基于DSP的卷积算法的实现

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卷积码的译码研究及DSP实现

卷积码的译码研究及DSP实现

卷积码的译码研究及DSP实现自P.Elias首次提出卷积码编码以来,这一编码技术至今仍显示出强大的生命力。

在与分组码同样的码率R和设备复杂性的条件下,无论从理论上还是从实际上均己证明卷积码的性能至少不比分组码差,且实现最佳和准最佳译码也较分组码容易。

目前,卷积码已广泛应用在无线通信标准中,如GSM,CDMA2000和IS-95等无线通信标准中。

随着对信道编码理论研究的深入,在基本卷积码的基础上,人们又发展出了新的码型,分组卷积码和Turbo码就是其中典型的两种。

除此之外还有Woven卷积码、Punctured卷积码等等。

未来的无线通信系统需要宽带、高速的系统性能来满足如数据、声音、图像及实时视频之类的高质量多媒体传输业务,高速宽带的通信方式已成为通信发展的必然趋势,这也必将会导致更多高性能信道编码技术的出现。

本论文讲述了卷积码的编译码原理,并简要说明卷积码的特性、纠错能力、性能界限以及编码增益等参数,对不同码率、不同约束长度以及在译码判决时采用不同的方式下的卷积码译码算法进行了性能分析、仿真和比较并得出结论。

为了解决使用高码率卷积码会提高系统复杂性的问题,可以采用删余(punctured)的办法借助较简单的编译码器(比如1/2卷积码)实现较高码率的编译码解决方案。

经过仿真,可以看出删余卷积码的性能要优于相同码率的传统卷积码。

最后结合数传电台实例,采用DSP芯片实现卷积码的译码算法。

兼顾综合译码的复杂度和纠错能力,本系统的信道编码选用约束长度为7,码率为1/2的“NASA”(2,1,7)卷积码,DSP器件选用TI公司的TMS320C5402,并给出了实现的程序,在CCS开发板上运行,编译码结果正确,并验证了卷积码的纠错能力。

DSP课设设计基于重叠相加法圆周卷积的实现

DSP课设设计基于重叠相加法圆周卷积的实现

题目:基于重叠相加法圆周卷积的实现初始条件:具备数字信号处理的理论知识;具备Matlab编程能力;分析重叠相加法的圆周卷积的原理;提供编程所需要的计算机一台要求完成的主要任务:(包括课程设计工作量及其技术要求,以及说明书撰写等具体要求)1、独立编写程序实现基于重叠相加法的圆周卷积2、用Matlab验证程序结果,并分析重叠相加法的圆周卷积的原理3、完成符合学校要求的设计说明书时间安排:一周,其中3天程序设计,2天程序调试指导教师签名:年月日系主任(或责任教师)签名:年月日目录摘要 (I)1 软件基础 (1)1.1 MA TLAB介绍 (1)1.2 MA TLAB的应用 (2)2 理论基础 (3)2.1 圆周卷积原理 (3)2.2重叠相加法 (4)3 程序设计 (6)3.1 程序设计思路 (6)3.2程序设计流程图 (7)3.3方案比较 (8)4 程序代码 (9)5 程序运行结果与分析 (11)心得体会 (12)参考文献 (13)摘要MATLAB是矩阵实验室(Matrix Laboratory)的简称,是美国MathWorks 公司出品的商业数学软件,主要用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等领域。

本次课程设计将通过MATLAB软件进行重叠相加法圆周卷积的设计,并对其具体过程进行分析。

关键词:MATLAB 重叠相加法圆周卷积1 软件基础1.1 MATLAB介绍MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。

它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式,代表了当今国际科学计算软件的先进水平。

Matlab和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。

数字信号处理算法在DSP上的实现

数字信号处理算法在DSP上的实现

收稿日期:2011-04-01基金项目:北京市教育委员会科技计划面上项目(KM200910772008)作者简介:常青青(1985-),女,在读研究生,主要从事智能仪表与计算机控制方面的研究工作。

0 引言数字信号处理主要针对描述连续信号的数字信号进行数学运算,得以相应的处理结果。

卷积运算、FIR 滤波器以及离散余弦变换都是数字信号处理技术中的基本算法,也是数字信号处理的基本工具。

这些算法中都包含了大量的乘加运算,运算量比较大,用普通单片机实现起来比较困难。

数字信号处理器DSP 是一种可编程的高性能处理器,近年来发展很快。

针对滤波、矩阵运算、FFT 等需要大量乘加法运算的特点,DSP 内部配有独立的乘法器和加法器,从而大大提高了运算速率,为数字信号处理算法的实现提供了硬件平台。

文中即在DSP 上实现了卷积算法和FIR 滤波器等。

1 卷积算法在DSP上的实现1.1 卷积原理两离散信号的卷积计算公式如下:该式也可理解为:单位抽样响应为h (n )的系统对x (n )的响应。

由卷积公式可得出,若要求h (n )与x (n )的卷积,将序列x (n )翻转平移,再与h (n )相乘并累计相加即可。

1.2 卷积程序的实现由上式可知,卷积实际上进行的是h (m )与 x (n -m )重叠部分的乘加累计计算。

计算时,先将h (n )、x (n )的时间坐标都换成m ,再将x (-m )依次右移,在该过程中,前半部分x (-m )与h (m )重合的部分依次增加;当重合部分达到最大值时,x (-m )继续右移,与h (m )的重合部分将会逐渐减少。

