课程设计（论文） 基于FIR的语音信号的数字滤波处理 .doc

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1、 目录1绪论.12摘要.23课程设计的总体方案.3 3.1语音信号数字滤波器的原理.33.2硬件设计 .53.3总体设计图73.4对滤波后的语音信号程序设计思路. 84设计的详细原理. .94.1 DSP信号处理器与TLC320AD50接口电路的原理图.94.2语音信号的采集.104.3滤波器的选择.124.4 FIR 分布式算法原理.135设计滤涉及的歩骤和过程.145.1 FIR1函数.145.2 FIR滤波器的设计.155.3滤波器的DSP实现（CCS）.186设计程序的调试和运行结果.186.1观察滤波效果.186.2较滤波前后语音信号的波形及其频谱.197心得与体会.218参考文献.

2、229附录.231绪论数字滤波在图像处理、语音识别和模式识别等数字信号处理中占有重要地位。与模拟滤波器相比，数字滤波器可以满足滤波器幅度和相位特性的严格要求，可以克服模拟滤波器所无法克服的电压漂移、温度漂移和噪声等问题。有限冲激响应（FIR）滤波器可以保证严格的线性相位。同时由于其实现结构主要是非递归的，因此FIR 滤波器可以稳定工作。FIR 滤波器被广泛用于各类数字信号处理系统中实现卷积、相关、自适应滤波、正交插值等处理,对于非实时系统和低速采样系统,FIR 滤波器的运算可在CPU 或DSP 处理器上采用软件实现。数字处理器（DSP）有很强的数据处理能力，它在高速数字信号处理领域有广泛的应用

3、，例如数字滤波、音频处理、图像处理等。相对于模拟滤波器，数字滤波器没有漂移，能够处理低频信号，频率响应特性可做成非常接近于理想的特性，且精度可以达到很高，容易集成等。使用可编程的DSP芯片实现数字滤波可以通过修改滤波器的参数十分方便地改变滤波器的特性，本设计是通过利用TMS320VC54x DSP芯片设计实现FIR数字滤波器。一个实际的应用系统中,总存在各种干扰，所以在系统设计中,滤波器的好坏将直接影响系统的性能。使用DSP进行数字处理，可以对一个具有噪声和信号的混合信号源进行采样,再经过数字滤波,滤除噪声,就可以提取有用信号了。所以说，数字滤波器是DSP最基本的应用领域，熟悉基于DSP的数字

4、滤波器能为DSP应用系统开发提供良好的基础。2语音信号的数字滤波处理摘要根据数字滤波器冲激响应函数的时域特性。可将数字滤波器分为两种，即无限长冲激响应( IIR) 滤波器和有限长冲激响应(FIR) 滤波器。 FIR 滤波器冲激响应只能延续一定时间。其中FIR 滤波器很容易实现严格的线性相位，使信号经过处理后不产生相位失真，舍入误差小，稳定等优点。能够设计具有优良特性的多带通滤波器、微分器和希尔伯特变换器，所以在数字系统、多媒体系统中获得极其广泛的应用。FIR数字滤波器的设计方法有多种，如窗函数设计法、最优化设计和频率取样法等等。而随着MATLAB软件尤其是MATLAB 的信号处理工具箱和Sim

5、ulink 仿真工具的不断完善，不仅数字滤波器的计算机辅助设计有了可能而且还可以使设计达到最优化。关键词：FIR滤波器；CCS；DSP；D/A；3设计的总体方案3.1语音信号数字滤波器的原理利用DSP实现FIR滤波器的设计方法主要有窗函数法和频率抽样法，其中窗函数法是基本的设计方法，这里采用窗函数法设计FIR滤波器。设希望得到的滤波器理想响应为,那么FIR滤波器的设计就在于寻找一个传递函数去逼进，设这里就是傅立叶级数的系数。在这种逼近中，最直接的一种方法就是从单位脉冲响应入手，使逼近理想的单位脉冲响应。由于是一个无限长序列，因此，最简单的方法就是对做截尾处理，即得到一个近似的传递函数上式中，Q

6、就是最终确定FIR滤波器的阶数，Q越大，近似程度就越高。对截尾，实际上就是对乘上一个矩形窗口,即令z=,则其脉冲响应系数为，。为使具有因果性，延时Q个样值，可得：令n+Q=k，上式成为令,N=2Q,得式中，是脉冲响应系数，这里,。一般来说,FIR数字滤波器输出的Z变换形式与输入的Z变换形式之间的关系如下:实现结构如下图所示：x(n)h(2)h(1)h(0)h(N-1)h(N-2)y(n)Z变换结构图从上面的Z变换和结构图可以很容易得出FIR滤波器的差分方程表示形式，即对上式进行反Z变换得：上式为FIR数字滤波器的时域表示方法,其中x(n)是在时间n的滤波器的输入抽样值，根据上式即可对滤波器进行

