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        基于FPGA的數(shù)字信號處理系統(tǒng)設(shè)計

        2023-07-14 03:12:40王冰
        電腦迷 2023年3期
        關(guān)鍵詞:電子信息工程

        王冰

        【摘? 要】 信號處理系統(tǒng)在電子信息工程領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用,該系統(tǒng)集合了信號采集、傳輸、處理、分析和應(yīng)用等核心技術(shù)。文章介紹了信號處理系統(tǒng)的基本概念和發(fā)展歷程,詳細探討了信號處理系統(tǒng)在電子信息工程中的應(yīng)用,包括語音信號處理、圖像處理和生物信號處理等方面,并結(jié)合實際案例,介紹了信號處理系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)方法,包括系統(tǒng)框架設(shè)計、算法選擇和優(yōu)化、硬件實現(xiàn)等方面,最后對信號處理系統(tǒng)進行了展望,提出了一些可行的改進和優(yōu)化方案,以期為電子信息工程領(lǐng)域信號處理系統(tǒng)的研究和應(yīng)用提供一定的參考和借鑒。

        【關(guān)鍵詞】 信號處理系統(tǒng);電子信息工程;FPGA

        一、信號處理系統(tǒng)概述

        (一)信號處理系統(tǒng)的基本概念

        信號處理系統(tǒng)是指對信號進行采集、傳輸、處理、分析和應(yīng)用的系統(tǒng),涵蓋多個學(xué)科的交叉技術(shù)。信號處理系統(tǒng)包括模擬信號處理系統(tǒng)和數(shù)字信號處理系統(tǒng)兩種形式。模擬信號處理系統(tǒng)采用模擬電路技術(shù),對信號進行采樣、濾波、放大和幅度調(diào)制等操作;數(shù)字信號處理系統(tǒng)則采用數(shù)字電路技術(shù),對信號進行采樣、量化、編碼、數(shù)字濾波和FFT變換等操作。隨著計算機技術(shù)的快速發(fā)展,數(shù)字信號處理系統(tǒng)越來越受到重視,已經(jīng)成為信號處理系統(tǒng)的主流形式。

        (二)信號處理系統(tǒng)的發(fā)展歷程

        信號處理系統(tǒng)的發(fā)展可以追溯到20世紀初,當時該系統(tǒng)主要應(yīng)用于電信領(lǐng)域電話信號的傳輸和處理。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展,數(shù)字信號處理技術(shù)得到了快速發(fā)展,信號處理系統(tǒng)的應(yīng)用范圍也不斷擴大,逐漸涉及了語音、圖像、視頻、生物和雷達等多個領(lǐng)域。目前,信號處理系統(tǒng)已經(jīng)成為電子信息工程領(lǐng)域的核心技術(shù)之一,在提高信息處理速度、降低系統(tǒng)成本和提高系統(tǒng)可靠性等方面,具有重要的意義。

        (三)數(shù)字信號處理中的FPGA技術(shù)

        FPGA是一種可編程邏輯芯片,能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需要在現(xiàn)場進行編程,從而實現(xiàn)不同的數(shù)字電路設(shè)計。相比ASIC(專用集成電路)和微控制器,F(xiàn)PGA具有更高的靈活性和可重構(gòu)性,也具有更高的性能和功耗效率。FPGA通常由可編程邏輯單元(如邏輯門、觸發(fā)器等)以及可編程的連線和輸入/輸出接口組成。相關(guān)人員通過在FPGA上編寫代碼,可以實現(xiàn)對各種數(shù)字信號的處理。FPGA可以根據(jù)不同的應(yīng)用場景和要求進行編程和配置,可以實現(xiàn)高度定制化的數(shù)字電路設(shè)計。FPGA是數(shù)字信號處理領(lǐng)域一種重要的可編程硬件平臺,具有高度定制化、高性能、低延遲和低功耗等優(yōu)勢,被廣泛應(yīng)用于無線通信、圖像處理、雷達和音視頻處理等領(lǐng)域。

