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数字信号处理dsp论文

发布时间:2024-07-01 17:27:58

数字信号处理dsp论文

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Liu Yinbi Lu refined Wang Liangabstract: This article has carried on the summary and the analysis to the digital signal processor, has involved the digital signal processor's development, and unifies its software and hardware characteristic, discussed the digital signal processor's superiority, proposed the digital signal processor present stage faces question and word: DSP digital signal processing system software and hardware characteristic one DSP development process the informationization's foundation is the digitization. One of digitized core technologies is the digital signal processing. Digital signal processing's duty needs to complete to a great extent by the DSP component. The DSP technology has become the people to pay attention to and to obtain the rapidly expand frontier technology day by day. DSP may represent the digital signal processor (Digital Signal Processor), may also represent the digital signal processing technology (Digital Signal Processing), the latter is the technology theoretically, must turn the actual product through the former. Both unify become solve some actual problem and realize some plan method are the digital signal processing solution (DSPS). This article stresses to the DSP first kind of explanation - digital signal processor carries on the elaboration. DSP will be transforms the digital signal in the simulated signal later to carry on the high speed real-time processing the special-purpose processor, its processing speed compared to quickest CPU also quick 10~50 times. Under the now digitized time background, DSP oneself becomes domain and so on correspondence, computer, expense class electronic products foundation components. The professional predicted that DSP will be in the future integrated circuit develops the quickest electronic products, and becomes the electronic products renewal the determining factor. before DSP appears the digital signal processing can only depend upon MPU (microprocessor) to complete. But the MPU low processing speed is unable to satisfy the high speed real-time request. Therefore, some people advanced the DSP theory and the algorithm foundation in the 70s. But DSP pauses merely in the textbook, even if is the DSP system which develops is also is composed of the discrete module, its application domain only limits to the military, the aviation navigation big department. along with the large scale integrated circuit technology's development, in 1982 in the world was born the first DSP chip. This kind of DSP component uses the micron craft NMOS technology manufacture, although the power loss and the size are slightly big, but the operating speed has been actually quicker than MPU several dozens times, especially obtained the widespread application in the speech synthesis and the code decoder. The DSP chip is published symbolizes that the DSP application system made great strides forward a stride by the large-scale system to the miniaturization. Along with the CMOS technology's progress and the development, the second generation chip arises at the historic moment based on CMOS the craft DSP, its storage capacity and the operating speed enhance doubled and re-doubled, become pronunciation processing, the image hardware processing technology foundation. In the late 80s, the third generation DSP chip is published, the operating speed further enhances, it applies in the scope gradual growth to the correspondence, the computer domain. the DSP development is quickest in the 90s, presented fourth generation and the fifth generation of DSP component one after another. Present's DSP belongs to the fifth generation of product, it compares with the fourth generation, the system integration rate is higher, DSP core nucleus and periphery module metasynthesis on sole chip. This kind of integration rate extremely high DSP chip not only in the correspondence, the computer domain gives full play, moreover seeps gradually to the people expends the domain daily, the prospect is very considerable. the two, DSP characteristics and superiority 1. hardware characteristic (1) DSP is belongs to Modified the Harvard construction, namely it has two internal main lines: Data bus, program bus. The procedure and the data storage space separates, has the independence address bus and the data bus respectively, takes refers to with the reading may also carry on, at present has amounted to 9,000,000,000 floating point calculation/second (9000MFLOPS). (2) uses the streamlined production. Each instruction's execution divides to take the instruction, the decoding, the fetching, the execution and so on certain steps, completes separately by the internal many function unit. Quite Yu Duotiao instruction concurrent execution, thus raised the operating speed greatly.

电力系统及其自动化研究方向(1)智能保护与变电站综合自动化对电力系统电保护的新原理进行了研究,将国内外最新的人工智能、模糊理论、综合自动控制理论、自适应理论、网络通信、微机新技术等应用于新型继电保护装置中,使得新型继电保护装置具有智能控制的特点,大大提高电力系统的安全水平。对变电站自动化系统进行了多年研究,研制的分层分布式变电站综合自动化装置能够适用于35kv~500kv各种电压等级变电站。微机保护领域的研究处于国际领先水平,变电站综合自动化领域的研究已达到国际先进水平。(2)电力市场理论与技术基于我国目前的经济发展状况、电力市场发展的需要和电力工业技术经济的具体情况,认真研究了电力市场的运营模式,深入探讨并明确了运营流程中各步骤的具体规则;提出了适合我国现阶段电力市场运营模式的期货交易(年、月、日发电计划)、转运服务等模块的具体数学模型和算法,紧紧围绕当前我国模拟电力市场运营中亟待解决的理论问题。(3)电力系统实时仿真系统对电力负荷动态特性监测、电力系统实时仿真建模等方面进行了研究,引进了加拿大teqsim公司生产的电力系统数字模拟实时仿真系统,建成了全国高校第一家具备混合实时仿真环境的实验室。该仿真系统不仅可进行多种电力系统的稳态及暂态实验,提供大量实验数据,并可和多种控制装置构成闭环系统,协助科研人员进行新装置的测试,从而为研究智能保护及灵活输电系统的控制策略提供了一流的实验条件。(4)电力系统运行人员培训仿真系统电力系统运行人员培训仿真系统是针对我国电力企业职工岗位培训的迫切要求,将计算机、网络和多媒体技术的最新成果和传统的电力系统分析理论相结合,利用专家系统、智能cai(计算机辅助教学)理论,进行电力系统知识教学、培训的一种强有力手段。本系统设计新颖,并合理配置软件资源分布,教、学员台在软件系统结构上耦合性很少,且系统硬件扩充简单方便,因此学员台理论上可无限扩充。(5)配电网自动化在中低压网络数字电子载波ndlc、配网的模型及高级应用软件pas、地理信息与配网scada一体化方面取得了重大技术突破。其中,ndlc采用了dsp数字信号处理技术,提高了载波接收灵敏度,解决了载波正在配电网上应用的衰耗、干扰、路由等技术难题;高级应用软件pas将输电网ems的理论算法与配网实际结合起来,采用了最新国际标准iec61850、61970cim公共信息模型;采用配网递归虚拟流算法进行潮流计算;应用人工智能灰色神经元算法进行负荷预测。(6)电力系统分析与控制对在线测量技术、实时相角测量、电力系统稳定控制理论与技术、小电流接地选线方法、电力系统振荡机理及抑制方法、发电机跟踪同期技术、非线性励磁和调速控制、潮流计算的收敛性、电网调度自动化仿真、电力负荷预测方法、基于柔性数据收集与监控的电网故障诊断和恢复控制策略、电网故障诊断理论与技术等方面进行了研究。在非线性理论、软计算理论和小波理论在电力系统应用方面,以及在电力市场条件下电力系统分析与控制的新理论、新模型、新算法和新的实现手段进行了研究。(7)人工智能在电力系统中的应用结合电力工业发展的需要,开展了将专家系统、人工神经网络、模糊逻辑以及进化理论应用到电力系统及其元件的运行分析、警报处理、故障诊断、规划设计等方面的实用研究。在上述实用软件研究的基础上开展了电力系统智能控制理论与应用的研究,以提高电力系统运行与控制的智能化水平。。(8)现代电力电子技术在电力系统中的应用开展了电力电子装置控制理论和控制算法、各种电力电子装置在电力系统中的行为和作用、灵活交流输电系统、直流输电的微机控制技术、动态无功补偿技术、有源电力滤波技术、大容量交流电机变频调速技术和新型储能技术等方面的研究(9)电气设备状态监测与故障诊断技术通过将传感器技术、光纤技术、计算机技术、数字信号处理技术以及模式识别技术等结合起来,针对电气设备绝缘监测方法和故障诊断的机理进行了详细的基础研究,开发了发电机、变压器、开关设备、电容型设备和直流系统等主要电气设备的监控系统,全面提高电气设备和电力系统的安全运行水平。

