Расчёт и программная реализация равнополочного банка цифровых фильтров на DSP TMS320VC5510
Трудность работы с высокочастотными сигналами как один из недостатков цифровых фильтров по сравнению с аналоговыми. Сущность метода инвариантного преобразования импульсной характеристики. Основные элементы памяти цифрового сигнального процессора.
| Рубрика | Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 26.04.2015 |
| Размер файла | 1,9 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru
Размещено на http://www.allbest.ru
Введение
Естественным введением в широкую и фундаментальную область цифровой обработки информации является цифровая фильтрация данных. Под фильтрацией будем понимать любое преобразование информации (сигналов, результатов наблюдений), при котором во входной последовательности обрабатываемых данных целенаправленно изменяются определенные соотношения (динамические или частотные) между различными компонентами этих данных.
В общем случае термином Цифровой фильтр (ЦФ) называют аппаратную или программную реализацию математического алгоритма, входом которого является цифровой сигнал, а выходом - другой цифровой сигнал с определенным образом модифицированной формой и/или амплитудной и фазовой характеристикой. Классификация цифровых фильтров обычно базируется на функциональных признаках алгоритмов цифровой фильтрации, согласно которому ЦФ подразделяются на 4 группы: фильтры частотной селекции, оптимальные (квазиоптимальные), адаптивные и эвристические. Наиболее изученными и опробованными на практике являются ЦФ частотной селекции.
Основные достоинства цифровых фильтров по сравнению с аналоговыми.
· Цифровые фильтры могут иметь параметры, реализация которых невозможна в аналоговых фильтрах, например, линейную фазовую характеристику.
· ЦФ не требуют периодического контроля и калибровки, т.к. их работоспособность не зависит от дестабилизирующих факторов внешней среды, например, температуры.
· Один фильтр может обрабатывать несколько входных каналов или сигналов.
· Входные и выходные данные можно сохранять для последующего использования.
· Точность цифровых фильтров ограничена только разрядностью отсчетов.
· Фильтры могут использоваться при очень низких частотах и в большом диапазоне частот, для чего достаточно только изменять частоту дискретизации данных.
Недостатками цифровых фильтров по сравнению с аналоговыми являются:
· Трудность работы с высокочастотными сигналами. Полоса частот ограничена частотой Найквиста, равной половине частоты дискретизации сигнала. Поэтому для высокочастотных сигналов применяют аналоговые фильтры, либо, если на высоких частотах нет полезного сигнала, сначала подавляют высокочастотные составляющие с помощью аналогового фильтра, затем обрабатывают сигнал цифровым фильтром.
· Трудность работы в реальном времени -- вычисления должны быть завершены в течение периода дискретизации.
· Для большой точности и высокой скорости обработки сигналов требуется не только мощный процессор, но и дополнительное, возможно дорогостоящее, аппаратное обеспечение в виде высокоточных и быстрых ЦАП и АЦП.
К основным операциям фильтрации информации относят операции сглаживания, прогнозирования, дифференцирования, интегрирования и разделения сигналов, а также выделение информационных (полезных) сигналов и подавление шумов (помех). Основными методами цифровой фильтрации данных являются частотная селекция сигналов и оптимальная фильтрация.
Одной из актуальных проблем ЦОС, имеющей широкое прикладное значение, является поиск эффективных методов построения цифровых полосовых фильтров и их наборов - систем частотной селекции сигналов. Достаточно назвать такие области применения фильтров частотной селекции как панорамные радиоприемники и анализаторы спектра, полосные вокодеры и системы скрытой связи, трансмультиплексоры и корректоры каналов, чтобы показать ту значимость, которую они приобретают в современных радиотехнических системах и системах связи.
1. Типы цифровых фильтров и их особенности
Под цифровым фильтром понимают дискретную систему, описываемую уравнением:
(1.1)
где аm и bk - коэффициенты, определяющие характеристики фильтра, Т - период дискретизации.
Такая ЭВМ может быть специализированной, учитывающей особенности алгоритма ЦФ или аппаратным путём в виде специализированного цифрового устройства; последнее представляет собой совокупность ряда операционных устройств - регистров, сумматоров, умножителей, устройств управления.
Различают два важных критерия качества цифровых фильтров:
1. Точность реализации алгоритма.
2. Быстродействие цифрового фильтра, определяемое временем tmin, необходимым для вычисления одного отсчёта выходного сигнала.
Фильтры классифицируются по их частотным характеристикам на следующие виды:
1. Фильтры низкой частоты (ФНЧ) - фильтры, пропускающие сигналы с частотой от 0 до fп (fп - граничная частота пропускания) и подавляющие все остальные.
2. Фильтры высокой частоты (ФВЧ) - фильтры, пропускающие сигналы с частотой от fп до ? и подавляющие все остальные.
