ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Сибирский федеральный университет Красноярск, 2008
А. С. Глинченко, А. Г. Андреев Цифровая обработка сигналов Кафедра «Радиотехника» Красноярск, 2008
УДК ББК 621. 391. 083. 92 32. 811. 3 Г 54 Электронный учебно-методический комплекс по дисциплине «Цифровая обработка сигналов» подготовлен в рамках инновационной образовательной программы «Структурная перестройка научно-образовательного центра "Радиоэлектроника"» , реализованной в ФГОУ ВПО СФУ в 2007 г. Рецензенты: Красноярский краевой фонд науки; Экспертная комиссия СФУ по подготовке учебно-методических комплексов дисциплин Глинченко, А. С. Г 54 Цифровая обработка сигналов. Презентационные материалы. Версия 1. 0 [Электронный ресурс] : наглядное пособие / А. С. Глинченко, А. Г. Андреев. – Электрон. дан. (9 Мб). – Красноярск : ИПК СФУ, 2008. – (Цифровая обработка сигналов : УМКД № 50 -2007 / рук. творч. коллектива А. С. Глинченко). – 1 электрон. опт. диск (DVD). – Систем. требования : Intel Pentium (или аналогичный процессор других производителей) 1 ГГц ; 512 Мб оперативной памяти ; 9 Мб свободного дискового пространства ; привод DVD ; операционная система Microsoft Windows 2000 SP 4 / XP SP 2 / Vista (32 бит) ; Microsoft Power. Point 2003 или выше. ISBN 978 -5 -7638 -1271 -8 (комплекса) ISBN 978 -5 -7638 -0977 -0 (пособия) Номер гос. регистрации в ФГУП НТЦ «Информрегистр» 0320802615 от 06. 12. 2008 г. (комплекса) Номер гос. регистрации в ФГУП НТЦ «Информрегистр» 0320802616 от 08. 12. 2008 г. (пособия) Настоящее издание является частью электронного учебно-методического комплекса по дисциплине «Цифровая обработка сигналов» , включающего учебную программу, конспект лекций, лабораторный практикум, методические указания по самостоятельной работе, контрольно-измерительные материалы «Цифровая обработка сигналов. Банк тестовых заданий» . Представлена презентация (в виде слайдов) теоретического курса «Цифровая обработка сигналов» . Предназначено для подготовки бакалавров по направлению 210200 «Радиотехника» , а также студентов других направлений и специальностей, изучающих дисциплину «Цифровая обработка сигналов» . © Сибирский федеральный университет, 2008 Рекомендовано к изданию Инновационно-методическим управлением СФУ Разработка и оформление электронного образовательного ресурса: Центр технологий электронного обучения информационно-аналитического департамента СФУ; лаборатория по разработке мультимедийных электронных образовательных ресурсов при Кр. ЦНИТ Содержимое ресурса охраняется законом об авторском праве. Несанкционированное копирование и использование данного продукта запрещается. Встречающиеся названия программного обеспечения, изделий, устройств или систем могут являться зарегистрированными товарными знаками тех или иных фирм. Подп. к использованию 25. 09. 2008 Объем 9 Мб Красноярск: СФУ, 660041, Красноярск, пр. Свободный, 79
Оглавление § Лекция 1. Введение в цифровую обработку сигналов. Сигналы и их преобразования при цифровой обработке § Лекция 2. Определение и классификация цифровых фильтров. Методы математического описания цифровых фильтров во временной и частотной области § Лекция 3. Формы структурной реализации цифровых фильтров, их математические описания и реализуемые алгоритмы обработки § Лекция 4. Задачи и методы синтеза цифровых фильтров с требуемой частотной характеристикой. Синтез передаточной функции рекурсивных цифровых фильтров § Лекция 5. Синтез передаточной функции нерекурсивных фильтров
Оглавление § Лекция 6. Влияние конечной разрядности чисел в цифровых фильтрах § Лекция 7. Цифровые фильтры с конечной импульсной характеристикой на основе дискретного преобразования фурье и частотной выборки § Лекция 8. Цифровой спектральный анализ сигналов: задачи, методы, параметры, характеристики, структуры. Гармонический спектральный анализ § Лекция 9. Спектрально-корреляционный анализ дискретных случайных сигналов § Лекция 10. Алгоритмы быстрого преобразования Фурье § Лекция 11. Методы переноса и преобразования спектров дискретных сигналов
Оглавление § Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов § Лекция 13. Применение методов ЦОС в многоканальных системах связи с частотным разделением каналов § Лекция 14. Многоканальные системы полосового анализа и синтеза сигналов § Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации цос. Реализация цос на основе аппаратных и аппаратно-программных (микропроцессорных) средств § Лекция 16. Цифровые сигнальные процессоры § Лекция 17. Реализация ЦОС на основе цифровых сигнальных процессоров
Лекция 1. Введение в цифровую обработку сигналов. Сигналы и их преобразования при цифровой обработке Красноярск, 2008
Общая структура системы цифровой обработки аналоговых сигналов Лекция 1. Введение в цифровую обработку сигналов. 8
Последовательность операций аналого-цифрового преобразования сигнала x(t) Дискретизация сигнала по времени xц(n. Tд) xкв(n. Tд ) x(n. Tд ) Квантование по уровню Цифровое кодирование fд Лекция 1. Введение в цифровую обработку сигналов. 9