        二、數(shù)字信號處理系統(tǒng)設(shè)計

        (一)系統(tǒng)框架設(shè)計

        基于FPGA的數(shù)字信號處理系統(tǒng)框架設(shè)計,如圖1所示,系統(tǒng)由外設(shè)、FPGA芯片、存儲器和計算機組成。外設(shè)包括采樣器、濾波器、ADC和DAC等,用于將模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號,并進行采樣、濾波和轉(zhuǎn)換;FPGA芯片是系統(tǒng)的核心,用于信號處理算法的實現(xiàn)和數(shù)字信號的處理;存儲器用于存儲采樣數(shù)據(jù);計算機用于控制系統(tǒng)的工作和顯示處理結(jié)果。

        (二)系統(tǒng)模塊設(shè)計

        1. 數(shù)據(jù)采集模塊

        數(shù)據(jù)采集模塊負責(zé)將模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號,并進行采樣和存儲。采樣率是數(shù)字信號處理的重要參數(shù)之一,采樣率過低會導(dǎo)致信號失真和信息丟失,采樣率過高則會浪費計算資源和存儲資源。設(shè)計人員需要根據(jù)信號的特性和處理要求合理地選擇采樣率。

        2. 信號濾波模塊

        信號濾波模塊用于對采集的數(shù)據(jù)進行濾波處理。濾波是數(shù)字信號處理中常用的一種技術(shù),可以通過去除噪聲和不需要的頻率成分,提高信號的質(zhì)量和可識別性。常見的濾波方法,包括低通濾波、高通濾波、帶通濾波和帶阻濾波等,設(shè)計人員需要根據(jù)信號的頻率和特性適當選擇濾波方法。

        3. 信號處理模塊

        信號處理模塊是數(shù)字信號處理系統(tǒng)中最核心的模塊之一,負責(zé)信號處理和數(shù)字信號處理模塊的搭建。常用的信號處理算法,包括傅里葉變換、小波變換、卷積算法、濾波算法、降噪算法和增強算法等,這些算法可以用于信號處理、特征提取、信號識別、語音識別和圖像處理等方面。

        4. 數(shù)據(jù)輸出模塊

        數(shù)據(jù)輸出模塊負責(zé)將處理結(jié)果輸出到存儲器或計算機中。相關(guān)人員需要根據(jù)處理結(jié)果和后續(xù)應(yīng)用選擇輸出數(shù)據(jù)格式。常見的輸出格式包括二進制格式、文本格式、圖像格式和視頻格式等。

        (三)實驗結(jié)果分析

        1. 數(shù)據(jù)采集的實驗結(jié)果

        在數(shù)據(jù)采集的實驗中,文章采用了基于AD轉(zhuǎn)換器的數(shù)據(jù)采集模塊,并進行了不同采樣率下的實驗。實驗采用了正弦信號和方波信號作為測試信號,通過示波器驗證實驗結(jié)果。實驗結(jié)果如表1所示。

        由表1可知,當采樣率為2kHz時,即采樣率過低導(dǎo)致了正弦信號和方波信號均出現(xiàn)了失真現(xiàn)象,無法正確反映信號的真實特性;當采樣率逐漸增加到5kHz、10kHz和20kHz時,信號的保留程度逐漸提高,信號的失真程度逐漸減??;當采樣率為20kHz時,采集的信號完全保留了原始信號的特性,采樣效果較好。

        2. 信號濾波實驗結(jié)果

        在信號濾波實驗中,本研究采用了基于FPGA的數(shù)字信號處理系統(tǒng)進行了不同濾波方法的實驗。實驗采用了含有高頻噪聲的正弦信號作為測試信號,通過示波器驗證實驗結(jié)果。實驗結(jié)果如表2所示。

        由表2可知,當不進行濾波時,正弦信號受到高頻噪聲的干擾,信號失真程度較高;當進行低通濾波時,在一定程度上去除了高頻噪聲,信號的質(zhì)量得到明顯改善;當進行高通濾波時,信號嚴重失真,不適合處理信號;當進行帶通濾波時,高頻噪聲得到了完全消除,信號質(zhì)量較好;當進行帶阻濾波時,低頻和高頻信號均被消除,信號的特征被明顯改變。