3. Полосовые фильтры (ПФ) - фильтры, пропускающие сигналы в диапазоне частот от fп1 до fп2 и подавляющие все остальные.
4. Заграждающие фильтры (ЗФ) - фильтры, подавляющие сигналы в диапазоне частот от fз1 до fз1 и пропускающие все остальные.
На рисунке 1.1 изображены характеристики фильтра нижних частот (а), фильтра верхних частот (б), полосового фильтра (в).
Рисунок 1.1 - Типовые характеристики фильтров
Существует два основных типа цифровых фильтров: фильтры с конечной импульсной характеристикой (КИХ) и фильтры с бесконечной импульсной характеристикой (БИХ). Как следует из терминологии, эта классификация относится к импульсным характеристикам фильтров. Изменяя веса коэффициентов и число звеньев КИХ-фильтра, можно реализовать практически любую частотную характеристику. КИХ-фильтры могут иметь такие свойства, которые невозможно достичь методами аналоговой фильтрации (в частности, совершенную линейную фазовую характеристику). Но высокоэффективные КИХ-фильтры строятся с большим числом операций умножения с накоплением и поэтому требуют использования быстрых и эффективных процессоров DSP. С другой стороны, БИХ-фильтры имеют тенденцию имитировать принцип действия традиционных аналоговых фильтров с обратной связь. Поэтому их импульсная характеристика имеет бесконечную длительность. Благодаря использованию обратной связи, БИХ-фильтры могут быть реализованы с меньшим количеством коэффициентов, чем КИХ-фильтры просто другим способом. Цифровые фильтры применяются в приложениях адаптивной фильтрации, благодаря своему быстродействию и простоте изменения характеристик воздействием на его коэффициенты.
Нерекурсивные фильтры по сравнению с рекурсивными обладают следующими достоинствами:
1. Они всегда устойчивы при любых коэффициентах фильтра.
2. Для НФ проще вычисление коэффициентов.
3. На их основе возможно получение фильтров с передаточной характеристикой, аргумент которой линейно зависит от частоты, т.е. со строго линейной фазовой характеристикой.
4. Мощность собственных шумов НФ, как правило, гораздо меньше, чем у РФ. Она равна нулю, т. е. у НФ отсутствуют собственные шумы в том
случае, если операции сложения и умножения выполняются точно.
5. В системах с изменением частоты дискретизации применение НФ сокращает необходимое число арифметических операций.
Недостатки нерекурсивных фильтров по отношению к рекурсивным будут следующие:
1. Менее резкий спад модуля передаточной характеристики.
2. При одинаковых требованиях к АЧХ, отсутствии требований к линейности ФЧХ и постоянной частоте дискретизации они требуют выполнения существенно большего числа операций.
3. Схемная реализация их оказывается намного сложнее.
С учетом этих свойств выбирают фильтр того, или иного типа. Так, если требуется фильтр со строго линейной фазовой характеристикой, то используют нерекурсивный фильтр. Если же необходима большая крутизна спада модуля передаточной характеристики, то применяют рекурсивный фильтр.
Как правило, БИХ-фильтры более эффективны, чем КИХ-фильтры, потому что они требуют меньшего количества памяти и меньшего количества операций умножения с накоплением.
БИХ-фильтры могут быть разработаны, основываясь на предыдущем опыте проектирования аналоговых фильтров. БИХ-фильтры могут приносить проблемы неустойчивости, но это происходит реже, если проектируемые фильтры высокого порядка реализуются как системы, состоящие из каскадов второго порядка. С другой стороны, КИХ-фильтры требуют большего количества звеньев и, соответственно, операций умножения с накоплением для реализации частотной характеристики с заданной частотой среза, но при этом имеют линейную фазовую характеристику [2, с. 24].
Существуют несколько методов аппроксимации характеристик фильтров: аппроксимации Баттерворта, Чебышева и эллиптическая. Рассмотрим каждую из них подробнее.
Фильтры Баттерворта характеризуются тем, что их амплитудная характеристика является максимально плоской в полосе пропускания. Для фильтра нижних частот N-го порядка это означает, что первые 2N-1 производные квадрата амплитудной характеристики равны нулю в точке Щ=0. Другое свойство состоит в том, что аппроксимация является монотонной и в полосе пропускания, и в полосе непропускания. Выражение для квадрата амплитудной характеристики фильтра Баттерворта имеет вид:
, (1.2)
где - амплитуда, В; - частота, Гц; - частота среза, Гц; N - порядок фильтра.
С увеличением параметра N в (1.2) скаты характеристики фильтра становятся круче, т.е. становятся ближе к единице для большей части полосы пропускания и более быстро приближаются к нулю в полосе непропускания, хотя значение амплитудной характеристики на частоте среза Щc всегда равно из-за характера (1.2). Зависимость амплитудной характеристики фильтра Баттерворта от параметра N показана на рис. 1.2.