Дискретизация сигналов по времени. Графики аналогового х(t) и дискретного х(n. Tд) сигналов Лекция 1. Введение в цифровую обработку сигналов. 10
К математической модели дискретного сигнала как функции непрерывного времени Лекция 1. Введение в цифровую обработку сигналов. 11
Спектры дискретных сигналов Спектральные преобразования при дискретизации аналогового сигнала с финитным спектром в случае д 2 m, д – период повторения спектра по частоте Лекция 1. Введение в цифровую обработку сигналов. 12
Спектры дискретных сигналов Преобразование спектра при дискретизации аналогового сигнала с финитным спектром: д 2 m. Явление наложения спектров Лекция 1. Введение в цифровую обработку сигналов. 13
Спектры дискретных сигналов Спектральные преобразования при дискретизации аналогового сигнала конечной длительности. Явление наложения спектров Лекция 1. Введение в цифровую обработку сигналов. 14
Квантование сигнала по уровню i m/2 xmax x кв (n) e(n) 3 2 1 0 -1 -2 -3 Q Tд 2 Tд 3 Tд n. Tд -m/2 xmin Погрешность квантования eкв(n) = хкв(n) x(n) Лекция 1. Введение в цифровую обработку сигналов. 15
Лекция 2. Определение и классификация цифровых фильтров. Методы математического описания цифровых фильтров во временной и частотной области Красноярск, 2008
Дискретная система – это математическая модель системы ЦОС без учета ее конечной разрядности (конечной точности обработки). x(n) Дискретная система (цифровая система) (цифровой фильтр) y(n ) = Ф[x(n)] Ф[∙] – оператор системы Разностное уравнение дискретной системы Лекция 2. Определение и классификация цифровых фильтров 17
Иллюстрация обработки сигнала в соответствии с РУ x(n– 2) x(n– 1) x(n– N ) b. N …. b 2 b 0 b 1 n n –N n – 1 n – 2 y(n ) n y(n– 1) y(n– 2) y(n– M ) a M …. . a 2 a 1 n n–M n – 2 n – 1 n Лекция 2. Определение и классификация цифровых фильтров 18
Структура рекурсивного цифрового фильтра, соответствующая прямой форме реализации разностного уравнения Лекция 2. Определение и классификация цифровых фильтров 19
Дискретная временная свертка (ДВС), БИХ- и КИХ-фильтры Единичный импульс (а) и импульсные характеристики цифровых фильтров бесконечной (б) и конечной (в) длины а б в РФ – это цифровой фильтр БИХ-типа, НФ – КИХ-типа Лекция 2. Определение и классификация цифровых фильтров 20
Z-преобразование дискретных сигналов и его свойства Лекция 2. Определение и классификация цифровых фильтров 21
Передаточная функция рекурсивного фильтра, определяемая по разностному уравнению (полиномиальная форма): Лекция 2. Определение и классификация цифровых фильтров 22
Передаточная функция рекурсивного фильтра, определяемая по разностному уравнению (нуль-полюсная форма): Связь между передаточной функцией и импульсной характеристикой Лекция 2. Определение и классификация цифровых фильтров 23
Частотная характеристика дискретной системы (цифрового фильтра) Лекция 2. Определение и классификация цифровых фильтров 24
Лекция 3. Формы структурной реализации цифровых фильтров, их математические описания и реализуемые алгоритмы обработки
Каскадная формы реализации рекурсивных цифровых фильтров. Лекция 3. Формы структурной реализации цифровых фильтров 26
Параллельная форма реализации РФ Лекция 3. Формы структурной реализации цифровых фильтров 27
Прямая форма реализации звена 2 -го порядка Лекция 3. Формы структурной реализации цифровых фильтров 28
Каноническая форма реализации звена 2 -го порядка Лекция 3. Формы структурной реализации цифровых фильтров 29
Представление передаточной функции РФ на комплексной Z-плоскости Лекция 3. Формы структурной реализации цифровых фильтров 30
Графический способ расчета частотной характеристики РФ Амплитудно-частотная характеристика: Фазочастотная характеристика: Лекция 3. Формы структурной реализации цифровых фильтров 31
Прямая форма реализации нерекурсивного фильтра Лекция 3. Формы структурной реализации цифровых фильтров 32
Лекция 4. Задачи и методы синтеза цифровых фильтров с требуемой частотной характеристикой. Синтез передаточной функции рекурсивных цифровых фильтров Красноярск, 2008
Синтез РФ по аналоговому прототипу. Метод билинейного преобразования Простое билинейное преобразование = (2/Tд) arctg( / ) Лекция 4. Задачи и методы синтеза цифровых фильтров с требуемой частотной хар-кой 34
Обобщенное билинейное преобразование p = (z² 2 z +1)/(z² 1), = | ( cos )/sin |, = ctg ( c 2 c 1)/2 , = cos ( c 2+ c 1)/2 /cos ( c 2 c 1)/2 (для ППФ) Лекция 4. Задачи и методы синтеза цифровых фильтров с требуемой частотной хар-кой 35
Аппроксимирующие функции Лекция 4. Задачи и методы синтеза цифровых фильтров с требуемой частотной хар-кой 36
Лекция 5. Синтез передаточной функции нерекурсивных фильтров Красноярск, 2008
Синтез НЦФ методом весовых функций Лекция 5. Синтез передаточной функции нерекурсивных фильтров 38
Параметры весовых функций № Тип ВФ D бл max, 2 max, д. Б 1 Прямоугольная 2 13, 6 21 2 Треугольная 4 27 26 3 Ханна 4 31 44 4 Хэмминга 4 41 53 5 Блэкмана 6 57 74 6 *Кайзера (2 10) – (21 100) *зависят от параметра . Лекция 5. Синтез передаточной функции нерекурсивных фильтров 39
Синтез НФ методом частотных выборок Графическая иллюстрация метода Лекция 5. Синтез передаточной функции нерекурсивных фильтров 40
