一、基于ADSP2106x的DFT和SDFT算法的实现(论文文献综述)
彭宇[1](2020)在《基于FPGA和DSP架构的空时自适应雷达信号处理设计与实现》文中提出空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing,STAP)技术诞生于1973年,该技术能够在空时二维有效的抑制地(海)强杂波和强干扰,大幅度提升机载雷达微弱低速运动目标的检测性能。经过近半个世纪的发展,STAP理论趋于成熟,STAP技术的工程实现成为该领域的主要研究方向。随着高性能FPGA和DSP处理器技术的发展,赋予了FPGA强大的并行处理能力、DSP强大的浮点运算能力,基于FPGA和DSP架构的STAP实时处理系统成为当今主流。基于以上背景,本文围绕基于FPGA和DSP架构的空时自适应处理实现技术展开了研究。首先对STAP理论算法进行了研究,给出了一套工程化STAP算法方案,该方案适用于非均匀杂波环境,有较好的杂波抑制性能。采用目标导向约束和广义内积(GIP)算法联合对训练样本进行挑选,为估计杂波协方差矩阵提供了相对均匀的训练样本,然后利用m DT降维算法和子空间投影算法分别对均匀样本和非均匀样本进行杂波抑制,最后利用二维CA-CFAR和二维OS-CFAR联合进行恒虚警检测。然后针对STAP算法方案搭建了基于Open VPX标准的雷达信号处理平台,标准化的设计通用性强,兼容不同厂家的VPX板卡,有利于多厂家协同开发。该平台的信号处理核心是4块基于FPGA和DSP架构的信号处理板卡,其结构灵活,适合模块化设计,运算性能强大。同时,设计了基于串行Rapid IO的高速互连网络,使得该平台上的任何Rapid IO设备都可以实现互相通信。每一条链路都采用4通道,单链路理论数据带宽达到18Gbps,数据吞吐量大。接着在雷达信号处理平台上实现了工程化STAP算法方案,这也是本文的研究重点。本文对空时自适应处理的实现过程进行了详细的论述,包括STAP算法模块的划分与分配、FPGA逻辑设计、DSP程序设计、FPGA和DSP的通信传输设计,尤其是为了提高实时性所做的流水设计、内存规划和程序优化,以及为了提高精度所做的定点位宽扩展、归一化及定点转浮点设计。最后,搭建STAP系统测试平台,利用多组仿真雷达回波数据对STAP系统进行测试和分析,包括实时性、精度误差和资源消耗。测试结果表明,平均每个相参处理间隔的处理时间为23.522ms,系统延迟为62.578ms,满足实时性需求。相对于MATLAB双精度浮点运算,STAP系统的目标检测相对误差精度为10-3量级。FPGA和DSP处理器的运算、存储资源消耗占比低于70%,有一定的系统扩展空间。
张新鹏[2](2015)在《压缩感知及其在旋转机械健康监测中的应用》文中研究说明旋转机械作为大型装备重要的组成部分,在装备高效稳定运行过程中占据重要地位,其失效或者发生故障将会对装备安全运行和效能发挥造成重大影响。因此,研究旋转机械的健康监测对于保障装备安全运行和人员生命安全具有重要意义。随着现代科技的不断发展,装备变得越来越复杂,要更为全面地评估装备健康状况就需要借助于更多类型、更多数量的运行状态数据。对于长期运行的设备来说,实时地监控装备运行状态意味着长时间的不间断连续采样,该过程会产生海量的装备状态数据,一方面会给数据存储带来巨大的压力,对于需要远距离传输状态数据到地面指挥站的装备如战斗机、直升机等,由于无线传输速率和带宽的限制,海量数据也会加大数据传输的难度和压力;另一方面,虽然数据量的增多可以提供更多装备状态信息,然而这些数据往往存在很大的冗余,因此获得的数据越多,数据冗余量也就越大,这就会造成存储和通信资源的巨大浪费。同时,数据量越大,信号处理的负担也就越重,计算代价也就越大。压缩感知作为一种新型的状态感知技术,在确保状态信息量的同时,只需采集少量的压缩观测值,可有效地缓解海量状态数据的存储和传输压力,且由于低维压缩观测值中已包涵装备运行状态信息,因此可直接用于装备的健康监测等。针对上述旋转机械健康监测中的问题,结合压缩感知的特点,本文研究了压缩感知技术在旋转机械健康监测中的应用,主要工作如下。(1)分析了压缩感知基本理论和旋转机械振动信号的稀疏表示问题,构建和分析了三类对振动信号拥有较好稀疏表示效果的字典,包括完备字典、固定的超完备字典以及基于字典学习理论的超完备字典等,并分析了不同字典对振动信号的稀疏分解性能;研究了基于稀疏表示字典的振动数据压缩方法和五种衡量振动数据压缩效果的评价指标,并基于此分析了适用于振动信号稀疏化的字典对振动数据的压缩效果。