Рисунок 1.2 - Зависимость амплитудной характеристики фильтра Баттерворта от его порядка N
Класс фильтров Чебышева обладает тем свойством, что его частотная характеристика имеет либо равновеликие пульсации в полосе пропускания и монотонный характер в полосе непропускания, либо является монотонной в полосе пропускания и обладает равновеликими пульсациями в полосе непропускания. Первый случай показан на рис. 1.3. Аналитическое выражение для квадрата амплитудной характеристики имеет вид:
, (1.3)
где - полином Чебышева N-го порядка.
Рисунок 1.3 - Аппроксимация фильтра Чебышева нижних частот
2. Основные этапы проектирования фильтров
До появления алгоритма быстрого преобразования Фурье (БПФ) реализация КИХ-фильтров считалась, как правило, нереальной, поскольку для достаточно хорошей аппроксимации фильтров с острыми срезами требуются весьма длинные последовательности. Разработка на основе высокоэффективного алгоритма БПФ методов быстрой свертки изменила это положение, и в настоящее время КИХ-фильтры успешно конкурируют с БИХ-фильтрами, имеющими острые срезы в частотной характеристике.
Нерекурсивный фильтр всегда является КИХ-фильтром (фильтром с конечной импульсной характеристикой), т.е. фильтром, у которого импульсная характеристика представляет собой конечный дискретный сигнал (N-точечный дискретный сигнал).
На рис. 2.1 приведена схема, поясняющая основные этапы проектирования фильтров.
Рисунок 2.1 - Схема, поясняющая основные этапы проектирования фильтра
Спецификация требований включает спецификации:
1) характеристик сигналов (тип источника и получателя сигнала, интерфейс ввода-вывода, скорость передачи данных и ширина полосы, наивысшая частота, представляющая практический интерес);
2) характеристик фильтра (желаемая амплитудная и/или фазовая характеристика и то, насколько данные требования строги, скорость работы и режимы фильтрации (реальное или модельное время));
3) принципа реализации (например, как компьютерной программы на языке высокого уровня или как системы ЦОС на базе процессора, здесь же выполняется выбор процессора сигналов);
4) других требований к структуре (например, стоимость фильтра).
Хотя перечисленные выше требования уточняются в зависимости от конкретной задачи, некоторым аспектам п. 2 стоит уделить особое внимание. Характеристики цифровых фильтров часто задаются в частотной области. Для частотно-избирательных фильтров, таких как фильтры нижних частот и полосовые фильтры, спецификации часто формулируются в виде схем допусков.
На этом этапе выбирается один из методов аппроксимации и вычисляются значения коэффициентов h(k) (для КИХ-фильтра) или ак и Ьк (для БИХ-фильтра). Метод вычисления коэффициентов фильтра зависит от того, к какому классу относится фильтр - КИХ или БИХ.
Второй этап (вычисление коэффициентов БИХ-фильтра) традиционно основывается на преобразовании характеристик известных аналоговых фильтров в характеристики эквивалентных цифровых. При этом используются два основных подхода: метод инвариантного преобразования импульсной характеристики и метод билинейного преобразования. При использовании метода инвариантного преобразования импульсной характеристики после оцифровки аналогового фильтра сохраняется импульсная характеристика исходного аналогового фильтра, но не сохраняется амплитудно-частотная характеристика. Вследствие внутреннего наложения данный метод не подходит для фильтров верхних частот или режекторных фильтров. Билинейный метод, с другой стороны, обеспечивает весьма эффективные фильтры и хорошо подходит для вычисления коэффициентов частотно-избирательных фильтров. В результате можно создавать цифровые фильтры с известными классическими характеристиками, такими как в фильтрах Батерворта, Чебышева или эллиптических. Цифровые фильтры, полученные методом билинейного преобразования, будут, в общем случае, иметь ту же амплитудную характеристику, что и аналоговые, но иные свойства во временной области.
Метод инвариантного преобразования импульсной характеристики хорош при моделировании аналоговых систем, но для частотно-избирательных БИХ-фильтров лучше использовать билинейный метод.
Коэффициенты КИХ-фильтров также можно вычислить несколькими различными способами. Рассмотрим три метода: вырезания (взвешивания), частотной выборки и оптимальный (алгоритм Паркса-Мак-Клиллана (Parks-McClellan)). Метод взвешивания предоставляет очень простой и гибкий способ вычисления коэффициентов КИХ-фильтра, но не позволяет разработчику адекватно управлять параметрами фильтра. Самой привлекательной чертой метода частотной выборки является то, что он допускает рекурсивную реализацию КИХ-фильтров, что может быть весьма вычислительно выгодно. В то же время, этому методу недостает гибкости в плане управления или задания параметров фильтров. В настоящее время в промышленности широко используется оптимальный метод (в совокупности с дополняющей его эффективной и простой в использовании программе), который в большинстве случаев даст требуемый КИХ-фильтр.
