谱分析算法仿真及DSP实现

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8-利用DSP实现实时信号谱分析

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Байду номын сангаас答辩
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设计报告
10
总分
75
发挥部分
序号
测试项目
（6） (7)
左右声道分别采集，并分别滤波利用 profiler 工具测试算法所花费的
时间
总分
满分 10 15 25
评分
1
备注备注
6．参考文献 [1]高海林钱满义编写《DSP技术及其应用》清华大学出版社，2009 [2] 陈后金等《信号分析与处理实验》高等教育出版社，2006 [3] 邹鲲等 MATLAB 6.x 信号处理清华大学出版社，2002 [4]TMS320C55x DSP Library Programmer’s Reference, SPRU422J.pdf [5] TMS320VC5502 Fixed-Point Digital Signal Processor Data Manual, SPRS166K.pdf [6] TMS320C55x Chip Support Library API Reference Guide, SPRU433I.pdf
利用DSP实现实时信号谱分析
在信息处理中，可以对信号进行时域分析，也可以对信号进行变换域分析，在频域对信号进行频谱分析是最常见的分析之一。利用DSP可以实时地对信号进行频谱分析—快速傅立叶变换FFT。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频谱分析。
1．实验目的掌握利用 DSP 实现信号实时谱分析设计可使学生更加透彻的理解信号的采集方法和谱分析
实现实时信号谱分析。
4．要求完成的任务
（1）掌握CCS的安装、设置，工程的建立、工程设置、编译运行和调试方法（2）编写C语言程序实现设计要求，并在CCS集成开发环境下调试通过，实现设计所要求的各项功能。

TD-LTE系统时频同步算法仿真及DSP实现

０引言
在Ｔ【Ｌ（分长期演进））ＴＥ时－系统中，用了基采
１利用简化的ＭＬ算法求时频同步
１１简化的ＭＬ算法描述．
于Ｃ（环前缀）０ＦＰ循的ＤＭＡ（正交频分多址）为作
下行多址方式，然该技术频谱效率高，值速率虽峰
Ｔ — ＴＥ系统的无线帧中ＰＳ（同步信号）ＤＬＳ主
使用了ＺＣ序列，由于ＺＣ序列在时域和频域都具有
高，能够很好地抵抗信道问干扰、率选择性衰落频等，ＯＦ］但ＤＭ（正交频分复用）这些优点只有在的各个子载波保持正交性时才能体现出来，果这种如
ＳｍｕａｉｎａｄＤＳｒａｉａｉｎｏｉｅｉｌｔｏｎＰｅｌｚｔｏｆａｔｍａｄｆｅｅｙｓｎｈｒｎｉａｉｎａｇｒｔｍｏｎｒｑｕｎｃｙｃ０ｚｔ０ｌｏｉｈｆｒＴＤ＿ＬＴＥｙｔｍｓｓｓｅ
ｚｌ年第５期Ｏ１总第１７期６
光通信研究
ＳＴＵＤＹ（Ｎ）ＯＰＴＩＣＡＬＣ（ＭＵＮＩ）ＣＡＴＩ）（ＮＳ
２１０Ｏ１．１
（ｕｍ．Ｏ１７ＳＮ．６）
无线通信技术
ＴＤＬＥ系统时频同步算法仿真及ＤＰ实现 —ＴＳ
ｅｈｎｎｅｃｎｒｏｓｎｔｃｆｌｌｓｅａｉ．Ｋｅｒｓ：ＴＤ－Ｅｙｓｅ；ｔｍｅａｒｑｕｎｃｙｈｏｚｔｏｎ；ＭＬｌｒｔｙｗｏｄＩＴｓｔｍｉｎｄｆｅｅｙｓｎｃｒｎｉａｉａｇｏｉｈｍ；ＤＳＰ

DSP软件编程及算法实现

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定点运算中数的定标
在定点DSP中，都是采用定点数进行数值运算，其操作数一般采用整型数来表示。而许多算法的仿真往往是使用浮点数进行的。
对于定点DSP编程来说，数的定标是一个关键性的问题
对于16位的DSP而言，由程序员来确定一个数的小数点将处于16位中的哪一位。
我们可以用Q，S法来表示，不同的表示方法所带来的数的范围和精度的
简单谈一下COFF文件格式
TI 公司的汇编器和链接器创建的目标文件采用一种称为COFF（Common Object File Format）。公共目标文件格式
采用这种格式的目的是为了模块化编程的方便。通过这种格式，程序员可以自己进行代码段的管理和目标系统存储器的管理。
在COFF文件格式中，程序员在编程时是基于代码段的概念。
仿真结果
输出滤波器系数
采用C语言进行仿真
在DSP的C编译器出现以前，C语言担当的主要是算法仿真的角色。与MATLAB相比、它没有强大的工具软件包。但它的优势是可以很快地形成商业化软件，另外由于历史原因，国际上的各种算法的交流，都是在 UNIX平台上，用C语言编写。所以C也成为被广泛使用的仿真工具。
DSP算法的仿真
选择仿真工具常用的算法仿真工具 MATLAB、C

基于DTW算法语音识别系统的仿真及DSP实现

ｍｅｎｔｓａｎｄｐｒｏｖｉｄｅａｇｏｏｄｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｎｔｈｅｓｐｅｅｃｈｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．
【Ｋｅｙｗｏｒｄｓ】ＤＴＷ；ｓｐｅｃｔｒｌａｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ；ＤＳＰ；ａｕｄｉｏｃｈｉｐ
ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｓｐｅｃｔｒａｌｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎｉｓｕｓｅｄｉｎｒｆｏｎｔｅｎｄｄｅｎｏｉｓｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｉｓｃａｒｒｉｅｄｏｎｂｙｕｓｉｎｇＭａｔｌａｂ，ａｎｄａｋｉｎｄｏｆｉｓｏｌａｔｅｄｗｏｒｄｓｐｅｅｃｈｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄｗｈｉｃｈｉｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅ１６ｄｉｇｉｔｌａｓｉｎａｇｌｐｒｏｃｅｓｓｏｒｎａｍｅｄＴＭＳ３２０ＶＣ５５０９．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｓｙｓｔｅｍｃａｎｍｅｅｔｔｈｅｒｅｌ— ａｔｉｍｅｐｅｒｆｏｒｅｎｃｅｒｅｑｕｉｒｅ —