文中先讨论长度相等的两序列的卷积,流程图如图1所示。

图1 卷积流程图在程序中,Input 表示原始输入数据,即为上述的x (n );Impulse表示单位抽样响应,即为上述的h (n );Output表示卷积输出结果,即为上述的y (n );length表示参与运算的序列长度,程序中取两相等长度的序列做卷积,故length1=length2=length;设定变量P 来表示重叠部分。

基于矢量DSP的并行化卷积算法

基于矢量DSP的并行化卷积算法

基于矢量DSP的并行化卷积算法林江南;周一青;孙刚;冯雪林【摘要】为了提高卷积算法在矢量数字信号处理器(DSP)上的执行效率,提出了一种高效的并行化卷积算法——基2并行短卷积(PSC R2)算法.该算法采用了基2短卷积运算结构,摆脱了传统并行化卷积算法的直接结构,从而有效降低了算法的循环次数.基于该算法结构,还提出了矢量DSP专用指令以匹配卷积的运算结构,保障算法执行效率.通过实际评估,证明了该算法在时间复杂度上仅为传统的内循环矢量化(VIL)算法的43%,为外循环矢量化(VOL)算法的55%,并且在存储空间开销上能够与传统算法基本持平.利用该算法,可以大幅降低移动通信和数字信号处理中的卷积、相关、滤波运算的时间复杂度.%To improve the efficiency of the convolution computation on a vector digital signal processor (DSP),the radix2 parallelized short convolution (PSC R2),a highly efficient parallelized algorithms was proposed.The PSC R2 algorithm uses a structure of radix-2 short convolution,not a direct structure of the conventional convolution,so that the number of algorithm cycle is effectivelyreduced.Furthermore,application specific DSP instructions were proposedto guarantee the high efficiency of the parallelized algorithm.It is provedby empirical analysis that the PSC R2 algorithm has the low temporal complexity,which accounts for only 43% of the traditional Vectorising the Inner Loop (VIL) algorithm and 55% of the traditional Vectorising the Outer Loop (VOL) algorithm;and has nearly the same memory consumption as the two traditional algorithms.In practical applications,the proposed PSC R2 algorithm could significantly reduce the temporalcomplexity in convolution,correlation and filtering operation in mobile communications and digital signal processing.【期刊名称】《高技术通讯》【年(卷),期】2016(026)012【总页数】9页(P951-959)【关键词】卷积;并行化;矢量DSP;指令集;时间复杂度【作者】林江南;周一青;孙刚;冯雪林【作者单位】中国科学院计算技术研究所无线通信技术研究中心北京100190;移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100180;中国科学院大学北京100049;中国科学院计算技术研究所无线通信技术研究中心北京100190;移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100180;中国科学院计算技术研究所无线通信技术研究中心北京100190;移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100180;中国科学院大学北京100049;中国科学院计算技术研究所无线通信技术研究中心北京100190;移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100180;中国科学院大学北京100049【正文语种】中文在移动通信[1,2]和数字信号处理[3]领域中,卷积是一种常用的运算,它是将两个离散序列的有关序列值两两相乘再相加的一种特殊的运算。

基于TMS320C54x系列DSP的卷积处理的实现

基于TMS320C54x系列DSP的卷积处理的实现
0 . d
Ke l S D P, o v l t n c r lt n y wO d S c n ou o , or ai ,n i e o
Cls u  ̄ r 1 2 3 asn n 5 N
1 引言
T S2C4 M 30 5x是 美 国 德 州 仪 器 公 司 ( ITxs T, ea


卷积是数字信号处理 中最基本 、 最常用 的运算 之一。本文介绍 了利用 T S2C4 系列芯 片为基础 的 DPI M 30 5x SLB
库 函数 中的相关 函数 和 F r函数来 实现数字 卷积处理 的两种方 法 , F 使卷积运 算 的实现 变得容 易 , 并对 D P I S LB库函数 的使 用进行 了详 细介 绍 , 出了具体 的程序清单和 实验 结果。 给 关键词 DP 卷积 S
c 语言调用 , 用 非常方 便。如果 C S安 装在 c 使 C
盘, 函数所在 目录为 : :\ i 140\ sl 库 c t\2 0 dpb\ 5 i 5x 8 。下 面 详 细 介 绍 了利 用 D P I 函数 实 4 i ' e S LB库
现线性卷积的两种方法 。
21用 相关 实现 卷积 .
tomehd f(gtl o vlt nw ihuecreao n F Pl rr nC 4 S w to so 1 i n oui hc s orlt na dF ri DS bayo 5 xD P.T e k eraiaino iil o vl- i ac o i n i hyma et l t f gt n ou h e z o d ac t no 5 xD Pe y nti a e .teDS bayi d sr e ea n h O tlSa dtersl fteep r n I rs n・ i n C 4 S a .I sp pr h P l rr eci di d tla dteYU / eut o h x i t epeet o s h i s b n i iCn h s e me a

