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數字信號論文范文1
另外一類是需要用復雜算法對大量數據進行處理的應用，例如聲納探測和地震探測等，也需要用DSP器件。該類設備的批量一般較小、算法要求苛刻、產品很大而且很復雜。所以設計工程師在選擇處理器時會盡量選擇性能最佳、易于開發并支持多處理器的DSP器件。有時，設計工程師更喜歡選用現成的開發板來開發系統而不是從零開始硬件和軟件設計，同時可以采用現成的功能庫文件開發應用軟件。
在實際設計時應根據具體的應用選擇合適的DSP。不同的DSP有不同的特點，適用于不同的應用，在選擇時可以遵循以下要點。
算法格式
DSP的算法有多種。絕大多數的DSP處理器使用定點算法，數字表示為整數或-1.0到+1.0之間的小數形式。有些處理器采用浮點算法，數據表示成尾數加指數的形式：尾數×2指數。
浮點算法是一種較復雜的常規算法，利用浮點數據可以實現大的數據動態范圍(這個動態范圍可以用最大和最小數的比值來表示)。浮點DSP在應用中，設計工程師不用關心動態范圍和精度一類的問題。浮點DSP比定點DSP更容易編程，但是成本和功耗高。
由于成本和功耗的原因，一般批量產品選用定點DSP。編程和算法設計人員通過分析或仿真來確定所需要的動態范圍和精度。如果要求易于開發，而且動態范圍很寬、精度很高，可以考慮采用浮點DSP。
也可以在采用定點DSP的條件下由軟件實現浮點計算，但是這樣的軟件程序會占用大量處理器時間，因而很少使用。有效的辦法是“塊浮點”，利用該方法將具有相同指數，而尾數不同的一組數據作為數據塊進行處理。“塊浮點”處理通常用軟件來實現。
數據寬度
所有浮點DSP的字寬為32位，而定點DSP的字寬一般為16位，也有24位和20位的DSP，如摩托羅拉的DSP563XX系列和Zoran公司的ZR3800X系列。由于字寬與DSP的外部尺寸、管腳數量以及需要的存儲器的大小等有很大的關系，所以字寬的長短直接影響到器件的成本。字寬越寬則尺寸越大，管腳越多，存儲器要求也越大，成本相應地增大。在滿足設計要求的條件下，要盡量選用小字寬的DSP以減小成本。
在關于定點和浮點的選擇時，可以權衡字寬和開發復雜度之間的關系。例如，通過將指令組合連用，一個16位字寬的DSP器件也可以實現32位字寬雙精度算法(當然雙精度算法比單精度算法慢得多)。如果單精度能滿足絕大多數的計算要求，而僅少量代碼需要雙精度，這種方法也可行，但如果大多數的計算要求精度很高，則需要選用較大字寬的處理器。
請注意，絕大多數DSP器件的指令字和數據字的寬度一樣，也有一些不一樣，如ADI(模擬器件公司)的ADSP-21XX系列的數據字為16位而指令字為24位。
DSP的速度
處理器是否符合設計要求,關鍵在于是否滿足速度要求。測試處理器的速度有很多方法，最基本的是測量處理器的指令周期，即處理器執行最快指令所需要的時間。指令周期的倒數除以一百萬，再乘以每個周期執行的指令數，結果即為處理器的最高速率，單位為每秒百萬條指令MIPS。
但是指令執行時間并不能表明處理器的真正性能，不同的處理器在單個指令完成的任務量不一樣，單純地比較指令執行時間并不能公正地區別性能的差異。現在一些新的DSP采用超長指令字(VLIW)架構，在這種架構中，單個周期時間內可以實現多條指令，而每個指令所實現的任務比傳統DSP少，因此相對VLIW和通用DSP器件而言，比較MIPS的大小時會產生誤導作用。
即使在傳統DSP之間比較MIPS大小也具有一定的片面性。例如，某些處理器允許在單個指令中同時對幾位一起進行移位，而有些DSP的一個指令只能對單個數據位移位；有些DSP可以進行與正在執行的ALU指令無關的數據的并行處理(在執行指令的同時加載操作數)，而另外有些DSP只能支持與正在執行的ALU指令有關的數據并行處理；有些新的DSP允許在單個指令內定義兩個MAC。因此僅僅進行MIPS比較并不能準確得出處理器的性能。
解決上述問題的方法之一是采用一個基本的操作(而不是指令)作為標準來比較處理器的性能。常用到的是MAC操作，但是MAC操作時間不能提供比較DSP性能差異的足夠信息，在絕大多數DSP中，MAC操作僅在單個指令周期內實現，其MAC時間等于指令周期時間，如上所述，某些DSP在單個MAC周期內處理的任務比其它DSP多。MAC時間并不能反映諸如循環操作等的性能，而這種操作在所有的應用中都會用到。
最通用的辦法是定義一套標準例程，比較在不同DSP上的執行速度。這種例程可能是一個算法的“核心”功能，如FIR或IIR濾波器等，也可以是整個或部分應用程序(如語音編碼器)。圖1為使用BDTI公司的工具測試的幾款DSP器件性能。
在比較DSP處理器的速度時要注意其所標榜的MOPS(百萬次操作每秒)和MFLOPS(百萬次浮點操作每秒)參數，因為不同的廠商對“操作”的理解不一樣，指標的意義也不一樣。例如，某些處理器能同時進行浮點乘法操作和浮點加法操作，因而標榜其產品的MFLOPS為MIPS的兩倍。