Синтез НФ методом частотных выборок Определение ИХ НФ – ИХ НФ, n = 0, 1, …, N – 1. Лекция 5. Синтез передаточной функции нерекурсивных фильтров 41
Численные методы синтеза цифровых фильтров Методы поиска оптимальных значений коэффициентов фильтра: - метод наименьших квадратов, - метод линейного программирования, - метод нелинейной оптимизации (алгоритм Флетчера-Пауэлла для БИХ-фильтров), - метод многократной замены Ремеза (для фильтров с чебышевской аппроксимацией КИХ и БИХтипа). Программы синтеза ЦФ: Filter Solutions, QED 1000, Lab. VIEW, System View, Mat. LAB. Лекция 5. Синтез передаточной функции нерекурсивных фильтров 42
Лекция 6. Влияние конечной разрядности чисел в цифровых фильтрах Красноярск, 2008
Источники конечной разрядности чисел в ЦФ и их влияние Источник Влияние Коэффициенты Искажение ЧХ АЦП Шумы квантования Умножители Шумы квантования Сумматоры Переполнения и грубые ошибки Лекция 6. Влияние конечной разрядности чисел в цифровых фильтрах 44
Масштабирование сигналов в цифровых фильтрах Схема включения масштабных умножителей для каскадной структуры РФ Схема для расчета масштабных множителей Лекция 6. Влияние конечной разрядности чисел в цифровых фильтрах 45
Методы расчета ММ Временной применим для любых сигналов: Спектральный применим для квазигармонических сигналов: Статистический применим для случайных сигналов: Лекция 6. Влияние конечной разрядности чисел в цифровых фильтрах 46
Расчет шума квантования в цифровых фильтрах а б Шумовые эквивалентные схемы АЦП (а) и умножителя (б) Лекция 6. Влияние конечной разрядности чисел в цифровых фильтрах 47
Детерминированный метод расчета шума квантования Метод предельной оценки шума квантования: → , где gi(n) – ИХ от точки приложения шума до выхода фильтра Вероятностный метод расчета шума квантования дает оценку дисперсии шума квантования: , где – дисперсия шума i-го источника. Лекция 6. Влияние конечной разрядности чисел в цифровых фильтрах 48
Расчет шума квантования звена РФ 2 -го порядка Лекция 6. Влияние конечной разрядности чисел в цифровых фильтрах 49
Расчет шума квантования РФ для каскадной формы реализации (свертка ИХ звеньев), Лекция 6. Влияние конечной разрядности чисел в цифровых фильтрах 50
Расчет необходимой разрядности АЦП (qх) по допустимому отношению сигнала к шуму квантования на выходе АЦП по уровню: Rдоп m = 20 lg(Xm /2 qx) = 20 lg. Xm+ 20(lg 2)qx = 20 lg. Xm+6 qx, д. Б; при Xm = 1 Rдоп m = 6 qx, д. Б. qx = (Rдоп m – 20 lg. Xm)/6, бит; по мощности: Rдоп p = 10 lg[(Xm )2/(2 2 2 qx/12) = 20 lg. Xm+6 qx + 7, 77, д. Б. qx = (Rдоп m – 20 lg. Xm – 7, 77)/6, бит. Лекция 6. Влияние конечной разрядности чисел в цифровых фильтрах 51
Лекция 7. Цифровые фильтры с конечной импульсной характеристикой на основе дискретного преобразования Фурье и частотной выборки Красноярск, 2008
Определение и свойства ДПФ – это преобразование Фурье последовательностей x(n) конечной длины N 1, вычисляемое на N дискретных равностоящих частотах k= k д/N, k = 0, 1. . . N– 1: Лекция 7. Цифровые фильтры с конечной импульсной характеристикой 53
Обратное дискретное преобразование Фурье (ОДПФ) Сигнал, соответствующий ОДПФ при N N 1 Лекция 7. Цифровые фильтры с конечной импульсной характеристикой 54
Сигнал, соответствующий ОДПФ при N < N 1 Явление наложения при восстановлении сигнала по его спектру Лекция 7. Цифровые фильтры с конечной импульсной характеристикой 55
Нерекурсивные фильтры на основе ДПФ НФ на основе ДВС: , n = 0, 1, . . . N – 1; ДПФ свертки: ДПФN[y(n)] = ДПФN[х(n)] ДПФN[h(n)], n = 0, 1, . . . N – 1. НФ на основе ДПФ: y(n) = ОДПФN{ДПФN[х(n)] ДПФN[h(n)]}, n = 0, 1, . . . N – 1. Лекция 7. Цифровые фильтры с конечной импульсной характеристикой 56
Частотные диаграммы сигналов в структуре НФ на основе ДПФ Лекция 7. Цифровые фильтры с конечной импульсной характеристикой 57
Эффективность НФ на основе ДПФ Оценивается числом операций умножения на один отсчет сигнала Кумн. ЦФ(1). НФ на основе ДПФ: Кумн. ДПФ = N 2; Кумн. ЦФ = N 2 + N 2 (без учета ДПФN[h(n)]); Кумн. ЦФ(1) = Кумн. ЦФ/N = N + 1+ N = 2 N + 1 – это очень много! НФ на основе БПФ: Кумн. БПФ = (N/2)log 2 N; Кумн. ЦФ = Nlog 2 N + N; Кумн. ЦФ(1) = log 2 N + 1. Пусть N =1024: Кумн. ЦФ(1) = 11. Для операций с вещественными числами Кумн. ЦФ(1) в 4 раза больше и равно 44. НФ на основе БПФ соизмеримы по эффективности с РФ. Лекция 7. Цифровые фильтры с конечной импульсной характеристикой 58
Фильтрация последовательностей большой длины с помощью ДПФ Реализуется путем разбиения сигнала x(n) на секции xl(n) длиной N 1 > N 2 (N 2 – длина ИХ), вычисления с помощью ДПФ откликов yl(n) на l-ю секцию и суммирования откликов соседних секций на участках перекрытия длиной N 2 – 1 (принцип суперпозиции): yl(n) = ОДПФN{ДПФN[хl(n)]ДПФN[h(n)]}, n = 0, 1, . . . N 1 + N 2 – 1. Лекция 7. Цифровые фильтры с конечной импульсной характеристикой 59
Временные диаграммы сигналов при цифровой фильтрации последовательностей большой длины Лекция 7. Цифровые фильтры с конечной импульсной характеристикой 60