DSP卷积码的维特比译码的分析与实现要点

DSP卷积码的维特比译码的分析与实现要点

编号:《DSP技术与应用》课程论文卷积码的维特比译码的分析与实现论文作者姓名:______ ______作者学号:___ ______所在学院:所学专业:_____ ___导师姓名职称:__ _论文完成时间: _目录摘要: (1)0 前言 (2)1 理论基础 (2)1.1信道理论基础 (2)1.2差错控制技术 (3)1.3纠错编码 (4)1.4线性分组码 (5)2 卷积码编码 (7)2.1 卷积码概要 (7)2.2 卷积码编码器 (8)2.3卷积码的图解表示 (8)2.4 卷积码的解析表示 (11)3 卷积码的译码 (14)3.1 维特比译码 (15)3.2 代数译码 (17)3.3 门限译码 (18)4 维特比译码器实现 (18)4.1 TMS320C54 系列DSP概述 (18)4.2 Viterbi译码器的DSP实现 (19)4.3 实现结果 (21)5 结论 (21)参考文献 (22)II卷积码的维特比译码的分析与实现摘要:针对数据传输过程中的误码问题,本文论述了提高数据传输质量的一些编码及译码的实现问题。

自P.Elias 首次提出卷积码编码以来,这一编码技术至今仍显示出强大的生命力。

在与分组码同样的码率R 和设备复杂性的条件下,无论从理论上还是从实际上均己证明卷积码的性能至少不比分组码差,且实现最佳和准最佳译码也较分组码容易。

目前,卷积码已广泛应用在无线通信标准中,其维特比译码则利用码树的重复性结构,对最大似然译码算法进行了简化。

本文所做的主要工作:首先对信道编码技术进行了研究,根据信道中可能出现的噪声等问题对卷积码编码方法进行了主要阐释。

其次,对卷积码维特比译码器的实现算法进行了研究,完成了译码器的软件设计。

最后,结合实例,采用DSP芯片实现卷积码的维特比译码算法的仿真和运行。

关键词:卷积码维特比译码DSPConvolutional codes and Viterbi decoding analysis andrealizationZhang Yi-Fei(School of Physics and Electronics, Henan University, Henan Kaifeng 475004, China)Abstract:Considering the error bit problem during data transmission,this thesis discussed some codings and decoders,aiming at enhancing transmission performance. From P.Elias first gave the concept of convolutional code, it has show its’ great advantage. Under the same condition and the same rate of block code, the performance of convolutional code is better than block code, and it’s easier to implement the best decoding.Convolutional codes have been widely used in wireless communication standards, the Viterbi decoding using the repetitive structure of the code tree, the maximum likelihood decoding algorithm has been simplified. Major work done in this article: First, the channel coding techniques have been studied, the main interpretation of the convolutional code encoding method according to the channel may be noise and other issues.Secondly, the convolutional code Viterbi decoder algorithm has been studied, the software design of the decoder.Finally, with examples, simulation and operation of the DSP chip convolutional codes, Viterbi decoding algorithm.1Key words:convolutional code Vltebri decoder DSP0 前言随着数据处理、计算机通信、卫星通信以及高速数据通信网的飞速发展,用户对数据传输的可靠性提出了越来越高的要求,因此如何在保证数据传输速率的前提下,提高传输数据的可靠性,就成为一个迫切需要解决的问题。

DSP实验七 卷积算法实验

DSP实验七  卷积算法实验

《DSP 》实验报告实验七 卷积算法实验----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------一、实验目的1、 了解卷积算法的原理。

2、 学会编写卷积算法和调用CCS 自带的DSPLIB 库中的convol ()函数。

3、 掌握DSPLIB 库函数的调用。

二、实验内容利用卷积算法的相关原理进行编程实现卷积计算三、实验原理1、若 LTI 系统对δ(n)的响应为h(n),h(n)称为系统的单位脉冲响应,则由时不变特性可得出系统对δ(n-k )的响应为 h(n-k);系统对()()k x k n k δ∞=-∞-∑的响 应为()()k x k h n k ∞=-∞-∑,即离散时间LTI 系统对输入x(n)的响应为()()()k y n x k h n k ∞=-∞=-∑ 此式称为卷积和,通常记为y(n)=x(n)*h(n) 2、DSPLIB 库在C :\ti\c5400\dsplib\include\dsplib.h 中列出所有DSPLIB 库函数的原型,在程序中调用这些库函数时必须包括该头文件,即在主程序中加入下面代码:#include "DSPLIB.h",并将54xdsp.lib 或者54xdspf.lib 加入到工程文件中,54xdspf.lib 针对超过64KW (64K*16bit )的大编译模式。

在dsplib.h 中给出以下方面的一些函数原型:a) 实数或者复数的FFT 算法;b) 数字滤波和卷积;c) 自适应滤波d) 相关滤波e) 数字函数f) 三角函数g) 矩阵运算h) 杂项如数据格式转换等四、实验器材计算机、ZY13DSP12BD 实验箱、5402EVM 板。

1、开电,运行CCS 软件,打开项目文件convol.prj,编译运行并下载。

基于INTEL FPGA硬浮点DSP实现卷积运算详解

基于INTEL FPGA硬浮点DSP实现卷积运算详解

基于INTEL FPGA硬浮点DSP实现卷积运算详解
 概述
 卷积是一种线性运算,其本质是滑动平均思想,广泛应用于图像滤波。

而随着人工智能及深度学习的发展,卷积也在神经网络中发挥重要的作用,如卷积神经网络。

本参考设计主要介绍如何基于INTEL 硬浮点的DSP Block实现32位单精度浮点的卷积运算,而针对定点及低精度的浮点运算,则需要对硬浮点DSP Block进行相应的替换即可。

 原理分析
 设:f(x), g(x)是两个可积函数,作积分:
 随着x的不同取值,该积分定义了一个新的函数h(x),称为函数f(x)与
g(x)的卷积,记为h(x)=f(x)*g(x)。