其次，在比較處理器時鐘速率時，DSP的輸入時鐘可能與其指令速率一樣，也可能是指令速率的兩倍到四倍，不同的處理器可能不一樣。另外，許多DSP具有時鐘倍頻器或鎖相環，可以使用外部低頻時鐘產生片上所需的高頻時鐘信號。
存儲器管理
DSP的性能受其對存儲器子系統的管理能力的影響。如前所述，MAC和其它一些信號處理功能是DSP器件信號處理的基本能力，快速MAC執行能力要求在每個指令周期從存儲器讀取一個指令字和兩個數據字。有多種方法實現這種讀取，包括多接口存儲器(允許在每個指令周期內對存儲器多次訪問)、分離指令和數據存儲器(“哈佛”結構及其派生類)以及指令緩存(允許從緩存讀取指令而不是存儲器，從而將存儲器空閑出來用作數據讀取)。圖2和圖3顯示了哈佛存儲器結構與很多微控制器采用的“馮·諾曼”結構的差別。
另外要注意所支持的存儲器空間的大小。許多定點DSP的主要目標市場是嵌入式應用系統，在這種應用中存儲器一般較小，所以這種DSP器件具有小到中等片上存儲器(4K到64K字左右)，備有窄的外部數據總線。另外，絕大多數定點DSP的地址總線小于或等于16位，因而可外接的存儲器空間受到限制。一些浮點DSP的片上存儲器很小，甚至沒有，但外部數據總線寬。例如TI公司的TMS320C30只有6K片上存儲器，外部總線為24位，13位外部地址總線。而ADI的ADSP2-21060具有4Mb的片上存儲器，可以多種方式劃分為程序存儲器和數據存儲器。
選擇DSP時，需要根據具體應用對存儲空間大小以及對外部總線的要求來選擇。
開發的簡便性
對不同的應用來說，對開發簡便性的要求不一樣。對于研究和樣機的開發，一般要求系統工具能便于開發。而如果公司在開發下一代手機產品，成本是最重要的因素，只要能降低最終產品的成本，一般他們愿意承受很煩瑣的開發，采用復雜的開發工具(當然如果大大延遲了產品上市的時間則是另一回事)。
因此選擇DSP時需要考慮的因素有軟件開發工具(包括匯編、鏈接、仿真、調試、編譯、代碼庫以及實時操作系統等部分)、硬件工具(開發板和仿真機)和高級工具(例如基于框圖的代碼生成環境)。利用這些工具的設計過程如圖4所示。
選擇DSP器件時常有如何實現編程的問題。一般設計工程師選擇匯編語言或高級語言(如C或Ada)，或兩者相結合的辦法?，F在大部分的DSP程序采用匯編語言，由于編譯器產生的匯編代碼一般未經最優化，需要手動進行程序優化，降低程序代碼大小和使流程更合理，進一步加快程序的執行速度。這樣的工作對于消費類電子產品很有意義，因為通過代碼的優化能彌補DSP性能的不足。
使用高級語言編譯器的設計工程師會發現，浮點DSP編譯器的執行效果比定點DSP好，這有幾個原因：首先，多數的高級語言本身并不支持小數算法；其次，浮點處理器一般比定點處理器具有更規則的指令，指令限制少，更適合編譯器處理；第三，由于浮點處理器支持更大的存儲器，能提供足夠的空間。編譯器產生的代碼一般比手動生成的代碼更大。
不管是用高級語言還是匯編語言實現編程，都必須注意調試和硬件仿真工具的使用，因為很大一部分的開發時間會花在這里。幾乎所有的生產商都提供指令集仿真器，在硬件完成之前，采用指令集仿真器對軟件調試很有幫助。如果所用的是高級語言，對高級語言調試器功能進行評估很重要，包括能否與模擬機和/或硬件仿真器一起運行等性能。
大多數DSP銷售商提供硬件仿真工具，現在許多處理器具有片上調試/仿真功能，通過采用IEEE1149.1JTAG標準的串行接口訪問。該串行接口允許基于掃描的仿真，即程序員通過該接口加載斷點，然后通過掃描處理器內部寄存器來查看處理器到達斷點后寄存器的內容并進行修改。
很多的生產商都可以提供現成的DSP開發系統板。在硬件沒有開發完成之前可用開發板實現軟件實時運行調試，這樣可以提高最終產品的可制造性。對于一些小批量系統甚至可以用開發板作為最終產品電路板。
支持多處理器
在某些數據計算量很大的應用中，經常要求使用多個DSP處理器。在這種情況下，多處理器互連和互連性能(關于相互間通信流量、開銷和時間延遲)成為重要的考慮因素。如ADI的ADSP-2106X系列提供了簡化多處理器系統設計的專用硬件。
電源管理和功耗
DSP器件越來越多地應用在便攜式產品中，在這些應用中功耗是一個重要的考慮因素，因而DSP生產商盡量在產品內部加入電源管理并降低工作電壓以減小系統的功耗。在某些DSP器件中的電源管理功能包括：a.降低工作電壓：許多生產商提供低電壓DSP版本(3.3V,2.5V,或1.8V)，這種處理器在相同的時鐘下功耗遠遠低于5V供電的同類產品。
b.“休眠”或“空閑”模式：絕大多數處理器具有關斷處理器部分時鐘的功能，降低功耗。在某些情況下，非屏蔽的中斷信號可以將處理器從“休眠”模式下恢復，而在另外一些情況下，只有設定的幾個外部中斷才能喚醒處理器。有些處理器可以提供不同省電功能和時延的多個“休眠”模式。
c.可編程時鐘分頻器：某些DSP允許在軟件控制下改變處理器時鐘，以便在某個特定任務時使用最低時鐘頻率來降低功耗。
d.控制：一些DSP器件允許程序停止系統未用到的電路的工作。
