硬件开发工具集成在其中，使程序的编写、汇编、软硬件仿真和调试等开发工作在同一的环境中进行，给DSP开发工作带来极大的方便。

DSP几种滤波算法比较

第1种方法限幅滤波法（又称程序判断滤波法）A 方法根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值B优点能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰C 缺点无法抑制那种周期性的干扰平滑度差第2种方法中位值滤波法A方法连续采样N次（N取奇数）把N次采样值按大小排列取中间值为本次有效值B优点能有效克服因偶然因素引起的波动干扰对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果C缺点对流量、速度等快速变化的参数不宜第3种方法算术平均滤波法A方法连续取N个采样值进行算术平均运算N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4B优点适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动C缺点对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用比较浪费RAM第4种方法递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）A方法把连续取N个采样值看成一个队列队列的长度固定为N每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4B优点对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高适用于高频振荡的系统C缺点灵敏度低对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差不适用于脉冲干扰比较严重的场合比较浪费RAM第5种方法中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）A方法相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值然后计算N-2个数据的算术平均值N值的选取：3~14B优点融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C缺点测量速度较慢，和算术平均滤波法一样比较浪费RAM第6种方法限幅平均滤波法相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法” 每次采样到的新数据先进行限幅处理再送入队列进行递推平均滤波处理B 优点融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C 缺点比较浪费RAM第7种方法一阶滞后滤波法A方法取a=0~1本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果B优点对周期性干扰具有良好的抑制作用适用于波动频率较高的场合C缺点相位滞后，灵敏度低滞后程度取决于a值大小不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号第8种方法加权递推平均滤波法A方法是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权通常是，越接近现时刻的资料，权取得越大给予新采样值的权系数越大，则灵敏度越高，但信号平滑度越低B优点适用于有较大纯滞后时间常数的对象和采样周期较短的系统C缺点对于纯滞后时间常数较小，采样周期较长，变化缓慢的信号不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度，滤波效果差第9种方法消抖滤波法A方法设置一个滤波计数器将每次采样值与当前有效值比较：如果采样值＝当前有效值，则计数器清零如果采样值<>当前有效值，则计数器+1，并判断计数器是否>=上限N(溢出)如果计数器溢出,则将本次值替换当前有效值,并清计数器B优点对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果,可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动C缺点对于快速变化的参数不宜如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值,则会将干扰值当作有效值导入系统第10种方法限幅消抖滤波法A方法相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”先限幅后消抖B优点继承了“限幅”和“消抖”的优点改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统C缺点对于快速变化的参数不宜第11种方法IIR数字滤波器A方法确定信号带宽，滤之。

基于DSP混合编程的LMS自适应滤波算法实现

基于DSP混合编程的LMS自适应滤波算法实现黄勇;吴运金;宋俊才【摘要】This paper analyzes the basic principle of LMS adaptive filtering algorithm, and combining with the example of 2FSK signal demodulation, realizes the LMS adaptive filtering algorithm adopting C language and mixed programming method on the device TMS320VC5416. The result shows that the realized method of the LMS adaptive filtering algorithm has advantages such as simple software interface, fast running speed, easily realizing real-time signal processing.%本文分析了LMS自适应滤波算法的基本原理，并结合2FSK信号解调的实例，在TMS320VC5416器件上分别采用C语言和混合编程方法对LMS自适应滤波算法进行了实现。

结果表明，采用混合编程的LMS自适应滤波实现方法具有软件接口简单，运行速度快，易于进行实时信号处理等特点。

【期刊名称】《自动化博览》【年(卷),期】2014(000)005【总页数】4页(P90-93)【关键词】LMS算法;DSP;混合编程【作者】黄勇;吴运金;宋俊才【作者单位】中国船舶重工集团公司第七一○研究所，湖北宜昌443003;中国船舶重工集团公司第七一○研究所，湖北宜昌443003;中国船舶重工集团公司第七一○研究所，湖北宜昌443003【正文语种】中文【中图分类】TP2731 引言在许多数字电子系统中，为了提取信号有用信息，我们可以使用数字信号处理器件（DSP）对采样后的数字信号进行算法处理。

剖析DSP编程优化的7个方法

剖析DSP编程优化的7个方法方法一把浮点运算改成定点运算因为C6x DSP板并不支持浮点运算，但我们的原始程序代码是浮点运算的格式，所以必须改成定点运算，而其修改后的执行速度也会加快很多。