DSP (digital signal processor) since its birth has been the development by leaps and bounds in signal processing, communications, radar, such as the use of more and more widely, and the development of tools and the development of equipment has become increasingly diversified. Application-oriented groups, DSP in the media gateways, video surveillance, professional audio, digital broadcasting, laser printing performance applications; for individual applications, DSP in the portable digital audio and video player, fingerprint recognition and speech recognition applications such as good performance; the application of digital control for embedded, DSP great to meet the needs of the industrial sector, such as digital variable frequency power supply equipment, industrial sewing machines, etc.; DSP also great to meet the needs of the consumer electronics, such as air conditioners, refrigerators, washing machines and so on. DSP chips, also known as digital signal processor, a microprocessor has a special structure. DSP chip's internal use of programs and data separate from the Harvard architecture, with dedicated hardware multiplier, extensive use of pipelining to provide special DSP instructions that can be used to achieve a variety of fast digital signal processing algorithms. DSP technology has become an increasing concern and the rapid development of cutting-edge technology, but also on the experimental requirements of a higher education. DSP technology has been widely used in signal detection and information processing and other fields. In teaching the application of experimental teaching system has been used more and more important. DPS experimental system is based on the EVM board design and development of TM320C5416. In the design development process for hardware and software to function. Given hardware functional modules of the design, software design is based on the hardware design, the choice of algorithm used to test the specific realization of FIR algorithm is the realization of the DSP. Debug the whole process can be divided into three parts, independent of hardware debug and software debugging, as well as the FBI system. Independent software testing to ensure that the entire signal processing algorithms to ensure correct and adequate accuracy (performance indicators), the system is the FBI integrated hardware and software debugging, to identify problems and make consequential amendments. Software design and development process, first in the MATLAB simulation environment, followed by the corresponding software flow chart is given, then CCS platform programming. Add: that as long as the translation of the contents of the following can be a ~ DSP technology has been widely used in signal detection and information processing and other fields. In teaching the application of experimental teaching system has been used more and more important. DPS experimental system is based on the EVM board design and development of TM320C5416. In the design development process for hardware and software to function. Given hardware functional modules of the design, software design is based on the hardware design, the choice of algorithm used to test the specific realization of FIR algorithm is the realization of the DSP. Debug the whole process can be divided into three parts, independent of hardware debug and software debugging, as well as the FBI system. Independent software testing to ensure that the entire signal processing algorithms to ensure correct and adequate accuracy (performance indicators), the system is the FBI integrated hardware and software debugging, to identify problems and make consequential amendments.

数字信号处理的论文

数传信号处理是一个一个大多数现代的电子系统的部份高度易膨胀的领域。 如此系统的例子是移动的沟通, MP3/激光唱碟/ 数字化视频光盘驱动器和被例如心律调整器和助听器和运算法则的例子医学的系统是不同类型的过滤,编码和图像承认。 时常一个真正的时间需求存在, 哪一极限可能性运行在一部标准的计算机中处理的信号。 标准的处理器是被发展包括宽范围的申请而且能因此被用于许多系统而且给高的柔性替代选择。 然而,许多申请有在举例来说生产和耗电量上的需求以要求申请特性建筑学。 这课程将会提供对一件运算法则规格如何能从一给定组的标准被实现的洞察。课程的主要部份将会把重心集中在能被实现的申请特性建筑学的设计在或之上再结构的硬件, 举例来说 FPGAs,或当一个订制的线路,也就是 ASIC 。 标准的信号处理器和他们的关系对其他的解决也将会被讨论。 内容是: 1. 信号的描述和表现处理运算法则: 信号-流程,数据-流程和依赖曲线图和重复的观念跳跃。 2. 建筑的变形–为高的生产及[或] 低的耗电量处理的再时间安排,流水线流通和平行的观念。 不同类型的建筑学 , 像是时间- 多重发讯和被映射的硬件和变形如何能在他们之间被做使用展开的观念和折叠的。 3. 运算法则变形–运算法则的复杂能如何被减少并且正在藉此经过力量减少的观念达成比较有效率的落实。 4. 不同的数系统,他们被用的方式,而且他们如何影响落实和表现。

