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基于小波包的多载波调制算法及其在DSP中的实现 (2006年)

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简介:
本文提出了一种基于小波包变换的新型多载波调制算法,并详细讨论了该算法在数字信号处理器(DSP)上的实现方法。 为了实现小波包多载波调制,设计了一种基于DSP的实施方案。通过采用一种等效结构,将小波包多载波调制分解为串/并变换、小波包综合以及脉冲成形三个步骤,并利用Mallat算法来完成其中的小波包综合和脉冲成形环节。在高速浮点DSP平台上进行硬件实现时,通过软件流水优化技术和DMA技术提升了系统的性能表现。基于Mallat算法的特点,采用交替组合法将乘法运算量减半以提高效率。所开发的软件最终能够在TMS320C6701EVM评估板上成功运行,并达到实时处理的要求。实验结果表明,在CCS环境下生成的目标代码运行效率接近该DSP所能提供的最高性能水平。

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客服
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  • DSP (2006)
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    本文提出了一种基于小波包变换的新型多载波调制算法,并详细讨论了该算法在数字信号处理器(DSP)上的实现方法。 为了实现小波包多载波调制,设计了一种基于DSP的实施方案。通过采用一种等效结构,将小波包多载波调制分解为串/并变换、小波包综合以及脉冲成形三个步骤,并利用Mallat算法来完成其中的小波包综合和脉冲成形环节。在高速浮点DSP平台上进行硬件实现时,通过软件流水优化技术和DMA技术提升了系统的性能表现。基于Mallat算法的特点,采用交替组合法将乘法运算量减半以提高效率。所开发的软件最终能够在TMS320C6701EVM评估板上成功运行,并达到实时处理的要求。实验结果表明,在CCS环境下生成的目标代码运行效率接近该DSP所能提供的最高性能水平。
  • 变换电力系统谐检测DSP
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    本研究探讨了利用小波变换技术进行电力系统的谐波检测方法,并详细介绍了该技术在数字信号处理器(DSP)上的具体应用与实现过程。 基于小波变换的电力系统谐波检测及DSP实现主要探讨了如何利用小波变换技术来识别和分析电力系统的谐波问题,并详细介绍了在数字信号处理器(DSP)上的具体实施方案,以提高谐波检测的精度与效率。这种方法不仅有助于更好地理解复杂电力环境中的频率成分,还为实际工程应用提供了有效的解决途径。
  • 变换遥感光谱图像融合应用(2006
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    本文于2006年提出了一种采用小波变换技术对遥感多光谱图像进行高效融合的方法,并探讨了该算法的实际应用场景与效果。 在分析了小波变换的分解与重建方法后,我们提出了一种基于区域的图像增强算法。该算法首先提取源图中的边缘,并以这些边缘为参考,在其周围建立融合窗口。接着结合区域内各部分的信息,应用特定的窗口融合规则进行处理。 实验结果表明,经过这种处理后的图像综合了三幅原始图像的不同特征,使得最终生成的图像更加易于识别。这证明该方法能够在保留尽可能多的原始信息的同时简化算法,并且具有良好的稳定性。因此,在诸如多光谱遥感图像分析和医学成像等领域中有着广泛的应用前景。
  • 变换共振信号解 (2006)
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    本文提出了一种基于谐波小波变换的新方法,用于有效解析和提取复杂振动信号中的共振信息。该技术在机械故障诊断领域展现出卓越性能。 在滚动轴承的振动故障诊断过程中,解调方法被广泛应用以进行有效的分析与诊断。当使用软件技术来实现共振解调时,首先需要构建一个窄带高频带通滤波器,以便提取出关键的高频共振信息;随后应用希尔伯特变换来进行进一步的解调处理。 通过研究谐波小波变换的具体实施过程可以发现,信号经过这种变换后实质上是先被进行了一次带通滤波操作,然后进行了希尔伯特解调。值得注意的是,在执行共振解调时需要使用窄带高频带通滤波器;而广义谐波小波则克服了传统二进制小波在低频范围内分辨率高而在高频范围内的分辨率较低这一局限性,能够实现超窄带和高精度的检测功能,从而完全满足共振解调的需求。 基于以上分析,在此基础上提出了一种全新的算法——即利用谐波小波变换来进行共振解调,并且该方法可以通过软件来实施。
  • 阈值去噪DSP
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    本研究探讨了基于小波阈值方法的数字信号去噪技术,并详细介绍了其在数字信号处理器(DSP)平台上的高效实现方案。 小波去噪是信号处理领域的热点与前沿课题。本段落阐述了小波去噪的基本原理和方法,并利用TMS320F2812 DSP的高速运算能力和强大的实时处理能力,在DSP上实现了小波阈值去噪算法,为小波去噪提供了实时处理平台。通过采用软阈值函数和Stein无偏风险估计规则对噪声污染信号进行处理,实验表明该方法可以有效去除噪声,并满足信号去噪所需的光滑性和相似性准则。
  • 阈值去噪DSP
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    本研究探讨了基于小波变换的阈值去噪方法,并详细阐述了其在数字信号处理器(DSP)平台上的高效实现过程。通过优化算法和硬件资源的有效结合,提高了噪声去除效率及信号处理速度,为实际应用提供了可靠的技术支持。 小波去噪是信号处理领域中的热门研究课题。本段落阐述了小波去噪的基本原理及其方法,并利用TMS320F2812 DSP的高速运算能力和强大的实时处理能力,在DSP上实现了小波阈值去噪算法,为实现小波去噪提供了高效的实时处理平台。
  • MATLABIIR数字滤器设计DSP
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    本研究探讨了利用MATLAB进行无限冲击响应(IIR)数字滤波器的设计方法,并分析了该滤波器在数字信号处理(DSP)平台上的实现过程与优化策略。 IIR滤波器是一种被广泛应用的基本数字信号处理部件。鉴于DSP信号处理的优势,将Matlab与DSP结合应用于IIR滤波器的设计当中。本段落介绍了IIR数字滤波器的理论知识及其在Matlab中的常用设计函数,并以TI公司TMS320VC5416 DSP为例,通过一个高通滤波器的设计案例,展示了其Matlab仿真过程及在DSP上的实现步骤和结果。该方法具有较强的实用性,为其他数字滤波器的设计以及在DSP上的实现提供了参考价值。
  • MATLAB仿真FIR数字滤DSP
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    本论文探讨了利用MATLAB仿真开发FIR数字滤波器,并研究其在DSP处理器上的实现方法。通过理论分析与实验验证,展示了该技术的有效性和灵活性。 随着计算机与信息技术的迅速发展,数字信号处理技术已在通信、电子科技、航空航天及仪器仪表等多个领域得到了广泛的应用。作为这一领域的关键技术之一,数字滤波器主要用于过滤时间离散信号和数字信号。在数字信号处理中,数字滤波器具有极其重要的作用。实现数字滤波的方式主要有硬件滤波与软件滤波两种方法。然而,硬件滤波存在稳定性差、易老化以及精度低等问题。相比之下,通过软件来实施的数字滤波则更加灵活,可根据需要调整参数以满足设计需求。
  • MATLAB数字滤器设计、仿真DSP
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    本研究探讨了利用MATLAB进行数字滤波器的设计与仿真,并详细介绍了如何将设计好的滤波器算法移植到DSP平台中实现,为信号处理领域的应用提供了有效的技术方案。 数字滤波器的MATLAB设计与仿真及其在DSP上的实现