基于dsp芯片的自適應(yīng)濾波器實(shí)現(xiàn)課程設(shè)計(jì)-全文預(yù)覽
【正文】 COEFFNUMBER)。i++ ) { xx[i]=256*sin(i*2*PI/34)。iCOEFFNUMBER。main(){ int i,nLastOutput。 ******************************************************************************//////////////////////////////////////////////////// Example For ICETEKVC5416EDU //// CTR Version : V4 //// Filename: //// Project : //// Version : //// Write by: Daniel Hawk //// Company : Realtimedsp . //// //// All Rights opened amp。 4 實(shí)驗(yàn)過(guò)程 CCS程序運(yùn)行后的各種輸出結(jié)果1．實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備啟動(dòng)軟件仿真模式啟動(dòng)CCS（viewGraphProperty....） 設(shè)置如下 圖41 設(shè)置輸入信號(hào)XX 圖 42 設(shè)置輸出信號(hào)rr 圖43 設(shè)置誤差wc DSP實(shí)現(xiàn)結(jié)果觀察得結(jié)果的波形如下： 圖44 輸出信號(hào)原始波形 圖45 濾波后輸出信號(hào)的波形 圖46自適應(yīng) 誤差e（n）波形5 結(jié)論與體會(huì)本課程設(shè)計(jì)的重點(diǎn)是自適應(yīng)FIR濾波器的設(shè)計(jì)和DSP的實(shí)現(xiàn)。 rr[i]=nLastOutput。得到想要的結(jié)果。把一信號(hào)進(jìn)行采樣。189。}收斂因子fU=。 nh[i]+=fWork。 r=0。實(shí)驗(yàn)流程圖如下：開(kāi)始初始化并產(chǎn)生輸出波形調(diào)用LMS算法計(jì)算輸出結(jié)束LMS算法返回根據(jù)上次誤差調(diào)整參數(shù)濾波用當(dāng)前FIR濾波參數(shù)濾波程序設(shè)計(jì)的整個(gè)實(shí)現(xiàn)過(guò)程主要分為3個(gè)步：(1) 濾波運(yùn)算前的相關(guān)運(yùn)算單元、寄存器以及變量的初始化；原始信號(hào)xx[i]=256*sin(i*2*PI/34)。 (32) FIR濾波器的一般結(jié)構(gòu)如圖34所示。 FIR 濾波器設(shè)計(jì) 設(shè)h(n)，n=0，i．2…Nl為濾波器的沖激響應(yīng)，輸人信號(hào)為x(n)，則FIR濾波器就是要實(shí)現(xiàn)下列差分方程： (31) 式中，y(n)為輸出信號(hào)，即經(jīng)過(guò)濾波之后的信號(hào)；N為濾波器階數(shù)。LMS 算法的目標(biāo)是通過(guò)調(diào)整系數(shù)，使輸出誤差序列的均方值最小化，并且根據(jù)這個(gè)判據(jù)來(lái)修改權(quán)系數(shù)，該算法因此而得名。根據(jù)要求，輸出y（n）和目標(biāo)號(hào)d(n)之間應(yīng)滿足最小均方誤差條件，即 E[e2（n）]=E{[d(n)y(n)]2} （22）有最小值，其中e(n)表示誤差。如果得到對(duì)淹沒(méi)信號(hào)的噪聲的最佳估計(jì)，就能得到所要提取的信號(hào)的最佳估計(jì)。下圖為自適應(yīng)濾波器原理框圖：數(shù)字濾波器FIRY(N)X(N) 自適應(yīng)算法LMS∑F(N)E(N)圖中，自適應(yīng)濾波器有兩個(gè)輸入端：一個(gè)輸入端的信號(hào)Z（n）含有所要提取的信號(hào)s(n)，被淹沒(méi)在噪聲 d(n)中，s(n).d(n)兩
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