不管電源管理特性怎么樣，設計工程師要獲得優秀的省電設計很困難，因為DSP的功耗隨所執行的指令不同而不同。多數生產商所提供的功耗指標為典型值或最大值，而TI公司給出的指標是一個例外，該公司的應用實例中詳細地說明了在執行不同指令和不同配置下的功耗。
成本因素
在滿足設計要求條件下要盡量使用低成本DSP，即使這種DSP編程難度很大而且靈活性差。在處理器系列中，越便宜的處理器功能越少，片上存儲器也越小，性能也比價格高的處理器差。
封裝不同的DSP器件價格也存在差別。例如，PQFP和TQFP封裝比PGA封裝便宜得多。
在考慮到成本時要切記兩點。首先，處理器的價格在持續下跌；第二點，價格還依賴于批量，如10,000片的單價可能會比1,000片的單價便宜很多。
數字信號論文范文2
1.1圍繞問題開展教學PBL教學模式先提出問題，以問題為基礎和起點，所有的學習均圍繞問題展開。
1.2強調學生的團隊協作性PBL教學模式以學生小組為單位進行，小組成員要積極配合，既有分工又有協作，通過調查和收集資料,疑難問題討論和意見綜合等協作學習,實現知識的共同建構。
1.3具有師生交互性PBL教學模式實施過程中，教師通過設計問題、并創造合適的學習環境，引導學生對問題開展學習活動，師生之間展開密切的交流、探討，促進和指導學生有效地學習，尋求問題的解決。因此，對于以培養適應地方經濟社會發展需要的應用型本科人才為目標的高校，為促進學生解決實際問題的實踐能力和團隊合作能力，非常適合在電子信息類實驗教學中引進PBL教學模式。
2PBL模式在數字信號處理實驗教學中的應用
2.1課程情況概述
筆者所在學院的電子信息工程專業所開設的《數字信號處理》課程，總課時為64學時，包含16學時的課內實驗。傳統的課內實驗均為驗證性實驗，大部分學生只會簡單地照搬實驗講義的詳細步驟完成固定的實驗內容，而對實驗內容及結果所反映的原理并不理解。因此，結合教學改革要求，在新的課程實驗設置中顯著提高了綜合性、設計性實驗的比例，這些實驗項目以問題為導向，教師主要給出實驗的要求和技術指標，要求學生自主選擇并綜合利用學過的理論知識和實踐技能去實現一個比較完整的數字信號處理系統，體現了典型的PBL教學法的應用優勢。
2.2PBL模式實驗教學的具體實施
2.2.1學生分組與基本培訓在實驗課之前，首先對學生進行PBL教學模式的基本培訓，使學生明確PBL教學的目的、方法、要求及評價手段等。同時，在40人的班級中建立10個學習小組，每組4名學生。各組分別推選一名組織能力和責任心較強的同學擔任組長，負責本小組成員的組織協調和分工。
2.2.2問題設置問題設置是PBL教學實施中的核心環節。在這一環節中，教師根據教學大綱和實驗教學內容，對實驗課題設置若干應用問題。圍繞我校應用型人才培養的方針，所設置問題盡量貼近應用開發實際，以培養學生的工程應用開發能力為導向。具體來說，問題設置主要遵循的原則為：(1)問題具備真實的工程背景；(2)問題具備開放性和劣構性；(3)問題具有一定的層次性和復雜度。下面以本實驗課程中的一個可選的綜合設計性實驗為例，介紹相關問題的設置。該實驗的基本內容為，設計數字心電采集系統，實現含有噪聲的心電信號的采集和濾波。實驗前，由教師提供一個包含心電傳感器和放大電路的實驗板，以及一個包含單片機及A/D轉換器的接口板。實驗要求分為兩個階段：第一階段為心電信號的采集，與學生正在同時學習的單片機課程相結合，要求學生通過單片機編程控制A/D轉換器，將放大后的模擬心電信號轉換為數字信號，并通過串口傳送至pc機。在這一階段，設置的主要問題包括：如何根據信號帶寬確定合適的采樣率等。通過這些問題，引導學生在實踐中深入理解采樣定理。第二階段的工作，則是在PC機上通過Matlab對采集到的數據進行讀取和濾波，去除工頻干擾、高頻肌電、基線漂移等。該階段設置的主要問題包括：有效信號的主要頻率范圍、主要干擾源的頻率范圍、線性相位和非線性相位濾波對波形的影響、IIR和FIR濾波器的特點等。通過這些問題的設置，引導學生在實踐中加深對IIR和FIR等濾波器各自特點的認識，并根據不同的工作目標選擇合適的濾波器類型。
2.2.3分析問題與自主學習在實驗項目相關的問題后，要求各學習小組的學生開展自主學習，認真閱讀教材，復習已學過的相關知識，同時，利用圖書館、互聯網等渠道查閱相關參考書籍和文獻，并通過組內的不斷交流和探討以初步分析問題。
2.2.4集中討論與問題解決在學生對實驗所設置的問題進行初步分析的基礎上，教師在實驗課上組織學生開展問題的集中討論，引導各學習小組進一步深入理解問題，研究問題的具體解決方法，并明確各人的任務分工。整個討論過程以學生為主導,教師以共同討論者的身份進行引導、啟發。在自主學習和集中討論的基礎上，各小組最終形成具體的問題解決方案，并通過編程實現對問題的解決，進而完成相應的實驗項目。