Третий этап включает преобразование передаточной функции Н(z) в подходящую фильтрующую структуру. Для отражения структуры фильтра часто используются блок-схемы или функциональные схемы, на которых для облегчения реализации цифрового фильтра показывается ход вычислений. Используемая структура зависит от выбора КИХ- или БИХ-фильтра.
Для БИХ-фильтров используются три структуры - прямая, каскадная и параллельная формы. Наиболее широко используются параллельная и каскадная структуры, поскольку они предоставляют более простые алгоритмы фильтрации и менее чувствительны к эффектам реализации с использованием конечного числа битов, чем фильтры с прямой структурой. Последние в подобных случаях весьма уязвимы, поэтому их следует избегать любой ценой [3, с. 67].
Для КИХ-фильтров, наоборот, наиболее используемой является прямая структура, поскольку ее проще всего реализовать. В такой форме КИХ-фильтр иногда называется линией задержки с отводами (tapped delay line) или трансверсальным фильтром.
3. Расчет коэффициентов и характеристик фильтра с использованием пакета MATHLAB
Из исходных данных курсового задания следует, что необходимо реализовать набор фильтров со следующими параметрами: частота дискретизации 16кГц; тип фильтра - полосовой; количество полос - 4; ширина полосы - 2кГц.
Для расчёта коэффициентов фильтра воспользуемся программой Matlab. Расчёт удобно выполнять с помощью графической программы fdatool, входящей в библиотеку Signal Processing Blockset. Загрузим эту программу с помощью инструкции fdatool. После этого на экране появится панель Filter Design. Чтобы рассчитать коэффициенты фильтров необходимо ввести данные как показано на рис 3.1-3.4.
Рисунок 3.1 - Вид окна FDATool с введенными параметрами для первого фильтра
Рисунок 3.2 - Вид окна FDATool с введенными параметрами для второго фильтра
Рисунок 3.3 - Вид окна FDATool с введенными параметрами для третьего фильтра
Рисунок 3.4 - Вид окна FDATool с введенными параметрами для четвертого фильтра
Вид окна разработки фильтров представлен на рисунке 3.5 - 3.8.
Рисунок 3.5 -Окно разработки для первого фильтра
Рисунок 3.6 -Окно разработки для второго фильтр
Рисунок 3.7 - Окно разработки для третьего фильтра
Рисунок 3.8 - Окно разработки для четвертого фильтра
Чтобы посмотреть коэффициенты спроектированного фильтра, нужно в этом же окне выбрать иконку Filter coefficienst (коэффициенты фильтра).
Полученные коэффициенты:
Для первого фильтра:
-0.1627303841537520.05450708766116360.1235395649615670.2092240031681800.2788872834592520.3055572777671040.2788872834592520.2092240031681800.1235395649615670.0545070876611636-0.162730384153752
Для второго фильтра:
0.145719863235199-0.0756542254364961-0.215505326868712
-0.2500000000000000.06978546363351230.288443229622897 0.0697854636335123-0.250000000000000-0.215505326868712
-0.07565422543649610.145719863235199
Для третьего фильтра:
-0.145719863235197-0.07565422543649440.215505326868712
-0.250000000000000-0.06978546363351470.288443229622894
-0.0697854636335147-0.2500000000000000.215505326868712
-0.0756542254364944-0.145719863235197
Для четвертого фильтра:
0.1627627313103480.0544262200029129-0.1235738188111230.209299447677643-0.2788588300824200.305476754384998
-0.2788588300824200.209299447677643-0.1235738188111230.05442622000291290.162762731310348
К основным характеристикам фильтра относиться АЧХ и ФЧХ. Для их расчета в MATLAB в окне Filter Design есть иконка Magnitude and Phase Responses (амплитудная и фазовая характеристики). На рисунке 3.9-3.12 показаны АЧХ и ФЧХ разработанных фильтров.
Рисунок 3.9 - АЧХ и ФЧХ первого фильтра
Рисунок 3.10 - АЧХ и ФЧХ второго фильтра
Рисунок 3.11 - АЧХ и ФЧХ третьего фильтра
Рисунок 3.12 - АЧХ и ФЧХ четвертого фильтра
Чтобы получить импульсную и переходную характеристики нужно нажать иконки Impulse response (импульсная характеристика) и Step response (переходная характеристика).
Полученные импульсная и переходная характеристики показаны на рисунках 3.13-3.16 и 3.17-3.20 соответственно.