我们采用Q-format 规格来表示浮点运算。

以下将介绍其相关原理。

定点DSP使用固定的小数点来表示小数部份的数字，这也造成了使用上的限制，而为了要分类不同范围的小数点，我们必须使用Q-format的格式。

不同的Q-format表示不同的小数点位置，也就是整数的范围。

Q15数字的格式，要注意在小数点后的每一位，表示下一位为前一位的二分之一，而MSB (most-significant-bit ) 则被指定成有号数( Sign bit )。

当有号数被设成0而其余位设成1时，可得到最大的正数(7FFFH ) ；而当有号数被设成1而其余位设成0时，可得到最大的负数( 8000H ) 。

所以Q15格式的范围从-1到0.9999694 (@1) ，因此我们可以藉由把小数点向右移位，来增加整数部份的范围，Q14格式的范围增为-2.0到1.9999694 (@2) ，然而范围的增加却牺牲了精确度。

方法二建立表格( table )原来程序的设计是除了要读AAC的档案外，在译码时，还要再另外读取一些C语言程序代码的内容再做计算，如读取一些数值做sin、cos、exp的运算，但是为了加快程序的执行速度，故将这这些运算的结果建成表格，内建在程序中，可以不必再做额外的计算动做，以加速程序。

方法三减短程序的长度1.去除Debug的功能原本程序在Debug的阶段时，就加了许多用来侦测错误的部份，程序Debug完后，已经没有错误发生，所以就可以把这些部份给去除，以减少程序的长度，也可以减少程序执行时的时脉数，加快程序的速度。

2.去除计算时脉( clock ) 功能原本程序可以计算执行程序所需的时脉数，我们也可以把这些部份给去除，如果有需要计。

并行之美基于DSP的FFT算法并行分析

摘要—快速傅里叶变换FFT 是一种应用广泛的实现离散傅里叶变换DFT 的快速算法，研究FFT 的高速实现有着非常重要的意义和价值。

采用通用DSP 来实现FFT ，可以满足高速实时处理的要求,但在高速信号处理系统中，一些复杂的信号算法通常需要多次FFT 运算才能求得结果，因此缩短FFT 运算时间具有实际意义。

本文讨论了FFT 算法的内在并行性，如何将FFT 算法进行并行化，需要对算法的基本结构进行分析，这里主要以频率抽取基2算法为例，对FFT 的并行性和串行性进行分析。

关键字—并行处理技术，基于DSP,FFT 变换I. 引言散傅里叶变换(DFT)是数字信号处理中最基本、最重要的运算，许多算法，例如卷积、滤波、波谱分析等都可以化为DFT 来实现。

[1]但是DFT 的计算量相当大，1965年Cooley 和Tukey 提出了快速傅里叶变换算法(FFT)，大大提高了DFT 的计算速度。

快速傅立叶变换算法主要是利用了旋转因子的对称性、周期性和还原性，从而将N 点的有限长序列的DFT 分解成几个较小点数的DFT 。

[2]由于DFT 的计算量与N 平方成正比，所以长度N 越小的序列其DFT 的运算量越少，从而提高了运算速度。

快速傅里叶变换FFT 广泛应用于雷达、数字通信、图象处理、语音信号处理和生物医学等领域，且在高速信号处理系统中，FFT 运算已成为一个基本运算，一些复杂的信号（如小波变换）算法通常需要多次FFT 运算才能求得结果，所以研究FFT 算法的并行性，缩短FFT 算法运算时间具有很大的现实意义。

[3]本文主要以频率抽取基2为例分析FFT 的串行性与并行性，研究基于4 TS201 DSP 硬件平台的并行FFT 算法设计。

II. FFT 的并行化A. 频率抽取FFT 算法的并行性对于一个N 点DFT(离散时间傅立叶变换)，其变换定义为),1,1,0()()(21NjN N nnk N eW N k W n x k X π--==-==∑ （1-1）FFT 算法的本身，即是将N 点DFT 进行分组，以基2FFT算法为例，先将点DFT 分成两个N/2点DFT ，再分为四个N/4点DFT ，进而八个N/8点DFT ，至分为N/2个两个DFT 。

python pri变换法

python pri变换法Python pri变换法概述：在Python编程中，pri变换法是一种常用的数据处理方法。

pri变换法（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种经典的数据降维方法，它通过线性变换将原始数据转换为一组线性无关的特征，以在保留数据主要特征的同时，减少特征的维度。