Реализация НФ на основе частотной выборки (ЧВ) ИХ и передаточная функция НФ на основе ЧВ: Лекция 7. Цифровые фильтры с конечной импульсной характеристикой 61
Структурная схема НФ на основе частотной выборки H(j 0)/N Hpo (z) v(n) x(n) Hн(z) . . x H(jk)/N Hp 1 (z) x y pk(n). . H[j(N – 1)]/N Hp N-1(z) S y(n) x Число рекурсивных звеньев определяется числом ненулевых частотных выборок ДЧХ. Поэтому НФ на основе ЧВ эффективны для реализации узкополосных ЦФ Лекция 7. Цифровые фильтры с конечной импульсной характеристикой 62
Лекция 8. Цифровой спектральный анализ сигналов: задачи, методы, параметры, характеристики, структуры. Гармонический спектральный анализ Красноярск, 2008
Виды спектрального анализа (СА): • гармонический (измерение спектров амплитуд и фаз); • СА случайных сигналов (измерение СПМ, ВСПМ). Параметры СА: • время анализа Та = NTд (эпоха анализа); • полоса анализа fа: 0 ± fд/2, 0 – fд; • шаг анализа Δfа = 1/Та; • разрешение по частоте Δfр = α/Та. Особенность СА на основе ДПФ: • анализ выполняется по реализации конечной длины усеченной весовой функцией w(n), n = 0, 1, 2, …N – 1. Лекция 8. Цифровой спектральный анализ сигналов 64
Математическое описание и базовая структура анализатора спектра (АС) на основе ДПФ Каждый канал ДПФ откликается на свою частоту и эквивалентен полосовому НФ. Лекция 8. Цифровой спектральный анализ сигналов 65
Частотные характеристики многоканального анализатора спектра на основе ДПФ ЧХ канала АС определяется как отклик его на комплексный гармонический сигнал ЧХ канала АС совпадает с частотной характеристикой весовой функции W(j ), смещенной вправо к центральной частоте канала k > 0 или влево к частоте k < 0. ЧХ каналов имеют главный лепесток и боковые лепестки и перекрываются между собой. Лекция 8. Цифровой спектральный анализ сигналов 66
ЧХАС с прямоугольной ВФ и ЧХ одного (2 -го) канала При ωх ≠ ωk имеет место явление размывания спектра Лекция 8. Цифровой спектральный анализ сигналов 67
Частотные характеристики каналов анализатора спектра с весовой функцией Хэмминга На сигнал с частотой fх = fk откликаются три канала, на сигнал с частотой fх ≠ fk – 4 канала на уровне главных лепестков и все каналы на уровне боковых лепестков. Лекция 8. Цифровой спектральный анализ сигналов 68
Параметры весовых функций, используемые при спектральном анализе. Выбор вида весовой функции Кког бл, д. Б АП , д. Б 13, 6 3, 92 27 1, 82 Хэмминга 1, 36 1, 30 / 1, 81 0, 54 41 1, 78 Блэкмана 1, 73 1, 68 / 2, 36 0, 42 57 1, 1 1, 8 – 1, 02 Тип ВФ бин Прямоугольная 1 0, 89 / 1, 21 Треугольная Кайзера, = 3 1 1, 33 1, 28 / 1, 78 0, 5 1. 71/2, 39 0, 4 Лекция 8. Цифровой спектральный анализ сигналов – 69 69
Определение эквивалентной шумовой полосы весовой функции Мощность белого шума на выходе канала: σ2 шк = σ2 ш. вх /N. Лекция 8. Цифровой спектральный анализ сигналов 70
Лекция 9. Спектрально-корреляционный анализ дискретных случайных сигналов Красноярск, 2008
Статистические характеристики дискретных случайных сигналов Виды СС: стационарные, эргодические. Среднее значение: Средний квадрат: Лекция 9. Спектрально-корреляционный анализ дискретных случайных сигналов 72
АКФ: ВКФ: (Е – символ математического ожидания) Лекция 9. Спектрально-корреляционный анализ дискретных случайных сигналов 73
Спектральные характеристики дискретных случайных сигналов СПМ – преобразование Фурье АКФ: (теорема Винера – Хинчина). ВСПМ – преобразование Фурье ВКФ: Лекция 9. Спектрально-корреляционный анализ дискретных случайных сигналов 74
Статистические оценки АКФ Для обеспечения точности оценок принимают mmax = M ≤ 0, 1 N. Лекция 9. Спектрально-корреляционный анализ дискретных случайных сигналов 75
Статистические оценки ВКФ Лекция 9. Спектрально-корреляционный анализ дискретных случайных сигналов 76
Статистические коррелограммные оценки СПМ и ВСПМ k = 0, 1, … 2 M – 1. Метод спектрального анализа случайных сигналов по оценкам АКФ (ВКФ) называется методом коррелограмм. Лекция 9. Спектрально-корреляционный анализ дискретных случайных сигналов 77
Статистические периодограммные оценки СПМ Периодограммные оценки Уэлча где k = 0, 1, . . . N 1 Лекция 9. Спектрально-корреляционный анализ дискретных случайных сигналов 78
Вычисление спектральной плотности мощности методом периодограмм Лекция 9. Спектрально-корреляционный анализ дискретных случайных сигналов 79
Структурные схемы анализаторов СПМ и ВСПМ случайных сигналов по методу периодограмм Лекция 9. Спектрально-корреляционный анализ дискретных случайных сигналов 80
Структурные схемы анализаторов СПМ и ВСПМ случайных сигналов по методу периодограмм Лекция 9. Спектрально-корреляционный анализ дискретных случайных сигналов 81
Вычисление оценок корреляции коротких последовательностей с помощью ДПФ Лекция 9. Спектрально-корреляционный анализ дискретных случайных сигналов 82
Лекция 10. Алгоритмы быстрого преобразования Фурье Красноярск, 2008
Определение БПФ это способы быстрого вычисления ДПФ, устраняющие свойственную ДПФ вычислительную избыточность. Предложены в 1965 году американцами Кули и Тьюки и относятся к базовым алгоритмам ЦОС в частотной области. Основываются на свойствах симметрии и периодичности комплексной экспоненты , обозначаемой как . Лекция 10. Алгоритмы быстрого преобразования Фурье 84