7、设计。3.2硬件设计3.2.1、DSP芯片根据设计原理，实现的核心器件采用美国德州仪器公司生产的低功耗定点数字信号处理器芯片TMS320C5402。选择该芯片主要是因为它是目前最常用的低成本DSP芯片，而且包括以下主要特点：运算速度快，最快可达532MIPS；多总线结构，片内共有8 条总线（1条程序存储器总线、3条数据存储总线和4条地址总线）；CPU采用冯 诺依曼并行结构设计，使其能在一条指令周期内，高速地完成多项算术运算；片内集成了4K16bitROM和16K16bit的双存取RAM；丰富的片上外围电路（通用I/O 引脚，定时器，时钟发生器， HPI 接口，多通道缓冲串行口McBSP）使其与

8、外部接口方便；3.3V I/O电压，1.8V核点压，工作电流平均值为75mA，其中核45mA，I/O约30mA；144脚BGA封装，使体积减少，功耗降低。3.2.2、AD和DA电路在本数字滤波器系统中选择了TI公司的TLV1570芯片作为模数转换器件，8通道10位2.7到5.5 V低电压模数转换芯片。TLVl570在3V电压下的采样频率为625KSPS，输入信号最高频率不能超过300K。由于模数转换选择了10位器件，为了简化程序代码，减少DSP 的运算工作量，在本数字滤波器系统中选择了TI公司的TLV5608芯片，它是一款8通道10位2.7到5.5V低电压数模转换芯片。3.2.3、电源电路根据

9、DSP芯片工作的电压电流需求，及芯片采用双电源供电对加电顺序的要求，考虑使用TI公司的电源转换芯片TPS73HD318,其输出电压为一路3.3V、一路1.8V，每路电源的最大输出电流为750mA，能满足本系统的供电需求。而且TPS73xx具有非常低的静态电流，能使稳压器输出稳定。3.2.4、时钟电路C54xx系列的时钟端子为X1和X2/CLKIN，采用无源晶振提供时钟信号，由于DSP有一组端子可以用来调整其工作频率的高低，故对晶振频率大小的选定没有特别的要求，这里选用10Mhz的晶振。3.2.5、复位电路为了克服DSP系统因时钟频率较高导致在运行时可能发生的干扰和被干扰的现象，最好是使用具有监

10、视（Watchdog）功能的自动复位电路,于是采用专门的自动复位芯片MAX706。MAX706的电源为3.1V5.0V,低电平复位输出，复位门限为3.08V。3.2.6、未用端子处理根据使用DSP芯片的相关原则，以及芯片手册具体决定未用端子是接上拉电阻还是悬空。3.2.7、基于上述的各部分电路组成，可以得出DSP数字滤波器的整体硬件电路连线图，如下所示3.3总体设计图本题目通过DSP处理器控制TLC320AD50采集音频信号，在CCS软件中分析音频信号的频谱图，使用Matlab设计相应的IIR数字滤波器（低通、带通或带阻等滤波器中的一种）并得到滤波器H(z)的系数，然后根据这些系数，编写DSP

11、程序（C语言或汇编）对已采集信号进行处理，最后在CCS软件中得到处理后音频信号的频谱图，比较滤波前后信号的频谱图。其中语音信号的采集与回放是采用TLC320AD50芯片对语音信号进行A/D以及D/A转换，从而实现对语音信号的数字处理和语音回放；DSP芯片主要是将转化成数字信号的语音信号用DSP算法对其进行处理，并将处理后的信号送到输出端，图1.1为本题目设计的总体方案图。图3.3 总体方案设计图3.4对滤波后的语音信号程序设计思路在DSP进行数字滤波运算前首先要进行初始化，只有正确设置了DSP的初始状态才能保证芯片能正常运行。本系统主要进行以下两方面的初始化：寄存器初始化：状态寄存器ST0、状