DSP课程设计

带通等
压缩：对数字信号进行压缩处理，如MP3、JPEG等
数字信号处理：对数字信号进行各种处理，如滤波、
变换、压缩等
采样：将连续时间信号离散化，得到数字信号
编码：将数字信号转换为适合传输或存储的格式
变换：对数字信号进行变换处理，如FFT、DCT等
数字信号处理算法的分类和特点
线性和非线性算法：线性算法简单易实现，非线性算法处理能力强时域和频域算法：时域算法直观，频域算法处理速度快确定性和随机性算法：确定性算法稳定性好，随机性算法适应性强数字滤波器：包括FIR和IIR滤波器，FIR滤波器线性相位，IIR滤波器非线性相位数字信号处理算法特点：速度快、精度高、灵活性强、易于实现复杂算法
感谢观看
汇报人：
开发环境：CCS、IAR等用于开发DSP程序
03
DSP系统设计
数字信号处理系统的基本组成和原理
• 数字信号处理器（DSP）：负责处理数字信号，实现各种信号处理算法 • 存储器：存储程序和数据，包括RAM和ROM • 输入/输出设备：接收和输出信号，如ADC、DAC、UART等 • 电源：为系统提供稳定的电源电压 • 控制单元：控制整个系统的运行，包括中断、定时器等 • 总线：连接各个部件，实现数据传输和通信 • 软件：实现各种信号处理算法，如FFT、FIR、IIR等 • 硬件：实现各种信号处理功能，如ADC、DAC、FIFO等 • 数字信号处理系统的基本原理：通过数字信号处理器（DSP）实现各种信号处理算法，如FFT、FIR、
数字信号处理算法的实现实例和演示
快速傅里叶变换（FFT）：用于信号频谱分析，实现快速计算
自适应滤波器：根据输入信号自动调整滤波器参数，实现信号处理
数字滤波器：用于信号滤波，实现信号处理

算法工程师的岗位职责

算法工程师的岗位职责算法工程师的岗位职责岗位职责：1.负责相关产品关键算法的仿真和开发实现；2.负责新算法的调研和仿真验证；3.负责算法的实现，配合FPGA或DSP完成相关工作的开发；4.撰写算法设计开发文档。

任职要求：1.硕士及以上学历3.具备计算机原理、算法设计、无线导航与自主导航原理、大地测量学、数据结构和高等数学相关知识，熟悉北斗或GPS高精度差分、RTK、CORS等算法者优先4.熟练掌握C/C语言和Matlab仿真软件，能够在DSP、PC等平台上开发相关软件。

岗位职责：1、负责公司相关智能交通产品的设计和研发；2、负责号牌识别、运动目标分析、智能行为分析等相关算法开发。

3、负责行业相关技术的预研。

4、负责相关技术方案编写。

任职条件：1.熟练掌握C语言和visualstudio开发平台。

有独立编程能力。

2.具有图像/视频分析、智能目标检测、特征识别和目标行为分析相关背景知识。

从事过相关产品开发者优先。

3.具有较强的逻辑思维能力，能够参与团队合作，积极进取，踏实勤奋。

4.有智能交通行业背景者优先，有1年以上工作经验者优先。

职位描述1、计算机、统计学、数学、计量经济学、金融学等相关专业，本科及以上学历，3年以上数据分析相关工作经验；2、具有深厚的数学、统计学和计算机相关知识，了解数据仓库和数据挖掘的相关技术；3、熟练掌握SQL，有独立的数据探查能力;4、曾经参与过比较完整的数据采集、清洗、整理、分析工作，有数据产品设计经验；5、对商业和业务逻辑敏感，具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；6、熟悉决策树、聚类、逻辑回归，关联分析、SVM，贝叶斯等数据挖掘算法优先，有海量时间序列数据挖掘经验优先；7、熟悉SAS、SPSS、R等统计分析软件者优先；9、有互联网相关行业背景，有竞对数据分析及数据挖掘经验尤佳；10、精通Excel、PPT、WORD等办公软件，具有专业的数据分析能力，较强逻辑推理能力，以及书面和口头表达能力；11、具备较强的规划和统筹能力，有较强的执行能力;岗位职责：1、负责图像处理和机器视觉的研发工作；2、开发与算法相关的软件，根据实际产品需求设计算法；3、负责算法的产品开发、优化实现、移植及其在嵌入式系统的实现。

dsp设计-基于MATLAB的数字谱分析实践及误差讨论

汕头大学工学院三级项目报告课程名称：数字信号处理课程设计题目：数字谱分析实践及误差讨论指导教师：系别：电子工程系专业：电子信息工程学号：姓名：合作者完成时间：2010 年10 月6 日至10 月26 日成绩：评阅人：一项目意义与目标数字谱分析是DSP应用系统最基础算法。

如语音压缩（MP3、无线通信）用到FFT，频谱分析仪用到FFT，4G的关键技术OFDM用到FFT…在实际DSP 系统中能够正确运用数字谱分析算法。

通过亲自编程、绘频谱图，掌握数字谱分析有关算法DTFT、DFT和FFT，并能够恰当举例说明数字谱分析算法产生误差原因及程度，找到减少误差的方法。

理解数字谱分析中物理分辨力和计算分辨力的概念，讨论两者间的关系。

二项目容1.举例说明时窗宽度、类型与物理分辨率的关系。

得出相应结论，给出提高物理分辨率的方法。

2.举例说明时窗类型与频谱泄露量的关系，说明频谱泄露的危害。

给出降低频谱泄露量的方法。

3.举例说明物理分辨率与计算分辨率的关系，如何避免频率分量的漏判与误判。

4.进行课堂演示及讨论(PPT)。

5.分组讨论，独立撰写项目报告，提交Word电子文档。

三项目报告正文1.数字谱分析的意义信号特征提取，语音、图象处理，通信信号处理等。

应用围：家用电器，仪器仪表，医疗仪器，有线通信，无线通信，生物生理信息处理，地球物理信息探测，雷达，电子对抗，航空航天，宇宙探索，动力控制系统…几乎所有电子设备和信息语音压缩（MP3、无线通信）用到FFT，频谱分析仪用到FFT，4G的关键技术OFDM用到FFT…2.DTFT、DFT和FFT算法概述用Equation编辑器编辑公式，下同。

3.时窗效应的仿真分析3.1 矩形窗和海明窗各自与物理分辨率的关系3.1.1 Rectangular Window①当时窗宽度L=64时，设定f1=1kHz，f2=1.05 kHz，f3=1.10 kHz；fs=5 kHz。

代码为：clear;close all;L=64;n=0:L-1;f1=1000;f2=1050;f3=1100;fs=5000;w1=2*pi*f1/fs;w2=2*pi*f2/fs;w3=2*pi*f3/fs;xL=sin(w1*n)+sin(w2*n)+sin(w3*n);w=0:2*pi/300:2*pi;yL=dtft(xL,w);plot(w/2/pi*fs,abs(yL),'k')axis([500,2500,0,L/1.5])xlabel('f/Hz')gtext('L=64');仿真结果如下：②当时窗宽度L=200时，设定f1=1kHz，f2=1.05 kHz，f3=1.10 kHz；fs=5 kHz。