Сигнальный граф базовой операции БПФ с прореживанием по времени по основанию 2 Лекция 10. Алгоритмы быстрого преобразования Фурье 85
Сигнальный граф базовой операции БПФ с прореживанием по времени по основанию 2 Сигнальный граф БПФ для первого этапа прореживания Лекция 10. Алгоритмы быстрого преобразования Фурье 86
Полный граф БПФ с прореживанием по времени по основанию 2 для N = 8 Лекция 10. Алгоритмы быстрого преобразования Фурье 87
Структура нерекурсивного фильтра на основе БПФ с прореживанием по времени и по частоте Лекция 10. Алгоритмы быстрого преобразования Фурье 88
Лекция 11. Методы переноса и преобразования спектров дискретных сигналов Красноярск, 2008
Структурные схемы а б Структурные схемы переноса спектра методом цифрового гетеродинирования с операциями над комплексными (а) и вещественными (б) числами Лекция 11. Методы переноса и преобразования спектров дискретных сигналов 90
Диаграммы смещения спектра вещественного сигнала на частоту г 1 Лекция 11. Методы переноса и преобразования спектров дискретных сигналов 91
Диаграмма прямого и инверсного спектров вещественного сигнала Лекция 11. Методы переноса и преобразования спектров дискретных сигналов 92
Структурная схема квадратурной обработки узкополосных сигналов, оперирующая с комплексными числами Лекция 11. Методы переноса и преобразования спектров дискретных сигналов 93
Структурная схема квадратурной обработки узкополосных сигналов, оперирующая с вещественными числами Лекция 11. Методы переноса и преобразования спектров дискретных сигналов 94
Фильтровой способ формирования однополосных дискретных сигналов (сигналов ОБП) Лекция 11. Методы переноса и преобразования спектров дискретных сигналов 95
Структурные схемы формирователей ОБП, оперирующих с комплексными числами Лекция 11. Методы переноса и преобразования спектров дискретных сигналов 96
Структурные схемы формирователей ОБП, оперирующих с вещественными числами Лекция 11. Методы переноса и преобразования спектров дискретных сигналов 97
Формирование однополосного дискретного сигнала с помощью преобразователя Гильберта Лекция 11. Методы переноса и преобразования спектров дискретных сигналов 98
Структурная схема демодулятора сигналов ОБП фильтрового типа Лекция 11. Методы переноса и преобразования спектров дискретных сигналов 99
Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов Красноярск, 2008
Общая структура многоскоростной системы ЦОС Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 101
Структура восходящей дискретной системы Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 102
Временные диаграммы сигналов в ВДС Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 103
Спектральное представление сигналов ВДС Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 104
Структурная схема ВДС с переносом спектра сигнала Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 105
Частотные диаграммы для определения переходной полосы цифрового фильтра-интерполятора Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 106
Структурная схема многократной ВДС Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 107
Частотные диаграммы сигналов двукратной ВДС Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 108
Реализация восходящей дискретной системы на основе дуальной структуры нерекурсивного фильтра Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 109
Восходящая дискретная система с мультиплексной реализацией нерекурсивного фильтра Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 110
Подсистема вывода аналоговых сигналов с повышением частоты дискретизации Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 111
Нисходящие дискретные системы. Децимация сигналов. Временные диаграммы сигналов КЧД Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 112
Спектральные диаграммы сигналов НДС Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 113
Структурная схема нисходящей дискретной системы Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 114
Дуальность преобразований сигналов в ВДС, НДС. Сопоставление спектральных диаграмм сигналов НДС, ВДС Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 115
Структурная схема НДС с переносом спектра сигнала Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 116
Структурная схема многократной НДС Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 117
Частотные диаграммы сигналов двукратной НДС Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 118
Структурная схема НДС на основе нерекурсивного цифрового фильтра Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 119
Подсистема ввода аналоговых сигналов с понижением частоты дискретизации Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 120
Применение нисходящих дискретных систем в радиоприемных устройствах Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 121
Лекция 13. Применение методов ЦОС в многоканальных системах связи с частотным разделением каналов Красноярск, 2008
