DSP实验报告

DSP课程设计实验报告————利用DSP实现实时信号FIR滤波学院：电子信息工程学院专业：自动化（信号）1201小组成员：12212150洪恩杯12212154金夏垚指导老师：高海林一、实验目的掌握DSP集成开发环境CCS的使用和调试方法。掌握DSP片上资源和片外资源访问的基本方法。通过对DSP处理器及CODEC的编程，培养学生C语言编程能力。学会利用Matlab对信号进行FIR滤波，掌握Matlab的信号仿真方法。掌握利用DSP实现信号实时FIR滤波设计可使学生更加透彻的理解信号的采集方法和滤波方法。培养学生使用DSP硬件平台实现数字信号处理算法的能力。二、实验要求基本部分(1)掌握利用Matlab的滤波器工具箱设计FIR滤波器的方法，并提取滤波器参数。(2)掌握Matlab的信号处理工具箱的使用，以及利用Matlab对信号进行滤波的方法。(3)在DMA中断服务程序中，编写数字滤波算法程序，或调用DSPLIB中的滤波函数，实现对信号的滤波。(4)在实验板的Linein输入端接入正弦信号，分左右声道分别采集，并分别滤波。(5)利用CCS信号分析工具分析信号的频谱成分，根据实际输入信号确定滤波器的参数。发挥部分(1)比较加不同窗和阶数时滤波器的滤波效果。(2)测试所设计滤波器的幅频特性和相频特性，并与MATLIB下的设计结果进行比较。三、实验相关技术1、DMA技术直接内存存取(DirectMemoryAccess,简称DMA)是数字信号处理器(DSP)中用于快速数据交换的重要技术,它具有独立于CPU的后台批量数据传输能力,能够满足实时图像处理中高速数据传输要求。允许在外部设备和存储器之间直接读写数据，既不通过CPU，也不需要CPU干预。整个数据传输操作在一个称为DMA控制器的控制下进行的。CPU除了在数据传输开始和结束时做一点处理外，在传输过程中CPU可以进行其他的工作。这样，在大部分时间里，CPU和输入输出都处于并行操作。因此，使整个计算机系统的效率大大提高。实现DMA传送的基本操作如下：1、外设可通过DMA控制器向CPU发出DMA请求；2、CPU响应DMA请求，系统转变为DMA工作方式，并把总线控制权交给DMA控制器；3、由DMA控制器发送存储器地址，并决定传送数据块的长度；4、执行DMA传送；5、DMA操作结束，并把总线控制权交还CPU。2、FIR滤波技术假设数字滤波器的频率响应函数H用下式表示：幅频特性表示信号通过该滤波器后各频率成分振幅衰减情况，而相频特性反映各频率成分通过滤波器后在时间上的延时情况。一般选频滤波器的技术要求由幅频特性给出，其相频特性是确定的，所以在设计过程中，对相频特性一般不作要求。在低通滤波器的幅频特性中，Wp和Ws分别称为通带边界频率和阻带截止频率。从Wp到Ws称为过渡带，过渡带上的频响一半是单调下降的。当冲击响应满足下列条件时，FIR滤波器具有对称结构，为线性相位滤波器：这种对称性，可使得乘法器数量减半：对n价滤波器，当n为偶数时，乘法器的个数为n/2个；当n为奇数时，乘法器的个数为(n+1)/2个。在电路实现中，乘法器占用的逻辑单元数较多。乘法器的增加，意味着电路成本增加，另外对电路的工作速度也有影响。在DSP的应用中，可以应用Matlab的滤波器设计工具箱fdatool工具箱生成需要的FIR滤波器，在生成C文件，提取出相应的滤波数据，应用CCS来调用这些数据，从而应用DSP产生信号的滤波效果，这样就实现了FIR的低通滤波效果。3、利用DSP实现实时的FIR滤波利用DSP实现对模拟信号的实时滤波流程图：信号采集和滤波的流程图：将DMA传输和DSP的算法FIR相结合，在DMA采集和传输的主程序中的存储器处理子程序中嵌入滤波算法，则可以实现利用DSP实现信号实时滤波。四、实验内容（一）实验基本思路：外部模拟信号先进行A/D转换，利用MCBSP的接收寄存器接收数据。利用CCS的频谱分析工具对输入信号进行频谱分析；根据频谱成分确定滤波器参数，然后利用Matlab设计FIR滤波器，并将参数提取出来。在DMA中断服务程序中调用DSPLIB中的FIR滤波函数，对信号进行滤波。滤波后的数据利用DMA方式送到D/A转换器转换为模拟信号。本设计可以分为两部分：(1)信号仿真(a)首先利用Matlab的fdatool工具箱设计滤波器，在sptool工具箱进行信号分析与滤波。(b)利用CCS进行信号滤波算法的仿真，即利用simulator进行仿真。调用DSPLIB库中的fir()滤波函数实现信号FIR滤波，或自行编写FIR滤波程序实现信号FIR滤波。(2)利用Emulator在DSP实验板上采用DMA方式实现信号采集与传输。(3)在DSP实验板上，结合FIR滤波算法，实现信号的实时FIR滤波。（二）实验过程1、利用Matlab的滤波器工具箱设计FIR滤波器，生成c文件，并提取相应的滤波数据。用MATLAB的fdatool滤波器工具箱设计低通滤波器：得到的64个数据：2、MATLAB中的sptool工具箱对任意设置的信号进行分析：设两个中心频率分别为2000Hz和5000Hz的正弦波相叠加，设计截止频率为3000Hz的低通滤波器进行滤波。输入（叠加正弦波）信号的频域、时域波形分别如下所示：经过截止频率为3000Hz的低通滤波之后的时域、频域波形分别为：3、利用ccsS新建工程、编译和运行调试步骤如下所示：4、利用ccs图形观测工具观察输入左声道频谱:滤波后左声道频谱：增益增益比较上面左声道滤波前后的频谱纵坐标数据，滤波前的最大纵坐标值（增益）为2.8e^5，滤波后纵坐标最大值（增益）为2899，即滤波后增益减小。左(右)声道输入时域波形：滤波后左声道时域波形比较滤波前后的左声道的时域波形，可看出经过滤波后，信号变得平滑，且失真几乎没有。5、基于声卡的模拟示波器显示滤波前：由于左声道低通滤波器的截止频率设置的是4000Hz,故当左声道（绿线）的频率设置为3000Hz的时候还处在滤波器的高通范围内，信号没有被滤掉，故还可以显示出来；右声道（红线）没有进行滤波，故改变频率其频谱基本上没什么变化。相应的频谱显示如下图所示：滤波后：由于设计的低通滤波器的截止频率是4000Hz，所以当左声道信号（图中绿线）的频率为7000Hz时，大于了截止频率，处于阻带范围内，信号被滤掉，而右声道信号没有经过滤波处理，故其频谱没什么变化，只是频率变高后，高频部分的频谱将会稍微减弱。频谱变化如下图所示：五、实验感想通过DSP的课程设计，将之前数字信号处理的内容进行实践，过去只是在matlab上通过软件进行信号的滤波处理，这次不仅需要软件仿真，还需要通过硬件进行处理滤波，我们从开始的什么都不会，到后来一点点查找资料，弄懂DSP处理的原理以及方法，在编程调试的过程中加深了对DSP的理解，因DSP独特的结构使他在数字信号处理方面有独特的优势，在以后的工作中会起到很大的作用。