多核数字信号处理器TMS320C66x应用与开发 课件【ch05】软件设计应用

软件设计应用“电子信息科学与工程类专业规划教材多核数字信号处理器TMS320C66x应用与开发第五章01卷积算法应用卷积算法应用线性系统的最重要操作之一为线性卷积，其公式为：。卷积运算可以分为4步:(1)翻转:将h()以=0的纵轴为对称轴翻转成h(-k)。(2)移位:将h(-k)移动n位，得到h(n-k)。当n为正整数时，右n位;当n为负整数时，左移n位。(3)相乘:将h(n-)和x()在相同值对应点上的值相乘。(4)相加:最后把以上所有对应点的乘积相加起来，即可得到n时刻的值y()。卷积算法卷积算法应用MATLAB信号处理工具箱提供了conv函数，用于计算两个有限长序列的线性卷积conv函数默认这两个序列都从0开始，当然默认卷积结果序列也从0开始。卷积算法的MATLAB实现卷积算法的DSP实现02相关算法应用相关算法应用在实际应用中，有时需要将一个或多个信号与参考信号进行比较，以确定每对信号之间的相似性并提取相应的信息。例如，在雷达和声呐应用中，从目标反射回来的信号是传输信号的延时形式，通过测量延时可以确定目标的位置，信号的延时信息可以通过相关算法得到。相关算法相关算法应用互相关序列

是对能量信号x[n]和y[n]之间相似性的度量，具体定义为：。式中，参数l称为时延，下标xy的顺序表示x[n]是参考序列，它在时间上保持不变，而序列y[n]相对于x[n]进行平移。序列x[n]的自相关序列为:。相关算法相关算法应用相关算法的MATLAB实现可以使用下面的程序计算两个有限长序列的互相关序列，结果如图5-1(a)所示。相关算法应用相关算法的MATLAB实现利用上面的程序可以计算有限长序列x[n]的自相关序列，结果如图5-1(b)所示。相关算法应用相关算法的DSP实现在DSP实现方法中，可以利用DSPLIB库提供的函数来实现相关运算(见表5-2)。03快速傅里叶变换（FFT）应用快速傅里叶变换（FFT）应用快速傅里叶变换(FFT)算法的提出使得傅里叶变换成为一种真正实用的算法。FFT算法公式为FFT算法快速傅里叶变换（FFT）应用图5-2所示为8点时域抽取FFT算法示意图FFT算法快速傅里叶变换（FFT）应用FFT算法的MATLAB实现MATLAB提供的进函数可以实现一维快速傅里叶变换。例如，一个被噪声污染的信号，很难看出它所包含的频率分量。假设一个由50Hz和120Hz正弦信号构成的信号，受零均值随机噪声的干扰，数据采样率为1000Hz，可通过进函数来分析其频率成分。代码如右。快速傅里叶变换（FFT）应用FFT算法的MATLAB实现这样就可以得到如图5-3所示的信号功率谱密度。从图中可以观测到，信号集中在120Hz和50Hz。快速傅里叶变换（FFT）应用FFT算法的DSP实现1.DSP_ft16x32函数快速傅里叶变换（FFT）应用2.DSPift16x16函数FFT算法的DSP实现04有限冲激响应(FIR）滤波器应用有限冲激响应(FIR）滤波器应用FIR滤波器是信号处理中常用的一种滤波器，这种滤波器有如下优点。1、容易实现线性相位:只要保证系数对称，就可实现线性相位。2、可以实现任意形状滤波器:通过窗函数法可以方便地实现多通带、多阻带滤波器。3、稳定性好:FIR滤波器没有反馈，是自然稳定的。FIR滤波器的特点和结构有限冲激响应(FIR）滤波器应用但FIR滤波器也有一些缺点。1、设计FIR滤波器时无法直接设定阻带减指标:为了达到阻带减指标，往往需要多次更改设计参数，直到通带、阻带性能达到要求。2、阶数较大:要满足理想的滤波器性能，需要比IIR滤波器更长的阶数。3、过渡带性能和实时性之间存在矛盾:要使FIR滤波器的过渡带尽量小，就需要较长的阶数，这就需要在过渡带性能和实时性之间寻求平衡。