本文将介绍PCA的基本原理、应用场景以及在Python中的实现方法。

1. PCA的基本原理PCA的核心思想是通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系上，使得新坐标系下的数据具有最大的方差。

具体来说，PCA的步骤如下：（1）对原始数据进行标准化处理，使得每个特征的均值为0，方差为1；（2）计算原始数据的协方差矩阵；（3）对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量；（4）选择特征值最大的k个特征向量作为新的坐标系；（5）将原始数据投影到新的坐标系上，得到降维后的数据。

2. PCA的应用场景PCA广泛应用于数据降维、数据可视化和特征提取等领域。

在实际应用中，PCA常被用于以下场景：（1）高维数据的降维：当数据的维度较高时，可以使用PCA将数据降低到较低的维度，以便进行后续的数据分析和可视化；（2）数据可视化：通过PCA将高维数据降维到二维或三维空间，可以将数据可视化展示，更好地理解数据的分布情况；（3）特征提取：通过PCA可以提取数据中的主要特征，将其作为下游机器学习算法的输入，提高算法的性能。

3. 在Python中实现PCA在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的PCA类来实现PCA算法。

下面是一个简单的示例代码：```pythonfrom sklearn.decomposition import PCA# 创建PCA对象，指定降维后的维度pca = PCA(n_components=2)# 将原始数据进行降维new_data = pca.fit_transform(data)```在上述代码中，我们首先导入了PCA类，然后创建了一个PCA对象，并指定了降维后的维度为2。

DSP工作原理

DSP工作原理标题：DSP工作原理引言概述：数字信号处理器（DSP）是一种专门用于数字信号处理的微处理器。

它在音频、图象、通信等领域有着广泛的应用。

本文将详细阐述DSP的工作原理，包括其基本概念、算法实现、运算过程、性能优势以及应用领域。

正文内容：1. DSP的基本概念1.1 DSP的定义：DSP是一种专门用于数字信号处理的微处理器，它能够高效地执行各种数字信号处理算法。

1.2 DSP的特点：DSP具有高速、高效、灵便、可编程等特点，能够实现实时的数字信号处理任务。

2. DSP的算法实现2.1 快速傅里叶变换（FFT）算法：FFT是一种常用的信号频谱分析算法，DSP 可以通过硬件加速实现高速的FFT计算。

2.2 数字滤波算法：DSP可以通过数字滤波算法对信号进行滤波处理，实现去噪、降噪等功能。

2.3 数字调制解调算法：DSP可以实现各种数字调制解调算法，如ASK、PSK、FSK等，用于数字通信系统中的信号调制解调。

3. DSP的运算过程3.1 数据采集：DSP通过模数转换器（ADC）将摹拟信号转换为数字信号，然后对数字信号进行处理。

3.2 运算处理：DSP通过算法实现对数字信号的运算处理，如加减乘除、滤波、变换等。

3.3 数据输出：DSP通过数模转换器（DAC）将处理后的数字信号转换为摹拟信号，输出到外部设备或者系统。

4. DSP的性能优势4.1 高速运算：DSP具有高速的运算能力，能够实现实时的信号处理，满足各种实时性要求。

4.2 灵便可编程：DSP具有可编程性，可以根据不同的应用需求进行灵便的算法设计和优化。

4.3 低功耗：DSP采用专门的架构和算法设计，能够在低功耗下实现高效的信号处理。

5. DSP的应用领域5.1 音频信号处理：DSP在音频设备中广泛应用，如音频编解码、音频增强、音频特效等。

5.2 图象信号处理：DSP在图象处理领域有着重要的应用，如图象压缩、图象增强、图象识别等。

5.3 通信信号处理：DSP在通信系统中扮演着重要角色，如无线通信、调制解调、信号检测等。

DSP通用算法介绍(精)

DSP通用算法介绍摘要数字信号处理（DSP）自1965年由Cooley和Tukey提出DFT（离散傅里叶变换）的高效快速算法（Fourier Transform,简称FFT）以来,已有近40年的历史。

随着计算机和信息技术的发展,数字信号处理技术已形成一门独立的学科系统。

数字信号处理作为一门独立学科是围绕着三个方面迅速发展的：理论、现实和应用。

作为数字信号理论,一般是指利用经典理论（如数字、信号与系统分析等）作为基础而形成的独特的信号处理理论,以及各种快速算法和各类滤波技术等基础理论。

由此在各个应用领域如语音与图象处理、信息的压缩与编码、信号的调制与调解、信道的辨识与均衡、各种智能控制与移动通讯等都延伸出各自的理论与技术,到目前可以说凡是用计算机来处理各类信号的场合都引用了数字信号处理的基本理论、概念和技术。