Частотные диаграммы спектров канального и группового сигналов Лекция 13. Применение методов ЦОС в многоканальных системах связи 123
Общая структура подсистемы формирования групповых сигналов Лекция 13. Применение методов ЦОС в многоканальных системах связи 124
Структурная схема подсистемы ФГС на основе полосовых фильтров-интерполяторов Лекция 13. Применение методов ЦОС в многоканальных системах связи 125
Спектральная диаграмма сигналов i-го канала ФГС Лекция 13. Применение методов ЦОС в многоканальных системах связи 126
Структурная схема подсистемы ФГС с квадратурной обработкой Лекция 13. Применение методов ЦОС в многоканальных системах связи 127
Структура канала подсистемы ФГС с квадратурной обработкой, оперирующая с вещественными числами Лекция 13. Применение методов ЦОС в многоканальных системах связи 128
Общая структура подсистемы разделения групповых сигналов Лекция 13. Применение методов ЦОС в многоканальных системах связи 129
Структурная схема подсистемы РГС на основе полосовых фильтров-дециматоров Лекция 13. Применение методов ЦОС в многоканальных системах связи 130
Структурная схема подсистемы РГС на основе цифрового гетеродинирования сигналов Лекция 13. Применение методов ЦОС в многоканальных системах связи 131
Структурная схема одного канала подсистемы РГС, оперирующая с вещественными числами Лекция 13. Применение методов ЦОС в многоканальных системах связи 132
Структурная схема а б Структурная схема восстановления группового сигнала (а) и соответствующие ей частотные диаграммы (б) Лекция 13. Применение методов ЦОС в многоканальных системах связи 133
Структурная схема разделения группового сигнала МКС ЧТ Лекция 13. Применение методов ЦОС в многоканальных системах связи 134
Трансмультиплексоры. Общая структура устройства сопряжения систем типа ЧРК – ВРК Лекция 13. Применение методов ЦОС в многоканальных системах связи 135
Лекция 14. Многоканальные системы полосового анализа и синтеза сигналов Красноярск, 2008
Структурные схемы анализаторов спектра на основе полосовых фильтров Лекция 14. Многоканальные системы полосового анализа и синтеза сигналов 137
Математическое обоснование анализа спектра на основе полосовой фильтрации Лекция 14. Многоканальные системы полосового анализа и синтеза сигналов 138
Определение спектральных оценок в анализаторе спектра на основе полосовых фильтров Лекция 14. Многоканальные системы полосового анализа и синтеза сигналов 139
Развернутая структура каналов анализатора спектра на основе полосовых фильтров Лекция 14. Многоканальные системы полосового анализа и синтеза сигналов 140
Структурная схема канала полосового анализатора ВСПМ Лекция 14. Многоканальные системы полосового анализа и синтеза сигналов 141
Определение кратковременного преобразования Фурье Кратковременное преобразование Фурье введено для сигналов с изменяющимися во времени спектральными характеристиками. Оно является функцией двух аргументов – частоты и времени ntд (или номера отсчета n). Лекция 14. Многоканальные системы полосового анализа и синтеза сигналов 142
Структурные схемы представления кратковременного преобразования Фурье а б Структурные схемы представления кратковременного преобразования Фурье с помощью цифровой фильтрации, оперирующие с комплексными (а) и вещественными (б) числами Лекция 14. Многоканальные системы полосового анализа и синтеза сигналов 143
Структурные схемы представления кратковременного преобразования Фурье с помощью полосовых фильтров Лекция 14. Многоканальные системы полосового анализа и синтеза сигналов 144
Структурная схема вычисления модуля кратковременного преобразования Фурье Лекция 14. Многоканальные системы полосового анализа и синтеза сигналов 145
Структурная схема системы анализа синтеза сигналов на основе кратковременного преобразования Фурье Лекция 14. Многоканальные системы полосового анализа и синтеза сигналов 146
Полные структуры каналов анализа синтеза сигналов с квадратурной обработкой сигналов Лекция 14. Многоканальные системы полосового анализа и синтеза сигналов 147
Структурная схема анализатора полосного вокодера Лекция 14. Многоканальные системы полосового анализа и синтеза сигналов 148
Структурная схема синтезатора полосного вокодера Лекция 14. Многоканальные системы полосового анализа и синтеза сигналов 149
Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС. Реализация ЦОС на основе аппаратных и аппаратно-программных (микропроцессорных) средств Красноярск, 2008
Общая структура аппаратного обеспечения системы ЦОС Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 151
Общая структурная схема процессора ЦОС Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 152
Структура цифрового устройства а б Структура цифрового устройства без конвейерной обработки (а) и с конвейерной обработкой (б) Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 153
Пример структурной схемы синхронизированной системы ЦОС Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 154
Временные диаграммы сигналов Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 155