2.2.5總結與點評學習小組在編寫程序實現問題解決的過程中，教師以實時巡視、檢查進度、隨機提問、驗收成果等方式促進小組的工作。由于實驗內容及對應問題的設置具有一定的開放性，學生解決問題的思路和方法也相應具有多樣性，教師對各小組的問題解決方法進行歸納總結，并在下次實驗課做出點評。
2.3PBL模式下的成績評價
為了客觀地評定學生的學習效果，需要采用多層次多角度的評價方法。最終成績的評定并不僅僅由期末的實驗考核所決定，而是突出過程表現，強調過程性評價。最終的實驗成績由以下幾部分組成。
2.3.1自主學習表現該部分占總成績的30%，主要衡量學生在PBL模式下的學習方法、學習態度和學習能力。具體評價點包括：學生是否閱讀了相關教材、參考資料；能否有效利用所學的知識分析問題；在學習小組討論中是否積極發言，發言內容是否與討論的問題有關且具有一定的深度；小組成員間的互相評價。
2.3.2實驗過程與實驗報告該部分占總成績的35%，主要衡量學生在實驗中具體解決問題的能力和總結歸納水平。具體評價依據來自于教師巡視及提問的記錄以及學生提交的實驗報告。
2.3.3實驗考試該部分占總成績的35%。主要衡量經過一學期的PBL訓練后學生個人的綜合實驗能力。具體評價依據來自于實驗考試中對所給實驗題的完成速度與質量。
3結語
數字信號論文范文3
在DTMB標準中，系統數據幀結構是一種4層結構，日幀由1440個分幀構成，分幀包含480個超幀，超幀則定義為一組信號幀，而信號幀是系統幀結構的基本單元，由幀頭和幀體兩部分組成。信息數據碼流依次經過擾碼隨機化、前向糾錯編碼后進行從比特流到符號流的星座映射，再進行交織后形成基本數據塊?；緮祿K與系統信息組合后形成幀體，而幀體與相應的幀頭（PN序列）復接為信號幀，經過基帶后處理轉換為基帶輸出信號，該信號經正交上變頻轉換為射頻信號。幀頭部分由PN序列構成，采用I路和Q路相同的4QAM調制。幀體部分包含36個符號的系統信息和3744個符號的數據，共3780個符號，其中，系統信息符號用4QAM映射為36個復符號，數據長度為3744個nQAM符號。CMMB標準中，來自上層的輸入數據流經過前向糾錯編碼、交織和星座映射后，與離散導頻和連續導頻復接在一起進行OFDM調制，調制后的信號插入幀頭后形成物理層信號幀，再經過基帶至射頻變換后發射。物理層信號每1s為1幀，劃分為40個時隙，每個時隙的長度為25ms，包括1個信標和53個OFDM符號。信標包括發射機標識信號（TxID）以及兩個相同的同步信號。OFDM符號由循環前綴（CP）和OFDM數據體構成。OFDM數據體長度（TU）為409.6μs，循環前綴長度（TCP）為51.2μs，OFDM符號長度（TS）為460.8μs。發射機標識信號、同步信號和相鄰OFDM符號之間，通過保護間隔（GI）相互交疊，保護間隔的長度（TGI）為2.4μs。
而關于DVB-T，是指利用開路地面傳輸媒介進行MPEG-2數字電視傳輸的標準，使用COFDM碼分正交頻分復用的信道調制技術，同時伴隨著強大的糾錯碼，達到頻譜利用效率與傳輸可靠性的平衡。COFDM信道調制編碼技術提供兩種子載波數量(2k和8k模式)、3種調制方式、4種保護間隔。DVB-T系統的信號以68個OFDM字符為一幀，每四幀構成一個超幀。每一個OFDM字符在8k模式下有6817個載波，在2k模式下有1705個載波，定義傳輸時間為TS，它由兩部分構成，一部分為有用傳輸時間TU，另一部分為保護間隔Δ，每一幀中的字符由0〜67按序排列，每一幀中發送有用數字電視數據、導頻（離散導頻和連續導頻）和傳輸參數信令（TPS）。表1列出了幾種制式的OFDM符號的外部射頻特征。
2基于OFDM符號特征的數字電視制式識別
在幾種地面無線數字電視標準的幀結構中，OFDM符號作為最基本的單元承載著可以區別的一些外部特征。正交多載波調制技術把高速的數據流通過串/并變換，分配到速率相對較低的若干個頻率子信道中進行傳輸，分別調制一路獨立的數據信息,調制之后將若干個子載波的信號相加同時發送。每個OFDM符號是多個經過相移鍵控(PSK)或正交幅度調制(QAM)的子載波信號之和。根據表1列出的幾種制式的外部特征，明顯地在導頻部分區別最大。對不同的數字電視制式，連續導頻在OFDM符號中的子載波具有不同的位置，而離散導頻則具有不同的子載波間隔特點。如DVB-T標準的OFDM符號中，離散導頻等間隔為12，其功率為16/9,而傳輸數據的功率為1,而且離散導頻數目很多,因此還可根據功率特性判斷符號制式類型。與此類似，CMMB制式中離散導頻間隔則為8等。
另外，由于CMMB標準中用于承載廣播系統控制信息的控制邏輯信道采用BPSK進行調制，因此，若OFDM子載波中有BPSK信號，則可歸類為CMMB標準。而DTMB標準和DVB-T標準可根據是否存在4QAM調制進行區分，因為在DTMB中信號幀的幀頭采用的是4QAM調制，在DVB-T中不存在這種調制。OFDM復等效基帶信號可以利用離散傅立葉逆變換（IDFT）的方法來實現。由于在數字調制信號中，星座圖與調制類型有一一對應的關系，能同時反映PSK和QAM調制信號及其調制階數的差別。得到OFDM子載波的調制信息后，可根據3種無線數字電視標準載波的調制特點，結合連續導頻和離散導頻的位置與幅度信息，對所測信號進行歸類?；贠FDM符號的上述基本特征，我們在一個硬件實驗平臺上把相應的處理算法代碼寫入FPGA和DSP，成功地實現了對3種地面數字無線電視制式的識別。