12、态寄存器ST1、处理器模式控制寄存器PMST、软件等待状态寄存器SWWSR、组交换控制寄存器BSCR和时钟模式寄存器等。中断矢量表初始化：根据DSP芯片对各中断矢量的设置位置编写一个子程序；设置PMST控制寄存器；连接时将矢量表重定位到IPTR指定的地址。其次就是FIR 数字滤波的子程序设计，主要步骤如下：查询SPCR11寄存器的第二位，当为1时说明read ready，将DRR11的值读入AR3所指向的地址，该值为最新的采样值。将最新的采样值减去200h，然后AR3的值减1。执行MAC指令。将累加器的值送给变量Y，并将Y加上200h。查询SPCR20寄存器的第二位，当为1时说明writere

13、ady，将Y值赋给DXR10，该值为滤波器输出值。循环执行上面步骤。2、程序流程图依据上述程序设计思路可以得到利用DSP实现FIR滤波器设计的程序流程图，如下图2.4.1 程序流程图4设计的步骤和过程4.1 DSP信号处理器与TLC320AD50接口电路的原理图图2.1给出了一种基于TMS320C54X数字信号处理芯片和TLC320AD50C模拟接口电路的语音处理系统方案, 这个系统可用于多种语音处理场合,通过修改程 序可达到不同的语音处理效果,具有良好的扩展性、灵活性和适应性等。图2.1 DSP信号处理器与TLC320AD50接口电路的原理图4.2语音信号的采集4.2.1 语音信号采集原理总

14、体框架图数字信号处理器TMS320VC5410(以下简称DSP)是主要核心部分，它在控制TLC320AD50(以下简称AD50)的同时还进行数字信号处理。AD50主要进行A/D和D/A转换。其基本构成如图3.2.1所示。开始接收ADC通道采样数据初始化DSP把接收到的数据（经过压缩）存储到RAM内初始化McBSP接口 RAM装满？与AD50进行二次通讯设置ADC/DAC通道参数 N结束中断服务程序等待下一次中断 Y进入发送中断打开中断等待McBSP中断信号将RAM内的数据按FIFO（先进先出）的顺序读数据将数据发送到AD50的DAC通道结束中断服务程序等待下一次发送中断图4.2.1线性卷积系统

15、基本工作原理：通过PC机输出音频信号，由于此音频信号很微弱，所以需要放大，这样可以提高采样精度。由于AD50采用的是差分输入，可以提高共模抑制比，大大减少了共模信号，得到了较高信噪比的音频信号，为后面的采样提供了失真度很小的音频信号。AD50把得到的数字信号通过DSP的多通道缓冲接口(MCBSP)传给DSP进行处理。DSP经过处理后再把音频信号输入到AD50，然后通过AD50输出，这样就可以把音频信号无失真地还原出来，实现了音频信号的处理。(1)对原始的音频信号放大，把放大的音频信号转化为差分信号。(2)DSP通过MCBSP控制AD50采样和接收音频数据。(3)DSP通过软件处理使原始音频信号

16、还原出来(数字信号)，然后通过MCBSP发给AD50转换成模拟信号。4.2.2 TLC320AD50C芯片图图4.2.2TLC320AD50C4.3 FIR 分布式算法原理4.3.1 总体设计分布式算法是一种以实现乘加运算为目的的运算方法。它与传统算法实现乘加运算的不同在于执行部分积运算的先后顺序不同。简单地说，分布式算法在完成乘加功能时是通过将各输入数据每一对应位产生的部分积预先进行相加形成相应部分积，然后再对各部门积进行累加形成最终结果，而传统算法是等到所有乘积产生之后再进行相加来完成乘加运算的。与传统算法相比，分布式算法可极大地减少硬件电路规模，很容易实现流水线处理，提高电路的执行速度。

17、FIR 滤波器（Finite Impulse Response）有直接型、级联型和频率抽样型三种基本结构，其中最常见的是直接型结构。这种结构也称为抽头延迟线结构，或横向滤波器结构。可以看出，线性相位FIR 滤波器的固有对称属性可以降低所需要的乘法器的数量，它使得乘法器的数量降低了一半，而加法器的数量增加了一半，总的运算量减少。4.3.2 FIR 滤波器的优点有：（1）即具有严格的线性相位，又具有任意的幅度；（2）FIR 滤波器的单位抽样响应是有限长的，因此滤波器性能稳定；（3）只要经过一定的延迟时，任何非因果有限长序列，因而能用因果系统来实现；（4）FIR 滤波器由于单位冲击响应是有限长的，因