Рисунок 3.13 - Импульсная характеристика первого фильтра
Рисунок 3.14 - Импульсная характеристика второго фильтра
Рисунок 3.15 - Импульсная характеристика третьего фильтра
Рисунок 3.16 - Импульсная характеристика четвертого фильтра
Рисунок 3.17 - Переходная характеристика фильтра
Рисунок 3.18 - Переходная характеристика фильтра
Рисунок 3.19 - Переходная характеристика фильтра
Рисунок 3.20 - Переходная характеристика фильтра
Для того что бы получить нули и полюса функции, надо нажать иконку Pole/zero plot (график нулей полюсов). На рисунке 3.21-3.24 показаны полученные графики нулей и полюсов, где полюса обозначаются крестом, а нули - кружком.
Рисунок 3.21 - График нулей и полюсов
Рисунок 3.22 - График нулей и полюсов
Рисунок 3.23 - График нулей и полюсов
Рисунок 3.24 - График нулей и полюсов
4. Реализация фильтра на DSP
Цифровые сигнальные процессоры (ЦСП) с фиксированной точкой TMS320VC5510/5510A базируются на ядре TMS320C55x. Данная архитектура обладает высокой производительностью при низком энергопотреблении благодаря повышению параллелизма и уделению особого внимания вопросам снижения потребляемой мощности. ЦПУ обладает внутренней шинной структурой, состоящей из программной шины, трёх шин чтения данных, двух шин записи данных и вспомогательных шин для периферии и контроллера прямого доступа к памяти (DMA). Это позволяет выполнять вплоть до трёх операций чтения данных и двух операций записи данных за один цикл. Параллельно этому, контроллер DMA может осуществить до двух операций перемещения данных без задействования ЦПУ.
Особенности архитектуры С55х:
* наличие в ядре процессора устройства автоматического управления питанием для всей периферии, памяти и отдельных устройств ЦПС, позволяющих отключать свободный домен;
* применение команд различной длины (от 8 до 48 бит) позволяет увеличить плотность кода и повысить эффективность использование каждого командного цикла, при этом длина выборки увеличена с 16 до 32 бит;
* сдвоенные 17х17-битные умножители с накоплением (МАС), второе 16-битное АЛУ, четыре регистра данных для выполнения простейших вычислений и четыре 40-разрядных аккумулятора позволяют параллельно выполнить значительно больше операций при более низком энергопотреблении.
Модуль инструкций (МИ) осуществляет 32-битную выборку инструкций из внутренней либо внешней памяти и определяет очередь инструкций для программного модуля (ПМ). В свою очередь, ПМ декодирует инструкции, определяет задачи для АУ и УД и управляет защищённым конвейером. Для предотвращения переполнения конвейера при выполнении условных переходов используется предсказание переходов. Процессоры 5510/5510A также имеют встроенный кэш инструкций размером 24 Кбайт для снижения числа операций доступа к внешней памяти, повышения производительности и снижения энергопотребления.
Память процессора состоит из адресов регистров и адресов данных программы, содержащей константы и тело программы.
Программная реализация фильтров состоит в следующем:
1. Составление алгоритма фильтрации;
2. Написание программного алгоритма на языке программирования С;
3. Тестирование написанной программы на симуляторе;
4. Запись программы в реальный процессор.
Синтез структурной схемы фильтра и алгоритма обработки.
Выбор структуры зависит от многих факторов и компромиссов между легкостью реализации (сложность требуемого программного или аппаратного обеспечения), сложностью получения коэффициентов импульсной характеристики или передаточной функции и их относительной чувствительности к квантованию коэффициентов. На практике точность представления каждого коэффициента ограничивается длиной слова используемого процессора. Использование только конечного числа битов для представления каждого коэффициента приводит к смешению нулей с нужных положений, т.е. искажению частотной характеристики. Степень искажения характеристики зависит от используемой структуры и числа битов.
Прямая структура легко поддается программированию и эффективной реализации на большинстве чипов ЦОС, если в них внедрены команды, подходящие для трансверсальной КИХ-фильтрации. Данная структура наиболее широко используется при реализации нерекурсивных фильтров, и главной ее привлекательной особенностью является простота, поскольку требуется минимум компонентов и несложный доступ к памяти. Каскадная структура менее чувствительна к ошибкам коэффициентов и шуму квантования, но для получения коэффициентов требуется проделать больше работы, а программирование невозможно выполнить на архитектуре чипов ЦОС. Структура с использованием быстрой свертки значительно выгоднее других структур с точки зрения объема вычислений, но зависит от доступности реализации БПФ.