3信號接收平臺與分選識別實驗
數字信號論文范文4
關鍵詞：數字信號處理；MATLAB仿真；教學改革
作者簡介：李磊（1981-），男，河南南陽人，鄭州大學物理工程學院，講師；楊潔（1983-），女，河南商丘人，鄭州大學物理工程學院，講師。（河南 鄭州 450001）
基金項目：本文系2012年度教育部大學生創新創業訓練計劃課題（項目編號：1210459084）的研究成果。
中圖分類號：G642.0 文獻標識碼：A 文章編號：1007-0079（2013）23-0056-02
“數字信號處理”課程是電子信息、通信工程、自動化工程及相近專業必修的專業課，在電氣工程、測控技術、計算機技術等領域得到了廣泛應用。[1]當前國家越來越重視大學生的創新意識和實踐能力的培養。通過實施教育部大學生創新創業訓練計劃和卓越工程師計劃，促進高等學校轉變教育思想觀念，改革人才培養模式，強化創新創業能力訓練，增強高校學生的創新能力和在創新基礎上的工程實踐能力，培養適應創新型國家建設需要的高水平創新人才。為了提高學生的創新意識和應用知識解決實際問題的工程實踐能力，需要調整“數字信號處理”課程的教學內容，引入新的教學手段和教學方法來提高學生學習的積極性，這是專業基礎課教師所面臨的重要課題。筆者介紹了一種針對本科生教學的分層教學模式，突破單一的理論灌輸的教學弊端，顯著提高學生們學以致用的能力，并運用實例介紹了這種分層教學模式。
一、“數字信號處理”課程教學現狀
數字信號處理是一門理論性很強的課程，內容抽象，公式繁多，課程內容涉及很多數學推導與計算。目前，傳統的教學模式主要存在以下問題：[2，3]
1.教學內容過度重視理論推導，不注重理論和實踐相結合
國內大學的很多任課老師往往注重講授公式性質、定理的由來，注重理論的嚴謹與正確性，這勢必大大占據有限的授課時間。這種教學思路使課程陷于數學推導和計算，而使學生感到枯燥乏味，抓不住重點，教學效果大打折扣。
2.課程實驗內容單一，與工程實踐還有距離
課程實驗內容一般都以MATLAB軟件作為仿真平臺，對課程中的時域離散信號、系統的時頻域理論和數字濾波器設計理論進行仿真實驗。誠然，MATLAB仿真軟件作為信號處理的實驗手段，具有信息量大、形象直觀的特點，在很大程度上補充了單一的理論教學模式。但是仿真手段畢竟是理論的數學編程，還是脫離了工程應用的實際背景。仿真不能完全取代本課程的實驗和實踐內容。算法仿真內容過于形式化、過于簡單，只能作為工程實踐的前期階段設計內容。
二、分層教學法原則與內容
傳統的數字信號處理課程大多只討論算法的理論及其推導，較少涉及工程實現方法及相應的軟硬件技術。大學的教學應是理論教學、實踐教學和科學研究為一體的，實踐教學作為理論和科學研究的橋梁，是現有理論的源頭，也是未來科研開拓的基礎。理論課程應實現教學形式的多樣化，包括多種實驗、課程設計、科技競賽和創新活動等。數字信號處理課程可以分為理論學習，算法仿真，數字信號處理工程應用平臺實驗，課題為導向的數字信號處理課程工程實踐拓展訓練四個層次。[4]
1.第1層：理論學習
廣義來說，數字信號處理是研究用數字方法對信號進行分析、變換、濾波、檢測、調制、解調以及快速算法的一門技術學科。目前本科生只是學習經典的數字信號處理理論，主要包括有關數字濾波技術、離散變換快速算法和譜分析方法。因為教學時間有限，現代信號處理或者數字圖像處理的內容只能根據項目需求有針對性進行學習和研究。教師可以鼓勵學生去搜索相關文獻，查找資料，激發他們的自學熱情和能力。
2.第2層：算法仿真
算法仿真往往是電子信息工程實施以前必經的重要階段。MATLAB語言具有強大的科學計算和可視化功能。它作為數字信號處理的有力助手，成為教學的重要部分。其以矩陣運算為基礎，具有豐富的數值計算功能，強大的繪圖功能，更重要的是具有完備的數字信號處理函數工具箱。比如FIR濾波器的設計，包含三種方法：程序設計法、FDATool設計法和SPTool設計法。其中FDATool（Filter Design & Analysis Tool）是MATLAB信號處理工具箱專用的濾波器設計分析工具，操作簡單、靈活，可以采用多種方法設計FIR和IIR濾波器。在MATLAB命令窗口輸入FDATool后回車就會彈出FDATool界面。SPTool是MATLAB信號處理工具箱中自帶的交互式圖形用戶界面工具，它包含了信號處理工具箱中的大部分函數，可以方便快捷地對信號、濾波器及頻譜進行分析、設計和瀏覽。學生可以采用MATLAB進行電子工程中算法的前期仿真，然后將MATLAB程序轉換成C語言移植到硬件平臺上。
3.第3層：數字信號處理工程應用平臺實驗