FIR滤波器的特点和结构有限冲激响应(FIR）滤波器应用FIR滤波器系数可以通过MATLAB得到。FIR波器设计可以采用两种方法实现，方法1是直接通过MATLAB的滤波器设计函数。这种方法的缺点是无法直接设定滤波器阻带衰减参数，只能通过调整参数经过多次实验来得到所需的滤波器。而第二种方法是采用滤波器设计工具箱来设计滤波器参数，可以方便地得到所需滤波器。FIR滤波器的MATLAB实现有限冲激响应(FIR）滤波器应用1.DSPF_sp_fir_gen函数FIR滤波器的DSP实现有限冲激响应(FIR）滤波器应用2.DSPF_sp_fir_cplx函数FIR滤波器的DSP实现05无限冲激响应（IIR）港波器应用无限冲激响应（IIR）港波器应用IIR滤波器的差分方程为图5-7所示是IR滤波器的结构框图。IIR滤波器的结构无限冲激响应（IIR）港波器应用IIR滤波器的差分方程为图5-7所示是IR滤波器的结构框图。同FIR滤波器一样，IR滤波器也可以在MATLAB中通过两种不同的方法进行设计。方法1:利用滤波器设计函数直接生成滤波器MATLAB中提供了多种IR滤波器的设计方法，包括巴特沃斯滤波器，切比雪夫I型切比雪夫I型滤波器，椭圆滤波器等。IIR滤波器的MATLAB实现无限冲激响应（IIR）港波器应用IIR滤波器的差分方程为图5-7所示是IR滤波器的结构框图。如图5-8所示为该滤波器的幅频、相频曲线图。方法2:采用滤波器设计与分析工具设计滤波器。IIR滤波器的MATLAB实现无限冲激响应（IIR）港波器应用1.DSPiir函数。IIR滤波器的DSP实现无限冲激响应（IIR）港波器应用2.DSP_iir_lat函数。IIR滤波器的DSP实现无限冲激响应（IIR）港波器应用3.DSPF_sp_iirlat函数。IIR滤波器的DSP实现06自适应滤波应用自适应滤波应用自适应滤波器的特点和结构5.4和5.5节给出了FIR和I滤波器的结构及特点，FR和IR滤波器的设计方法是为了满足某些期望的技术要求，设计出满足这些期望要求的数字滤波器的系数。但是，在许多数字信号处理应用中，滤波器的系数是不能预先给出的。自适应滤波应用自适应滤波器的特点和结构自适应滤波应用自适应滤波器的MATLAB实现右边给出的代码实现了LMS算法，不仅确定了自适应滤波器的系数，还给出了自适应滤波器的输出。自适应滤波应用自适应滤波器的DSP实现在DSP实现方法中，可以利用DSPLIB库提供的函数来实现自适应滤波运算(见表5-6)。07矩阵计算应用矩阵计算应用矩阵运算矩阵运算在工程中应用广泛，数组和矩阵这两个术语经常交互使用，矩阵是应用于线性代数中的二维数组。数组不但可以是数字信息，也可以是字符数据或符号数据等。但是并非所有的数组都是矩阵，数组只有在满足矩阵的严格定义下才能完成线性转换。矩阵计算应用矩阵运算的MATLAB实现1、矩阵的转置矩阵的转置运算就是将矩阵的行转化为列，将列转化为行。2、矩阵的逆矩阵的逆就是能够和原矩阵进行矩阵乘法运算，并得到单位矩阵的矩阵。一些矩阵乘法的逆运算是满足交换律的，即。矩阵计算应用短矩运算的DSP实现1.DSP_mat_trans函数矩阵计算应用短矩运算的DSP实现2.DSPF_dp_ludinverse函数08多速率信号处理应用多速率信号处理应用多速率信号处理的原理多速率信号处理是数字信号处理中的常见问题，本节将多速率信号处理分为两类:类是变换的速率相差较大，在进行速率转换时需考虑信号混叠问题，另一类是变换速率相差较小，在速率转换时无须考虑信号混叠问题。第一类情况:一般是先进行插值再进行采样，以免造成频率混叠。进行采样时，原始信号的频谱被周期拓展，如果原始信号的最高频率大于采样之后采样率的一半，就会发生混叠。多速率信号处理应用