Структура частотной выборки в узкополосных частотно-избирательных фильтрах вычислительно эффективнее, чем эквивалентная трансверсальная структура. В таких фильтрах и при такой структуре лишь относительно небольшое число частотных выборок не равно нулю, так что на одну выходную выборку приходится лишь несколько операций умножения. В то же время структура, реализованная по принципу частотной выборки, может требовать более сложного программирования из-за более сложной системы индексирования в разностном уравнении.
Трансверсальную структуру стоит использовать, если из спецификации не следует обязательность структуры частотной выборки, или если не нужно знать спектр данных (в этом случае рекомендуется техника быстрой свертки). В данном курсовом проекте будем использовать прямую схему, так как она удовлетворяет следующим требованиям: легкостью реализации, легко поддается программированию.
КИХ-фильтр характеризуется следующей передаточной функцией
H(z):(4.1)
Структура реализации фильтра - это, по сути, представление в виде блок-схемы (или функциональной схемы) различных теоретически эквивалентных способов записи передаточной функции. В большинстве случаев такие структуры состоят из соединения умножителей, сумматоров и элементов задержки.
Исходя из структурной схемы фильтра, перейдём к алгоритму обработки, который далее будем использовать для программной реализации фильтра на цифровом процессоре. Алгоритм приведён на рисунке 4.1.
Рисунок 4.1 -Блок-схема работы программы
5. Программная реализация алгоритма на DSP
Реализовывать процедуру фильтрации будем с помощью программы Code Composer Studio 3.1. Рассмотрим основные пункты и особенности работы данной программы.
Для начала работы необходимо настроить саму программу - указать какой вид процессора далее будет использоваться и подключить его библиотеки команд.
Для этого, после установки, необходимо запустить Code Composer Studio Setup (Setup CCStudio v3.1) на рабочем столе. На рисунке 5.1 можно увидеть внешний вид меню.
Для предложенной в курсовой работе версии процессорного блока необходимо добавить C5510 Device Simulator, выделив его и нажав кнопку “Add”. Нажимаем “Save & Quit” и на предложение “Start Code Composer Studio on exit?” нажимаем “Да”. Появляется интерфейс самого симулятора, в котором возможно написание непосредственно кода программы и его отладка изображённого на рисунке 5.2. Теперь возможно приступить к непосредственному программированию. Язык на котором будет производиться программирование - С.
На рисунке 5.2 справа видна панель в заглавии которой написано Files. Это дерево менеджера проекта. Здесь будут отображаться файлы компонентов будущего приложения.
Для написания программы будут использоваться следующие файлы с расширениями:
.lib - Это библиотека, которая обеспечивает поддержку во время выполнения целевому чипу цифрового обработчика сигналов.
.c - Этот файл содержит исходный текст, который обеспечивает главные функциональные возможности этого проекта.
.h - Этот файл объявляет буферную C-структуру так же определять любые необходимые константы.
.pjt - Этот файл содержит весь построенный проект и варианты конфигурации.
.asm - Этот файл содержит инструкции ассемблера.
.cmd - Этот файл наносит на карту секции в памяти.
Рисунок 5.1 - Меню Code Composer Studio Setup
Для создания нового проекта выберите из вкладки Project пункт New (рисунок 5.3). На экране появится меню, изображённое на рисунке 5.4.
Назначение функций интуитивно понятно кроме пункта Project type - этот пункт предназначен для описания функции самого проекта: при выборе executable(.out) - проект будет полноценной программой, ежели будет выбрана функция library(.lib), то проект будет считаться после компиляции библиотекой. Библиотека является набором функций и процедур заключённых в одном файле. Просмотреть содержимое этого файла как другие содержащиеся в проекте не представляется возможным. Итак, выбираем - executable(.out).
Рисунок 5.2 -Интерфейс Code Composer Studio (симулятор)
Рисунок 5.3 -Путь создания нового проекта
Рисунок 5.4 -Меню создания нового проекта
Называем наш проект (например Filtr) и нажимаем кнопку Готово. После этого эмулятор создаст в указанной вами директории папку с названием проекта.
На рисунке 5.5 видно что менеджер проекта изменился. В нём появились папки с названиями компонентов, которые ещё не подключены или не написаны. Для начала подключим библиотеку для нашего процессора:
(…CCStudio_v3.1\C5500\cgtools\lib\rts55.lib). Для этого необходимо нажать на одной из папке правой кнопкой мыши и выбрать вкладку Add files to project.
Для полноценной работы программы необходимо написать основной алгоритм.
Прежде всего нужно создать файл в котором это всё будет написано. Для этого выберем на панели меню File / New / Source File. Для того чтобы он стал главным файлом проекта его необходимо сохранить под расширением .c, затем необходимо его добавить тем же способом что и библиотеку, но из той директории, где находится проект. В папке Source появится добавленный файл. В последующем каждый файл добавленный будет появляться в своей папке согласно его назначению автоматически.