DSP图像处理算法的实现

DSP图像处理算法的实现
DSP图像处理算法的 实现
答辩人:黄德天 学号:04140021 系别:电子工程系 指导教师:杨涛教授
主要研究工作
• 基于标准C,设计通用的基本图像处理算 法,并在此基础上,考虑最通用的DSP结构 的优化要求来细化C语言的程序结构,优化 程序的实现方法。本设计完成了图像处理 中,卷积、相关和中值滤波运算的算法实 现;基于TI公司的TMS320C6000硬件平 台的结构特点,本设计采用的算法优化方法 包括:使用编译器选项、内联函数和字访问 短型数据、软件流水和循环展开等。
• TMS320C6000提供了很多内联函数,它们直接映射为内 嵌C6000汇编指令的特殊函数,这样可迅速优化C语言代 码,内联函数用下划线“_”开头。返回
intrinsics _sadd _add _smpy _clr _smpyh _mpy _sshl _mpyh _ssub _sub _set
• 通过以上的计算可知,得到的实验结果是 正确的。
Thank you for your attention!
C6000优化方法-编译器选项
优化选项 作用 优化寄存器的使用 低 -o1 -o2或-o -o3 本地优化 全局优化 高 文件级优化 优化级别
优 化 器 选 项
-o0
有软件流水功能
返回
C6000优化方法-内联函数
软件流水是用来安排循环指令,使循环的多次迭代 同时执行的一种技术。图3是一个循环代码的软件 流水示意图。图中A,B,C,D和E表示特别迭 代,其后的数字表示各次迭代的第几条指令,同一 行中的指令是同一周期内并行执行的指令。 返回
• 3×3相关运算处理后图像:
• 程序中要求输出图像为32位,但是在本次设计 中,图像都是用8位来显示的,因此实验结果只是 黑白图像。

DSP结课论文

DSP结课论文

DSP结课论文DSP芯片原理及应用结课论文摘要DSP技术已成为目前电子工业领域发展最迅速的技术,在各行各业的应用越来越广泛,在我国的市场全景也越来越广阔,了解和学习DSP技术知识也越来越重要。

本文简要介绍了本学期我们进行学习的DSP芯片原理及应用这门课的教学内容、基于DSP数字广告大屏幕显示系统的具体设计、基于DSP的卷积算法的实现以及DSP的应用等几个方面。

对于基于DSP数字广告大屏幕显示系统的具体设计,下文从LED显示屏屏体电路和LED显示屏主控系统两个方面对整个系统的硬件设计作了说明。

在屏体电路设计方面,介绍了屏体模块化设计的方法,针对系统具体指标要求,采用了行扫描列控制的动态扫描方案,给出了具体的行列驱动电路设计方法。

在主控系统设计方面,对基于TMS320LF2407的主控系统各个模块,包括电源模点DSP芯片;1983年,日本Fujitsu公司推出的MB8764,指令周期为120ns,具有双内部总线,使数据吞吐量发生了一个大的飞跃;1984年,AT&T公司推出DSP32,是较早的具备较高性能的浮点DSP芯片1.2第二阶段,DSP的成熟阶段(1990年前后)硬件结构:更适合数字信号处理的要求,能进行硬件乘法和单指令滤波处理,其单指令周期为ns。

如:TI公司的TMS320C20和TMS320C30,CMOS制造工艺,存储容量和运算速度成倍提高,为语音处理、图像处理技术的发展奠定了基础。

主要器件有:TI公司的TMS320C20、30、40、50系列,Motorola公司的DSP5600、9600系列,AT&T公司的DSP32等。

1.3第三阶段,DSP的完善阶段(2000年以后)信号处理能力更加完善,而且使系统开发更加方便、程序编辑调试更加灵活、功耗进一步降低、成本不断下降;各种通用外设集成到片上,大大地提高了数字信号处理能力;DSP运算速度可达到单指令周期10ns左右,可在Windows 下用C语言编程,使用方便灵活;广泛应用:通信、计算机领域,并渗透到日常消费领域。

基于DSP的数字信号处理系统设计和实现

基于DSP的数字信号处理系统设计和实现

基于DSP的数字信号处理系统设计和实现基于DSP的数字信号处理系统设计和实现随着科技的发展和数字信号处理(DSP)技术的日益成熟,数字信号处理系统在众多领域都得到了广泛应用,例如通信、音频和视频处理、医疗影像等。