数字化技术有今天的飞速发展,是依仗于强大的软、硬件环境支撑。

作为数字信号处理的一个实际任务就是要求能够快速、高效、实时完成处理任务,这就要通过通用或专用的数字信号处理器来完成。

因此,数字信号处理器是用来完成数字信号处理任务的一个软、硬件环境和硬件平台。

就如同生活中的许多事情那样，使用DSP往往在一些小问题和具体细节上颇费周折。

然而许多DSP书籍往往专注于大的课题，但在设计基于DSP产品的过程中，大部分时间用于罗列出所必须得“小东西”。

本文包含了那些在其他DSP书籍中不曾提及的被遗忘的算法，但它们却占有如此首要的位置。

本文介绍的DSP通用算法包括逻辑运算，算术运算，系统的基本构件，线形比例缩放，正交信号处理，频率变换，信号平均，自动控制系统。

1.逻辑运算所有的DSP器件都有一套命令集，用于实现逻辑操作，包括与，和异或等等。

它们采用类似与离散逻辑门的方式进行操作，主要用于屏蔽有用的或没用的数据位，主要在位测试程序中使用。

现今的大部分处理器在传统的主要用于寄存器中左移或右移数据的逻辑操作基础上，添加了内置的位测试命令。

DSP常见算法的实现

3.6 常见的算法实现在实际应用中虽然信号处理的方式多种多样，但其算法的基本要素却大多相同，在本节中介绍几种较为典型的算法实现，希望通过对这些例子（单精度，16bit ）的分析，能够让大家熟悉DSP 编程中的一些技巧，在以后的工作中可以借鉴，达到举一反三的效果。

1. 函数的产生在高级语言的编程中，如果要使用诸如正弦、余弦、对数等数学函数，都可以直接调用运行库中的函数来实现，而在DSP 编程中操作就不会这样简单了。

虽然TI 公司提供的实时运行库中有一些数学函数，但它们所耗费的时间大多太长，而且对于大多数定点程序使用双精度浮点数的返回结果有点“大材小用”的感觉，因此需要编程人员根据自身的要求“定制”数学函数。

实现数学函数的方法主要有查表法、迭代法和级数逼近法等，它们各有特点，适合于不同的应用。

查表法是最直接的一种方法，程序员可以根据运算的需要预先计算好所有可能出现的函数值，将这些结果编排成数据表，在使用时只需要根据输入查出表中对应的函数值即可。

它的特点是速度快，但需要占用大量的存储空间，且灵活度低。

当然，可以对上述查表法作些变通，仅仅将一些关键的函数值放置在表中，对任意一个输入，可根据和它最接近的数据采用插值方法来求得。

这样占用的存储空间有所节约，但数值的准确度有所下降。

迭代法是一种非常有用的方法，在自适应信号处理中发挥着重要的作用。

作为函数产生的一种方法，它利用了自变量取值临近的函数值之间存在的关系，如时间序列分析中的AR 、MA 、ARMA 等模型，刻画出了信号内部的特征。

因为它只需要存储信号模型的参量和相关的状态变量，所以所占用的存储空间相对较少，运算时间也较短。

但它存在一个致命的弱点，由于新的数值的产生利用了之前的函数值，所以它容易产生误差累积，适合精度要求不高的场合。

级数逼近法是用级数的方法在某一自变量取值范围内去逼近数学函数，而将自变量取值在此范围外的函数值利用一些数学关系，用该范围内的数值来表示。

基于PRI变换的DSP实现

基于PRI变换的DSP实现
陶荣辉
【期刊名称】《工程物理研究院科技年报》
【年(卷),期】2006(000)001
【摘要】雷达侦察系统利用脉冲的到达时间（TOA）来估计脉冲的重复间隔，已
提出了多种算法，如：直方图法、时域滤波法（序列搜索）、累计直方图法（CDIF）和序列差直方图法（SDIF）。

这些算法都是以计算接收脉冲序列的自相
关函数为基础。

由于周期信号的相关函数仍然是周期函数，因此上述算法很容易出现信号的脉冲重复间隔（PRI）及其整数倍值（称子谐波）同时存在的现象。

在有脉冲丢失的情况下，这种现象十分严重，需要用其他的方法，提取信号正确的PRI。

【总页数】2页(P255-256)
【作者】陶荣辉
【作者单位】无
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.7
【相关文献】
1.一种PRI变换并行处理算法及在高速DSP上的实现
2.基于DSP的双向AC/DC
变换器锁相环技术的研究与实现3.基于DSP的双向AC/DC变换器锁相环技术的
研究与实现4.基于DSP Builder的快速哈达玛变换实现5.基于SimCoder的DSP 数控Buck变换器设计与实现
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DSP常见算法的实现