Рисунок 5.5 -Меню менеджера проекта
высокочастотный цифровой процессор импульсный
Структура написания программ идентична работе в среде программирования C.
Поэтому, далее синтаксис программы уточняться не будет, его можно найти в любом учебнике по программированию.
Для добавления файлов описаний (.h) необходимо сослаться на них в программе написав “ #include "Fil_h.h" ” и, нажав правой кнопкой на названии проекта в менеджере и выбрав “Scan All File Dependencies”, откомпилировать проект и этот файл будет добавлен автоматически. На рисунке 5.6 указана кнопка компиляции.
Рисунок 5.6 -Запуск компилятора
При наличии ошибок после компиляции они будут обозначены в окне статуса компиляции. Вид и местоположение этого окна обозначен на рисунке 5.7.
Каждая ошибка выделяется красным цветом и при клике на ней мышкой курсор автоматически становится на ей место (это в случае синтаксической ошибки, если ошибка в нарушении правила написания - допустим неверное написание адреса той или иной переменной, двойной щелчок ничего не даст, зато к каждой ошибке указывается небольшое пояснение, по которому можно догадаться, в чём суть ошибки).
Для того, чтобы эмулятор мог работать с переменными внутри программы или применять изменения необходимо после компиляции в память записать код программы. Для этого необходимо добавить следующий файл из папки Debug с помощью пункта Load Program из меню File. Название файла идентично названию проекта только с расширением .out.
Заключение
Итогом данной курсовой работы являются спроектированный и программно реализованный набор фильтров на DSP.
Было выяснено, что при реализация набора фильтров на DSP очень сложна из-за многочисленных вычислений.
Также были получены практические навыки при работе с компилятором процессора.
Основные достоинства цифровых фильтров по сравнению с аналоговыми.
· Цифровые фильтры могут иметь параметры, реализация которых невозможна в аналоговых фильтрах, например, линейную фазовую характеристику.
· ЦФ не требуют периодического контроля и калибровки, т.к. их работоспособность не зависит от дестабилизирующих факторов внешней среды, например, температуры.
· Один фильтр может обрабатывать несколько входных каналов или сигналов.
· Входные и выходные данные можно сохранять для последующего использования.
· Точность цифровых фильтров ограничена только разрядностью отсчетов.
· Фильтры могут использоваться при очень низких частотах и в большом диапазоне частот, для чего достаточно только изменять частоту дискретизации данных.
Литература
1. Витязев В.В., Зайцев А.А. Основы многоскоростной обработки сигналов: учебное пособие / М.Е. Цветкова, С.В. Макушина: Рязан. гос. радиотехн. акад., Рязань, 2005. - 124с.
2. Богнер Р.Е., Введение в цифровую фильтрацию. Перевод с английского под ред. Л.И. Филлипова. Изд-во «Мир», Москва, 1976г. - 217с.
3. Айфичер А.Е., Эммануил С.В., Барри У.П. Цифровая обработка сигналов: практический подход, 2-е издание. : Пер. с англ. - М: Издательский дом "Вильяме", 2004. - 992с.
4. Оппснгейм А.В., Шафер Р.В. Цифровая обработка сигналов: Пер. с англ./ Под ред. С.Я. Шаца. - М.; Связь, 1979. - 416с.
5. Голд Б.Р., Рэйдер Ч.П. Цифровая обработка сигналов. Пер. с англ., под ред. А.М. Трахтмана. М., «Сов. радио», 1973 г. - 368с.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Основные понятия о передаточных функциях БИХ-фильтров, их структурная схема, преимущества по сравнению с аналоговыми. Описание и результаты метода синтеза фильтра, два варианта их создания из отдельных биквадратных блоков: каскадная; параллельная.
курсовая работа [333,1 K], добавлен 28.02.2011Ознакомление с достоинствами фильтров с бесконечной импульсной характеристикой. Рассмотрение способов инвариантного преобразования импульсной характеристики. Синтез рекурсивного дискретного фильтра по частотной характеристике аналогового прототипа.
презентация [73,2 K], добавлен 19.08.2013Понятие и обзор современных систем передачи информации, исследование основ преобразования сигналов и характеристик цифровых фильтров. Общая характеристика и специфические признаки процесса построения цифрового фильтра на основе полиномов Бернштейна.
дипломная работа [740,3 K], добавлен 23.06.2011Основные характеристики стационарных линейных дискретных фильтров. Процедура вычисления дискретной свертки. Отсчеты импульсной характеристики (коэффициенты ряда Фурье), их связь с частотной характеристикой фильтра. Произвольная входная последовательность.
презентация [58,2 K], добавлен 19.08.2013Цифровая система обработки сигналов. Дискретная и цифровая цепи. Расчёт нерекурсивных и рекурсивных цифровых фильтров общего вида. Схемы и характеристики фильтров с линейной фазой. Методы взвешивания, частотной выборки и билинейного преобразования.