本文将探讨基于DSP的数字信号处理系统的设计和实现。

数字信号处理系统通常由硬件和软件两个主要部分组成。

硬件部分主要包括数字信号处理芯片(DSP芯片)、模数转换器(ADC)和数模转换器(DAC),以及与外部设备的连接接口。

而软件部分则是指通过编程语言(例如C语言或MATLAB)来编写算法和逻辑实现。

在设计数字信号处理系统时,首先需要明确系统的需求和目标。

比如,在通信领域中,可能需要实现信号的调制、解调、滤波和解码等功能。

而在音频处理领域,则可能需要实现声音的录制、降噪、混响和音频效果的增强等。

根据需求,我们可以选择适合的DSP芯片和外部设备。

选择合适的DSP芯片是系统设计的关键。

DSP芯片具有高性能的运算能力和强大的算法处理能力,能够高效地进行数字信号处理。

常见的DSP芯片有TI 公司的TMS320系列、ADI公司的Blackfin系列和FPGA芯片等。

不同的芯片有不同的特性和功能,因此在设计时需要根据需求选择适合的芯片。

另外,模数转换器和数模转换器也是设计中需要考虑的重要因素。

模数转换器可以将模拟信号转换为数字信号,而数模转换器可以将数字信号转换为模拟信号。

选择合适的转换器能够确保信号的质量和精度。

在硬件部分设计完成后,接下来是软件的设计和编码。

根据需求,我们可以选择合适的编程语言和开发环境。

例如,使用C语言和Code Composer Studio开发环境可以实现DSP芯片的编程,而使用MATLAB则可以方便地进行信号处理算法的开发和测试。

在软件开发中,需要利用编程语言来实现信号处理算法和逻辑。

例如,用C语言编写FIR滤波器,用MATLAB编写频谱分析算法。

同时还需要注意代码的优化和效率,以确保系统的性能和实时性。

线性卷积在DSP上的实现

线性卷积在DSP上的实现

线性卷积在DSP上的实现摘要:卷积和(简称卷积)是信号处理中常用的算法之一。

数字卷积运算通常采用两种方法:线性卷积和圆卷积。

DSP(Digital Signal Processor)是一种独特的微处理器,是以数字信号来处理大量信息的器件。

其工作原理是接收模拟信号,转换为0或1的数字信号。

再对数字信号进行修改、删除、强化,并在其他系统芯片中把数字数据解译回模拟数据或实际环境格式。

它不仅具有可编程性,而且其实时运行速度可达每秒数以千万条复杂指令程序,远远超过通用微处理器,是数字化电子世界中日益重要的电脑芯片。

它的强大数据处理能力和高运行速度,是最值得称道的两大特色。

关键词:线性卷积;DSP设计方案及原理:一. 目的:1)加深对离散线性时不变系统的理解;2)设计线性卷积算法原理;3)熟悉用TI公司DSP芯片进行数字信号处理和DSP相关知识。

二. 要求:1)给出算法原理;2)写出主程序;三.原理1.2.线性卷积3.DSPDSP典型应用框图主程序MATLABC#include <math.h>#include <stdio.h>#define Nx a //序列x[k]的长度#define Nh b //序列h[k]的长度#define Length Nx+Nh-1 //卷积或相关结果序列的长度int x[Nx]={};int h[Nh]={};int y[Length];void convolution(int*, int*, int*);void main(){int k;//调用卷积程序convolution(x, h, y);for(k=0;k<=Length-1;k++)fprintf(stdout,"%i ",y[k]); // 打印卷积计算结果fprintf(stdout,"\n ");}void convolution(int x[Nx] , int h[Nh], int y[Length] ) {int i,k;for (k=0;k<=Length-1; k++){int temp=0;for(i=0; i<Nx; i++){ if ((k-i)>=0 && (k-i) <=Nh-1)temp=temp+x[i]*h[k-i];}y[k]=temp;}}线性卷积matlab实现(按照理论公式和conv函数两种方法)%按照理论公式法一:a=[4 5 6 7 8 9];b=[ 7 5 8 ];k=length(a);bk=length(b);n=length(a)+length(b)-1;a=[a zeros(1,n-k)];b=[b zeros(1,n-bk)];y=zeros(1,n);for i=1:ntemp=0;for j=1:nif i>=jtemp=temp+a(j).*b(i+1-j)elsebreak;endendy(i)=tempendysubplot(3,1,1)stem(y)%按照理论公式法二:for i=1:nj=max(1,i+1-bk):min(i,k);y2(i)=sum(a(j).*b(i+1-j));endy2subplot(3,1,2)stem(y2)%利用conv函数a=[4 5 6 7 8 9];b=[ 7 5 8 ];y3=conv(a,b)subplot(3,1,3)stem(y3)用C语言实现线性卷积,/* y(n)=x(n)*h(n)m--length of x(n);n--length of h(n);l=m+n-1 length of y(n)*/线性卷积源程序(2010-12-21 17:09:57)转载▼分类:matlab标签:杂谈%自己做出的线性卷积算法,很难得,想从网上下一个的,谁知道百度文库需要20个金币,真是气愤,%然后就自己摸索着写出了这个线性卷积源码,解释相当清楚。

基于DSP的音频信号处理技术研究

基于DSP的音频信号处理技术研究

基于DSP的音频信号处理技术研究一、绪论随着科技的不断发展,数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)技术越来越受到人们的关注。

音频信号处理是其中的重要领域之一,它可以使音频信号在传输和录制过程中获取更好的音质,以及消除噪声和混响等不良影响。

本文将探讨基于DSP的音频信号处理技术的理论基础、算法实现、应用领域及发展趋势。

二、基础概念DSP是指利用数字处理器对连续时间模拟信号进行处理的技术,它将模拟信号转换为数字信号,再利用数字信号处理器对其进行处理。

在音频信号处理中,由于音频信号是一种连续的模拟信号,需要经过模数转换(Analog-to-Digital Conversion,ADC)将其转换为数字信号,经过数字信号处理后再转换为模拟信号进行输出,这个过程叫做数模转换(Digital-to-Analog Conversion,DAC)。