Граф-схема алгоритма работы программируемой системы ЦОС с аппаратной синхронизацией Синхронизация системы Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 156
Граф-схема алгоритма работы системы ЦОС с синхронизацией процессора по сигналу готовности данных АЦП Синхронизация системы Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 157
Граф-схема алгоритма работы (а) системы с программной синхронизацией Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 158
Диаграмма временного цикла (б) системы с программной синхронизацией Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 159
Аппаратный способ реализации ЦОС. Структурная схема параллельного арифметического устройства Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 160
Способы аппаратной реализации ЦОС № Способ реализации 1 Последовательнопараллельная КАУ Тип АУ 1 Параллельное 2 Параллельно-параллельная КАУ = Кбо(1) Параллельное 3 С распараллеливанием 1<КАУ <Кбо(1) Параллельное 4 Параллельнопоследовательная Кбо(1) Последовательное Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 161
Последовательно-параллельная реализация нерекурсивного цифрового фильтра Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 162
Последовательно-параллельная реализация нерекурсивного цифрового фильтра Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 163
Параллельно-последовательная реализация рекурсивного звена второго порядка Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 164
Диаграммы управляющих сигналов и структура устройства управления рекурсивного фильтра с параллельно-последовательной обработкой Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 165
Диаграммы управляющих сигналов и структура устройства управления рекурсивного фильтра с параллельно-последовательной обработкой Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 166
Программирование рекурсивных фильтров на основе МПС. Размещение в памяти операндов рекурсивного фильтра Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 167
Граф-схема алгоритма реализации рекурсивного фильтра Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 168
Программирование нерекурсивных фильтров на основе микропроцессорных средств. Размещение в памяти операндов нерекурсивного фильтра Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 169
Граф-схема алгоритма реализации НЦФ ) Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 170
Лекция 16. Цифровые сигнальные процессоры Красноярск, 2008
Структура процессора на основе гарвардской архитектуры Лекция 16. Цифровые сигнальные процессоры 172
Общая структура ЦСП Интерфейс внешних шин Лекция 16. Цифровые сигнальные процессоры 173
Реализационные возможности ЦСП, ТИП АРИФМЕТИКИ Тактовая Время Компл. Вещ. Компл. частота, цикла, ких-ф. , 256 -точ. Мгц Нс Нс/отвод Бпф, мкс TMS 320 C 6701(ПТ) 150 167 6, 7 6 19 11, 5 6, 3 2, 5 58 21 ADSP-21065 (ПТ) 50 20 40, 5 13, 5 – ADSP-21160 (ПТ) TMS 320 C 64 ХХ (ФТ) 100 300 600 10 3, 3 1, 67 15, 5 – – – 5, 7 1 0, 5 0, 3 – 0, 9 6 – ADSP-TS 201 S (Ф/ПТ) 600 1, 67 0, 83 1, 5 DSP 56311 (ФТ) TMS 320 C 6203(ФТ) MSC 8101 (ФТ) Лекция 16. Цифровые сигнальные процессоры 174
Процессоры семейства ADSP-218 х ЦСП Тактовая Озу Энергопочастота, программ, данных, требление, Мгц кслов ма/mips АDSP-2181 40, 33, 28 АDSP-2183 52, 40, 33, 28 Питание, В 16 16 1, 8 5 16 16 0, 8 3, 3 АDSP- 40 4 4 1, 2 3, 3 АDSP-2185 M 75 16 16 0, 4 2, 5 Лекция 16. Цифровые сигнальные процессоры 175
Процессоры семейства ADSP-218 х ЦСП АDSP- Тактовая Озу Энергопочастота, программ, данных, требление, Мгц кслов ма/mips 16 16 0, 4 2, 5 АDSP-2186 L 40, 33, 28 8 8 1, 1 3, 3 АDSP-2187 L 52, 40 32 32 0, 8 3, 3 75 48 56 0, 4 2, 5 32 48 75 0, 4 2, 5 2185 M АDSP 2188 M АDSP 2189 M 75 Питание, В Лекция 16. Цифровые сигнальные процессоры 176
Базовая архитектура процессоров семейства ADSP-218 x Лекция 16. Цифровые сигнальные процессоры 177
Арифметико-логическое устройство процессоров ADSP-218 x. Программная регистровая модель АЛУ Примеры инструкций АЛУ: IF AV АR = АX 0 + АY 1; АR = АX 1 + АY 1 + C; АF = АX 0 – АY 0; АR = АX 1 – АY 0 + C – 1; IF EQ АR = АX 0 OR АY 0. Лекция 16. Цифровые сигнальные процессоры 178
Программная регистровая модель умножителя -накопителя Умножитель-накопитель реализует 4 стандартные функции: R = X*Y; R = MR + X*; R = MR – X*; MR = 0. Примеры инструкций: IF NE МR = МR + MX 0 MY 0 (SS); МR = МR – MX 1 MY 1 (RND). Лекция 16. Цифровые сигнальные процессоры 179
Программная регистровая модель устройства сдвига Устройство выполняет операции: • арифметического (ASHIFT) и логического (LSHIFT) сдвига; • нормализации (NORM); • определения порядка (EXP); • нахождения блочного порядка (EXPADJ). Лекция 16. Цифровые сигнальные процессоры 180
Программная регистровая модель генераторов адреса данных Линейная адресация: L = 0, следующий адрес данных: I = I + M. Циклическая (модульная) адресация: L ≠ 0, следующий адрес: I = (I + M В)по модулю L + B, где В известный базовый адрес; L длина буфера, отвечающая условию: L > |M|. Например: при I 0 = 4, M 0 = 1, L 0 = 3, B = 4; адрес циклического буфера принимает значения: 4, 5, 6, … и т. д. Лекция 16. Цифровые сигнальные процессоры 181