контрольная работа [384,3 K], добавлен 11.09.2015Понятие и внутренняя структура, достоинства, недостатки и области применения цифровых фильтров, классификация и разновидности. Требования задания к частотным характеристикам проектируемого фильтра. Расчет рекурсивного и нерекурсивного цифрового фильтра.
курсовая работа [2,1 M], добавлен 16.01.2014Недостатки аналоговых фильтров. Для объяснения свойств и возможностей дискретных и цифровых фильтров удобно использовать отображение сигнала и его смеси с помехой в выборке отсчетов, взятых через дискретные интервалы времени, а также квантование отсчетов.
реферат [186,2 K], добавлен 25.12.2008Построение схемы цифрового устройства и разработка программы, обеспечивающей работу устройства как цифрового сглаживающего фильтра. Отладка программы. Оценка быстродействия устройства. Преимущества и недостатки цифровых фильтров перед аналоговыми.
курсовая работа [526,8 K], добавлен 03.12.2010Проектирование цифровых фильтров, которые являются основой для большинства приложений обработки сигналов. Понятие о разностном уравнении. Фильтр с бесконечной импульсной характеристикой: описание, динамические характеристики. Реализация БИХ фильтра.
контрольная работа [522,1 K], добавлен 16.12.2012Определение параметров аналогового прототипа и коэффициентов передаточной функции аналогового фильтра-прототипа, переход к дискретному фильтру. Исследование влияния квантования коэффициентов цифровых фильтров при прямой и каскадной форме реализации.
курсовая работа [514,8 K], добавлен 12.05.2014Способы представления речевого сигнала. Разработка алгоритма, структурной и функциональной схемы цифрового полосового вокодера. Расчёт параметров и характеристик набора цифровых полосовых фильтров. Оценка степени сжатия и моделирование в среде Matlab.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 28.10.2011Функции цифровых сигнальных процессоров в радиопередатчиках. Типы структурных схем радиочастотных трактов: прямая и прямая квадратурная модуляция, непрямая модуляция, петля трансляции. Описание и структура цифрового сигнального процессора передатчика.
реферат [234,4 K], добавлен 15.01.2011Субполосное кодирование и преобразование Габора. Дискретное косинусное и ортогональное перекрывающееся преобразования. Преимущество преобразования при помощи блоков фильтров перед преобразованием Фурье. Синтез фильтров в трансверсальной реализации.
курсовая работа [2,9 M], добавлен 28.08.2013Общее понятие и классификация сигналов. Цифровая обработка сигналов и виды цифровых фильтров. Сравнение аналогового и цифрового фильтров. Передача сигнала по каналу связи. Процесс преобразования аналогового сигнала в цифровой для передачи по каналу.
контрольная работа [24,6 K], добавлен 19.04.2016Интегральные микросхемы, сигналы. Такт работы цифрового устройства. Маркировка цифровых микросхем российского производства. Базисы производства цифровых интегральных микросхем. Типы цифровых интегральных микросхем. Схемотехника центрального процессора.
презентация [6,0 M], добавлен 24.04.2016Исследование теоретических основ математического аппарата теории цифровой обработки сигналов. Расчет параметров рекурсивных цифровых фильтров с использованием средств вычислительной техники. Методы проектирования алгоритмов цифровой обработки сигналов.
контрольная работа [572,7 K], добавлен 04.11.2014Назначение, типы и аппроксимация характеристик цифровых и аналоговых фильтров. Разработка на языке MATLAB программы моделирования ФВЧ методом Баттерворта, построение графиков амплитудно- и фазо-частотной характеристик; построение Simulink – модели.
курсовая работа [883,8 K], добавлен 17.06.2011Технические характеристики цифрового компаратора. Описание цифровых и аналоговых компонентов: микросхем, датчиков, индикаторов, активных компонентов, их условные обозначения и принцип работы. Алгоритм работы устройства, структурная и принципиальная схемы.
курсовая работа [1023,2 K], добавлен 29.04.2014Изучение сущности цифровой фильтрации - выделения в определенном частотном диапазоне с помощью цифровых методов полезного сигнала на фоне мешающих помех. Особенности КИХ-фильтров. Расчет цифрового фильтра. Моделирование работы цифрового фильтра в MatLab.
курсовая работа [2,0 M], добавлен 21.09.2010Инвариантное преобразование импульсной характеристики (стандартное Z-преобразование). Билинейное (дробно-линейное) Z-преобразование. Согласованное Z-преобразование. Методы оптимизации для расчета БИХ-фильтров. Расчет БИХ фильтров во временной области.
реферат [576,4 K], добавлен 23.01.2011