數字信號處理算法需要借助特有的硬件平臺實現工程應用，采用的編程語言一般是C語言。目前數字信號處理系統的硬件實現方式一般有三種：（1）利用通用可編程DSP芯片進行開發的方式。由于是采用基于C語言進行編程，算法實現過程簡單，但資源受到限制，并行度差。（2）采用專用集成電路ASIC方式進行開發。雖然效率高，但開發流程長，成本高，開發出來的系統不能更改。（3）采用FPGA芯片進行開發?？梢蕴峁└咝屎透哔|量的數字系統。在實際硬件平臺選型中，使學生能夠對單片機、ARM、DSP、FPGA的應用領域加以區分，從而更加深刻認識到DSP和FPGA實現數字信號處理的巨大優勢。
4.第4層：課題為導向的“數字信號處理”課程工程實踐拓展訓練
課題為導向的教學模式是提高學生實踐能力的新型教學模式。它以大學生創新實驗項目為平臺，以基于案例為教學模式，以科學研究的方式組織和引導學生獲取和運用知識，培養學生創新性思維和分析解決問題的能力。這種方式克服了教學和實驗中單純模仿的弊端，發揮學生的主觀能動性，拓展學生的眼界，引導學生解決開放性問題，促使學生不斷提出新問題、發現新問題和解決新問題。
以上這四個層次并不是單一的順序遞進關系，而是不斷交互的關系。比如工程實際問題的解決過程往往促使學生回歸理論學習層次去深入研究，反過來能夠更好地去解決工程實踐中遇到的技術難題。算法仿真采用的MATLAB語言需要轉換成數字信號處理工程應用平臺實驗使用的C語言進行移植，這也需要第二層和第三層內容的不斷交互。
三、教學實例
為了實現對學生實踐能力的綜合培養、潛力開發和工程創新精神的激勵，學校積極為學生們搭建工程實驗平臺，為學生參加“全國電子設計競賽”、全國挑戰杯、大學生創新實驗計劃項目等活動奠定基礎。下面基于教育部大學生創新實驗課題“基于麥克風陣列聲源定位的動態視頻跟蹤系統”來例證“數字信號處理”課程的分層教學模式。[5]
首先，學生們經過調研確定項目需求，選取合適的算法模型進行研究?；谡n題驅動的教學模式促使學生從需求這個工程項目源頭進行考慮。經過廣泛的調研，學生們發現在日常生活中，常規的攝像頭監控系統的攝像頭安裝是固定的，監控方位是靜態的，只能監控有限的方位區間。這樣的監控系統監控方位區間狹窄，難免存在很大的監控盲區，無法很好地實現監控功能。由人類的耳朵和眼睛協調工作的仿生原理得到啟發，人類的耳朵相當于一個二元聲音傳感器陣列，捕捉到聲源信息，通過大腦判斷，得到聲源的方位信息。然后驅動我們的脖子扭轉到聲源方向，我們的眼睛就可以實時看到聲源目標，做出視覺的判斷。為此，學生們用微型麥克風陣列來代替人耳，用一個步進電機來代替脖子，用攝像頭代替眼睛，用DSP處理器來代替人腦實現信號的運算處理和控制功能，從而實現一個基于麥克風陣列聲源定位的動態視頻跟蹤系統，如圖1所示。這樣，該視頻監控系統通過麥克風陣列進行多傳感器聯合信號處理，可以首先根據聲源的聲音有無來判斷是否啟動監控，再通過聲源的方位可以驅動步進電機，自動轉動攝像頭跟蹤實時運動的目標，實現無盲區、全角度實時自動監控。
算法模型的確定促使學生廣泛閱讀文獻，最終找到了陣列信號處理理論作為麥克風陣列數學建模的理論基礎。通過MATLAB仿真分別分析了仿真的寬帶音頻信號和實驗采集的音頻信號，驗證理論模型和實驗結果能夠很好地匹配。該本科生研發團隊把寬頻聲音信號的特點和傳統的遠場聲源方位估計算法相結合，依據到達時間差的聲源定位原理，提出了一種頻域波束形成算法，系統框圖如圖2所示。系統上電后，多路麥克風分別接收音頻信號，并進行采樣緩存，送入DSP處理器中進行端點檢測，如當前信號為噪聲或無用信號，則丟掉已采集的信號幀數據；如檢測到有用信號，則對其進行頻域波束形成和進一步處理，最后采用基于能量值的譜搜索算法計算出聲源的方位，從而控制步進電機驅動攝像頭轉向聲源所在方位，使聲源出現在攝像頭視野范圍內。該課題針對當前智能視頻監控存在的監控盲區的問題，提出并實現了一種基于麥克風陣列的寬頻聲源定位系統。通過采用頻域波束形成和基于能量值的譜搜索算法，實現了二維空間聲源的快速準確定位。經驗證該系統在室內及室外對各種聲源的實時響應表現良好，在現代視頻監控中具有一定的工程實用意義。通過該課題學生們申請了實用新型專利和發明專利各一項，學術期刊論文2篇，了解了電子信息工程設計的步驟和培養了科學研究的基本素養。
四、結語
按照上述的分層次遞進教學模式，使學生按照基礎理論實驗、仿真實驗和DSP工程實現理論和實踐的交互學習。這一體系從簡單到復雜，從理論到實踐，循序漸進，逐步提高。經過工程實踐的訓練，激發了學生們學習“數字信號處理”課程的熱情，鞏固了課本上的知識，拓展了工程實踐的視野。同時，大大提高了學生們獨立解決問題的能力和工程實踐創新能力。學生在專利申請和論文撰寫的訓練中，實踐了科學研究的方法，為將來的科學研究奠定基礎。通過上述的教學實踐，取得了良好的教學效果，得到了廣大師生的認可。
參考文獻：
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[2]王典.數字信號處理課程分類和分層教學模式探索[J].實驗技術與管理，2013，（2）：31-32.