DSP实验3 用FFT进行谱分析

实验三：用FFT 进行谱分析1、实验目的(1) 进一步加深DFT 算法原理和基本性质的理解(FFT 只是DFT 的一种快速算法，所以FFT 的运算结果必然满足DFT 的基本性质)。

(2) 学习用FFT 对连续信号和时域离散信号进行谱分析的方法，分析可能出现的误差及其原因，以便在实际中正确应用FFT 。

2、实验步骤(1) 复习DFT 的定义、性质和用DFT 作谱分析的有关内容。

(2) 对照DIT-FFT 运算流图和程序框图，复习FFT 算法原理与编程思想。

(3) 编制信号产生子程序，产生以下典型信号供谱分析用：Fig1主程序框图(4) 编写实验主程序。

图1给出了主程序框图，供参考。

(5) 按实验内容要求，上机实验，并写出实验报告。

3、上机实验内容(1) 对2中所给出的信号逐个进行谱分析。

下面给出针对各信号的FFT 变换区间N 以及对连续信号x 6(t)的采样频率fs ，供实验时参考。

对于x 1(n), x 2(n), x 3(n), x 4(n), x 5(n)：N=8,16；对于信号x 2(n), x 3(n)其频谱分析程序如下：（其它离散信号谱分析程序自编）x2=[1 2 3 4 4 3 2 1];x3=[4 3 2 1 1 2 3 4];N=8;X2=fft(x2,N);X3=fft(x3,N);subplot(2,1,1)stem(0:N-1,abs(X2),'ro')hold onstem(0:N-1,abs(X3),'b*')hold offtitle('N=8')%观察N=8时，x 2(n)和x 3(n)的DFT 是否相同？为什么？当N=16时，结果如%1423()()1,03()8470403()3470x n R n n n x n n n n n x n n n =⎧+≤≤⎪=-≤≤⎨⎪⎩-≤≤⎧⎪=-≤≤⎨⎪⎩456()cos 4()sin 8()cos8cos16cos20x n n x n n x n t t t πππππ===++何？为什么？对于x6(t)：fs=64(Hz), N=16, 32, 64对于该连续信号其谱分析程序如下：fs=64;%该采样频率是否满足采样定理要求？N=input('the length of FFT')n=0:N-1;x=cos(8*pi*n/fs)+cos(16*pi*n/fs)+cos(20*pi*n/fs);X=fft(x,N);%计算FFTsubplot(2,1,1)M=N*0.4;%确定图中标注的x轴的坐标stem(n,x,'.');n=0:N-1;m=zeros(N);hold on;plot(n,m)%确定坐标轴位置t=max(x);xlabel('n');string=['x(n)的波形'];ylabel('x(n)');text(M,(t*0.8),string);subplot(2,1,2)stem(n,abs(X),'.');t=max(X);xlabel('k');string=['x(n)的',num2str(N),'点FFT'];text((N*0.4),(t*0.8),string);ylabel('|X(k)|');(2) 令x7(n)=x4(n)+x5(n)，用FFT计算8点和16点离散傅里叶变换，X(k)=DFT［x(n)］。

基于dsp的fft频谱分析方法研究

基于dsp的fft频谱分析方法研究摘要：计算机科学和微电子技术在当今社会飞速发展并扮演了重要的角色,基于数字信号处理的频谱分析几乎涉及到所有的工程技术领域并且发挥着极其重要的作用。

DSP具有的性质，具体包括了稳定性、大规模集成性以及可重复性，尤其具有很高的可编程性、处理效率快，对于发展和应用频谱分析技术而言的带来了巨大的机遇。

数字信号处理主要从数字滤波和频谱分析两个方面解决信号处理问题。

本文主要研究基于DSP用FFT变换实现对信号的频谱分析,通过对DFT以及FFT算法进行研究,从基础深入研究和学习,掌握FFT频谱分析方法的关键。

借助学习开发环境和DSP芯片工作原理,对CCS和MATLAB的简单调试和软件仿真合理掌握，验证了FFT算法的正确性，完成基于DSP对信号的实时频谱分析。

关键词：DFT、FFT、频谱分析、DSPResearch on FFT Spectrum Analysis method based onDSPAbstract：Computer science and microelectronics technology play an important role in the rapid development of modern society. Spectrum analysis based on digital signal processing involves almost all engineering fields and plays an extremely important role. Research on spectrum analysis is one of the main development directions. Digital signal processing basically solves the problem of signal processing from two aspects, one is digital filtering, the other is spectrum analysis. This paper mainly studies the spectrum analysis of signal based on DSP and FFT transform. Through the research of DFT and FFT algorithm, the key of FFT spectrum analysis method is grasped from the basic research and study. The stability of DSP and the large-scale integration of DSP are discussed. Repeatability, especially high programmability and high processing speed, brings great opportunities to the development and application of spectrum analysis technology. Through the study of the working principle and development environment of DSP chip, the simple debugging and software simulation of CCS and matlab are mastered, and thereal-time spectrum analysis of signal based on dsp is completed. Key words: DFT,FFT, spectrum analysis, DSP目录1绪论1.1 引言这个时代是互联网飞速发展的时代，对于数字信号处理技术而言，在很多的领域都有涉及。

DSP实现方案及设计流程

第1章概述
在利用FPGA进行DSP系统的开发应用上，已有了全新的设计工具和设计流程。DSP Builder就是Altera公司推出的一个面向DSP开发的系统级工具。它是作为 MATLAB的一个Simulink工具箱(ToolBox)出现的。 MATLAB是功能强大的数学分析工具，广泛应用于科学计算和工程计算，可以进行复杂的数字信号处理系统的建模、参数估计、性能分析。Simulink是 MATLAB的一个组成部分，用于图形化建模仿真。
第1章概述
为了满足DSP技术领域中的各种需求以及顺应 DSP市场的发展，DSP应用系统的实现方式和目标器件的品种类型、结构特点乃至开发技术本身都经历着不断的改善和变革。
1.1.1 常用DSP应用器件及其性能特点如前所述，DSP作为数字信号的算法的实现方案
有多种，对于不同的应用领域、适用范围和指标要求，可以选用不同的解决方案和DSP系统的实现器件。目前，为了完成DSP的开发与应用，可选的目标器件有如下4类：
第1章概述
在过去很长一段时间，DSP处理器(如TI的 TMS320系列)是DSP应用系统核心器件的惟一选择。尽管DSP处理器具有通过软件设计能适用于实现不同功能的灵活性，但面对当今迅速变化的DSP应用市场，特别是面对现代通信技术的发展，DSP处理器早已显得力不从心。例如其硬件结构的不可变性导致了其总线的不可改变性，而固定的数据总线宽度，已成为 DSP处理器一个难以突破的瓶颈。DSP处理器的这种固定的硬件结构特别不适合于当前许多要求能进行结构特性随时变更的应用场合，即所谓面向用户型的DSP 系统，或者说是用户可定制型，或可重配置型的DSP 应用系统(Customized DSP或Reconfigurable DSP 等)，