(2)提出了基于信号稀疏分解理论的轴承故障检测和诊断方法,分别构建了基于字典学习的轴承故障检测模型和故障诊断模型,使用电机驱动端深沟球轴承运行状态振动数据对所提方法进行了验证,分析了稀疏表示误差阈值和分解原子个数等对故障检测和诊断结果的影响。(3)分析了直接使用压缩感知观测值实现信号检测和分类的数学基础以及相应的检测与分类概率;分析了不同状态振动信号频域能量分布的区别,提出了基于信号频域能量分布且直接使用压缩感知观测值的轴承故障检测方法,使用电机驱动端深沟球轴承运行状态振动数据对该方法进行验证,并分析了压缩观测值数量等参数对检测结果的影响。(4)使用轴承不同状态下的振动数据训练得到可分别表示相应状态振动信号的超完备字典,在这些不同类型字典和稀疏分解理论的基础上,提出了直接从低维压缩观测值出发且无需重构原始信号的轴承故障检测方法和轴承故障诊断方法,分析了阈值、观测数量、稀疏度和压缩观测方式等因素对故障诊断结果的影响及其设置原则。(5)提出了基于压缩感知原理的振动数据修复方法。将数据丢失过程转化为压缩观测过程,根据振动数据丢失行为的规律,构建相应的压缩观测向量和压缩观测矩阵并在此基础上重构原始完整信号实现振动数据的修复。使用仿真数据和电机驱动端深沟球轴承运行状态振动数据对该方法进行验证,分析了不同丢失方式和丢失数据量对修复结果的影响。(6)提出了基于压缩感知原理的振动数据降噪方法。针对旋转机械振动数据的噪声干扰问题,利用振动信号可通过某些字典实现稀疏化而噪声信号在大多数字典上不能稀疏表示的特点,对受噪声污染的振动信号执行压缩感知和信号重构,在该转化过程中实现振动数据降噪。使用齿轮仿真数据和电机驱动端深沟球轴承运行状态振动数据对所提方法进行验证,分析了使用不同字典时的降噪效果。综上所述,本文研究了压缩感知原理及其在旋转机械健康监测领域中的应用。构建了三类适用于振动数据稀疏表示的字典,分析结果表明这些字典均对轴承振动数据具有较好的稀疏分解效果;提出和验证了基于信号稀疏分解理论的轴承故障检测和诊断方法;分析了直接使用压缩感知观测值实现信号检测和分类的数学基础以及相应的检测与分类概率,提出和验证了直接使用低维压缩感知观测值的轴承故障检测和诊断方法;提出了基于压缩感知原理的振动数据修复方法和振动数据降噪方法,并使用仿真数据和电机驱动端深沟球轴承实验数据验证了所提方法的有效性。
贾艳红[3](2010)在《宽带数字阵实时延迟技术》文中认为为了获得关于目标的更细微信息,以满足目标识别或精确定位的需要,雷达往往采用高距离分辨力信号,即宽带信号。当全数字化阵列天线采用宽带信号而且发射和接收都使用数字波束形成技术的时候称为宽带数字阵雷达。近年来宽带数字阵雷达受到越来越多研究者的关注,成为了研究的热点。然而,雷达的宽带化带来了许多技术问题,其中一个问题是:如果对宽带信号仍然采用传统的窄带波束形成技术,那么会因为孔径效应问题使得波束指向偏移和扫描不准。本文针对这一问题进行分析和研究。首先基于宽带信号对波束指向的影响,简单介绍了频率宽带波束形成器和时域波束形成器,并针对时域宽带波束形成提出采用数字延迟线和分数延时滤波器相结合的结构来补偿阵元间的时间差。其次,设计了FIR型和全通型两大类分数延时滤波器,对于两种设计方法的性能、复杂度、稳定性、平坦度进行了比较。一般来讲,设计同样的分数延时滤波器,全通型滤波器要比FIR型滤波器的阶数少,但是全通型滤波器的稳定性要好。另外,在实际设计分数延时滤波器中,首先选择Lagrange法和群延迟最大平坦法,因为这两种方法的滤波器系数有着简单明确的形式,数据更新快,其缺点是通带带宽随着滤波器阶数的增加而增加得比较缓慢。但是,选择最小二乘法设计的分数延时滤波器有更大的灵活性,便于通带带宽的选择。在此基础上,进一步研究了FIR型和全通型可变分数延时滤波器的设计,并给出了相应的实现结构和仿真分析。再次,将所设计的分数延时滤波器应用在宽带数字阵波束形成上,通过MATLAB仿真进一步验证所设计滤波器的有效性和正确性。最后,选择两种有代表性的分数延时滤波器设计算法,编写了基于ADSP21161的宽带波束形成DSP软件模块,在Visual DSP++环境下进行开发和仿真,并进行了简单优化。