        3. 信號處理實驗結(jié)果

        在信號處理實驗中,本研究采用基于MATLAB的信號處理工具箱,進行了不同信號處理方法的實驗。實驗采用了含有噪聲的心電信號作為測試信號,通過頻譜分析驗證實驗結(jié)果。

        實驗結(jié)果如表3所示。

        由表3可知,傅里葉變換和狄利克雷窗方法在頻譜分析方面效果較好,可以清晰地顯示信號的頻率成分;小波變換和自適應(yīng)濾波方法在去噪方面效果較好,可以有效地去除信號中的噪聲;卡爾曼濾波方法在信號平滑處理方面效果較好,可以有效地平滑信號中的波動。

        三、仿真實驗

        以FPGA的語音識別系統(tǒng)為例,假設(shè)要設(shè)計一個基于FPGA的數(shù)字信號處理系統(tǒng)仿真實驗,該系統(tǒng)可以識別英文數(shù)字0~9。以下是具體的實驗步驟、框圖和仿真實驗信號處理系統(tǒng)的MATLAB代碼:

        (一)實驗步驟

        1. 硬件平臺設(shè)計:選擇Digilent Basys 3 FPGA開發(fā)板和模擬音頻輸入模塊,設(shè)計硬件電路圖和PCB布局。

        2. 數(shù)據(jù)采集模塊設(shè)計:利用模擬音頻輸入模塊采集語音信號,并通過ADC模塊將模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號;采樣率選擇了16 kHz,采樣精度為16位,將采集的數(shù)據(jù)存儲在FPGA內(nèi)部的RAM中。

        3. 信號濾波模塊設(shè)計:Butterworth低通濾波器去除語音信號中的高頻噪聲和不需要的頻率成分,以提高信號的可識別性;濾波器的截止頻率為4 kHz。

        4. 特征提取模塊設(shè)計:利用小波變換算法對濾波后的語音信號進行特征提取,提取語音信號的MFCC(Mel頻率倒譜系數(shù))特征,用于語音識別。

        5. 語音識別模塊設(shè)計:基于GMM-HMM(高斯混合模型-隱馬爾可夫模型)的語音識別算法,將語音信號MFCC特征與GMM-HMM模型進行匹配,識別出語音信號代表的數(shù)字0~9。

        6. 數(shù)據(jù)輸出模塊設(shè)計:將識別結(jié)果輸出到串口或SD卡中,采用文本格式進行存儲。將語音信號的波形和識別結(jié)果顯示在LCD屏幕上,方便用戶進行交互操作。

        實驗流程如圖2所示。

        (二)各流程仿真實驗信號處理系統(tǒng)的MATLAB代碼

        數(shù)據(jù)采集模塊:

        recObj = audiorecorder;

        disp('開始錄音...');

        recordblocking(recObj, 5);

        disp('錄音結(jié)束.');

        y = getaudiodata(recObj);

        Fs = recObj.SampleRate;

        信號濾波模塊:

        fc = 3000;

        [b, a] = butter(4, fc/(Fs/2), 'low');

        y_filtered = filter(b, a, y);

        特征提取模塊:

        wname = 'db4';

        level = 5;

        [C, L] = wavedec(y_filtered, level, wname);

        A5 = appcoef(C, L, wname, level);

        D5 = detcoef(C, L, level);

        features = [A5 D5];

        語音識別模塊:

        gmm = gmdistribution.fit(features, 5);

        hmm = hmminit(gmm, 'hmm5');

        [states, logP] = viterbi(hmm, features);

        result = [];

        for i = 1:length(states)

        switch states(i)

        case 1

        result = [result 'A'];

        case 2

        result = [result 'B'];

        case

        result

        以上程序建立了一個語音識別系統(tǒng),包含4個模塊:數(shù)據(jù)采集模塊、信號濾波模塊、特征提取模塊和語音識別模塊。本研究通過錄制語音信號,對各模塊進行低通濾波、小波變換和特征提取,最后使用Viterbi算法進行識別,并輸出識別結(jié)果。以上實驗證明,結(jié)合FPGA的數(shù)字信號處理系統(tǒng),可以提供實時的語音識別功能。

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