18、而可用快速傅立叶变换（FFT）算法来实现过滤信号，可大大提高运算效率。4.4 FIR滤波器的DSP实现在用定点DSP器件设计数字滤波器时，一个重要的问题就是由于硬件字长精度有限，运算会出现溢出。FIR滤波器可以用较少的阶数获得很高的选择特性，所用的存储单元少、运算次数少，具经济、高效的特点。在相位要求不敏感的场合，如语音通信等，很适合用FIR滤波器。4.4.1程序流程图 开始开始初始化DSP接收ADC通道采样数据初始化16阶FIR滤波参数把接收到的数据经过16阶FIR滤波后再反馈到DAC通道初始化McBSP接口结束中断服务程序等待下一次中断与AD50进行二次通讯设置ADC/DAC通道参数打开中

19、断等待McBSP中断信号图4.5.1 主程序及中断程序流程图4.4.2 用CCS编写DSP程序处理采集的语音信号FIR滤波器有以下几种基本网络结构：直接I型、直接II型、级联型和并联型。各种结构都有其优缺点。鉴于级联型常用于均衡器中，而且优点比较突出，所以，以级联型为便详细介绍其算法实现。采用级联实现的FIR滤波器将传递函数分解为二阶传递函数的乘积，即H(z)=H1(Z)H2(Z)HM(Z)，每一级的子滤波器Hk(z)常取以下的形式：一般级联实现都采用直接II型结构作为子滤波器的网络结构。使用直接II型的子滤波器的网络结构。程序见附录。5设计滤涉及的歩骤和过程5.1 FIR1函数用来设计标准频

20、率响应的基于窗函数的FIR滤波器，可实现加窗线性相位FIR数字滤波器的设计。语法：b=fir1(n,Wn);b=fir1(n,Wn,ftype);b=fir1(n,Wn,Window);b=fir1(n,Wn,ftype,Window);其中，n为滤波器的阶数；Wn为滤波器的截止频率；ftype参数用来决定滤波器的类型，当ftype=high时，可设计高通滤波器；当ftype=stop时，可设计带阻滤波器。Windows参数用来指定滤波器采用的窗函数类型，其默认值为汉明（Hamming）窗。使用fir1函数可设计标准的低通、高通、带通和带阻滤波器。滤波器的系数包含在返回值b中，可表示为b(z)

21、=b(1)+b(2)+.+b(n+1)本文采用汉明窗设计低通FIR滤波器使用b=fir1(n,Wn)可得到低通滤波器。其中，0Wn1，Wn=1相当于0.5。其语法格式为b=fir1(n,Wn);采用：b=fir1(25, 0.25);得到归一化系数：b = Columns 1 through 8 -0.0008 0.0010 0.0038 0.0063 0.0042 -0.0065 -0.0231 -0.0335 Columns 9 through 16 -0.0199 0.0290 0.1072 0.1896 0.2426 0.2426 0.1896 0.1072 Columns 17 th

22、rough 24 0.0290 -0.0199 -0.0335 -0.0231 -0.0065 0.0042 0.0063 0.0038 Columns 25 through 26 0.0010 -0.0008或者在命令行输入fdatool进入滤波器的图形设置界面，如下图所示得到系数（并没有归一化）const int BL = 26;const int16_T B26 = -26, 33, 126, 207, 138, -212, -757, -1096, -652, 950, 3513, 6212, 7948, 7948, 6212, 3513, 950, -652, -1096, -757

23、, -212, 138, 207, 126, 33, -26;5.2 FIR滤波器的设计技术指标为：采用25阶低通滤波器，汉明窗(Hamming Window)函数，截止频率为1000Hz，采样频率为8000Hz，增益40db。下面的程序功能是：读取语音文件，并加入一定的随机噪声，最后使用窗函数滤波法进行语音滤波，将加噪后的语音文件转换为.dat文件使其能和ccs软件链接，输出个阶段的时域和频域波形。原程序如下：x,fs,bits=wavread(how.wav); %读取语音文件 m=max(x);normal1=x/max(x); %归一化sound(normal1,fs,bits); %

24、播放归一化后的语音信号 indata=round(32767*normal1); %数据最大取16位的数即32768tem1=fopen(indata.dat,w); %打开文件保存数据fprintf(tem1,1651 1 0 0 0n); %输出文件头fprintf(tem1,%dn,indata); %输出fclose(tem1); %关闭n = length (x); %求出语音信号的长度X=fft(x,n); %傅里叶变换%x2=randn(1,length(x); %产生一与x长度一致的随机信号%sound(x2,fs,bits);m=randn(size(x); %产生随机噪声