黄成富[4](2008)在《基于TS101的DFT输出子集算法研究及软件实现》文中指出自从库利-图基FFT算法出现以来,各种不同类型的FFT算法相继出现,但是这些快速傅立叶变换的算法一般基于这样一种假设,即假定输入和输出长度是相等的。在大部分应用场合这是一个合理的假设,但是仍然有一些应用场合输入和输出点数明显不同,比如说矩阵处理计算本征值的高分辨率谱或者在滤波器设计中计算转换域(通带和阻带之间)的响应。另外FFT固有的频率分辨率与计算量之间的矛盾从某种程度上也限制了它的应用,因为要提高FFT的频率分辨率,就要增加采样点数及计算量。而当数据足够长时,有时又不需要频域的全部频点,而只要得到频谱中某一频带或一部分频点的值即可,那么对无关频点的计算就是多余的,找到能够有效的计算DFT部分输出点(输出子集)的算法一直是学者们所关注的。本文首先介绍了Goertzel算法、FFT Pruning算法和变换分解法等DFT输出子集应用的算法,推导了它们的理论算法复杂度公式,并根据算法复杂度公式对各种算法的运算量进行了初步的对比。然后结合分裂基算法和Goertzel算法改进了变换分解法,进一步提高了变换分解法的运算效率。之后,本文介绍了相关算法的软件设计方法,并在VisualDSP++5.0上以TS101为目标处理器仿真运行得到相关数据,验证了理论推导的结果。结果表明变换分解法可以较大程度的提高DFT输出子集应用的计算效率,而且适用性较高。并讨论了P的取值对变换分解法总运算量的影响。考虑了实际的寻址运算所需操作之后,推导得到了最优P值的求取公式。对于1024点变换16点输出的DFT,在P取得最优值时,改进后的变换分解法可以比基-2 FFT算法减少大约36%的运算时间。文章的最后讨论了实输入情况下的输出子集算法,使用实输入分裂基算法进一步优化了经过改进的变换分解法。
罗晓琳[5](2008)在《基于DSP的电参量数字信号测量算法》文中研究说明DSP作为专门的数字信号处理芯片,本身就具有高速实时信号处理能力,它的出发点就是为提高速度而设计的,它的指令周期远远小于通用PC机和单片机,运算速度极快,硬件结构又有利于乘法运算,并且它具有强大的扩展能力和巨大的寻址空间,结合数字信号处理中的离散傅立叶算法(DFT)和滤波算法,可以很容易实现电力保护系统的各项功能指标。另外,连续模拟信号经A/D采样变为离散信号后,根据系统函数H(Z),经Z变换后变为递推公式,特别适合用DSP专用数字信号处理指令来实现。本文根据DFT和Z变换的定义,分析出DFT和Z变换之间的关系,推导并证明了基于数字信号处理DSP的新实时递推算法。在电力系统中,传送的信号是工频交变的电压/电流信号。电参量交流采样全波傅立叶算法通常需要一个交流信号周期的采样数据,算法的数据窗为一个工频周期,响应时间较长。为了缩短全波傅立叶算法的计算时间,提高响应速度,有必要采用递推实时算法。递推实时算法的思想特点是从全波第一个采样点开始就计算基波和各次谐波的实部和虚部,直到全波最后一个采样点处理完毕后,就可得到基波和各次谐波的实部和虚部的最终结果。从宏观角度来看,把递推傅立叶算法把计算量分散到每个采样周期中进行,明显提高了实时性。此算法的递推公式减少运算量,从而提高电功率测量的实时性。即实现了处理采样点,一边采样一边进行频谱运算。当全部采样点都处理过后,可在基本周期的最后一个时间间隔中得到和离散傅立叶变换一样的结果。分析DFT算法和Z变换,并对DFT和Z变换作了比较,得出DFT和Z变换之间的关系。然后,根据系统函数H(z)和Z变换计算代换推导出输出y(k)的公式。再利用MATLAB进行仿真测试,以32点为例计算了32点的推导计算并与实际值进行比较。仿真结果和程序运行结果与理论值基本吻合。最后,根据推导出递推公式算法,在DSP电参量实验装置上,运行电参量算法DSP实现程序,验证有效性和精确性。分析和讨论新实时递推算法比传统的傅立叶算法在实时性上改善程度。
徐继超[6](2007)在《DSP阵列在信号处理中的应用》文中认为随着现代水声技术的飞速发展,尖端科学计算、巨量数据处理、大型工程设计、实时系统模拟及智能推理等领域迫切需要不断提高计算机的性能,依靠并行处理技术提高计算机的运算速度越来越受到人们的重视。同时声纳信号处理始终是信号处理领域中最复杂的分支之一。当前,声纳技术发展的最重要的一个特征是大量采用数字信号处理(DSP)技术。但是,现代计算机的处理速度仍然与实际应用的需求存在较大的差距。由于并行处理蕴含着提高处理速度和解决大规模问题的巨大潜力,因而其信号处理机的出路在于体系结构的并行化。本论文采用当前国际上较流行的TI公司DSP器件TMS320VC5416和TMS320VC33,设计和实现了一个八片DSP并行信号处理机。设计结合了松耦合和紧耦合的特点,形成了拓扑结构可以灵活设置的硬件体系。整个系统具有相当高的数据处理能力。设计开发的并行处理机具有良好的可扩展性,可扩展成具有复杂拓扑结构的信号处理机以适应不同规模的并行算法的要求。本论文主要研究内容包括:1.八片DSP并行信号处理机的研制。其中包括板子的总体设计,原理图设计、电路板设计,电路板焊装与调试。2.八片DSP的串口,并口,DMA的设置。3.用VHDL语言编写CPLD的仲裁逻辑。4.FFT算法的程序编写。