Устройства управления программой Источниками адреса следующей инструкции § инкрементор; § стек счетчика команд (PC STACK); § регистр команд (определяет следующий адрес в командах безусловного перехода), например: JUMP <addr>; CALL<addr>; § контроллер прерываний; § индексные регистры (I 4–I 7), например: JUMP (I 4); CALL (I 7). Лекция 16. Цифровые сигнальные процессоры 182
Таблица векторов прерываний Источник прерывания Адрес вектора прерывания *Запуск программы после RESET 0 х0000 (высший приоритет) IRQ 2 0 x 0004 IRQL 1 (по уровню) 0 x 0008 IRQL 0 (по уровню) 0 x 000 C Передача SPORT 0 0 x 0010 Прием SPORT 0 0 x 0014 IRQE (по фронту) 0 x 0018 Прерывание порта BDMA 0 х001 С Передача SPORT 1/IRQ 1 0 x 0020 Прием SPORT 1/IRQ 0 0 x 0024 Таймер 0 x 0028 (низший приоритет) *Выход из режима понижения мощности Ох002 С Лекция 16. Цифровые сигнальные процессоры 183
Последовательные порты SPORT 0, SPORT 1 Лекция 16. Цифровые сигнальные процессоры 184
Лекция 17. Реализация ЦОС на основе цифровых сигнальных процессоров Красноярск, 2008
Интерфейсы сигнальных процессоров. Общая конфигурация системы на базе процессора ADSP-2181 Лекция 17. Реализация ЦОС на основе цифровых сигнальных процессоров 186
Пример сопряжения сигнального процессора с параллельными каналами ввода-вывода данных Лекция 17. Реализация ЦОС на основе цифровых сигнальных процессоров 187
Пример сопряжения сигнального процессора с последовательными каналами ввода-вывода данных Лекция 17. Реализация ЦОС на основе цифровых сигнальных процессоров 188
Модуль подпрограммы обработки рекурсивного фильтра . EXTERN data_buffer, coef_buffer; . GLOBAL filtr_proc; . SECTION/code seg_code; FILTR_PROC: CNTR = N_SEC; /*CNTR = L */ SI = RX 0; /*чтение отсчета данных x(n) с порта SPORT 0*/ DO num UNTIL CE; /*цикл обработки по звеньям */ SE = PM(I 4, M 4); /* чтение r – числа масштабирующих сдвигов */ SR = ASHIFT SI (HI); /* промасштабированное значение x(n) */ MX 0 = DM(I 0, M 0), MY 0 = PM(I 4, M 4); /* чтение x(n – 2), b 2 */ MR = MX 0*MY 0 (SS), MX 0 = DM(I 0, M 0), MY 0 = PM(I 4, M 4); /* MR= b 2 x(n – 2); чтение x(n – 1), b 1 */ Лекция 17. Реализация ЦОС на основе цифровых сигнальных процессоров 189
Продолжение подпрограммы обработки рекурсивного фильтра DM(I 1, M 0)=MX 0; /* х(n – 2) = х(n – 1) */ DM(I 1, M 0)=SR 1; /* х(n – 1) = х(n) */ MR = MR+MX 0*MY 0 (SS), MY 0 = PM(I 4, M 4); /* MR = MR+b 1 x(n – 1); чтение b 0 */ MR = MR+SR 1*MY 0 (SS), MX 0 = DM(I 0, M 0), MY 0 = PM(I 4, M 4); /* MR = MR+b 0 x(n); чтение y(n – 2), –a 2 */ MR = MR+MX 0*MY 0 (SS), MX 0 = DM(I 0, M 1), MY 0 = PM(I 4, M 4); /* MR = MR+(–a 2 y(n – 2); чтение y(n – 1), –a 1 */ DM(I 1, M 0)=MX 0, MR = MR+MX 0*MY 0 (RND); /* y(n – 2) = y(n – 1) */ /* MR = MR+(–a 1 y(n – 1) = y(n)/2 */ IF MV SAT MR; /* включить насыщение */ SR 1 = MR 1; /* SR 1 = y(n)/2 c насыщением */ SR = IF NOT MV ASHIFT MR 1 BY 1 (HI); /* SR 1 = y(n) */ DM(I 1, M 0) = SR 1; /* y(n – 1) = y(n) */ num: SI = SR 1; /* x(n) = y(n) */ TX 1 = SR 1; /* запись y(n) из SR 1 в регистр передачи SPORT 1*/ RTI; /* возврат в главную программу */ filtr_proc. end: Лекция 17. Реализация ЦОС на основе цифровых сигнальных процессоров 190
Подпрограммы обработки нерекурсивного фильтра. EXTERN data_buffer, coef_buffer; . GLOBAL filtr_proc; . SECTION/code seg_code; FILTR_PROC: CNTR = LENGTH(COEF_BUFFER) – 1; /*CNTR = N – 1*/ SI = RX 0; /*чтение отсчета данных x(n) с порта SPORT 0*/ DM(I 0, M 0)=SI; /*пересылка x(n) в начало очереди данных */ MR=0, MX 0=DM(I 0, M 0), MY 0=PM(I 4, M 4); /* обнуление накопителя, считывание значений x(n – N + 1) и h(N – 1) из памяти*/ DO top UNTIL CE; /*цикл умножения h(m) x(n–m) с накоплением */ top: MR=MR+MX 0*MY 0(SS), MX 0=DM(I 0, M 0), MY 0=PM(I 4, M 4); MR=MR+MX 0*MY 0(RND); /*умножение h(0) x(n), накопление */ IF MV SAT MR; /*и округление с насыщением */ TX 1 = MR 1; /*запись y(n) из MR 1 в регистр передачи SPORT 1*/ RTI; /*возвращение в главную программу */ filtr_proc. end: Лекция 17. Реализация ЦОС на основе цифровых сигнальных процессоров 191
Рекомендуемая литература 1. Глинченко, А. С. Цифровая обработка сигналов: курс лекций. – Красноярск: СФУ, 2008. 2. Глинченко, А. С. Цифровая обработка сигналов: уч. пособие. – 2 -е изд. , перераб. и доп. – Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2005. – 482 с. 3. Глинченко, А. С. Лабораторный практикум по цифровой обработке сигналов: учеб. пособие. – Красноярск: СФУ, 2008. 6. Глинченко, А. С. , Голенок А. И. Принципы организации и программирования сигнальных процессоров семейства ADSP 21 XX: учеб. -метод. пособие. – Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2000. – 88 с. 7. Сергиенко А. Б. Цифровая обработка сигналов: учеб. пособие. – 2 -е изд. – СПб. : Питер, 2006. – 751 с. 8. Основы цифровой обработки сигналов: Курс лекций / А. И. Солонина, Д. А. Улахович. , С. М. Арбузов, Е. Б. Соловьева. – СПб. : БХВ-Петербург, 2005. – 768 с. 192
Скачать презентацию ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ Федеральное государственное образовательное учреждение
6237ee8d4b4438d43b34a2c34e17e1f0.ppt