毕业设计论文基于TMS320VC5402的自适应滤波器设计.doc
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1、信息工程学院课程设计(论文)基于TMS320VC5402的自适应滤波器设计摘 要摘要:自适应滤波器是统计信号处理的一个重要组成部分。在实际应用中,由于没有充足的信息来设计固定系数的数字滤波器,或者设计规则会在滤波器正常运行时改变,因此我们需要研究自适应滤波器。凡是需要处理未知统计环境下运算结果所产生的信号或需要处理非平稳信号时,自适应滤波器可以提供一种吸引人的解决方法,而且其性能通常远优于用常方法设计的固定滤波器。此外,自适应滤波器还能提供非自适应方法所不可能提供的新的信号处理能力。本文从自适应滤波器研究的意义入手,介绍了自适应滤波器的基本理论思想,具体阐述了自适应滤波器的基本原理、算法及设计
2、方法。自适应滤波器的算法是整个系统的核心。本文中,对两种最基本的自适应算法,即最小均方误差(LMS)算法和递归最小二乘(RLS)算法进行了详细的介绍,采用protel对硬件设计进行详细的分析,对软件分析则采用MATLAB进行仿真,最后用DSP实现了自适应滤波器。实验结果表明,该自适应滤波器滤波效果优越。关键词:DSP、自适应滤波器、硬件系统、最小均方LMS算法、MATLABAbstract: an adaptive filter is statistical signal processing an important component. In practical applications,
3、 because not enough information to design of digital filter fixed coefficient, or design rules will be normal operation in filter change, so we need to study the adaptive filter. Which require treatment unknown environment statistics produced under the operation result signal or need treatment when
4、the non-stationary signal, adaptive filter can offer an attractive solution, and its properties are often far better than the fixed by ordinary method to design filters. . In addition, adaptive filter can also offer the adaptive methods may offer new signal processing ability.This paper studies from
5、 adaptive filter, this paper introduces the significance of the basic theory of the adaptive filter thought, this paper explains the basic principle of adaptive filter algorithm, and design method. Adaptive filter algorithm is the core of the whole system. In this paper, two kinds of most basic of t
6、he adaptive algorithm, namely minimum mean square error (LMS) algorithm and recursive least squares (RLS) algorithm was introduced in details of hardware design, using protel and carried on the detailed analysis of the MATLAB is used for software simulation analysis, finally using DSP realized the a
7、daptive filter. The experimental results show that the adaptive filter gives effect is superior.Keywords: DSP, adaptive filter, hardware system, least mean-square LMS algorithm and MATLAB目 录1任务提出与方案论证61.1任务提出61.2方案论证61.3课题研究意义和目的62总体设计72.1滤波器的基本概念. . . . .72.2自适应滤波器的原理. . . . .72.3自适应滤波器的算法. . . . .
8、 . . .82.4TMS320vc5402的简介. . . 93 详细设计. . . . . .103.1硬件设计. ., . . . . . .103.1.1系统结构流程图. . . . . . .103.1.2电源电路设计. . . . .103.1.3复位电路设计. . . .113.1.4时钟电路设计. .123.1.5AD转换电路设. . . .123.1.6 JTAG接口电路计. .133.1.7电平转换设计. . . .143.1.8储存器电路设计. . . . .153.2软件设计. .163.2.1 MATLAB的介绍. . . .163.2.2实现MATLAB仿真. .