徐硕,徐习东,刘浏[7](2006)在《基于ADSP-2106x的DFT改进算法》文中指出离散傅氏算法DFT(D iscrete Fourier Transform)计算量随着采样频率的增加而增加,给实时在线频谱增加了困难。而递推算法虽然能大幅减少运算量,但会存在累计误差,影响了算法的可靠性。提出了DFT的一种改进算法,该算法采用分组求和的方式,能大幅地减少全周傅氏算法运算量,同时不会发生累积误差,最后通过基于ADSP-2106x的编程,对两种算法进行了对比分析。
徐硕[8](2006)在《基于ADSP-2106x的变压器保护装置研究》文中认为随着电网对安全性要求的提高,对电力变压器保护的速动性、灵敏性、可靠性要求也越来越高。电力变压器保护特点之一是输入的模拟信号量多,而能否快速、可靠、准确地处理这些模拟量将直接影响变压器保护的性能。 首先阐述了变压器主保护和后备保护的基本原理和组成部分、DSP的背景知识和发展历史,并结合电力变压器的保护原理、问题研究和微机变压器保护发展历史,给出了主处理器采用32位浮点DSP+32位CPU工作方式变压器保护装置的硬件解决方案,参与了基于32位浮点DSP的变压器保护装置的开发。分析了DSP最新技术动向,特别是ADSP最新的32位浮点DSP芯片的最新技术。研究了基于微机型继电保护的一些基本算法,并对各种傅里叶算法进行对比分析。本文结合了微机变压器保护的工程要求并综合考虑、对比了各种算法的优缺点,提出了DFT的一种改进算法,能在大大减少DFT计算量的同时,消除误差累计的影响,提高了可靠性。最后在硬件平台上编写并验证实现了该算法,且对该算法和其他算法进行了比较和评估。
张驰[9](2006)在《基于软件无线电的多处理器平台及其算法研究》文中研究表明软件无线电是90年代初提出的具有广阔发展前景的通信理论。软件无线电通信平台可满足现代通信对系统开发的要求,即具有系统功能软件化和硬件电路模块化的特点,以便于实现低成本的更新和系统兼容。 本文以软件无线电的理论为基础,研究了使用多处理器构建通用平台的实际处理模型的可行性。多处理器并行处理系统在实时信号处理领域有着广泛的应用,对它的研究具有重大意义。本文首先综述了实时处理的相关知识,并在相关约束条件及评价指标间进行了折衷方案的研究;然后阐述了多处理器并行处理系统结构分类;并对系统及存贮器体系结构、处理器互连方式、互连网拓扑结构及相应并行算法进行了研究,并对它们的优缺点进行了全面分析;通过对多种处理芯片的性能的详细比较,选取了适合信号处理多处理器系统的高性能处理单元;设计了一种高性能、结构灵活的多处理器并行处理模块和一种高效的多处理器体系结构一松紧联合耦合并行信号处理系统。并对信号处理系统常用到的矩阵乘法及FFT运算进行了并行实现及结果分析,最后通过仿真结果及可行性分析,表明算法语言运行稳定,具有较高的加速比和运行效率,可满足大运算量及某些实时处理需求。
龙凯[10](2005)在《基于SRFFT算法的FIR数字滤波器设计及ADSP21160实现》文中研究表明基于分裂基FFT(SRFFT)算法设计FIR数字滤波器,首先将输入信号经A/D转换成数字序列,运用重叠相加法将数字序列分段成固定长度的数据组,然后采用SRFFT算法对固定长度的数据组将时域的卷积运算转换为频域的复乘运算,再利用分裂基IFFT(SRIFFT)转换回时域,从而达到滤波的效果。基于SRFFT算法的FIR数字滤波器较其他FFT算法大量减少了复乘加运算量,提高了滤波效率。本文设计的滤波器是一个长度为400500阶的可变FIR数字滤波器,输入信号为采样速率10MHz的复数据,根据系统处理要求,采用2片高速浮点芯片ADSP21160构成多处理器并行系统来实现高速FIR数字滤波器的设计。
二、基于ADSP2106x的DFT和SDFT算法的实现(论文开题报告)
(1)论文研究背景及目的
此处内容要求:
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例:
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
(2)本文研究方法
调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于ADSP2106x的DFT和SDFT算法的实现(论文提纲范文)