从Matlab仿真到DSP实现信号处理算法

第３４卷第２期２１０２年４月
电气电子教学学报
ＪＲＮＡＬＯＦＥＥＯＵＥ
Ｖｏ．４Ｎｏ２１３．Ａｐ．０１ｒ２２
从Ｍａｌｂ仿真到ＤＰ实现信号处理算法ｔａＳ
侯其立，徐科军
（合肥工业大学电气与自动化工程学院，安徽合肥２００）３０９
ｓｅｉｌｙｈｗｏｉｌｍｅｔｄｇｔｌｓｇａｒｃｓｉｇａｇｒｔｍｔＰｃｐｎｒａ－ｉｆｅｌｏｉｈｓｍｕｌｔｄｐｃａｔｏｔｍｐｅｎｉｉａｉｎｌｐｏｅｓｎｌｏｈｗｉｈＤＳｈｉｓｉｅｌｔｍｅａｔｒａｇｒｔｍｉａｅｉ
ＡｂｔａｔＩｉａｍｐｒｎｒｃｉｅａｉｔｏｅｇａｕｔｎｒｄａｅｔｄｎｓｉｅｅｅｔｃｌｎｎｏｍａｉｎｓｒｃ：ｔｓｎｉｏｔｔａｔｂｌｙｆｒｔｒｄａｅａｄｇａｕｔｄｓｕｅｔｎｔｌｃｒａｄｉｆｒｔａｐｃｉｈｈｉａｏ
ａｌｏｉｈｎｄａｇｒｔｍｉｌｍｅ．ＴｈｓｍｐｅｎｔｉｐａｒｐｒｓｎｓｔｉｐｅｅｅｔｈｅｍｐｌｍｅｔｔｐｓｆｓｇａｐｏｅｓｎａｇｒｔｍｓｗｉＤＳｅｎｓｅｏｉｎｌｒｃｓｉｇｌｏｈｔｉｈＰ
ｃｉｓａｔｒｏ－ｎｉｌｔｎｂｔｂ，ａｄｐｏｉｅｅｃｒｅｐｎｉｇｓｌｔｎｒｃｍｍｏｒｂｅｃｕｒｄｉｈｐｆｆｌｅｓｍｕａｉｙＭａｌｅｉｏａｎｒｖｄｓｔｏｒｓｏｄｎｏｕｉｓｆｏｈｏｏｎｐｏｌｍｓｏｃｒｅｎ

LTE—A系统软解调算法仿真及DSP实现

ａｇｒｔｍｎＬｌｏｉｈｉＴＥ— ｓｓｅＡｙｔｍｓ
ＣＨＥＮＦ－ｎａｔｇ，ＬＡａＩＮＧａ — ｏ，Ｌａ・ｎＴｏｔａＩＸｉｏｗｅ
（ｃｏｌｆＣｍｍｎｃｔｎ＆Ｉｏｍａｉｎｔｅｒｇ，ｈｎｑｎｎｅｓｙｏｏｔＳｈｏｏｏｕｉｉａｏｎｒｔｎＥｇｎｅｉＣｏｇｉＵｉｒｉｆｏｎｇｖｔｆＰｓｓ＆Ｔｌｏｅｃｍｍｕｉｔｎ，ｈｎｑｇ４０６，ＣｉａｅｎｃｉｓＣｏｇｉ００５ｈｎ）ａｏｎ
ａｇｒｈｅｉｆｔｅｔｇｉｓｐｒｏｍａｃｆａｇｒｈ，ｉｃｏｅｔｅｌｏｉｍｓｗｉｈｗｅｅｕｅｏｔｎｙａａｃｎｈｏｌｘｔｏｈｉａａｎｔｅｒｎｅｏｌｏｔｍｓｔｈｓｈｙｍｅｆｉｍｏｔｓｉｂｅｉｔｒａｔｒａｅｌｏｉｍｒｈＤ— ＪＥｗｒｌｓｔｇａｅｓｉｓｕｎ．ａｄｒａｉｄｔｅａｇｒｔｍｅｓｕｔｌｎｅｎｉｅｌｖｒｇｒｔｆｅＴＩｉｅｓｉｅｒｔｄｔｔｎｔｍｅｔｎｅｌｅｈｏｉａｌｎｅａｈｏｔＴｅｎｅｒｚｌｈｉｔｎｈＴ３０４ＤＳＭｓ２６ｘＰ．Ｉｐｅｅｔｄａｎｍｂｒｏｐｃｆｔａｅｉｓａｄｔｃｎｑｅｒｓｆａｅｏｔｚｔｎａｄｇｅｔｉｌｅｅｔｒｓｎｅｕｅｆｓｅｉｃｓｔｇｅｎｅｈｉｕｓｆｏｔｒｐｉａｉｎｒａｌｓｍｐｉｄｔｉｒｏｗｍｉｏｙｉｆｈｌｏｉｍｆｍａ－ — ｐ．ｌｐｒｔｅｕｔｏｅｓｆｍｅｒｅｄｌｔｒｇａｉＣＣ３３ｖｒｙｔｔｈｌｏｉｍｆａｇｒｈｏｘｌｇｍａ１ｅｏｅａｉｎｒｓｌｆｈｏｔｔｃｄｍｏｕａｉｎｐｏｒｍＳ．ｅｉａｅａｇｒｈｏｔｏ１ｏｓｔ — ｉｏｎｆｈｔｔｍａ－ｏ — ｐｉｆａｉｌｎｆｃｉｅｘｌｇｍａｓｅｓｂｅａｄｅｆｔ．ｅｖＫｅｒｓｌｎｅｙｗｏｄ：ｏｇｔｒｍ

数字信号处理中的频谱分析方法

数字信号处理中的频谱分析方法数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是指通过在计算机或其他数字设备上对采样信号进行数字运算，实现对信号的处理、改变和分析的一种技术。

频谱分析是数字信号处理中一项重要的技术，它可以用来研究信号的频率成分以及频谱特性。

本文将介绍数字信号处理中常用的频谱分析方法。

一、离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）离散傅里叶变换是频谱分析中最为基础和常用的方法之一。

它将时域信号变换为频域信号，可以将信号分解成一系列的正弦波分量。

DFT可以通过计算公式进行离散运算，也可以通过基于快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）的算法实现高效的计算。