摘 要 FIR数字滤波器是数字信号处理的经典方法,其设计方法有多种,用DSP芯片对FIR滤波器进行设计时可以先在MATLAB上对FIR数字滤波器进行仿真,所产生的滤波器系数可以直接倒入到DSP中进行编程,在编程时可以采用DSP独特的循环缓冲算法对FIR数字滤波器进行设计,这样可以大大减少设计的复杂度,使滤波器的设计快捷、简单。关键词 FIR;DSP;循环缓冲算法1 引言在信号处理中,滤波占有十分重要的地位。数字滤波是数字信号处理的基本方法。数字滤波与模拟滤波相比有很多优点,它除了可避免模拟滤波器固有的电压漂移、温度漂移和噪声等问题外,还能满足滤波器对幅度和相位的严格要求。低通有限冲激响应滤波器(低通FIR滤波器)有其独特的优点,因为FIR系统只有零点,因此,系统总是稳定的,而且容易实现线性相位和允许实现多通道滤波器。2 FIR滤波器的基本结构及设计方法 FIR滤波器的基本结构设a i(i=0,1,2,…,N一1)为滤波器的冲激响应,输入信号为 x(n),则FIR滤波器的输入输出关系为: FIR滤波器的结构如图1所示:图 FIR滤波器的设计方法 (1) 窗函数设计法 从时域出发,把理想的无限长的hd(n)用一定形状的窗函数截取成有限长的h(n),以此h(n)来逼近hd(n),从而使所得到的频率响应H(ejω)与所要求的理想频率响应Hd(ejω) 相接近。优点是简单、实用,缺点是截止频率不易控制。 (2) 频率抽样设计法从频域出发, 把给定的理想频率响应Hd(ejω)以等间隔抽样,所得到的H(k)作逆离散傅氏变换,从而求得h(k),并用与之相对应的频率响应H(ejω)去逼近理想频率响应Hd(ejω)。优点是直接在频域进行设计,便于优化,缺点是截止频率不能自由取值。(3) 等波纹逼近计算机辅助设计法前面两种方法虽然在频率取样点上的误差非常小,但在非取样点处的误差沿频率轴不是均匀分布的,而且截止频率的选择还受到了不必要的限制。因此又由切比雪夫理论提出了等波纹逼近计算机辅助设计法。它不但能准确地指定通带和阻带的边缘,而且还在一定意义上实现对所期望的频率响应实行最佳逼近。3 循环缓冲算法对于N级的FIR滤波器,在数据存储器中开辟一个称之为滑窗的N个单元的缓冲区,滑窗中存放最新的N个输入样本。每次输入新的样本时,一新样本改写滑窗中的最老的数据,而滑窗中的其他数据不需要移动。利用片内BK(循环缓冲区长度)寄存器对滑窗进行间接寻址,环缓冲区地址首位相邻。下面,以N=5的FIR滤波器循环缓冲区为例,说明循环缓冲区中数据是如何寻址的。5级循环缓冲区的结构如图所示,顶部为低地址。……由上可见,虽然循环缓冲区中新老数据不很直接明了,但是利用循环缓冲区实现Z-1的优点还是很明显的:它不需要数据移动,不存在一个极其周期中要求能进行一次读和一次写的数据存储器,因而可以将循环缓冲区定位在数据存储器的任何位置(线性缓冲区要求定位在DARAM中)。实现循环缓冲区间接寻址的关键问题是:如何使N个循环缓冲区单元首位相邻?要做到这一点,必须利用BK(循环缓冲器长度)器存器实现按模间接寻址。可用的指令有:… *ARx+% ;增量、按模修正ARx:addr=ARx,ARx=circ(ARx+1)… *ARx-% ;减量、按模修正ARx:addr=ARx,ARx=circ(ARx-1)… *ARx+0% ;增AR0、按模修正ARx:addr=ARx,ARx=circ(ARx+AR0)… *ARx-0% ;减AR0、按模修正ARx:addr=ARx,ARx=circ(ARx-AR0)… *+ARx(lk)% ;加(lk)、按模修正ARx:addr=circ(ARx+lk),ARx=circ(ARx+AR0)其中符号“circ”就是按照BK(循环缓冲器长度)器存器中的值(如FIR滤波其中的N值),对(ARx+1)、(ARx-1)、(ARx+AR0)、(ARx-AR0)或(ARx+lk)值取模。这样就能保证循环缓冲区的指针ARx始终指向循环缓冲区,实现循环缓冲区顶部和底部单元相邻。循环寻址的算法可归纳为:if 0 index + step < BK: index = index + stepelse if index + step BK: index = index + step – BKelse if index + step < BK: index = index + step + BK上述算法中,index是存放在辅助寄存器中的地址指针,step为步长(亦即变址值。步长可正可负,其绝对值晓予或等于循环缓冲区长度BK)。依据以上循环寻址算法,就可以实现循环缓冲区首位单元相邻了。 为了使循环缓冲区正常进行,除了用循环缓冲区长度寄存器(BK)来规定循环缓冲区的大小外,循环缓冲区的起始地址的k个最低有效位必须为0。K值满足2k>N,N微循环缓冲区的长度。4 FIR滤波器在DSP上的实现对于系数对称的FIR滤波器,由于其具有线性相位特征,因此应用很广,特别实在对相位失真要求很高的场合,如调制解调器(MODEM)。例如:一个N=8的FIR滤波器,若a(n)=a(N-1-n),就是对称FIR滤波器,其输出方程为:y(n)= a0x(n)+ a1x(n-1)+ a 2x(n-2)+ a 3x(n-3)+ a 3x(n-4)+ a 2x(n-5)+ a1x(n-6)+ a0x(n-7)总共有8次乘法和7次加法,如果改写成: y(n)= a0 [x(n)+ x(n-7)]+ a1 [ x(n-1)+ x(n-6)]+ a 2 [ x(n-2)+ x(n-5)]+ a 3 [ x(n-3)+ x(n-4)]则变成4次乘法和7次加法。可见,乘法运算的次数减少了一半。这是对称FIR的又一个优点。对称FIR滤波器C54X实现的要点如下:(1)数据存储器中开辟两个循环缓冲算区:新循环缓冲区中存放新数据,旧循环缓冲区中存放老数据。循环缓冲区的长度为N/2。 (2)设置循环缓冲区指针:AR2指向新循环缓冲区中最新的数据,AR3指向旧循环缓冲区中最老的数据。 (3)在程序存储器中设置系数表。 (4)AR2+ AR3 AH(累加器A的高位),AR2-1AR2,AR3-1 AR3 (5)将累加器B清零,重复执行4次(i=0,1,2,3):AH*系数ai+B B,系数指针(PAR)加1。AR2+ AR3AH,AR2和AR3减1。 (6)保存和输出结果。 (7)修正数据指针,让AR2和AR3分别指向新循环缓冲区中最老的数据和旧循环缓冲区中最老的数据。 (8)用新循环缓冲区中最老的数据替代旧循环缓冲区中最老的数据,旧循环缓冲区指针减1。 (9)输入一个新的数据替代新循环缓冲区中最老的数据。 重复执行第(4)至(9)步。 在编程中要用到FIRS(系数对称有限冲击响应滤波器)指令,其操作步骤如下: FIR Xmem,Ymem,Pmem 执行 Pmad PAR 当(RC)≠0 (B)+(A(32-16))×(由PAR寻址Pmem)B ((Xmem)+(Ymem))<<16A (PAR)+1PAR (RC)-1RC FIRS指令在同一个及其周期内,通过C和D总线读2次数据存储器,同时通过P总线读一个系数 本文对FIR滤波器在DSP上的实现借助了MATLAB,其设计思路为:(1)MATLAB环境下产生滤波器系数和输入的数据,并仿真滤波器的滤波过程,可视化得到滤波器对动态输入数据的实时滤波效果;(2)将所得滤波器系数直接导入CCStudio中,再把滤波器的输入数据作为CCStudio设计的滤波起的输入测试数据存储在C54x数据空间中; (3)在CCStudio环境下结合FIR滤波的公式适用汇编语言设计FIR滤波程序,使用MATLAB产生的滤波器系数和输入测试数据进行计算,把输入数据和滤波结果借助CCStudio菜单中的View/Graph/Time/Frequency子菜单用图形方式显示出来(结果如图2);图2 (a)输入数据(Input)图2(b)滤波后的数据(Output) 将FIR滤波的入口数据地址改为外部I/O空间或McBSP口的读写数据地址,或数据空间内建缓冲地址;将FIR滤波的结果数据地址改为外部I/O空间或McBSP口的输出数据地址,或数据空间内建缓冲地址,则完成了基于C54xDSP的实时数据FIR滤波程序。参考文献:[1] 程佩青.数字信号处理教程[M].北京:清华大学出版社 1999年[2] 孙宗瀛,谢鸿林.TMS320C5xDSP原理设计与应用[M].北京:清华大学出版社.2002年[3] 陈亚勇等 编著.MATLAB信号处理详解[M].北京:人民邮电出版社.2001年[4] Texas Assembly Language Tools User’s Guide[5] Texas DSP Programmer’s Guide