(1)基于FPGA和DSP架构的空时自适应雷达信号处理设计与实现(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
符号对照表 |
缩略语对照表 |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景和意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.2.1 降维STAP算法研究现状 |
1.2.2 STAP实时系统研究现状 |
1.3 论文主要工作和结构安排 |
第二章 STAP基本原理和工程化STAP算法方案 |
2.1 引言 |
2.2 全自由度STAP算法原理 |
2.2.1 最优STAP处理器 |
2.2.2 杂波协方差矩阵估计 |
2.3 工程化STAP算法方案 |
2.4 m DT降维STAP算法 |
2.5 非均匀检测器 |
2.5.1 目标导向约束样本挑选 |
2.5.2 GIP非均匀检测器 |
2.6 子空间投影算法 |
2.7 二维CFAR |
2.8 本章小结 |
第三章 基于Open VPX标准的雷达信号处理平台设计 |
3.1 引言 |
3.2 Open VPX标准 |
3.3 雷达信号处理平台组成 |
3.4 基于FPGA和DSP架构的信号处理板卡 |
3.4.1 XC7VX690T FPGA性能简介 |
3.4.2 TMS320C6678 DSP性能简介 |
3.5 串行Rapid IO高速互连网络设计 |
3.5.1 串行Rapid IO简介 |
3.5.2 串行Rapid交换芯片CPS1848简介 |
3.5.3 VPX背板串行Rapid IO互连网络 |
3.5.4 高速交换板串行Rapid IO互连网络 |
3.5.5 信号处理板串行Rapid IO互连网络 |
3.6 本章小结 |
第四章 基于FPGA和DSP架构STAP系统实现 |
4.1 引言 |
4.2 总体方案 |
4.2.1 预处理实现流程 |
4.2.2 自适应实现流程 |
4.3 接收存储 |
4.3.1 SRIO接收距离多普勒图 |
4.3.2 DDR3存储距离多普勒图 |
4.4 样本挑选 |
4.4.1 目标导向约束样本挑选实现 |
4.4.2 GIP样本挑选实现 |
4.5 杂波抑制 |
4.5.1 m DT降维STAP算法实现 |
4.5.2 子空间投影SVD分解算法实现 |
4.5.3 二维CFAR检测及目标上传 |
4.6 本章小结 |
第五章 STAP系统测试与分析 |
5.1 引言 |
5.2 系统测试平台 |
5.3 系统测试流程 |
5.3.1 仿真雷达回波数据 |
5.3.2 雷达回波模拟发送 |
5.3.3 目标结果实时显示 |
5.4 实时性分析 |
5.4.1 样本挑选运算时间统计 |
5.4.2 杂波抑制处理时间统计 |
5.5 精度误差分析 |
5.5.2 目标导向约束误差分析 |
5.5.3 GIP样本挑选误差分析 |
5.5.4 杂波抑制结果误差分析 |
5.5.5 CFAR检测结果误差分析 |
5.6 资源消耗统计与分析 |
5.6.1 FPGA资源统计与分析 |
5.6.2 DSP资源统计与分析 |
5.7 本章小结 |
第六章 工作总结与展望 |
6.1 工作总结 |
6.2 工作展望 |
参考文献 |
致谢 |
作者简介 |
(2)压缩感知及其在旋转机械健康监测中的应用(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
第一章 绪论 |
1.1 课题背景 |
1.1.1 研究意义 |
1.1.2 需求分析 |
1.2 压缩感知应用研究现状 |
1.3 课题来源与主要研究内容 |
1.3.1 课题来源 |
1.3.2 研究内容和章节安排 |
第二章 压缩感知基本理论 |
2.1 引言 |
2.2 压缩感知基本原理 |
2.3 压缩感知中的关键问题 |
2.3.1 信号稀疏表示 |
2.3.2 观测系统设计 |
2.3.3 信号重构算法 |
2.4 本章小结 |
第三章 旋转机械振动信号稀疏表示方法 |
3.1 引言 |
3.2 完备字典上的信号稀疏表示 |
3.2.1 基于离散傅里叶变换的信号稀疏化方法 |
3.2.2 基于离散余弦变换的信号稀疏化方法 |
3.2.3 基于离散小波变换的信号稀疏化方法 |
3.2.4 完备字典对旋转机械振动信号的稀疏表示性能分析 |
3.3 超完备字典上的信号稀疏表示 |