二、功率谱密度估计（Power Spectral Density Estimation）功率谱密度估计是一种常用的频谱分析方法，用于研究信号的功率特性。

它可以通过对信号的傅里叶变换以及信号的自相关函数的计算，得到信号的功率谱密度。

功率谱密度估计可以通过多种算法实现，如周期图法、自相关法和Welch法等。

三、窗函数法（Windowing Method）窗函数法是一种常用的频谱分析方法，用于解决信号频谱泄露和分辨率不足的问题。

它通过将信号进行窗函数处理，将信号分成多个窗口，再对每个窗口进行频谱分析，最后将结果进行加权平均得到最终的频谱。

常用的窗函数有矩形窗、汉明窗和高斯窗等。

四、自适应滤波法（Adaptive Filtering）自适应滤波法是一种基于自适应信号处理的频谱分析方法，主要用于信号降噪和信号分析。

它根据信号的自相关特性调整滤波器的参数，以实现对信号的精确分析。

自适应滤波法常用的算法有最小均方误差算法（Least Mean Square，LMS）、最小二乘算法（Least Square，LS）和递归最小二乘算法（Recursive Least Square，RLS）等。

DSP应用课程设计课件第3讲利用DSP实现信号谱分析

DSP信号谱分析的基本流程
1
信号获取
通过传感器或其他设备获取待分析的信
信号预处理
2
号。
对信号进行降噪、滤波、放大等处理。
3
信号转换
将时域信号转换为频域信号，如使用傅
谱分析
4
里叶变换。
分析频域信号的频谱特性，如频率成分、
能量分布等。
5
结果展示
将分析结果以图表、谱图或其他形式展示。
DSP信号谱分析的具体实现步骤
1
信号分帧
将长时域信号划分为短时间片段。
加窗
2
给每个时间片段施加窗函数，减小频谱
泄漏。
3
FFT变换
使用快速傅里叶变换算法计算每个时间
消噪处理
4
片段的频谱。
对频谱进行噪声抑制、滤波等处理。
5
谱图表示
将分析得到的频谱信息以图表形式展示。
动态频谱分析与静态频谱分析的区别
动态频谱分析可以实时显示信号的频谱变化，如随时间的变化，而静态频谱分析只展示信号在某一时刻的频谱信息。
使用相应的变换或相关方法计算时间-频
结果展示
6
率分析结果。
将分析得到的时间-频率分析信息以图表形式展示。
光谱关联法
通过计算信号与基频信号之间的相干性来得到时间-频率分析结果。
DSP实现时间-频率分析的基本流程
1
信号获取
通过传感器或其他设备获取待分析的信
信号预处理
2
号。
对信号进行降噪、滤波、放大等处理。
3
信号分帧
将长时域信号划分为短时间片段。
加窗
4
给每个时间片段施加窗函数，减小频谱
泄漏。

实验5 利用DSP实现信号谱分析

计算幅度谱或相位谱
20
北京交通大学国家工科电工电子教学基地
DSP应用技术
三、实验内容
1.分析64点FFT的例程序，并添加程序计算幅度谱。 2.利用Matlab或C语言产生待分析数据，并导入到程序中进行计算。 3.更改待分析数据为1024点，重做2。 4.将数据文件sine.dat数据导入存储区进行频谱分析。 (提示：利用File I/O) 5.利用CCS工具分析信号的幅度谱： (1)利用数据观察窗，观察原始数据及其频谱； (2)利用图形观察窗，分析信号及其频谱成分；
5
0 ≤ k ≤ N −1
h[k]=y[2k+1]， 0 ≤ k ≤ N −1
m= 0,1,...,N −1
本FFT函数就是采用N点复序列计算2N点实序列的。
北京交通大学国家工科电工电子教学基地 DSP应用技术
2.TMS320C54x DSPLIB库函数的调用 2.
DSPLIB库简介： DSPLIB库是一个为C语言程序员开发TMS320C54x 而建立的经过优化的DSP函数库。包含50多采用汇编语言编写的常用信号处理程序，可以由C语言调用。调用DSPLIB库函数时，在工程中要添加库文件 54xdsp.lib，在C源程序中要包含dsplib.h头文件。
详见：详见：1.Optimized DSP Library for C Programmers on the TMS320C54x, SPRA480B.pdf或 SPRA480B.pdf或 Programmer’s 2.TMS320C54x DSP Library Programmer s Reference, SPRU518C.PDF
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北京交通大学国家工科电工电子教学基地

北邮DSP软件仿真MATLAB实验报告

DSP软件仿真实验姓名孙尚威学院电子工程学院专业电子信息科学与技术班级2013211202学号2013210849班内序号04实验一：数字信号的 FFT 分析1、实验内容及要求(1) 离散信号的频谱分析：设信号为：此信号的0.3pi 和 0.302pi 两根谱线相距很近，谱线 0.45pi 的幅度很小，请选择合适的序列长度 N 和窗函数，用 DFT 分析其频谱，要求得到清楚的三根谱线。

(2) DTMF 信号频谱分析用计算机声卡采用一段通信系统中电话双音多频（DTMF ）拨号数字 0～9的数据，采用快速傅立叶变换（FFT ）分析这10个号码DTMF 拨号时的频谱。

2、实验目的通过本次实验，应该掌握：(a) 用傅立叶变换进行信号分析时基本参数的选择。

(b) 经过离散时间傅立叶变换（DTFT ）和有限长度离散傅立叶变换（DFT ）后信号频谱上的区别，前者 DTFT 时间域是离散信号，频率域还是连续的，而 DFT 在两个域中都是离散的。

(d) 获得一个高密度频谱和高分辨率频谱的概念和方法，建立频率分辨率和时间分辨率的概念，为将来进一步进行时频分析（例如小波）的学习和研究打下基础。

(e) 建立 DFT 从整体上可看成是由窄带相邻滤波器组成的滤波器组的概念，此概念的一个典型应用是数字音频压缩中的分析滤波器，例如 DVD AC3 和MPEG Audio 。

3、设计思路（1）由信号可知，频谱分析以后 0.3pi 和 0.302pi 两根谱线相距很近，因此所用的FFT 的N 值要足够大，才能保证看到两条清晰的谱线；而谱线 0.45pi 的幅度很小，所以加窗时应该适当提高幅度。

在加窗的时，如若参数选取不当会产生频谱泄漏，为了满足题设要求得到三根清晰的谱线，根据w=2*pi/N*k => k=w/2/pi*N(k 属于整数)，得N 必须是1000的倍数，在程序中设定N 的值为20000.用matlab 提供的fft 函数进行DFT 变换，再利用stem 函数画出频谱图，用axis 函数限定了坐标轴范围。