25、x2=0.1*m+x;X2=fft(x2,n); %傅里叶变换normal=x2/max(x2); %归一化chang=round(32767*normal);sound(normal,fs,bits); %播放加噪声后的音乐ch=fopen(chang.dat,w);fprintf(ch,1651 1 0 0 0n);fprintf(ch,%dn,chang);fclose(ch);subplot(2,2,1);plot(x);title(原始信号波形);subplot(2,2,2);plot(abs(X);title(原始信号频谱);subplot(2,2,3);plot(x2);titl

26、e(加噪声后的语音信号波形);subplot(2,2,4);plot(abs(X2);title(加噪声后的语音信号频谱);%figure(2)N=24;Wn=0.25;%海明窗滤波器b=fir1(N,Wn);hd = dfilt.dffir(b); %画出滤波器的频率响应图freqz(hd);figure(3)z=filter(b,1,x2);%对信号进行滤波 m=length(z);Z=fft(z,m);subplot(211);plot(z);title(FIR滤波后信号的波形);subplot(212);plot(abs(Z);title(FIR滤波后信号的频谱);%pause(1);

27、 %延时1秒sound(z,fs,bits);%播放滤波后的语音信号 xout=z/max(z);xto_ccs=round(32767*xout) fid=fopen(output2.dat,w);fprintf(fid,1651 1 0 0 0n);fprintf(fid,%dn,xto_ccs);fclose(fid);运行上面的M文件，得到下图5.2.1、图5.2.2、图5.2.3：图 5.2.1 原始信号和加噪声后的语音信号的时域和频域波形图 5.2.2滤波器的频率响应图 5.2.3 FIR滤波后的时域频域波形5.3滤波器的DSP实现（CCS） 程序见附录6设计程序的调试和运行结果6

28、.1观察滤波效果 6.1.1编译生成*.out文件，选择File-Load Programe装入*.out文件，然后选择File-Data-Load装入*.dat文件并打开，在弹出的对话框中输入起始地址indata和长度300，数据类型为data。6.1.2 查看输入和输出点击View-Graph-Time/Frenquency进入图形属性对话框进行设置 频域/时域选择DSP数据类型采样频率显示范围自动伸缩功能起始地址显示范围缓冲区长度图形标题图 6.1 输入输出波形属性设置对话框6.2较滤波前后语音信号的波形及其频谱图 6.2 输入的时域波形图 1.3 输出的时域波形图 6.4 输入的频域波

29、形图6.5 滤波前语音信号的波形图图6.6 滤波前后波形对比图图6.7 滤波前后频谱对比图 比较滤波前后语音信号的波形图、频谱图，可以得出结论：滤波前后语音信号几乎未变，回放信号的声音和原始信号的声音也几乎一致，这也说明本课题所设计的滤波器是合理的，它能对所采集的语音信号进行高效滤波。7心得与体会这次课程设计是我学习最多的一次设计，在贺老师的指导下，我们每天都有自己的任务，对我们的学习更有针对性，当我们遇到问题时，在贺老师的指导下可以很好的解决，这是以前的设计中从来没有的。了我对对内容的理解、吸收有点困难。但是通过一周的学习，让我重新看了数字信号处理，matlab等方面的书籍，更加上对列子实验

30、的重新做过，是我进步很大。再者老师给我们每个同学布置不同的课题，使我们坚信这次课设只能看自己。在自己的学习、老师的帮助下。终于将课程设计做完。 其实这个设计只要我们掌握了双线性变换法分析：双线性变换的主要优点、双线性变换法的缺点。窗函数法分析相位响应有严格的线性,不存在稳定性问题, 设计简单这些规律就简单了。另外一定要熟悉matlab这个软件。课设的几天是很充实的，脑子在不停的运转，感觉学习理论一定要于实践相结合才能学到东西，不要只停留在书本。这几天学到很多东西.大家一起发现问题,讨论问题,解决问题.留给自己的就是所需要的知识,这种很互动的学习方式让我们实在是受益匪浅啊! 虽然得对着电脑半天,

31、一天的做程序，有点累也有些晕，可是当看到劳动成果时，真是别有一番滋味在心头啊！世上无难事，只怕有心人，的确如此。做完这个程序最大的收获就是只要你肯做就一定可以成功。做完这个课程设计，我们提高了自信心，我突然发现程序其实不是那么难，多学习重视好的，因为享受劳动成果的滋味实在很美妙啊！忙碌了几天，在大家的共同努力下，我们总算将此数字滤波器设计出来。尽管用了很长时间，但仍然很高兴，因为在设计的过程中，让我了解到要设计一个型程序，查找资料是至关重要的，这过程艰辛，但只要你持之以恒，成功指日可待。通过这次课程设计使我懂得了理论与实际相结合是很重要的，只有理论知识是远远不够的，只有把所学的理论知识与实践相