3.3.1 通过正交基级联得到的超完备字典 |
3.3.2 通过精细采样得到的超完备字典 |
3.3.3 通过插值拓展得到的超完备字典 |
3.3.4 通过时频原子离散化得到的超完备字典 |
3.4 基于字典学习的信号稀疏表示 |
3.4.1 常用的字典学习方法 |
3.4.2 确定状态下的振动信号稀疏表示字典构造 |
3.4.3 未知状态下的振动信号稀疏表示字典构造 |
3.5 本章小结 |
第四章 信号稀疏表示理论在数据压缩和故障诊断中的应用 |
4.1 引言 |
4.2 基于信号稀疏表示的振动数据压缩 |
4.2.1 振动数据压缩效果评价 |
4.2.2 基于完备字典的振动数据压缩 |
4.2.3 基于超完备字典的振动数据压缩 |
4.2.4 基于学习字典的振动数据压缩 |
4.3 基于信号稀疏分解的轴承故障检测 |
4.3.1 信号稀疏分解的数学表述 |
4.3.2 基于信号稀疏分解的轴承故障检测原理及过程 |
4.3.3 故障检测方法的实验验证 |
4.4 基于信号稀疏分解的轴承故障诊断 |
4.4.1 基于信号稀疏分解的轴承故障诊断原理 |
4.4.2 基于信号稀疏分解的轴承故障诊断过程 |
4.4.3 故障诊断方法的实验验证 |
4.5 本章小节 |
第五章 基于低维压缩观测值的轴承故障诊断方法 |
5.1 引言 |
5.2 直接使用压缩观测值的数学原理分析 |
5.2.1 基于压缩观测值的检测问题 |
5.2.2 基于压缩观测值的分类问题 |
5.3 基于信号频域能量分布的轴承故障检测 |
5.3.1 基本原理 |
5.3.2 轴承故障检测过程 |
5.3.3 故障检测方法的实验验证 |
5.4 直接使用低维压缩观测值实现轴承故障检测 |
5.4.1 故障检测原理 |
5.4.2 故障检测方法的实验验证 |
5.5 直接使用低维压缩观测值实现轴承故障诊断 |
5.5.1 故障诊断原理 |
5.5.2 故障诊断方法的实验验证 |
5.6 本章小节 |
第六章 基于压缩感知原理的振动数据修复和降噪方法 |
6.1 引言 |
6.2 基于压缩感知原理的振动信号修复方法 |
6.2.1 振动数据修复原理 |
6.2.2 仿真数据验证 |
6.2.3 实测振动数据验证 |
6.3 基于压缩感知原理的振动信号降噪方法 |
6.3.1 振动信号降噪原理 |
6.3.2 仿真实验验证 |
6.3.3 实测振动数据验证 |
6.4 本章小结 |
第七章 结论与展望 |
7.1 全文总结 |
7.1.1 主要研究工作 |
7.1.2 主要结论 |
7.1.3 主要创新点 |
7.2 研究工作展望 |
致谢 |
参考文献 |
作者在学期间取得的学术成果 |
(3)宽带数字阵实时延迟技术(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
第一章 绪论 |
1.1 宽带数字阵列雷达概述 |
1.1.1 数字阵列雷达的概念 |
1.1.2 数字阵列雷达的宽带化需求 |
1.2 数字阵列雷达技术发展和研究现状 |
1.2.1 数字阵列雷达的发展历史与应用 |
1.2.2 宽带数字阵波束形成技术的发展现状 |
1.3 本文主要的内容和结构安排 |
第二章 宽带数字波束形成 |
2.1 信号模型和波束形成原理 |
2.2 宽带信号对数字波束形成的影响性分析 |
2.3 宽带数字波束形成 |
2.3.1 频域宽带波束形成 |
2.3.2 时域宽带波束形成 |
2.4 本章小结 |
第三章 分数延时滤波器的设计及其应用 |
3.1 分数延时滤波器的实现原理 |
3.2 分数延时FIR 滤波器 |
3.2.1 最小二乘法(LS)设计 |
3.2.1.1 对理想冲击响应函数加窗法 |
3.2.1.2 加权最小二乘(WLS)法 |
3.2.2 Lagrange 插值法设计 |
3.3 分数延时全通滤波器 |
3.3.1 最小二乘(LS)法设计 |
3.3.2 群延迟最大平坦法设计 |
3.4 分数延时滤波器的仿真与分析 |
3.5 分数延时滤波器在宽带波束形成上的应用 |
3.6 本章小结 |
第四章 可变分数延时滤波器的研究与应用 |
4.1 可变分数延时滤波器 |
4.1.1 可变分数延时FIR 滤波器设计与实现结构 |
4.1.2 可变分数延时全通滤波器设计与实现结构 |
4.2 可变分数延时滤波器的计算机仿真 |
4.3 可变分数延时滤波器在宽带波束形成上的应用 |
4.4 本章小结 |
第五章 基于ADSP21161 的宽带波束形成算法实现 |