一种高效的音乐节拍检测算法及其在DSP中的实现

ＡｎｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｂｅａｔｄｅｔｅｃｔｉｎｇａｎｄｔｈｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔｏｎＤＳＰ
１，２１ＹＡＮＧＪｉｅＬＩＳｈｕａｎｇｔｉａｎ
（１．ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｃｏｕｓｔｉｃｓ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１９０，Ｃｈｉｎａ；２．ＧｒａｄｕａｔｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆｔｈｅＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４９，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｍｕｓｉｃｂｅａｔｄｅｎｏｔｅｓｔｈｅｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎｏｆａｆｉｘｅｄｐｅｒｉｏｄｏｆｔｉｍｅｗｉｔｈｔｈｅｓｔｒｏｎｇｂｅａｔａｎｄｗｅａｋｂｅａｔ，ｗｈｉｃｈｉｓａｌｓｏｃａｌｌｅｄａｓｂｅａｔｆｏｒｓｈｏｒｔ．Ｔｈｅｃｏｎｔｉｎｕｉｔｙｏｆｔｈｅｍｕｓｉｃｂｅａｔｉｓｅｘｐｒｅｓｓｅｄａｓｔｈｅａｖｅｒａｇｅｓｐｅｅｄｏｆｔｈｅｍｕｓｉｃ，ａｎｄｉｔｓｕｎｉｔｉｓｂｐｍ（ｂｅａｔｐｅｒｍｉｎｕｔｅ）．ＩｔｉｓｉｎｄｉｓｐｅｎｓａｂｌｅｆｏｒｄｉｇｉｔａｌｔｕｒｎｔａｂｌｅｔｏｄｅｔｅｃｔｔｈｅｍｕｓｉｃｂｅａｔａｎｄｄｉｓｐｌａｙｔｈｅｂｐｍｏｎＬＣＤｓｃｒｅｅｎ，ｂｕｔｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｏｆｂｅａｔｄｅｔｅｃｔｉｎｇｃｏｓｔｍｏｒｅｒｕｎｔｉｍｅｓ．Ｉｎｔｈｅｄｉｇｉｔａｌｔｕｒｎｔａｂｌｅ，ｔｈｅＤＳＰｐｒｏｃｅｓｓｏｒｃａｎｎｏｔｐｒｏｖｉｄｅｍｏｓｔｏｆｉｔｓｒｅｓｏｕｒｃｅｓｏｎｔｈｅｂｅａｔｄｅｔｅｃｔｉｎｇ，ｗｈｉｃｈｉｓｎｏｔｔｈｅｍａｉｎｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｄｉｇｉｔａｌｔｕｒｎｔａｂｌｅ．Ａｍｅｔｈｏｄｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄｆｏｒｓｅａｒｃｈｉｎｇｔｈｅｌｏｗｅｓｔｓａｍｐｌｉｎｇｒａｔｅｏｆｂｅａｔｄｅｔｅｃｔｉｎｇｉｎａｃｅｒｔａｉｎｂｐｍｅｘｔｅｎｔ，ｗｈｉｃｈｉｓｄｅｄｕｃｅｄｆｒｏｍｔｈｅｒｕｌｅｏｆａｐｐｅｒｃｅｉｖｉｎｇｍｕｓｉｃｂｅａｔｂｙｈｕｍａｎｅａｒｓａｎｄｏｂｓｅｒｖｉｎｇｔｈｅｔｉｍｅｆｒｅｑｕｅｎｃｙｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｏｆｍｕｓｉｃ，ａｎｄｔｈｅｎａｖｅｒｙｓｉｍｐｌｅｓｔｒａｔｅｇｙｏｆｄｏｗｎｓａｍｐｌｉｎｇｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｂｙｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｂｅａｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｒｏｍｉｔ，ｔｈｅｐｒｉｎｃｉｐｌｅａｎｄｔｈｅｍｅｔｈｏｄｔｏｅｓｔｉｍａｔｅｔｈｅｂｐｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｉｃｈｃｏｍｐｏｓｅａｎｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｂｅａｔｄｅｔｅｃｔｉｎｇｕｓｅｄｉｎｄｅｖｉｃｅｓｓｕｃｈａｓｄｉｇｉｔａｌｔｕｒｎｔａｂｌｅ．，ａｓｗｅｌｌａｓｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｎａＤＳＰｐｒｏｃｅｓｓｏｒａｎｄｔｈｅｔｅｓｔｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓａｒｅａｌｓｏｐｒｅｓＴｈｅｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｄｅｓｃｒｉｂｅｄｅｎｔｅｄ．Ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ｄｕｅｔｏｗｉｔｈｏｕｔｃｏｍｐｌｅｘｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｓｕｃｈａｓｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｄｅｔｅｃｔｉｎｇａｎｄｍｕｌｔｉｃｈａｎｎｅｌｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｎｄｆｒｅｑｕｅｎｃｙｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｅｘｔｒａｃｔｉｎｇａｔｈｉｇｈｅｒｓａｍｐｌｉｎｇｒａｔｅ，ｓｏｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｃｏｓｔｓｌｅｓｓｒｕｎｔｉｍｅ，ｓｏｉｔｉｓｎｏｔｎｅｃｅｓｓａｒｙｔｏｕｓｅａｈｉｇｈｅｒｓｐｅｅｄＤＳＰｐｒｏｃｅｓｓｏｒ，ｔｈｅＤＳＰｐｒｏｃｅｓｓｏｒｃａｎｗｏｒｋｓｏｎｉｔｓｏｔｈｅｒｍａｉｎｔａｓｋｓｗｅｌｌ．Ｂｙｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｉｎｇｏｎｔｈｅｄｉｇｉｔａｌｔｕｒｎｔａｂｌｅ，Ｉｔｗａｓｖｅｒｉｆｉｅｄｔｈａｔｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｒａｔｅｉｓｈｉｇｈｅｒ．Ｓｏｉｔｃａｎｍｅｅｔｔｈｅｎｅｅｄｓｏｆｔｈｅｐｌａｙｂａｃｋｅｑｕｉｐｍｅｎｔｓｆｏｒｒｅａｌｔｉｍｅｄｅｔｅｃｔｉｎｇｂｅａｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｕｓｉｃｂｅａｔｄｅｔｅｃｔｉｎｇ；ＤＳＰ；ｂｐｍ

DSP实验报告-周期信号的频谱分析处理

实验报告一、实验目的和要求谱分析即求信号的频谱。

本实验采用DFT/FFT技术对周期性信号进行谱分析。

通过实验，了解用X(k)近似地表示频谱X(ejω)带来的栅栏效应、混叠现象和频谱泄漏，了解如何正确地选择参数（抽样间隔T、抽样点数N）。

二、实验内容和步骤2-1 选用最简单的周期信号：单频正弦信号、频率f=50赫兹，进行谱分析。

2-2 谱分析参数可以从下表中任选一组（也可自定）。

对各组参数时的序列，计算：一个正弦周期是否对应整数个抽样间隔？观察区间是否对应整数个正弦周期？2-3 对以上几个正弦序列，依次进行以下过程。

2-3-1 观察并记录一个正弦序列的图形（时域）、频谱（幅度谱、频谱实部、频谱虚部）形状、幅度谱的第一个峰的坐标（U，V）。

2-3-2 分析抽样间隔T、截断长度N（抽样个数）对谱分析结果的影响；2-3-3 思考X(k)与X(e jω)的关系；2-3-4 讨论用X(k)近似表示X(ejω)时的栅栏效应、混叠现象、频谱泄漏。

