[工學]10-數字信號處理的應用(編輯修改稿)
2024-11-12 18:15 本頁面
【文章內容簡介】 ? 單個 DSP處理器無法滿足信號處理任務的要求 ? 將信號處理任務合理地分解為多個子任務 ? 將子任務分配給多個 DSP處理器 ?（ 2）片內外設和外部接口能力 –片內外設和外部接口能力對整個 DSP系統(tǒng)的構成會有比較大的影響 ?DSP處理器需要與 ADC、 DAC、存儲器、控制和顯示等片外設備接口 ?多處理器系統(tǒng)，需要處理器間的通信接口 –常見的外設 ?定時器 ?直接數據訪問（ DMA）控制器 ?串行接口 –選型時應根據系統(tǒng)需要選擇具有相應外設和接口能力的 DSP處理器 167。 8． 數字信號處理器 DSP ? （ 3）開發(fā)工具和技術支持 – 功能強大、易用的開發(fā)工具和良好的技術支持可以加速 DSP產品的開發(fā) – 通常市場上得到廣泛應用的 DSP處理器，由于技術成熟，可供參考的資料多，因而技術支持比較好 167。 8． 數字信號處理器 DSP ? （ 4）兼容性 – DSP處理器的兼容性對于產品的升級換代非常重要 ? 軟硬件兼容的處理器可以提高設計的重用性，節(jié)約投資，方便產品的升級換代 ? DSP制造商通常都提供系列 DSP處理器，處理器間保持軟件兼容，有些還保持外部引腳的兼容 – 其它需要考慮的因素 ? 功耗和價格等，如便攜式產品通常要求低功耗 – 總之，選擇時應該綜合考慮各方面因素，選擇滿足系統(tǒng)要求，易于開發(fā)，性價比高的產品 167。 8． 數字信號處理器 DSP ? 例 1 波形產生 – 要求： ? 利用 DSP產生正弦信號，并觀察其頻譜 – 原理： ? sin ( x ) 的泰勒展開為 ? x為第一象限內的值 ? 利用 sin ( π x ) = sin ( x )和 sin ( x ) = sin ( x ) ，可將第二、三和四象限內的值轉換到第一象限 ? 其中： π = 0x7FFF， π /2 = 0x4000， π = 0x8000 ? 正弦波的頻率可以通過增幅的大小來進行控制，這里的增幅取值為 0x0400，即 π /32 23 4 5s i n ( ) 3 . 1 4 0 6 2 5 0 . 0 2 0 2 6 3 6 7 5 .3 2 5 1 9 6 0 .5 4 4 6 7 7 8 1 .8 0 0 2 9 3x x xx x x??? ? ? DSP實例 167。 8． 數字信號處理器 DSP –DSP程序流程圖 將 x 轉換到第一象限 取 s in( x ) 的各次系數 計算 s in( x ) 的值 將計算結果轉換為 Q 15 格式并顯示 x 加增幅 x π ？ x = x 2 π 開 始 程序初始化 否 是 DSP實例 ? 波形產生 –正弦信號及其頻譜如圖 第 9章 數字信號處理應用 語音處理： 語音信號的識別，語音合成。 圖像處理： 圖像增強、圖像分割和圖像壓縮等內容。 語音信號處理 語音信號處理是研究數字信號處理技術在語音信號處理方面應用的一門學科 。 它的目的一是要通過處理得到一些反映語音信號重要特征的參數以便高效的傳輸或儲存語音信號信息；二是要通過對信號進行某種處理運算以實現(xiàn)某種目標 ， 例如人工合成出語音 、辯識出講話者 、 識別出講話的內容等等 。 語音信號分析是語音信號處理的前提和基礎 ， 只有分析出可表示語音信號本質特征的參數 ， 才有可能利用這些參數進行高效的語音通信 、 語音合成和語音識別等處理 。 語音信號的分析和處理通常采用 “ 短時分析 ” ， 即將語音信號分為一段一段來分析其特征參數 ， 其中每一段稱為一 “ 幀 ” ， 幀長一般取為10~30ms。 這樣 ， 對于整體的語音信號來講 ， 分析出的是由每一幀特征參數構成的時間序列 。 在按幀進行語音信號分析 ， 提取語音參數之前 ， 應對語音信號進行數字化并完成端點檢測 、預加重 、 加窗和分幀等 。 語音信號的數字化一般包括放大與增益控制 、反混疊濾波 、 采樣 、 A/D變換及編碼 。 語音信號經過濾波和采樣后 ， 由 A/D變換器變換為二進制數字碼 。 數字化后的語音信號序列將依次存入一個數據區(qū) ， 在語音信號處理中一般用循環(huán)隊列的方式來存儲這些數據 ， 以便用一個有限容量的數據區(qū)來應付數量極大的語音數據 ， 處理完提取出語音特征參數的一個時間段的語音數據可以依次拋棄 ， 讓出存儲空間來存儲新數據 。 語音壓縮 當設計數字音頻系統(tǒng)時，高保真系統(tǒng)的聲音質量是最重要的，幾乎任何數據速率都能接受。電話通信則只需要自然的語音和低的數據速率。語音壓縮對減少數據速率是非常重要的，也能克服語音質量方面的一些問題。 高保真系統(tǒng)需要有足夠高的采樣率（ ）和足夠的量化精度（ 16比特），語音系統(tǒng)的典型采樣率為 8kHZ,符合自然語音的需要，但是音樂質量大大降低。 語音識別 人類自動語音識別比語音產生更加困難。用計算機完成語音識別方法分成兩步，即特征提取與
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