5.1 ADSP21161 芯片简介 |
5.1.1 ADSP21161 的功能与结构 |
5.1.2 ADSP21161 的多处理系统构成 |
5.1.3 ADSP21161 的指令系统 |
5.2 DSP 程序设计和优化 |
5.3 宽带波束形成的DSP 软件实现模块 |
5.3.1 宽带波束形成算法的实现 |
5.3.2 宽带波束形成的DSP 软件仿真及分析 |
5.4 本章小结 |
第六章 总结与展望 |
致谢 |
参考文献 |
在校期间的研究成果 |
(4)基于TS101的DFT输出子集算法研究及软件实现(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
第1章 绪论 |
1.1 课题的研究背景与意义 |
1.2 国内外发展现状 |
1.2.1 DFT输出子集算法研究现状 |
1.2.2 FFT处理器发展现状 |
1.3 本课题研究的主要内容 |
1.4 本文的结构安排 |
第2章 DFT输出子集算法概述 |
2.1 引言 |
2.2 Goertzel算法概述 |
2.3 FFT Pruning算法概述 |
2.3.1 FFT Pruning算法原理 |
2.3.2 FFT Pruning算法的算法复杂度 |
2.4 变换分解法概述 |
2.4.1 变换分解法原理 |
2.4.2 变换分解法算法复杂度 |
2.5 算法的理论复杂度对比 |
2.6 本章小结 |
第3章 改进的变换分解法 |
3.1 引言 |
3.2 分裂基算法概述 |
3.2.1 分裂基算法原理 |
3.2.2 分裂基算法的算法复杂度 |
3.3 改进的变换分解法 |
3.3.1 改进的TD算法原理 |
3.3.2 改进后算法的复杂度 |
3.3.3 P的取值对总运算量的影响 |
3.4 本章小结 |
第4章 算法的软件实现及仿真分析 |
4.1 软件开发环境简述 |
4.1.1 ADSP-TS101 的结构和特点 |
4.1.2 软件开发平台(Visual DSP++)简介 |
4.2 算法的软件实现 |
4.2.1 基-2 FFT算法的软件实现 |
4.2.2 Goertzel算法的软件实现 |
4.2.3 FFT Pruning算法的软件实现 |
4.2.4 分裂基算法的软件实现 |
4.2.5 变换分解法的软件实现 |
4.3 仿真结果分析 |
4.3.1 算法的运算量对比 |
4.3.2 变换分解法中P的取值对总运算量的影响 |
4.4 本章小结 |
第5章 输入为实数时的输出子集算法 |
5.1 引言 |
5.2 实输入DFT的计算方法 |
5.3 实输入变换分解法 |
5.3.1 实输入变换分解法的实现 |
5.3.2 算法复杂度分析 |
5.3.3 仿真结果分析 |
5.4 程序的优化编译 |
5.5 本章小结 |
结论 |
参考文献 |
致谢 |
(5)基于DSP的电参量数字信号测量算法(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
第一章 引言 |
1.1 课题背景 |
1.2 研究现状 |
1.3 课题工作 |
1.4 本文的组织结构 |
第二章 DSP 概述 |
2.1 DSP 的发展概况 |
2.2 DSP 的结构特点 |
2.3 DSP 开发工具 |
2.4 TMS320LF240X 芯片概述 |
2.5 电力系统的特点及DSP 在其中的应用 |
2.6 本章小结 |
第三章 软件开发环境 |
3.1 C2000 环境介绍 |
3.2 如何创建、调试一个程序的简单步骤 |
3.3 本章小结 |
第四章 傅立叶变换与Z 变换算法分析 |
4.1 卷积 |
4.2 离散傅立叶变换(DFT) |
4.3 快速傅氏变换(FFT) |
4.4 傅氏变换的限制因素 |
4.5 Z 变换和系统函数H(Z) |
4.6 DFT 与Z 变换的关系 |
4.7 本章小结 |
第五章 电功率测量的DSP 算法 |
5.1 传统频域测量算法 |
5.2 实时测量的DSP 递推算法 |
5.2.1 TMS320LP2407A A/D 转换器 |
5.2.2 TMS320LF2407A 中断服务 |
5.3 本章小结 |
第六章 利用MATLAB 仿真实现递推公式 |
6.1 MATLAB 概述 |
6.2 MATLAB 常用数学函数关系及语法 |
6.3 程序调试工具使用 |
6.4 MATLAB 在本设计中的应用 |
第七章 DSP 算法的实现 |
7.1 采样点的表示 |
7.2 主程序介绍 |
7.3 递推算法与DFT 算法的比较 |