DSP常见算法的实现DSP（数字信号处理）是一种将数字信号处理技术应用于信号处理领域的方法。

DSP常见算法是指在数字信号处理领域中广泛应用、具有代表性的算法。

以下是DSP常见算法的实现示例：1.快速傅里叶变换（FFT）：FFT算法用于将一个离散的时间域信号转换为频域信号。

其主要用途是频谱分析和滤波。

FFT算法的实现通常使用蝶形运算，使用迭代和递归两种方法可以实现。

2.有限脉冲响应滤波器（FIR）：FIR滤波器是一种数字滤波器，其特点是具有线性相位和稳定性。

它可以通过卷积运算实现。

FIR滤波器的设计可以使用窗函数、最小二乘法等方法。

3.无限脉冲响应滤波器（IIR）：IIR滤波器是一种数字滤波器，其特点是具有非线性相位和较窄的带通宽度。

IIR滤波器的实现通常使用差分方程或状态空间模型。

4.自适应滤波器：自适应滤波器是一种能够自动调整滤波器系数的滤波器。

它通常用于消除来自环境的噪声。

自适应滤波器的实现主要使用递归最小二乘法（RLS）或最小均方误差（LMS）算法。

5.声音压缩算法：声音压缩算法主要用于减小音频文件的大小。

其中最常见的算法是基于离散余弦变换（DCT）的MP3算法。

DCT将时域信号转换为频域信号，并通过对频域信号进行量化和编码来实现压缩。

6.声音合成算法：声音合成算法用于生成声音信号。

常见的声音合成算法包括基于波表的合成算法、线性预测编码（LPC）算法和频率调制（FM）算法。

7. 图像处理算法：图像处理算法主要用于对图像进行增强、去噪、边缘检测等操作。

常见的图像处理算法包括快速傅里叶变换（FFT）、数字滤波器、边缘检测算法（如Sobel、Canny算法）等。

8.数字调制算法：数字调制算法主要用于将数字信号转换为模拟信号或其他数字信号。

常见的调制算法包括脉冲编码调制（PCM）、调幅（AM）、调频（FM）等。

在实际应用中，以上算法的实现可以使用各种编程语言（如C、C++、Python等）和DSP开发工具（如Matlab、LabVIEW等）进行。

DSP的并行处理方法

DSP的并行处理方法在通信、雷达等系统中，特别是在3G无线基站等系统中，随着输入语音数字和分组数据量急剧增加，系统的处理能力也需要急剧增加，这需要一种功能强大的大型并行阵列信号处理系统。

系统往往需要进行非常复杂的数据处理，虽然DSP技术得到了飞速的发展，出现了高速DSP芯片，但是使用单个DSP芯片还是不能适用系统的需求，迫切需要把多个DS P组成互联系统，以增强整体数据处理能力。

本文主要研究TI公司的TMS320C6x系列D SP的主机接口（HPI）、多通道缓冲串口（McBSP）以及AD公司的ADSP2106x系列D SP的链路口（Link），介绍了利用其组成DSP并行系统时各种互连方法和优缺点。

1 TMS320C6x简介TMS320C6x内部主要包括1个中央处理器单元（CPU），1个程序内存和一个数据内存，DMA，1个外部存贮器接口（EMIF），1个主机接口（HPI），2个多通道缓冲串口（McBSP），TMS320C6x的CPU 内部有8个处理单元，每个时钟最多可处理8条指令。

TMS320C6x的接口灵活，处理能力强，运算速率高，因此在民用和军用领域都将有广阔的应用前景，在军事通信、电子对抗、雷达系统、精确制导武器等需要高度智能化的应用领域，这种芯片的高速处理能力具有不可替代的优势。

2 利用TMS320C6x的HPI组成多DSP互联并行系统主机口HPI是一个16／32 b宽度的对外接口，外部主机（也叫做上位机）掌管该接口的主控权，外部主机可通过HPI直接访问DSP的存贮空间。

另外，主机还可以直接访问TMS320C6x片内的存贮映射的外围设备。

复位时向DSP加载程序，对DSP进行控制。

外部主机是HPI的主管方，DSP是HPI的从方。

主机可以通过HPI访问DSP，但DSP不能通过HPI向外部进行访问。

在这类系统中，通常包括一个主处理器和很多从处理器，主处理器一般是通信控制器，例如MPC8260，MC68360等，当然TMS320C6x也可以作为主处理器，用来进行对系统的输入输出数据及整个系统进行进行管理。