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数字信号处理论文总结

基于DSP的图象处理系统设计摘要:文章提出一种基于丁工公司数字信号处理芯片TMS32OC6211的将模拟视频进行数字化处理的设计方案,其中视频解码模块完成复合视频信号的数字化。该平台使用p日工L工ps公司的专用视频输入处理芯片SAA71llA和「工「O存储器及CpLD实现了高速连续的视频帧数据采集,满足了后继图像处理的需要。关键词:数字信号处理芯片(OSp);视频采集1引言数字信号处理(Digit滋51罗alproeessing)是利用计算机或专用处理设备,以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理,以得到符合人们需要的信号形式。数字信号处理的实现方法有多种,但专用的DSP芯片以其信号处理速度快、可重复性好、成本低、性能优越得到首肯。2系统功能概述本文提出一种基于TI公司数字信号处理芯片TMS320C6211的将模拟视频进行数字化处理的设计方案,其中视频解码模块完成复合视频信号的数字化。该系统具有接口方便、编程方便、精度高、稳定性好、集成方便的优点。本系统采用TI公司C6000系列DSP中的TMS320C6211作为系统的cPu。图像数据通过外部设备采集并输出模拟图像信号。这些信号经视频解码芯片转换为数字信号;再经FIFO输人DSP进行图像的增强、分割、特征提取和数据压缩等;系统的控制逻辑由CpLD(ComplexP。『amm曲Ie肠giCDeviee)控制器实现。系统结构如图l所示。3系统硬件设计视频解码芯片模拟视频信号中不仅包含图像信号,还包含行同步、行消隐、场同步、场消隐等信号。视频解码的目的就是将复合视频、YC分量等模拟视频信号进行AD转换以获取图像的数字信号,同时提取其中的同步和时钟信号。PhihPs公司的视频解码芯片SAA7111A,支持对NTSC和PAL制视频信号的自动转换,自动进行50/6OH:场频的检测,可对NTS(认PAL、sEcAM制式视频信号的亮度和色度进行处理。它拥有4路模拟输人、4路复合视频(cvBs)或2路YC或一路YC和2路CvBs输人。可设置CvBS或YC通道为静态增益控制或自动增益控制(AGC)。拥有2路亮度和色度梳状滤波器,可对亮度、对比度、光圈和饱和度进行控制。可支持以下输出格式:4:2:2(16位)、4:2:2(CCIR6ol8位)、4:1:l(12位)YUV格式或8:8:8(24位)、5:6:5(l6位)RGB格式。这种多格式的数据总线形式为设计者提供了灵活的选择空间。系统中采集的图像信号采用PhihPs公司的SAA71IA完成A用转换,如图2所示。SAA71]A允许四路模拟视频输入,具有两个模拟处理通道,支持四路CVBS模拟信号或二路Y/C模拟信号或二二路CVBS信一号和一路Y汉二信号。SAA7llA对摄像头输人的标准PAL格式的模拟图像信号进行A/D转换,然后输出符合CCIR601格式的4:2:2的16位YUv数据到FIFO。其中亮度信号Y为8位、色度信号C:和Cl)合为8位数据。存储器模块F’IF()采用IDT公司的IDT72VZ15LB芯片,FIFO的深度为512x18bit,支持STANDARD(标准)和Fw衅(FirstwordFall一Through,首字直接通过)两种工作模式。按照CCIR601格式,Yuv图像分辨率为720x576象素,当按行输出时,SAA7一IA输出数据流大小为:720x16=1440卜I因为DSP通过32位的SBSRAM接日与FlI;()通信,故YUV数据写人FIFO时需要在FIFO之间实现乒乓切换。这时一行720x16bit的数据在两片FIFO中存储变为360x32bit,两片FIF()行r以满足上述要求。FIFO的初始化及时序由CP[力实现,FIFO连接见图3。图像处理模块TMS320C6211是Tl公司发布的面l台]视拓!处理领域的新款高速数字处理芯片,适用于移动通信基站、图像监控、雷达系统等对速度要求高和高度智能化的应用领域。存储空间分两部分:运行过程的临时数据存在SDRAM中;系统程序则固化在FLASH存储器中。Flash存储器具有在线重写人功能。这对系统启动程序的修改和升级都带来了很大的方便。TMS320C6211DSP的高速性能主要体现在以下方面:①TMS320C62ll的存储空间最大可扩展到1CB,完全可以满足各种图像处理系统所需的内存空间,而且其最高时钟可达167Mllz,峰值性能可达1333MIPS(百万条指令/秒)。②并行处理结构。TMS32OC62ll芯片内有8个并行处理单元,分为相同的两组,并行结构大大提高芯片的性能。③芯片体系采用veloc,rrI结构。vel。八rJ’l是一种高性能的甚长指令字(VIJW)结构,单指令字字长为32hit,8个指令组成一个指令包,总宇长为256bit。即每秒钟可以执行8条指令。Velo‘、、『rl结构大大提高了DSP芯片的性能④采用流水线操作实现高速度、高效率。TMS32OC62川只有石-流水线充分发挥作用的情况下,才能达到最高的峰值性能。与其他系列DSP相比,优势在于简化了流水线的控制以消除流水线互锁,并增加流水线的深度来消除传统流水线的取指、数据访问和乘法操作上的瓶颈。本系统DSP主要完成从FIFO读出数据的处理以及压缩等。数据处理由自行编写的算法实现,数据压缩算法采用JpEG(JointphotoGraphieEx-pertGroup)标准。当摄像头采集速度为每秒25帧图像时,它留给DSP处理的时间最多为每帧40ms。如果考虑系统有一定的延时以及处理后图像的存储时间,那么DSP处理一幅图像时间不能超过30ms。按照C6211的处理速度,在30ms内可以处理4OM()条指令。DSP读出FIFO中的行数据并存人SDRAM,一帧图像有576行,在最后一行时会收到系统的帧中断,这时SDRAM中的图像数据总共有1440x576=sloKB。让C62一l用36M条指令周期的时间处理810KB的数据显然绰绰有余。粗略的计算过程如下:系统采用快速DCT(离散余弦变换),每sx8矩阵需要11次乘法、29次加法,因此一帧图像的FDCT,共需要(11+29)x720x576xZ/64=518400个指令周期;对于量化模块,每8xs矩阵需要64个量化指令周期,一帧需要64x720x576xZ/64=829440个指令周期;对于编码部分,假设编码后非0元素占25%,对每8xs矩阵进行219一zag扫描、编码估计需要120个指令周期,则共需120x720x576xZ/64=1555200个指令周期。按以上计算,在系统中进行JPEC编码大约需要2903040个指令周期,耗时(TMS320C62lll作在15OMHz时)。可以看出,实际需要的指令远小于36M条,而时间也远小于3Oms,DSP完全可以实时处理从FI-FO传过来的数据。利用DSP芯片进行图像压缩如图4所示,图像数据通过FO接口送人数字信号处理板,由DSP芯片中的DMA控制器负责将数据放人输人缓冲区中,DSP对缓冲的图像数据进行压缩后,通过HPl接口将压缩数据送出。4总结图像采集系统的关键在于如何对大容量的信息进行暂存、压缩和传输等问题进行处理。本系统主要是解决这三个难题。在图像信息暂存方面充分利用DSP存储空间的可扩展性,保证系统可暂存的信息量足够大;信息压缩是DSP最擅长做的事情,可以在很短的时间内完成大量的信息压缩工作。该平台使用专用视频输人处理芯片SAA7lll和FIFO存储器及CPLD实现高速连续的视频帧采集,满足后继图像处理的需要。该平台既可以作为视频图像采集使用,也可以进行视频压缩、匹配等图像处理算法验证工作。参考文献【1ITexasInstruments,TMS32oC6000pe即he司5ReferenceGuide,.[2】PhiliPsSe二eonduetors,SAA7llADatasheet,.[3」TexasInstruments,TMS32OC6000CPUandInstrUetionSetRefereneeGuide,,TMS32OC6211Digtalsi即习ProeeSSorDataSheet,2003名-【51TexasInstrumentS,TMS320C6000TeehnicalBrie〔.[6llnte红atedDeviceTeehnolo留,Inc于IFOApPBook.飞9999.【7〕雄伟,DSP芯片的原理与开发应用(第二版)【M」.北京:电子工业出版社,200住【8」李方慧等,TMS32OC600ODSps原理与应用(第二版)四1.北京:电子工业出版社,.[0]刘松强,数字信号处理系统及其应用[M〕.北京:清华大学出版社,19%.〔10]彭启徐,李玉柏.DSP技术四】.成都:电子科技大学出版社,1997.