32、结合起来，从理论中得出结论，才是真正的知识，才能提高自己的实际动手能力和独立思考的能力。8参考文献1 邹彦. DSP原理及应用M. 北京:电子工业出版社,2005,1. 2 戴明桢.TMS320C54xDSP结构、原理及应用M.北京航空航天大学出版社,2001,8. 3 胡圣尧. DSP原理及应用M.东南大学出版社,2008.7. 4 清源科技.TMS320C54xDSP应用程序设计教程M.机械工业出版社,2004,1. 5 清源科技.TMS320C54x硬件开发教程M.机械工业出版社,2003,1. 6 蔡琳洁.DSP与PC机串口的高速数据通信的实现J.电讯技术,2001,4.9附录DSP程

33、序源代码* FileName:ex1.asm * Description:语音录放*CMD文件：MEMORYPAGE 0:VECS:origin = 0xff80,length = 0x80PROG:origin = 0x1000,length = 0x1000PAGE 1:DATA:origin = 0x4000,length = 0x1000STACK:origin = 0x3000,length = 0x1000SECTIONS.vectors:VECS PAGE 0.text:PROG PAGE 0.data:DATA PAGE 1.stack:STACK PAGE 1* FileNa

34、me:ex2.asm * Description:滤波器实验 *CMD文件：MEMORYPAGE 0:VECS:origin = 0xff80,length = 0x80PROG:origin = 0x2000,length = 0x1000PAGE 1:DATA:origin = 0x2000,length = 0x4000DRAM:origin = 0x1000,length =0x1000STACK:origin = 0x0000,length = 0x1000SECTIONS.vectors:VECS PAGE 0.text:PROG PAGE 0.data:DATA PAGE 1.b

35、ss:DATA PAGE 1.stack:STACK PAGE 1coff_fir:DRAM PAGE 1fir_bfr:DRAM PAGE 15000系列DSP汇编语言：.title ex2BSP.set1;当前使用McBsp1;McBsp 内存映射寄存器SPSA0.set038hSPSD0.set039hDRR10.set021hDRR20.set020hDXR10.set023hDXR20.set022hSPSA1.set048hSPSD1.set049hDRR11.set041hDRR21.set040hDXR11.set043hDXR21.set 042hSPSA2 .set 034

36、hSPSD2 .set 035hDRR12 .set 031hDRR22 .set030hDXR12 .set 033hDXR22 .set032h;McBsp Subaddressed RegistersSPCR1.set00hSPCR2.set01hRCR1.set02hRCR2.set03hXCR1.set04hXCR2.set05hSRGR1.set06hSRGR2.set07hMCR1.set08hMCR2.set09hRCERA.set0ahRCERB.set0bhXCERA.set0chXCERB.set0dhPCR.set0eh.if BSP = 0SPSA.setSPSA0S

37、PSD.setSPSD0RDRR.setDRR10RDXR.setDXR10IMASK.set0010h.endif.if BSP = 1SPSA.setSPSA1SPSD.setSPSD1RDRR.setDRR11RDXR.setDXR11IMASK.set0400h.endif.asg AR0,FIR_INDEX_P.asg AR4,FIR_DATA_P.asg AR5,FIR_COFF_PWR_SUB_REG.macro val,addr;写McBsp控制寄存器stm addr,SPSAnopstm val,SPSDnop.endmRD_SUB_REG.macro addr,acc;读M

38、cBsp控制寄存器stm #:addr:,SPSAnopldm SPSD,accnopnopnop.endmWAITTRX .macro;等待串口中断WAITR? RD_SUB_REG SPCR1,A and #11, A bc WAITR?, AEQ .endmPROGREG .macro progword;与AD50二次通讯stm #01h,RDXR WAITTRX stm #:progword:,RDXR WAITTRX .endm wait.macro STM #0008h, AR2RPT *AR2NOP.endm .mmregs.global _c_int00.sect .vectorsRESETb _c_int00nopnop.space 19*4*16BRINT0b recvnopnopBXINT0b transnopnop.space 4*4*16BRINT1b recvnopnopBXINT1b transno