9、.174 总结. . .19参考文献 .20 1任务的提出与方案的论证1.1 任务提出滤波技术是信号处理中的一种基本方法和技术,尤其数字滤波技术使用广泛,数字滤波理论的研究及其产品的开发一直受到很多国家的重视。现代滤波则不要求己知信号和噪声的统计特性,如自适应滤波。自适应滤波的原理就是利用前一时刻己获得的滤波参数等结果,自动地调节现时刻的滤波参数,从而达到最优化滤波。自适应滤波具有很强的自学习、自跟踪能力,适用于平稳和非平稳随机信号的检测和估计。自适应滤波一般包括3个模块:滤波结构、性能判据和自适应算法。其中,自适应滤波算法和应用一直是人们的研究热点,包括线性自适应算法和非线性自适应算法,非线
10、性自适应算法具有更强的信号处理能力。1.2方案论证基于自适应滤波器的滤波结构、性能判据和自适应算法,设计一自适应滤波器系统,以TMS320VC5402芯片作为系统数据处理核心, 设计 A/D和D/A转换器,时钟电路,复位电路,电平转换,JTAG接口,电源等外围电路, 并使用MATLAB编程,采用自适应滤波器技术实现语音去噪过程,通过Matlab仿真结果分析,自适应滤波器具有很好的性能。1.3课题研究目的和意义对自适应滤波算法的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一。Windrow等于1967年提出的自适应滤波系统的参数能自动的调整而达到最优状况,而且在设计时,只需要很少或根本不需要任
11、何关于信号与噪声的先验统计知识。这种滤波器的实现差不多像维纳滤波器那样简单,而滤波器性能几乎如卡尔曼滤波器一样好。自适应滤波器与普通滤波器不同,它的冲激响应或滤波参数是随外部环境的变化而变化的,经过一段自动调节的收敛时间达到最佳滤波的要求。自适应滤波器本身有一个重要的自适应算法,这个算法可以根据输入、输出及原参量信号按照一定准则修改滤波参量,以使它本身能有效的跟踪外部环境的变化。因此,自适应数字系统具有很强的自学习、自跟踪能力和算法的简单易实现性。自适应滤波技术的核心问题是自适应算法的性能问题,提出的自适应算法主要有最小均方(LMS)算法、递归最小二乘(RLS)算法及相应的改进算法。由于LMS
12、算法简单有效、鲁棒性好、易于实现,得到了广泛的应用。目前应用最多的是系统辨识、回波消除、自适应谱线增强、自适应信道均衡、语音线性预测、自适应天线阵等诸多领域。 2.总体设计2.1滤波器的基本概念凡是有能力进行信号处理的装置都可以称为滤波器。在近代电信装备和各类控制系统中,滤波器应用极为广泛;在所有的电子部件中,使用最多,技术最复杂要算滤波器了。滤波器的优劣直接决定产品的优劣,所以,对滤波器的研究和生产历来为各国所重视。滤波器是一种用来消除干扰杂讯的器件,将输入或输出经过过滤而得到纯净的交流电。您可以通过基本的滤波器积木块二阶通用滤波器传递函数,推导出最通用的滤波器类型:低通、带通、高通、陷波和
13、椭圆型滤波器。传递函数的参数f0、d、hHP、hBP 和hLP,可用来构造所有类型的滤波器。转降频率f0为s项开始占支配作用时的频率。2.2 自适应滤波器的原理自适应滤波,就是利用前一时刻以获得的滤波器参数的结果,自动的调节现时刻的滤波器参数,以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性,从而实现最优滤波。其实质就是一种能调节其自身传输特性以达到最优的维纳滤波器。由于无法预先知道信号和噪声的特性或者它们是随时间变化的,仅仅用FIR和II种具有固定滤波系数的滤波器无法实现最优滤波。在此情况下,必须设计自适应滤波器,以跟踪信号和噪声的变化。自适应滤波器的特性变化是由自适应算法通过调整滤波器系数来实
14、现的。一般而言,自适应滤波器由两部分组成,一是滤波器结构,二是调整滤波器系数的自适应算法。自适应滤波器的结构采用FIR或IIR结构均可,由于IIR滤波器存在稳定性问题,因此一般采用FIR滤波器作为自适应滤波器的结构。图1示出了自适应滤波器的一般结构。图1自适应滤波器的一般结构图1为自适应滤波器结构的一般形式,图中x(k)输入信号,通过权系数可调的数字滤波器后产生输出信号y(k),将输出信号y(k)与标准信号d(k)进行比较,得到误差信号e (k)。e(k)和x(k)通过自适应算法对滤波器的权系数进行调整,调整的目的使得误差信号e(k)最小。重复上面过程,滤波器在自己的工作过程中逐渐了解到输入信
15、号和噪声的统计规律,并以此为根据自动调整滤波器权系数,从而达到最佳的滤波效果。一旦输入的统计规律发生了变化,滤波器能够自动跟踪输入信号变化,自动调整滤波器的权系数,最终达到滤波效果,实现自适应过程。自适应滤波器的结构可以采用FIR或IIR滤波器存在稳定性问题,因此一般采用FIR滤波器作为自适应滤波器的结构。自适应FIR滤波器结构又可分为3种结构类型:横向型结构(Transversal Structure)、对称横向型结构(Symmetric Transversal Structure)以及格型结构(Lattice Struture)。23自适应滤波器的算法自适应滤波器除了包括一个按照某种结构设
16、计的滤波器,还有一套自适应的算法。自适应算法是根据某种判断来设计的。自适应滤波器的算法主要是以各种判据条件作为推算基础的。通常有两种判据条件:最小均方误差判据和最小二乘法判据。LMS算法是以最小均方误差为判据的最典型的算法,也是应用最广泛的一种算法。最小均方误差(Least Mean Square,LMS)算法是一种易于实现、性能稳健、应用广泛的算法。所有的滤波器系数调整算法都是设法使y(n)接近d(n),所不同的只是对于这种接近的评价标准不同。LMS算法的目标是通过调整系数,使输出误差序列e(n)=d(n)-y(n)的均方值最小化,并且根据这个判据来修改权系数,该算法因此而得名。误差序列的均
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