在分子上,0是零点分母(0),极点分子分母具有相同的零极点。 它可以由零点的所有长度除以所有极点长度乘积所代表的单位圆运动来消除,以反映滤波器的性质,并关注稳定系统和因果系统。 对于零极点要求。

表示为 所有与0点长度的乘积  除以 所有与极点长度的乘积  来体现滤波器特性注意一下稳定系统与因果系统,这里有对零极点要求,看看书你就明白,剩下看书吧,这个感觉就这些性质了。

拓展:先画一个复坐标系,然后求出传递函数G (x)的零点和极点,标在坐标系中即可,零点为分子为零的点,极点为分母为零的点!先画一个复坐标系,然后求出传递函数G (x)的零点和极点,标在坐标系中即可,零点为分子为零的点,极点为分母为零的点!Z变换的零点即使得变换式取零的点,该变换式分母为二次分子为一次式,通过求极限可得,无穷大为其零点。零点与收敛域无关,极点决定收敛域。零极点在分析系统响应特性时很有用!希望对你有帮助!

“论文,不少于1500字。”真美。通信、多媒体传输压缩、音视频处理、音乐语音处理、语音识别、图像识别、医学工程、医学检测、工业检测、雷达声纳、股票分析等等,太广了。

数字信号处理论述性论文

Liu Yinbi Lu refined Wang Liangabstract: This article has carried on the summary and the analysis to the digital signal processor, has involved the digital signal processor's development, and unifies its software and hardware characteristic, discussed the digital signal processor's superiority, proposed the digital signal processor present stage faces question and word: DSP digital signal processing system software and hardware characteristic one DSP development process the informationization's foundation is the digitization. One of digitized core technologies is the digital signal processing. Digital signal processing's duty needs to complete to a great extent by the DSP component. The DSP technology has become the people to pay attention to and to obtain the rapidly expand frontier technology day by day. DSP may represent the digital signal processor (Digital Signal Processor), may also represent the digital signal processing technology (Digital Signal Processing), the latter is the technology theoretically, must turn the actual product through the former. Both unify become solve some actual problem and realize some plan method are the digital signal processing solution (DSPS). This article stresses to the DSP first kind of explanation - digital signal processor carries on the elaboration. DSP will be transforms the digital signal in the simulated signal later to carry on the high speed real-time processing the special-purpose processor, its processing speed compared to quickest CPU also quick 10~50 times. Under the now digitized time background, DSP oneself becomes domain and so on correspondence, computer, expense class electronic products foundation components. The professional predicted that DSP will be in the future integrated circuit develops the quickest electronic products, and becomes the electronic products renewal the determining factor. before DSP appears the digital signal processing can only depend upon MPU (microprocessor) to complete. But the MPU low processing speed is unable to satisfy the high speed real-time request. Therefore, some people advanced the DSP theory and the algorithm foundation in the 70s. But DSP pauses merely in the textbook, even if is the DSP system which develops is also is composed of the discrete module, its application domain only limits to the military, the aviation navigation big department. along with the large scale integrated circuit technology's development, in 1982 in the world was born the first DSP chip. This kind of DSP component uses the micron craft NMOS technology manufacture, although the power loss and the size are slightly big, but the operating speed has been actually quicker than MPU several dozens times, especially obtained the widespread application in the speech synthesis and the code decoder. The DSP chip is published symbolizes that the DSP application system made great strides forward a stride by the large-scale system to the miniaturization. Along with the CMOS technology's progress and the development, the second generation chip arises at the historic moment based on CMOS the craft DSP, its storage capacity and the operating speed enhance doubled and re-doubled, become pronunciation processing, the image hardware processing technology foundation. In the late 80s, the third generation DSP chip is published, the operating speed further enhances, it applies in the scope gradual growth to the correspondence, the computer domain. the DSP development is quickest in the 90s, presented fourth generation and the fifth generation of DSP component one after another. Present's DSP belongs to the fifth generation of product, it compares with the fourth generation, the system integration rate is higher, DSP core nucleus and periphery module metasynthesis on sole chip. This kind of integration rate extremely high DSP chip not only in the correspondence, the computer domain gives full play, moreover seeps gradually to the people expends the domain daily, the prospect is very considerable. the two, DSP characteristics and superiority 1. hardware characteristic (1) DSP is belongs to Modified the Harvard construction, namely it has two internal main lines: Data bus, program bus. The procedure and the data storage space separates, has the independence address bus and the data bus respectively, takes refers to with the reading may also carry on, at present has amounted to 9,000,000,000 floating point calculation/second (9000MFLOPS). (2) uses the streamlined production. Each instruction's execution divides to take the instruction, the decoding, the fetching, the execution and so on certain steps, completes separately by the internal many function unit. Quite Yu Duotiao instruction concurrent execution, thus raised the operating speed greatly.

生物医学信号处理方法论文

生物医学信号处理是指据生物医学信号特点,应用信息科学的基本理论和方法,研究如何从扰和噪声淹没的观察记录中提取各种生物医学信号中所携带的信息,并对它们进步分析、解释和分类。以下是我精心准备的生物医学信号处理方法论文,大家可以参考以下内容哦!