三、主要仪器设备MATLAB编程。

四、操作方法和实验步骤（参见“二、实验内容和步骤”）五、实验数据记录和处理clc;clf;clear;%清除缓存%第一组数据的MATLAB程序（之后几组只需要将参数改变即可） T=0.000625;length=32;n=0:length-1;t=0:0.0001:31;%原序列和采样序列xn=sin(2*pi*50*n*T);xt=sin(2*pi*50*t);%画第一幅图（原序列和采样序列）figure(1);subplot(2,1,1);plot(t,xt);xlabel('t');ylabel('xt');axis([0,0.2,-1.1,1.1]);title('原序列时域');subplot(2,1,2);stem(n,xn ,'filled');xlabel('n');ylabel('xn');axis([0,length,-1.1,1.1]);title('采样后序列时域');%画第二幅图（采样序列实部、虚部、模和相角）figure(2);subplot(2,2,1);stem(n,real(xn) ,'filled');xlabel('n');ylabel('real(xn)');axis([0,length,-1.1,1.1]);title('采样序列的实部');subplot(2,2,2);stem(n,imag(xn) ,'filled');xlabel('n');ylabel('imag(xn)');axis([0,length,-1.1,1.1]);title('采样序列的虚部');subplot(2,2,3);stem(n,abs(xn) ,'filled');xlabel('n');ylabel('abs(xn)');axis([0,length,-1.1,1.1]);title('采样序列的模');subplot(2,2,4);stem(n,angle(xn) ,'filled');xlabel('n');ylabel('angle(xn)');axis([0,length,-(pi+0.5),pi+0.5]);title('采样序列的相角');%计算DFTDFT=fft(xn,length);%画第三幅图（DFT的幅度、实部和虚部）figure(3);subplot(3,1,1);stem(n,abs(DFT) ,'filled');xlabel('k');%DFT后的频域变量为kylabel('abs(DFT)');title('DFT 幅度谱');subplot(3,1,2);stem(n,real(DFT) ,'filled');xlabel('k');ylabel('real(DFT)');title('DFT的实部');subplot(3,1,3);stem(n,imag(DFT) ,'filled');xlabel('k');ylabel('imag(DFT)');title('DFT的虚部');六、实验结果与分析实验结果：第一组数据：实验名称：DFT/FFT的应用之一确定性信号谱分析姓名：张清学号：3110103952 P.4第二组数据：第三组数据：第四组数据：第五组数据：第六组数据：6-1 实验前预习有关概念，并根据上列参数来推测相应频谱的形状、谱峰所在频率（U）和谱峰的数值（V）、混叠现象和频谱泄漏的有无。

谱估计于DSP的应用

谱估计在中医脉象信号分析中的应用研究
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谱估计的经典应用
谱估计在中医脉象信号分析中的应用研究
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经典谱估计
经典谱估计
基础
实质
经典谱估计使用有限长信号进行的线性估计其基础是信号的傅立叶变换
基础算法
有多种算法，主要周期图算法， welch法和自相关函数法
实质
算法

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经典谱估计
自相关函数法
· 基本步骤：先计算长度为N的随机信号x(n)自相关函数的估计值 ·
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谱估计的经典应用
高分辨率雷达成像技术
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谱估计的经典应用
高分辨率雷达成像技术
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高分辨率雷达成像技术
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谱估计的经典应用
谱估计在中医脉象信号分析中的应用研究
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谱估计的经典应用
谱估计在中医脉象信号分析中的应用研究
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谱估优点
是多项式的有理分式，所得功率谱密度函数是ω的连续函数，避免了周期图法的随机起伏现象
- 估计信号模型的参数时，往往用较短的信号，有利于非评委性较强信号的频谱分析
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现代谱估计
ARMA模型
式子两边同时乘以S（n-m）,并求其均值。结合此AR，MA模型的推导，得到
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现代谱估计
参数模型谱估计
-经典谱分析存在有分辨率低，方差性能差的缺陷因而，20世纪70年代后逐渐提出并发展了现代频谱估计方法 ——参数模型法事实上，相当多的平稳随机过程都可以通过用白噪声激励一线性时不变的系统来产生，而线性系统又可以用线性差分方程来描述，而这种差分模型就是自回归模型（AR），滑动平均模型（MA）经过后来的研究发现，任何一个有理式的功率谱密度都可以用一个ARMA随机过程的功率谱密度精确逼近。

基于DSP的快速频谱细化分析的方法

为了解决以上这些问题'提高频谱分析仪的工作效率'本文提供了一种快速频谱细化的方法* A@硬件结构
能够实现本方法的硬件结构包括& #$ 高速 *+&芯片&用于采样需要分析的模拟信号'将模拟信号转换为 +@J能够使用的数字信号'采用 );<FOG;N@ESF:OGLI:<OK公司 #! 位 #6"B@J@ 的高速 *+&芯片 *+&#!&#6"* !$ 浮点 +@J芯片&用于接收 *+&输出的数字信号'并进行 AA-分析和 +A-分析' +@J有内部数据存储器'对外部扩展数据存储器+8, '采用 *G;NOW+E=F:EH 公司的 @'*Q& 系列 8! 位浮点 +@J 芯片 *+@J ?!#8>%+2, * 8$ 外部扩展数据存储器& 用于存储窗系数) 蝶形算子)采样波形)频谱细化波形等大量的数据+4, '采用 UZGFV公司的 #> 位 @+Q*B芯片 '461!4>!,-Q* 本方法的硬件结构如图 # 所示*
பைடு நூலகம்
图 #5硬件结构示意图
C@计算窗系数和蝶形算子
根据频谱分析仪 Q/^ 值 $KMR和 *+&采样率 $H;S
确定所需的采样数据量 %H;S' 窗函数的补偿系数为
&RFG '所需的采样数据量如公式##$ +>, 所述*

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课程设计(论文)说明书题目：谱分析算法仿真及DSP实现院（系）：专业：学生姓名：学号：指导教师：职称：2011年12月10日摘要本文是基于软件无线电平台的信号谱估计系统的设计，目的是将接受到的信号预处理，方便将来提取信号的特征值。

而且本设计前瞻性地采用了基于模型的设计方法，最大限度的减少了手工编写代码的工作量，尽量将精力集中于算法的实现上，整个设计从模型的建立到代码的生成都有详细的说明，因此本文对于想利用模型设计来生成代码的人来说具有非常大的借鉴意义。