[3]魏強，等.課題驅動式教學在《數字信號處理》課程中的探索與實踐[J].教育教學論壇，2012，（20）：212-213.
數字信號論文范文5
論文摘要：信號是傳遞信息的媒介，信號處理涉及信息的提取。
隨著集成電路的運算速度更快，集成度更高，就有可能耐復雜目益增加均一些多維數字信號處理。所它在最近才開始出現的一個新領域。盡管如此，多維信號處埋仍然對以下一些間提了解決的辦法，這些問題是：計算機輔動斷層成術(CAT)，即綜合來自不同方向的X射線的投影，以重建人體某一部分的三維圖，源聲納陣列的設計及通過人造衛星地球資源。多維數字信號處理除具有許多引人注目和淺顯易行的應用之外，它還具有堅賣的數學基礎.，這不僅使我們能了解它的實現情況，而且當新問題出現時，也當及時解決。
典型的信號處理任務就是把信息從一種信號傳遞到另一種信號上，例如，可將一張照片加以掃描、抽樣，并將共存儲在計算機的存儲器中，在這種情況下，信息是從可變的銀粒密度轉換戌可見光束，再變成電的波形，最后變戍數字的序列，隨后該數字序列用。磁盤上磁疇的排列來表示CAT掃描器是一個比較復雜，經過處理，最后顯赤射線管(CRT)的熒光屏上或膠片上。數字處理能增加信息，但可以重新排列信息，使觀察者能更方便地理解它.觀察者不必觀看多個不同測面的投影而可直接觀察截面圖。、
人們感興趣的是信號所包含的信息，而不管信號本身是什么形式。也許可以概括地說，信號處理涉及兩個基本任務一一信息的重新排列和信息的壓縮。
數字信號處理涉及到用數的序列表示的信號的處理，而多維數字信號處理則涉罰用多維陣列表示的信號的處理，例如對同時從幾個傳感器所接收的抽樣圖像和抽樣的時間波形的處理。由于信號是因而它可以用數字硬件處理，同時可以將信號處理的運算規定為算法。
促使人們采用數字方法的是不言而喻的。數字方法既有效靈活。我們可以用數字系統使其有自適應性并易于重新組合?？梢院芊奖愕匕褦底炙惴ㄓ梢粋€廠商的設備上轉換到另一個廠商的設備上去，或者把專用數字硬件來實現。同樣，數字算法也可用來處理作為時間函數或空間信號，數字算法自然地和邏輯算符如模式分類相聯系。數字信號能夠長時間無差錯地存儲。對很多種應用而言，數字方法Ⅸ其它方法更為簡單，對另外一些應用，則可能根本不存在其他方法。多維信號處理是不同于一維信號處理，想在多維序列上實現的多運算，例如抽樣、濾波和交換等，用于一維序列，然而，嚴格芯說，我們不得不說多終信號處理與一維信弓有很大差別的。
信號處理與一維信號處理還是有很大差別的，這是由三個因素造成的;(l)二維通常比一維問題包含的數據量大得多;(2)處理多維系統在數些上不如處理一維系統那樣完備；(3)多維信號處理有更多的自由度，這給系統設計音以一維情況中無法比擬的靈活性。雖然所有遞歸數字濾波器都是用差分方程實現的，一維情況下差分方程是全有序的，而在多維情況下差分方程僅是部分有序的，岡而就存在著靈活性，在一維情況小，離散傳里旰變換CDET)可以用快速傅里葉變換CEPT)算法來計算，而在多維情況下，有多且每一個OFT又可用多種AFT算法來計算。在一維情況下，我們可以調整速率。而且也可以調整抽排列。從另一方面來說，多維多項式不能進行因式分解，而一維多項式是可以進行因式分解的。因而在多維情況下，我們不能論及孤立的極，氣、孤立的零點及孤立的根。所以，多維信號處理與一維信號處理有相當大的差別。在20世紀60年代初期，用數字系統來模仿模擬系統的想法，使得一維數字信號處毫的各種方法得到了發展。這樣，仿照模擬系統理論，創立了許多離散系統理論.隨后，當數字系統可以很好地模仿模擬系統時，人們認識到數字系統同時也可以完成更多的功能。由丁這種認識及數字硬件工藝的有力推動，數字信號處理得到了發展，而且現今很多通用的方法，已成為數字方法所特有的，沒有與其等效的模擬方法，在發展多維數字信號處理時，可觀察到同一發展趨向。因為沒有連續時間的(或模擬的)二維系統理論可以仿效，因而最初的二維系統是以一維系統為基礎的，80年代后期，多數二維信號處理都是用可分的二維系統?？煞值亩S系統與用于二維數據的一維系統幾乎沒有差別。隨后，發展了獨特的多維算法，該算法相當于一維算法的邏輯推理。這是一段失敗的時期，由干許多二維應用要求數據量很大，且iT缺少二淮多項式太分解理論，很多一維方法不能很好地推廣到二維上來。我們現在正處于認識的萌芽時代。計算機工業以其部件的小型化和價格日趨低廉而有助于我們解決數據量問題。盡管我們總是受限于數學問題，但仍然認識到，多維系統也給了我們新的自由度。以上這些，使得該領域既富于挑戰性又無窮樂趣，電子信息技術的結合之軟件結臺，傳統產業中可用電產信息技術的地方，仍然可以在生產或很低的條件下使用人力或傳統機械。電予信息技術應到限制，在不同領域和不同水平有各種原因，但爛有一個共大原因是缺乏認識。沒有認識，便沒有應層。
事實上，在一維和二維信號處理理論之間有實質性的差別，而在二維和更高維之間，除了計算上的復雜世方耐差異之外，似乎差別較小。
參考文獻
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數字信號論文范文6
Wan Guofeng
（School of Electrical Engineering Northwest University for Nationality Lanzhou， 730030 ，China）
Abstract： According to digital signal processing course has the features of the deduction of many formula was very difficult and it was not easy to control. We fasten on Fourier Transform which is the main line of this course， integrated teaching material，optimized curriculum system. We also highlight the physical meaning and application of the concept ，still further pay attention on developing students’hands on ability and problem solving capability.The teaching reform turns out to achieve good results in practice.