摘 要: 生物医学信号是人体生命信息的集中体现,深入进行生物医学信号检测与处理的理论与方法的研究对于认识生命运动的规律、探索疾病预防与治疗的新方法都具有重要的意义。

关键词: 生物医学信号 信号检测 信号处理

1 概述

1。1 生物医学信号及其特点

生物医学信号是一种由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号,属于强噪声背景下的低频微弱信号,信号本身特征、检测方式和处理技术,都不同于一般的信号。生物医学信号可以为源于一个生物系统的一类信号,这些信号通常含有与生物系统生理和结构状态相关的信息。生物医学信号种类繁多,其主要特点是:信号弱、随机性大、噪声背景比较强、频率范围一般较低,还有信号的统计特性随时间而变,而且还是非先验性的。

1。2 生物医学信号分类

按性质生物信号可分为生物电信号(Bioelectric Signals),如脑电、心电、肌电、胃电、视网膜电等;生物磁信号(Biomagnetic Signals),如心磁场、脑磁场、神经磁场;生物化学信号(Biochemical Signals),如血液的pH值、血气、呼吸气体等;生物力学信号(Biomechanical Signals),如血压、气血和消化道内压和心肌张力等;生物声学信号(Bioacoustic Signal),如心音、脉搏、心冲击等。

按来源生物医学信号可大致分为两类:(1)由生理过程自发产生的主动信号,例如心电(ECG)、脑电(EEG)、肌电(EMG)、眼电(EOG)、胃电(EGG)等电生理信号和体温、血压、脉博、呼吸等非电生信号;(2)外界施加于人体、把人体作为通道、用以进行探查的被动信号,如超声波、同位素、X射线等。

2 生物医学信号的检测及方法

生物医学信号检测是对生物体中包含的生命现象、状态、性质和成分等信息进行检测和量化的技术,涉及到人机接口技术、低噪声和抗干扰技术、信号拾取、分析与处理技术等工程领域,也依赖于生命科学研究的进展。信号检测一般需要通过以下步骤(见图1)。

①生物医学信号通过电极拾取或通过传感器转换成电信号;②放大器及预处理器进行信号放大和预处理;③经A/D转换器进行采样,将模拟信号转变为数字信号;④输入计算机;⑤通过各种数字信号处理算法进行信号分析处理,得到有意义的结果。

生物医学信号检测技术包括:(1)无创检测、微创检测、有创检测;(2)在体检测、离体检测;(3)直接检测、间接检测;(4)非接触检测、体表检测、体内检测;(5)生物电检测、生物非电量检测;(6)形态检测、功能检测;(7)处于拘束状态下的生物体检测、处于自然状态下的生物体检测;(8)透射法检测、反射法检测;(9)一维信号检测、多维信号检测;(10)遥感法检测、多维信号检测;(11)一次量检测、二次量分析检测;(12)分子级检测、细胞级检测、系统级检测。

3 生物医学信号的处理方法

生物医学信号处理是研究从扰和噪声淹没的信号中提取有用的生物医学信息的特征并作模式分类的方法。生物医学信号处理的目的是要区分正常信号与异常信号,在此基础上诊断疾病的存在。近年来随着计算机信息技术的飞速发展,对生物医学信号的处理广泛地采用了数字信号分析处理方法:如对信号时域分析的相干平均算法;对信号频域分析的快速傅立叶变换算法和各种数字滤波算法;对平稳随机信号分析的功率谱估计算法和参数模型方法;对非平稳随机信号分析的短时傅立叶变换、时频分布(维格纳分布)、小波变换、时变参数模型和自适应处理等算法;对信号的非线性处理方法如混沌与分形、人工神经网络算法等。下面介绍几种主要的处理方法。

3。1 频域分析法

信号的频域分析是采用傅立叶变换将时域信号x(t)变换为频域信号X(f),从而将时间变量转变成频率变量,帮助人们了解信号随频率的变化所表现出的特性。信号频谱X(f)描述了信号的频率结构以及在不同频率处分量成分的大小,直观地提供了从时域信号波形不易观察得到频率域信息。频域分析的'一个典型应用即是对信号进行傅立叶变换,研究信号所包含的各种频率成分,从而揭示信号的频谱、带宽,并用以指导最优滤波器的设计。

3。2 相干平均分析法

生物医学信号常被淹没在较强的噪声中,且具有很大的随机性,因此对这类信号的高效稳健提取比较困难。最常用的常规提取方法是相干平均法。相干平均(Coherent Average)主要应用于能多次重复出现的信号的提取。如果待检测的医学信号与噪声重叠在一起,信号如果可以重复出现,而噪声是随机信号,可用叠加法提高信噪比,从而提取有用的信号。这种方法不但用在诱发脑电的提取,也用在近年来发展的心电微电势(希氏束电、心室晚电位等)的提取中。

3。3 小波变换分析法

小波分析是传统傅里叶变换的继承和发展,是20世纪80年代末发展起来的一种新型的信号分析工具。目前,小波的研究受到广泛的关注,特别是在信号处理、图像处理、语音分析、模式识别、量子物理及众多非线性科学等应用领域,被认为是近年来在工具及方法上的重大突破。小波分析有许多特性:多分辨率特性,保证非常好的刻画信号的非平稳特征,如间断、尖峰、阶跃等;消失矩特性,保证了小波系数的稀疏性;紧支撑特性,保证了其良好的时频局部定位特性;对称性,保证了其相位的无损;去相关特性,保证了小波系数的弱相关性和噪声小波系数的白化性;正交性,保证了变换域的能量守恒性;所有上述特性使小波分析成为解决实际问题的一个有效的工具。小波变换在心电、脑电、脉搏波等信号的噪声去除、特征提取和自动分析识别中也已经取得了许多重要的研究成果。

3。4 人工神经网络

人工神经网络是一种模仿生物神经元结构和神经信息传递机理的信号处理方法。目前学者们提出的神经网络模型种类繁多。概括起来,其共性是由大量的简单基本单元(神经元)相互广泛联接构成的自适应非线性动态系统。其特点是:(1)并行计算,因此处理速度快;(2)分布式存贮,因此容错能力较好;(3)自适应学习(有监督的或无监督的自组织学习)。