DSP技术在音频信号处理中可以实现调音、回声消除、噪声抑制等多种功能。

三、算法实现最常用的音频信号处理算法包括时域滤波、频域滤波、自适应滤波和人工智能算法等,下面分别进行介绍。

1. 时域滤波时域滤波是指利用时间域上的信号样本来滤波的方法,常用的时域滤波算法有卷积滤波、加权平均滤波、中值滤波等。

其中卷积滤波是最常用的时域滤波算法之一,它通过卷积核对信号进行滤波。

卷积核是一个权值序列,由于它是线性滤波器,因此其滤波特性可以由其核函数决定。

时域滤波在保留信号基本特性的同时可以有效地去除噪声。

2. 频域滤波频域滤波是指利用傅里叶变换将时域信号转换到频域进行滤波的方法,常用的频域滤波算法有低通滤波、高通滤波、带通滤波、带阻滤波等。

其中低通滤波可以去除高频噪声,高通滤波可以去除低频噪声。

频域滤波由于可以有效地去除噪声,因此在语音识别、音乐频谱分析等领域中得到广泛应用。

3. 自适应滤波自适应滤波是指利用滤波器自身学习实现滤波的方法,它可以自适应地调整滤波器参数以适应不同的噪声环境,是处理非线性问题中的一种有效手段。

DSP实验离散系统的差分方程、冲激响应和卷积分析(精)

DSP实验离散系统的差分方程、冲激响应和卷积分析(精)

实验2 离散系统的差分方程、冲激响应和卷积分析实验目的:加深对离散系统的差分方程、冲激响应和卷积分析方法的理解。

实验原理:离散系统其输入、输出关系可用以下差分方程描述:输入信号分解为冲激信号,。

记系统单位冲激响应,则系统响应为如下的卷积计算式:当时,h[n]是有限长度的(n:[0,M]),称系统为FIR系统;反之,称系统为IIR系统。

在MATLAB中,可以用函数y=Filter(p,d,x 求解差分方程,也可以用函数y=Conv(x,h计算卷积。

实验内容:编制程序求解下列两个系统的单位冲激响应和阶跃响应,并绘出其图形。

1.先通过编写m文件定义冲激函数和阶跃函数冲激函数:function y=impDT(ny=(n==0; %当参数为0时冲激为1,否则为0 阶跃函数:function y=uDT(ny=n>=0; %当参数为非负时输出1求单位冲激响应:>> a=[1 0.75 0.125];>> b=[1 -1];>> n=0:30;>> x=impDT(n;>> y=filter(b,a,x;>> stem(n,y,'fill',grid on>> xlabel('n',title('单位冲激响应' >>单位阶跃响应:>> clear>> a=[1 0.75 0.125];>> b=[1 -1];>> n=0:30;>> x=uDT(n;>> y=filter(b,a,x;>> stem(n,y,'fill',grid on>> xlabel('n',title('单位阶跃响应'>>2.(冲激函数与阶跃函数上题中已定义)冲激响应:>> clear>> a=[1];>> b=[0 0.25 0.25 0.25 0.25];>> n=0:30;>> x=impDT(n;>> y=filter(b,a,x;>> stem(n,y,'fill',grid on>> xlabel('n',title('单位冲激响应' >>单位阶跃响应:>> clear>> a=[1];>> b=[0 0.25 0.25 0.25 0.25]; >> n=0:30;>> x=uDT(n;>> y=filter(b,a,x;>> stem(n,y,'fill',grid on>> xlabel('n',title('单位阶跃响应'理论计算:经计算:系统:理论冲激响应为:理论阶跃响应为:理论图形为:与程序结果一致。

DSP常见算法的实现

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。

卷积编码及基于DSP的Viterbi译码器设计

卷积编码及基于DSP的Viterbi译码器设计

卷积编码及基于DSP的Viterbi译码器设计卷积编码是一种在通信领域中常用的技术,它通过将输入序列与一组固定的卷积核进行卷积运算,将输入序列转换为更长的输出序列。

在传输过程中,由于信号受到噪声和其他干扰的影响,传输信号可能会出现错误。

为了提高传输的可靠性,需要对接收到的信号进行译码,以纠正传输中的错误。

Viterbi译码器是一种常用的译码器,它基于Viterbi算法进行工作。

Viterbi算法是一种动态规划算法,通过计算各个状态的最大路径度量值,来确定最可能的传输序列。

Viterbi译码器主要用于卷积编码的解码过程,可以有效地纠正传输中的错误。

在设计Viterbi译码器时,基于DSP(数字信号处理器)的实现方式可以提供更高的性能和灵活性。

DSP是一种专门用于数字信号处理的芯片或处理器,其高性能的并行计算能力和丰富的算法库使得它成为译码器设计的理想选择。

基于DSP的Viterbi译码器设计需要考虑以下几个关键因素:首先,需要确定卷积编码的参数,包括卷积核的个数、每个卷积核的长度和生成多项式的系数。

这些参数会直接影响译码器的性能和复杂度。

其次,需要对Viterbi算法进行实现和优化。

由于Viterbi算法涉及到大量的状态转移和度量计算,需要充分利用DSP的并行计算能力和高效的算法实现方式,以提高译码器的运行速度和效率。

此外,还需要考虑DSP的资源和功耗限制。

通过合理地分配DSP的计算和存储资源,可以在保证性能的同时,降低功耗和成本。

最后,还可以考虑引入其他的优化技术,如迭代译码和软信息反馈等。

这些技术可以进一步提高译码器的性能和抗干扰能力。

基于DSP的Viterbi译码器设计是一项复杂而关键的工作,它在提高通信系统可靠性和性能方面起着重要的作用。

通过合理的设计和优化,可以实现高效、可靠的译码功能,为通信系统的发展和应用提供有力的支持。

dsp卷积算法课程设计

dsp卷积算法课程设计

dsp卷积算法课程设计一、课程目标知识目标:1. 理解数字信号处理(DSP)中卷积算法的基本概念和原理;2. 掌握卷积算法在信号处理中的应用,如线性时不变系统、图像处理等;3. 了解卷积算法在不同领域的拓展,如快速卷积算法、多速率信号处理等。