Keywords： digital signal processing； teaching reform； main line
0引言
數字信號處理是高校電子信息類專業的一門重要課程。該課程在理論上涉及微積分、高等數學、隨機過程、線性代數、復變函數等先修課程，具有概念多、難度大、靈活度高、在有限的教學時間內不容易被學生熟練掌握等特點[1]，客觀上造成了學生對此課程的畏懼心理，甚至有些學生因此還產生了厭學情緒。那么如何做到讓學生有興趣學習，并且能學好這門課，就是老師需要解決的首要問題。筆者經過多年的教學經驗，進行了一些嘗試，收到了良好的效果。現在歸納如下，以饗讀者。
1 緊抓主線
數字信號處理課程的一條線主線就是Z變換-離散傅里葉變換（對于連續信號，則是S變換-傅里葉變換），Z變換的公式是
X（z）=∑n∞=-∞x（n） z-n （1）
其收斂域是Rx-
再看看周期信號的傅里葉變換為什么不存在。因為z變換存在的條件是
|X（z）|=|∑n∞=-∞x（n） z-n
顯然周期信號是不滿足式（2）的，學生自然就知道了周期信號的傅里葉變換只能用傅里葉級數表示了。
而對于用模擬濾波器間接設計數字濾波器，更是應用了這條主線。Z變換與s變換的關系是[2]：z=esT，設s=σ+jΩ，z=rejω，則
σ=0，r=1σ1 （3）
由式（3）看出，單位圓上的z變換對應的是虛軸上的s變換，單位圓內的z變換對應的是左半平面的s變換，單位圓外的z變換對應的是右半平面的s變換。一目了然，簡單明了。
因此，只要一開始給學生說明，整本書就是講一個公式，則學生就會以比較輕松的心態去學習了。
2優化授課內容，減少數學推導
首先，選擇難度適中的教材，難度過大的教材一開始就降低了學生學習的積極性。所以在教材和教學內容上要做到優選內容、側重兼顧，本教學團隊選擇的是由高西全和丁玉美編著，西安電子科技大學出版社出版的《數字信號處理》，本書內容難度相對較小，但不失系統性，由連續信號經過采樣得到離散信號及離散系統，從而講清楚了采樣定理，在此基礎上講授離散傅里葉變換及z變換，以及二者的關系，通過z變換的收斂域講清楚了只有當單位圓上的z變換存在時，其離散傅里葉變換才存在，從而讓學生知道了周期信號的傅里葉變換不存在的道理。
其次，要注意前后教學內容的銜接和優化。將信號與系統的基礎概念、連續與離散系統的時域分析與頻域分析（傅里葉分析、拉氏分析、z變換分析等），以及系統的狀態變量分析等內容在“信號與系統”課程講。而將數據采集、量化、A/D、D/A轉換、離散傅里葉變換（DFT）、快速傅里葉變換（FFT）、IIR和FIR數字濾波器的設計及有限字長效應等內容作為“數字信號處理”課程的主要內容。這樣，就不至于出現重復講授，既節約了時間，又不至于使得學生生厭。
“數字信號處理”是建立在數學基礎上的學科[2]，課程的特點是理論性強、抽象概念多、起點高、難度大、數學推導嚴密[3]。但大量的數學推導會讓學生感到枯燥乏味，產生畏懼心理甚至厭學情緒。因此，在教學過程中教師應強調基礎理論知識，減少數學推導，更加注重強調應用背景和實際意義，盡量將學生的注意力放在概念意義的理解和技術應用，從而加深學生理解。例如在講解離散傅立葉變換時，假如單單講解離散傅立葉變換的定義和特性再進行數學推導，學生會很難理解，而且會感到枯燥乏味。但是通過對離散傅立葉變換和反變換在語音信號處理、生態系統處理以及數值分析等各個領域應用的講解，可以使學生深刻的理解和掌握其概念。
還要對課程重點內容通過深入詳細地分析其特性及與其他知識點之間的相互關系，使學生能夠真正理解其實質，從而達到觸類旁通的效果[1]。