参考文献

[1] 邢国泉,徐洪波。生物医学信号研究概况。咸宁学院学报(医学版),2006,20:459~460。

[2] 杨福生。论生物医学信号处理研究的学科发展战略。国外医学生物医学工程分册,1992,4(15):203~212。

数字信号的采集与处理论文

汽车电子技术论文范文篇二 浅谈汽车电子技术的未来发展 【摘要】汽车电子是现代汽车发展的标志。当前,汽车电子技术进入了优化人-汽车-环境的整体关系的阶段,它向着超微型磁体、超高效电机以及集成电路的微型化方向发展,并为汽车上的集中控制提供了基础(例如制动、转向和悬架的集中控制以及发动机和变速器的集中控制)。汽车电子技术成就汽车工业的未来,未来汽车电子技术应在传感器技术,连通通讯,微处理机技术,多通道传输技术几方面进行突破。 【关键词】汽车;电子技术;突破 中图分类号: 文献标识码:A 0 前言 据统计,从2009年~2010年,平均每辆车上电子装置在整个汽车制造成本中所占的比例由16%增至23%以上。一些豪华轿车上,使用单片微型计算机的数量已经达到48个,电子产品占到整车成本的50%以上,目前电子技术的应用几乎已经深入到汽车所有的系统。汽车电子是一个在全球范围都在增长的市场,一方面归功于汽车产量的增长,另一方面则是车用电子应用增多。有许多领域增长迅速:例如,一些用于提高燃料效率的动力总成技术正在研发中的。混合动力汽车是其中一种可能的方案。预计柴油引擎也将继续扩大市场份额。这些汽车中由EPCOS的压电制动器组成的压电式喷射系统可以提高15%的燃料效率。这两个例子中,辅助电子装置都将从动力总成技术发展中获益。 20世纪90年代以来,汽车电子技术进入了其发展的第三个阶段,这是对汽车工业的发展最有价值、最有贡献的阶段。我认为未来汽车电子技术应在以下几方面进行突破: 1 现代汽车电子技术的概念 汽车电子技术是建立在电子技术飞速发展基础之上的,从晶体管、集成电路、大规模集成电路到超大规模集成电路的技术进步,出现了计算机等各种各样的电子装置,汽车电子技术也随着深化与发展。信息技术的加盟使原有的汽车电子技术的内涵更加丰富。所以我们可以对现代汽车电子技术作如下基本定义:汽车本身功能性电子控制技术+应用在汽车上的电子信息类技术。 所谓电子信息类技术在汽车上的应用主要是指在汽车环境下能够独立使用的车载电子装置,它和汽车本身的性能并无直接关系。是利用电子信息技术开发的车载计算机系统,具有信息处理、语言识别、通讯、导航、防盗、图像显示和娱乐等功能。 所谓汽车本身功能性电子控制技术主要是指由传感器、电控单元和执行器组成的,完成汽车自身需要的一定功能的自动化闭环控制系统,它与汽车本身性能密切相关。例如:电子燃油喷射系统、电子控制悬架、制动防抱死控制、防滑控制、牵引力控制、电子控制自动变速器、电子动力转向等。目前,在一些汽车上,电子装置已占整车造价的 50%以上,有的高级轿车已装有上百个微控器(MCU)。汽车电子技术已成为创造汽车价值和差异性的主动力。 2 传感器技术 汽车电子发展的第一大趋势是汽车的传感技术。由于汽车电子控制系统的多样化,使其所需要的传感器种类和数量不断增加。为此,研制新型、高精度、高可靠性和低成本的传感器是十分必要的。未来的智能化集成传感器,不仅要能提供用于模拟和处理的信号,而且还能对信号作放大和处理。同时,它还能自动进行时漂、温漂和非线性的自校正,具有较强的抵抗外部电磁干扰的能力,保证传感器信号的质量不受影响,即使在特别严酷的使用条件下仍能保持较高的精度。它还具有结构紧凑、安装方便的优点,从而免受机械特性的影响。现代汽车技术发展特征之一就是越来越多的部件采用电子控制。根据传感器的作用,它检测有关汽车的温度、压力、位置、角度、转动、加速度、振动、角速度、流量、光、距离等物理量。水温、油温、排气温度,汽缸压、轮胎压、制动压等都需检测。因此,传感器在汽车上的作用是很重要的,传感技术的发展,也会带动汽车技术的发展。 3 微处理技术 汽车电子发展的第二大趋势是汽车的微处理技术。在三年前,平均每辆汽车使用大约20个微控制器,而现在平均使用40到60个。此外,汽车设计工程师仍然在想方设法提升所用芯片的性能。一个成功的汽车电子控制单元,取决于设计时对所用微处理器的选择。现代发动机和变速箱的电子控制单元一般要采用32位的CPU来处理实时算法。而在汽车的底盘,安全和车身系统等领域,就可以根据控制的复杂程度采用16位或者32位两种处理器。但是,底盘控制器在其工作的大部分时间内,要对传感器进行扫描,而CPU又必须时时刻刻能够提供相应的处理能力,能在仅仅几个毫秒的时间内完成整个判定程序判定启动。三星公司的S3C44BOX就是一种高性能处理器,我们坚信在不久的未来,高性能未处理器会在汽车控制单元中有广泛的应用,汽车的性能会有大幅度的提高。 4 连通通讯 汽车电子发展的第三大趋势是汽车的通讯连通性。如今,全世界的消费者都可以在家中和办公室享受数字电子技术和无线基础设施所带来的方便,比如手机、硬盘驱动器上的数字压缩音乐和视频、数字电视播放、Wi-Fi、音频和电视卫星广播(XM/Sirius、DirecTV)以及GPS等。现在,消费者开始希望在其汽车和卡车里享有同样的技术和通讯便利,以使驾驶过程更加高效、方便、充满情趣。GPS导航、车载信息服务(嵌入式手机和 其它 双向无线链接所带来的自动电信)、卫星广播以及后座电视等产品和技术就是顺应这一趋势的最好例证。我们已经清楚地看到,现在汽车中通讯连通性使用的比较广泛。相信随着通讯技术的不断发展,其在汽车领域中的应用也更加普遍,汽车驾驶也会越来越方便,高效。 5 多通道传输技术 汽车电子发展的第四大趋势是汽车的多通道传输技术。多通道传输技术,多通道传输技术的采用,对电子控制集成化的实现是十分必要和有效的。采用这种技术后,使各个数据线成为一个网络,以便分享汽车中心计算机的信息。随着信号处理技术的不断发展,DSP的处理能力越来越强大,可以对多个通道数据进行信号采样和数据传输成为数字信号处理的瓶颈。而伴随着电子技术和信号处理技术的快速发展,多通道传输技术由试验室将逐步进入实用阶段。采用这种技术后,使各个数据线成为一个网络,以便分离汽车中心计算机的信息。微处理机可通过网络接收其他单元的信号。传感器和执行机构之间要有一个新式接口,以便与多通道传输系统相联系。一旦多通道传输技术应用于汽车领域中,它可使汽车中各部件联系的更加紧密和顺畅,汽车的控制和检测系统的性能会有大幅度的提高。 6 结束语 随着社会进入信息网络时代,汽车设计主要解决的问题仍将是安全和环保。电子技术的快速发展,为汽车向电子化、智能化、网络化、多媒体的方向发展创造了条件。汽车不仅仅是一种代步工具,它已同时具有交通、娱乐、办公和通讯的多种功能。汽车的电子化使汽车工业步入了数字化时代。随着数字技术的进步,汽车也将步入多媒体时代。利用windows 操作系统 开发的车载计算机多媒体系统,具有信息处理、通讯、导航、防盗、语言识别、图像显示和娱乐等功能。不久的将来,汽车装置自动导航和辅助驾驶系统,驾驶员可以把行车的目的地输入到汽车电脑中,汽车就会沿着最佳行车路线行驶到达目的地。人们还可以通过语言识别系统操纵着车内的各种设施。 参考文献 [1]姚建琦.多信道信号采样和数据传输的一种实现 方法 [J].现代电子技术,2007(03). [2]李林,郑望. 汽车电子新技术[J].汽车运用,2008(05). [3]袁人宏.汽车电子技术与产业并举[J].计算机世界,2005(21). 看了“汽车电子技术论文范文”的人还看: 1. 汽车电子技术专业自荐信范文3篇 2. 电子技术论文范文大全 3. 电子技术论文范文 4. 电子科技论文范文 5. 机电液一体化在汽车上的应用论文

生物医学信号处理方法论文

生物医学信号处理是指据生物医学信号特点,应用信息科学的基本理论和方法,研究如何从扰和噪声淹没的观察记录中提取各种生物医学信号中所携带的信息,并对它们进步分析、解释和分类。以下是我精心准备的生物医学信号处理方法论文,大家可以参考以下内容哦!