技能目标:1. 能够运用卷积算法解决实际问题,如信号滤波、图像边缘检测等;2. 能够运用编程工具(如MATLAB、Python等)实现卷积算法,并分析其性能;3. 能够对卷积算法进行优化,提高计算效率。

情感态度价值观目标:1. 培养学生对数字信号处理领域的兴趣,激发其探索精神;2. 培养学生具备团队协作意识,能够在小组讨论中发挥自己的作用;3. 培养学生严谨的科学态度,注重实验数据和分析结果的准确性。

课程性质:本课程为高年级专业选修课,旨在帮助学生深入理解卷积算法在数字信号处理中的应用,提高学生的实际操作能力和创新能力。

学生特点:学生已具备一定的数学基础和信号处理知识,具有较强的逻辑思维能力和动手能力。

教学要求:结合课程性质和学生特点,注重理论与实践相结合,强调学生的主体地位,鼓励学生积极参与课堂讨论和实验操作。

通过本课程的学习,使学生能够将卷积算法应用于实际问题,提高其解决复杂工程问题的能力。

教学过程中,注重分解课程目标为具体的学习成果,以便于教学设计和评估。

二、教学内容1. 卷积算法基本原理:包括离散信号与系统的基本概念,线性时不变系统的性质,卷积的定义和数学表达式。

2. 卷积算法的应用:介绍卷积在信号处理中的应用,如信号的采样与恢复、滤波器设计、相关运算等。

3. 快速卷积算法:讲解快速卷积算法的原理,如重叠相加法、重叠保留法等,并分析其计算复杂度。

4. 多速率信号处理中的卷积算法:探讨卷积算法在多速率信号处理中的应用,如抽取、内插操作等。

5. 卷积算法编程实践:结合教材内容,运用MATLAB、Python等工具进行卷积算法编程实践,分析算法性能。

6. 卷积算法优化:介绍卷积算法的优化方法,如算法并行化、利用FFT加速计算等。

基于TMS320C54x系列DSP的卷积处理的实现

基于TMS320C54x系列DSP的卷积处理的实现

基于TMS320C54x系列DSP的卷积处理的实现
张淑贤;庄其仁;曾永西
【期刊名称】《计算机与数字工程》
【年(卷),期】2006(034)005
【摘要】卷积是数字信号处理中最基本、最常用的运算之一.本文介绍了利用TMS320C54x系列芯片为基础的DSPLIB库函数中的相关函数和FFT函数来实现数字卷积处理的两种方法,使卷积运算的实现变得容易,并对DSPLIB库函数的使用进行了详细介绍,给出了具体的程序清单和实验结果.
【总页数】4页(P21-23,33)
【作者】张淑贤;庄其仁;曾永西
【作者单位】华侨大学信息科学与工程学院,泉州,362021;华侨大学信息科学与工程学院,泉州,362021;华侨大学信息科学与工程学院,泉州,362021
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
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2.TMS320C54X系列DSP上FFT运算的实现 [J], 邱立存;闻武;刘海英
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DSP课程考核论文课程名称:DSP原理与应用教程题目:基于DSP的卷积算法的实现专业:班级:姓名:学号:目录摘要 (3)绪论 (3)课程设计方案及原理 (3)课程设计步骤及过程 (10)总结 (16)参考文献 (16)基于DSP的卷积算法的实现摘要:卷积和(简称卷积)是信号处理中常用的算法之一。

数字卷积运算通常采用两种方法:线性卷积和圆卷积。

为了能使卷积运算在C54x系列DSP上的实现方法,首先要对数字卷积的基本概念作深入了解。

使大家从根本上掌握卷积的实现方法,我们以模拟信号的卷积和数字信号的卷积为主,以及他们在C54x系列DSP上的实现方法。

绪论:在通信和信号处理中,常用的运算,如卷积,自相关,滤波和快速傅里叶交换等。

都具有较高的密度性和复杂性,而这些运算中所用到的最基本的是乘法-累加运算。

C54x的硬件及软件设计使其具有快速的进行乘法-累加运算功能,并具有丰富的软件资源为这些算法的实施提供有力的条件。

因此,这种芯片在通信及信号处理等领域得到广泛的应用。

本节主要介绍卷积算法在DSP原理中的应用。

课程设计方案及原理一、实验目的1.掌握用窗函数法设计卷积算法的原理和方法;2.熟悉卷积算法特性;3.了解各种窗函数对卷积算法的影响。

二、实验设备计算机,Code Composer Studio 2.0 for ’C5000系统。

三、实验原理1.卷积的基本原理和公式卷集和:对离散系统“卷积和”也是求线性时不变系统输出响应(零状态响应)的主要方法。

卷积和的运算在图形表示上可分为四步:Y(n)= ∑X(m)h(n−m)=X(n)*h(n)m=−∞1)翻褶先在哑变量坐标M上作出x(m)和h(m),将m=0的垂直轴为轴翻褶成h(-m)。