随着多体制通信互联和软件无线电的发展，通信信号的处理和调制识别逐渐成为了一个非常重要的课题。

为了将信号的特征值剥离出来，非常有必要对信号进行功率谱分析和时频谱分析。

功率谱分析是在频域上对信号进行分析，但由于积分的作用，会丢失时域的特征，其结果为一段信号在频域上整体的刻画，而进行时频谱分析不仅能对信号进行时域上的分析，还能在频域上进行分析，为提取信号特征值，信号的识别提供有力的分析依据。

本设计第一步先手动编写涉及硬件的代码，使其能够将数据通过EDMA快速搬移到DSP的内部RAM中，而后的算法部分，如快速傅里叶变换，功率谱分析等一系列算法则通过在Matlab里仿真，当验证模型的正确性后就将其优化并生成CCS编译器能用的归档库，而后在手工编写的代码中调用该子函数，完成了整个系统的设计。

最后将DSP运算的结果和Matlab的仿真结果进行比较，发现两者之间的误差非常小，可以达到所需的要求。

关键词：EDMA；快速傅里叶变换；功率谱；代码生成AbstractThis article describes a design of the signal spectrum estimation system based on the soft design radio, the goal is to pretreat the receiving signal, and to facilitate the extraction of signal characteristic value in the future. Moreover this design forward-looking uses the model design method, reduces the manual compilation code work at maximum limit, and concentrates on algorithm realization as far as possible, the entire design provide detaile from the model establishment to the code production, therefore this article is usefull to those who want to generate code using the model .With the development of the multi-institutional communication interconnection and the software radio, communication signal processing and the modulation recognition has become a very important topic gradually. For extracting the signal characteristic value, it is necessary to analyse the signal power spectrum and the time domain spectral. The power spectrum analysis of the signal is in the frequency domain, but as a result of the integral function, it will lose the characteristic of time domain, this results for a signal’s characters in the whole frequency domain, and the time-frequency spectrum analysis can not only in the time domain analysis, but also in the frequency domain analysis, in order to extract the signal feature values, a strong signal of the identification of analytical basis.The first step of the design of the hardware involved in writing the code manually to enable them to quickly move the data to the DSP internal RAM through the EDMA, then the algorithm part, such as fast Fourier transform, power spectrum analysis and a series of algorithms is by Matlab in the simulation verify the correctness of the model as its optimization and after the CCS compiler can generate an archive library, and then manually write the code in the subroutine call to complete the entire system. Finally, the results of DSP operations and Matlab simulation results were compared and found that the error between the two is very small, the requirements can be achieved.Keyword:EDMA;FFT;PSD;Code generation目录引言 (1)1 概述 (2)1.1 任务 (2)1.2 内容 (2)1.3 相关研究情况 (2)1.4 完成的工作 (2)2 DSP技术及应用 (2)2.1 DSP技术综述 (2)2.2 DSP软件设计方法的变革 (3)2.2.1 汇编语言编程 (4)2.2.2 C语言编程 (4)2.2.3 MATLAB辅助设计方法 (4)2.2.4 MATLAB-DSP集成设计环境（系统级集成环境） (5)2.3 DSP技术的应用 (5)3 系统方案及硬件平台 (6)3.1 硬件平台 (6)3.1.1 开发板 (6)3.1.2 DSP芯片TMS320C6713B的结构及特点 (6)4 系统软件功能实现方法 (8)4.1 实现方法比较 (8)4.1.1 手工编写代码 (8)4.1.2 使用Matlab生成嵌入式代码 (8)4.2 嵌入式代码生成 (9)4.2.1 RTW自动生成代码的过程 (9)4.2.2 用户自定义目标板代码生成步骤 (9)5 软件功能设计与实现 (10)5.1 FFT、功率谱定义 (10)5.2 FFT、功率谱算法建模 (11)5.3 FFT、功率谱算法代码生成 (15)5.4代码修改及优化 (16)5.5 Simulink仿真与硬件在线仿真的误差对比 (16)6 总结 (23)谢辞 (24)参考文献 (25)附录 (26)引言通信在我们日常生活中，已经成为不可或缺的名词。

随着科技的发展和人类生活方式的变化，无线电的地位越来越突出，并给人类的生活带来了无限的便利。

20世纪70～80年代，无线电由模拟向数字全面发展，从无编程向可编程发展，由少可编程向中等可编程发展，出现了可编程数字无线电（PDR）。

由于无线电系统，特别是移动通信系统的领域的扩大和技术复杂度的不断提高，投入的成本越来越大，硬件系统也越来越庞大。

为了克服技术复杂度带来的问题和满足应用多样性的需求，特别是军事通信对宽带技术的需求，提出在通用硬件基础上利用不同软件编程的方法。

20世纪80年代初开始的软件无线电的革命，将把无线电的功能和业务从硬件的束缚中解放出来。

软件无线电就是宽带模数及数模变换器（A/D及D/A）、大量专用/通用处理器、数字信号处理器（DigitalSignalProicesser，DSP）构成尽可能靠近射频天线的一个硬件平台。

在硬件平台上尽量利用软件技术来实现无线电的各种功能模块并将功能模块按需要组合成无线电系统。

例如：利用宽带模数变换器（AnalogDigitalConverter，ADC），通过可编程数字滤波器对信道进行分离；利用数字信号处理技术在数字信号处理器（DSP）上通过软件编程实现频段（如短波、超短波等）的选择，完成信息的抽样、量化、编码/解码、运算处理和变换，实现不同的信道调制方式及选择（如调幅、调频、单边带、跳频和扩频等），实现不同保密结构、网络协议和控制终端功能等。

软件无线电所特有的多频段、多功能、多体制的特性，使其在进行解调之前就需要对信号的调制模式以及参数进行识别和估计，才能准确解调出调制信息，所以调制信号识别是软件无线电台必须具备的功能之一，而调制信号特征的识别重点在于调制信号的特征提取。

传统的傅里叶变换经过一个世纪的发展，已成为信号处理领域最强有力的分析方法和工具，这主要是由于它的正交性和鲜明的物理意义以及快速简洁的计算方法所决定的。

但是，由于傅里叶变换是对时间求积，去掉了非平稳信号中的时变信号，因而要求信号是平稳的，对时变非平稳信号难以充分刻画。

为了满足对突变信号、非平稳信号分析的要求，信号的识别的时域特征和频域特征同样重要，为此，短时傅里叶变换显得尤其重要，它不仅能提供时域上的分辨率，更能提供频域上的分辨率，为信号的识别提供有力的分析工具。

Matlab Simulink环境是一个功能很强大的数字仿真平台,它是用于动态系统和嵌入式系统的多领域仿真和基于模型的设计工具。

对各种时变系统，包括通讯、控制、信号处理、视频处理和图像处理系统，Simulink提供了交互式图形化环境和可定制模块库来对其进行设计、仿真、执行和测试。