摘 要: 生物医学信号是人体生命信息的集中体现,深入进行生物医学信号检测与处理的理论与方法的研究对于认识生命运动的规律、探索疾病预防与治疗的新方法都具有重要的意义。

关键词: 生物医学信号 信号检测 信号处理

1 概述

1。1 生物医学信号及其特点

生物医学信号是一种由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号,属于强噪声背景下的低频微弱信号,信号本身特征、检测方式和处理技术,都不同于一般的信号。生物医学信号可以为源于一个生物系统的一类信号,这些信号通常含有与生物系统生理和结构状态相关的信息。生物医学信号种类繁多,其主要特点是:信号弱、随机性大、噪声背景比较强、频率范围一般较低,还有信号的统计特性随时间而变,而且还是非先验性的。

1。2 生物医学信号分类

按性质生物信号可分为生物电信号(Bioelectric Signals),如脑电、心电、肌电、胃电、视网膜电等;生物磁信号(Biomagnetic Signals),如心磁场、脑磁场、神经磁场;生物化学信号(Biochemical Signals),如血液的pH值、血气、呼吸气体等;生物力学信号(Biomechanical Signals),如血压、气血和消化道内压和心肌张力等;生物声学信号(Bioacoustic Signal),如心音、脉搏、心冲击等。

按来源生物医学信号可大致分为两类:(1)由生理过程自发产生的主动信号,例如心电(ECG)、脑电(EEG)、肌电(EMG)、眼电(EOG)、胃电(EGG)等电生理信号和体温、血压、脉博、呼吸等非电生信号;(2)外界施加于人体、把人体作为通道、用以进行探查的被动信号,如超声波、同位素、X射线等。

2 生物医学信号的检测及方法

生物医学信号检测是对生物体中包含的生命现象、状态、性质和成分等信息进行检测和量化的技术,涉及到人机接口技术、低噪声和抗干扰技术、信号拾取、分析与处理技术等工程领域,也依赖于生命科学研究的进展。信号检测一般需要通过以下步骤(见图1)。

①生物医学信号通过电极拾取或通过传感器转换成电信号;②放大器及预处理器进行信号放大和预处理;③经A/D转换器进行采样,将模拟信号转变为数字信号;④输入计算机;⑤通过各种数字信号处理算法进行信号分析处理,得到有意义的结果。

生物医学信号检测技术包括:(1)无创检测、微创检测、有创检测;(2)在体检测、离体检测;(3)直接检测、间接检测;(4)非接触检测、体表检测、体内检测;(5)生物电检测、生物非电量检测;(6)形态检测、功能检测;(7)处于拘束状态下的生物体检测、处于自然状态下的生物体检测;(8)透射法检测、反射法检测;(9)一维信号检测、多维信号检测;(10)遥感法检测、多维信号检测;(11)一次量检测、二次量分析检测;(12)分子级检测、细胞级检测、系统级检测。

3 生物医学信号的处理方法

生物医学信号处理是研究从扰和噪声淹没的信号中提取有用的生物医学信息的特征并作模式分类的方法。生物医学信号处理的目的是要区分正常信号与异常信号,在此基础上诊断疾病的存在。近年来随着计算机信息技术的飞速发展,对生物医学信号的处理广泛地采用了数字信号分析处理方法:如对信号时域分析的相干平均算法;对信号频域分析的快速傅立叶变换算法和各种数字滤波算法;对平稳随机信号分析的功率谱估计算法和参数模型方法;对非平稳随机信号分析的短时傅立叶变换、时频分布(维格纳分布)、小波变换、时变参数模型和自适应处理等算法;对信号的非线性处理方法如混沌与分形、人工神经网络算法等。下面介绍几种主要的处理方法。

3。1 频域分析法

信号的频域分析是采用傅立叶变换将时域信号x(t)变换为频域信号X(f),从而将时间变量转变成频率变量,帮助人们了解信号随频率的变化所表现出的特性。信号频谱X(f)描述了信号的频率结构以及在不同频率处分量成分的大小,直观地提供了从时域信号波形不易观察得到频率域信息。频域分析的'一个典型应用即是对信号进行傅立叶变换,研究信号所包含的各种频率成分,从而揭示信号的频谱、带宽,并用以指导最优滤波器的设计。

3。2 相干平均分析法

生物医学信号常被淹没在较强的噪声中,且具有很大的随机性,因此对这类信号的高效稳健提取比较困难。最常用的常规提取方法是相干平均法。相干平均(Coherent Average)主要应用于能多次重复出现的信号的提取。如果待检测的医学信号与噪声重叠在一起,信号如果可以重复出现,而噪声是随机信号,可用叠加法提高信噪比,从而提取有用的信号。这种方法不但用在诱发脑电的提取,也用在近年来发展的心电微电势(希氏束电、心室晚电位等)的提取中。

3。3 小波变换分析法

小波分析是传统傅里叶变换的继承和发展,是20世纪80年代末发展起来的一种新型的信号分析工具。目前,小波的研究受到广泛的关注,特别是在信号处理、图像处理、语音分析、模式识别、量子物理及众多非线性科学等应用领域,被认为是近年来在工具及方法上的重大突破。小波分析有许多特性:多分辨率特性,保证非常好的刻画信号的非平稳特征,如间断、尖峰、阶跃等;消失矩特性,保证了小波系数的稀疏性;紧支撑特性,保证了其良好的时频局部定位特性;对称性,保证了其相位的无损;去相关特性,保证了小波系数的弱相关性和噪声小波系数的白化性;正交性,保证了变换域的能量守恒性;所有上述特性使小波分析成为解决实际问题的一个有效的工具。小波变换在心电、脑电、脉搏波等信号的噪声去除、特征提取和自动分析识别中也已经取得了许多重要的研究成果。

3。4 人工神经网络

人工神经网络是一种模仿生物神经元结构和神经信息传递机理的信号处理方法。目前学者们提出的神经网络模型种类繁多。概括起来,其共性是由大量的简单基本单元(神经元)相互广泛联接构成的自适应非线性动态系统。其特点是:(1)并行计算,因此处理速度快;(2)分布式存贮,因此容错能力较好;(3)自适应学习(有监督的或无监督的自组织学习)。

参考文献

[1] 邢国泉,徐洪波。生物医学信号研究概况。咸宁学院学报(医学版),2006,20:459~460。

[2] 杨福生。论生物医学信号处理研究的学科发展战略。国外医学生物医学工程分册,1992,4(15):203~212。

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