2)移位将h(-m)移位n,即得h(n-m)。

当n为正整数时,右移n位。

当n为负整数时,左移n位。

3)相乘再将h(n-m)和x(m)的相同m值的对应点值相乘。

4)相加把以上所有对应点的乘积叠加起来,即得y(n)值。

依上法,取n=…,-2,-1,0,1,2,3,…各值,即可得全部y(n)值。

2.程序流程图3.程序的自编函数及其功能(1)processing1(int *input2, int *output2)调用形式:processing1(int *input2, int *output2)参数解释:intput2、output2为两个整型指针数组。

返回值解释:返回了一个“TREN”,让主函数的while循环保持连续。

功能说明:对输入的input2 buffer波形进行截取m点,再以零点的Y轴为对称轴进行翻褶,把生成的波形上的各点的值存入以OUTPUT2指针开始的一段地址空间中。

(2)processing2(int *output2, int *output3)调用形式:processing2(int *output2, int *output3)参数解释:output2、output3为两个整型指针数组。

返回值解释:返回了一个“TREN”,让主函数的while循环保持连续。

功能说明:对输出的output2 buffer波形进行作n点移位,然后把生成的波形上的各点的值存入以OUTPUT3指针开始的一段地址空间中。

(3)processing3(int *input1,int *output2,int *output4)调用形式:processing3(int *input1,int *output2,int *output4)参数解释:output2、output4、input1为三个整型指针数组。

返回值解释:返回了一个“TREN”,让主函数的while循环保持连续。

功能说明:对输入的input2 buffer波形和输入的input1 buffer作卷积和运算,然后把生成的波形上的各点的值存入以OUTPUT4指针开始的一段地址空间中。

(4)processing4(int *input2,int *output1)调用形式:processing4(int *input2,int *output1)参数解释:output1、input2为两个整型指针数组。

返回值解释:返回了一个“TREN”,让主函数的while循环保持连续。

功能说明:对输入的input2 buffer波形截取m点,然后把生成的波形上的各点的值存入以OUTPUT1指针开始的一段地址空间中。

源程序如下:#include <stdio.h>#include "volume.h"/* Global declarations */int inp1_buffer[BUFSIZE];int inp2_buffer[BUFSIZE]; /* processing data buffers */int out1_buffer[BUFSIZE];int out2_buffer[BUFSIZE];int out3_buffer[BUFSIZE];int out4_buffer[BUFSIZE*2];int size = BUFSIZE;int ain = MINGAIN;int zhy=0;int sk=64; /*sk代表所开的bufsize的大小,需修改它.输入文件sine.dat为32点,sine11.dat,sin22.dat,sin33.dat,sin44.dat为64点的输入波形.*//* volume control variable */unsigned int processingload = 1; /* processing routine //load value *//* Functions */extern void load(unsigned int loadValue);static int processing1(int *output1, int *output2);static int processing2(int *output2, int *output3);static int processing3(int *input1,int *output2,int *output4);static int processing4(int *input2, int *output1);static void dataIO1(void);static void dataIO2(void);/** ======== main ========*/void main(){int *input1 = &inp1_buffer[0];int *input2 = &inp2_buffer[0];int *output1 = &out1_buffer[0];int *output2 = &out2_buffer[0];int *output3 = &out3_buffer[0];int *output4 = &out4_buffer[0];puts("volume example started\n");/* loop forever */while(TRUE){/** Read input data using a probe-point connected to a host file.* Write output data to a graph connected through a probe-point.*/dataIO1();dataIO2();/* apply gain */processing4(input2,output1);processing1(output1, output2);processing2(output2, output3);processing3(input1,output2,output4) ;}}/** ======== processing ========** FUNCTION: apply signal processing transform to input signal. ** PARAMETERS: address of input and output buffers.** RETURN V ALUE: TRUE.*/static int processing4(int *input2,int *output1){ int m=sk;for(;m>=0;m--){*output1++ = *input2++ * ain;}for(;(size-m)>0;m++){output1[m]=0;}////load(processingload);return(TRUE);}static int processing1(int *output1,int *output2){int m=sk-1;for(;m>0;m--){*output2++ = *output1++ * ain;}/* additional processing //load *///load(processingload);return(TRUE);}static int processing2(int *output2, int *output3){ int n=zhy;size=BUFSIZE;for(;(size-n)>0;n++){ *output3++ = output2[n];}/* for (;n>0;n--){ *output3++ = 0;} *///load(processingload);return(TRUE);}static int processing3(int *input1,int *output2,int *output4) { int m=sk;int y=zhy;int z,x,w,i,f,g;for(;(m-y)>0;){i=y;x=0;z=0;f=y;for(;i>=0;i--){g=input1[z]*output2[f];x=x+g;z++;f--;}*output4++ = x;y++;}m=sk;y=sk-1;w=m-zhy-1;for(;m>0;m--){y--;i=y;z=sk-1;x=0;f=sk-y;for(;i>0;i--,z--,f++){g=input1[z]*output2[f];x=x+g;}out4_buffer[w]=x;w++;}//load(processingload);return(TRUE);}/** ======== dataIO ========** FUNCTION: read input signal and write processed output signal.** PARAMETERS: none.** RETURN V ALUE: none.*/static void dataIO1(){/* do data I/O */return;}static void dataIO2(){/* do data I/O */return;}课程设计步骤及过程1.实验准备(1)连接设备①关闭计算机和实验箱电源。

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