7.4 系统测试 |
第八章 结论 |
致谢 |
参考文献 |
攻硕期间取得的研究成果 |
(6)DSP阵列在信号处理中的应用(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
第1章 绪论 |
1.1 概述 |
1.2 并行处理技术 |
1.2.1 并行处理技术的开发途径 |
1.2.2 并行处理技术发展 |
1.2.3 并行处理中需研究的课题 |
1.3 数字信号处理器(DSP)概述 |
1.3.1 DSP芯片的发展 |
1.3.2 DSP芯片的分类 |
1.3.3 DSP芯片的选择 |
1.3.4 DSP芯片的应用 |
1.4 高速实时DSP与并行体系结构 |
1.4.1 TMS320C8x:片内并行,MIMD体系结构 |
1.4.2 TMS320C6x:片内并行,VLIW体系结构 |
1.4.3 ADSP2106x:片间多片并行,多种体系结构 |
1.5 论文的研究内容 |
1.5.1 主体思想 |
1.5.2 研究内容 |
第2章 硬件的数字器件介绍及其资源介绍 |
2.1 TMS320VC33简介 |
2.2 TMS320VC5416 DSP简介 |
2.3 DSP的外部总线接口 |
2.3.1 外部总线控制 |
2.3.2 等待状态寄存器 |
2.4 多通道缓冲串行口McBSP |
2.5 接口访问存储器(DMA) |
2.5.1 DMA有如下特征 |
2.5.2 DMA操作和配置 |
2.6 ALTERA的EPM7064 |
2.7 电子开关 |
2.8 本章小结 |
第3章 并行处理机硬件逻辑设计 |
3.1 总体结构 |
3.2 并行处理机中的互连网络 |
3.2.1 并行处理机中的互连网络概述 |
3.2.2 静态互连网络的拓扑 |
3.2.3 动态互连网络拓扑结构 |
3.3 基于静态互连网的并行信号处理机 |
3.3.1 基于共享总线和环形拓扑的并行信号处理机 |
3.3.2 基于带有链路口的DSP(SHARC DSP)的并行信号处理机 |
3.4 基于多片DSP的并行数字信号处理板的研究与实现 |
3.5 本章小结 |
第4章 系统的软件设计 |
4.1 系统软件设计概述 |
4.2 FFT原理及其算法实现 |
第5章 软件引导模式 |
5.1 引导模式简介 |
5.2 BOOTLOADER引导模式选择 |
5.3 串行EEPROM引导模式 |
5.4 引导表的建立 |
5.5 VC33的BOOTLOADER |
5.6 本章小结 |
结论 |
参考文献 |
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
致谢 |
附录A |
(8)基于ADSP-2106x的变压器保护装置研究(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
目录 |
第一章 绪论 |
1.1 本课题的意义 |
1.2 本课题的主要工作 |
第二章 电力变压器的保护原理 |
2.1 电力变压器的故障类型、异常工作情况和继电保护方式 |
2.1.1 变压器的故障类型 |
2.1.2 变压器的不正常运行状态 |
2.1.3 变压器应装设的继电保护设置 |
2.2 变压器的主保护和后备保护 |
2.2.1 变压器的主保护:变压器纵差动保护的基本原理 |
2.2.2 变压器的后备保护 |
第三章 基于32位浮点DSP的变压器保护装置的构成 |
3.1 微机变压器保护 |
3.1.1 微机变压器保护的发展历史 |
3.1.2 微机变压器保护装置的特点 |
3.2 保护装置的硬件构成 |
3.2.1 保护主板硬件模块 |
3.2.2 人机界面 |
3.2.3 MC68K |
第四章 ADSP-2106X的硬件特点及软件编程 |
4.1 DSP简介 |
4.1.1 DSP发展概况 |
4.1.2 DSP芯片介绍 |
4.1.3 DSP芯片的基本结构 |
4.1.4 数字信号处理的实现方法 |
4.2 ADSP的芯片 |
4.2.1 ADSP SHARC 32位DSP的最新技术资料 |
4.2.2 ADSP-2106X SHARC的硬件特点 |
4.2.3 基于ADSP-2106X的软件编程 |
第五章 继电保护算法简介 |
5.1 继电保护算法概述 |
5.1.1 继电保护算法的基本概念 |
5.1.2 算法的数据窗和时间窗 |
5.2 傅氏算法 |
5.2.2 连续傅氏算法的基本形式 |
5.2.2 连续傅氏算法的其它表达式 |
5.2.3 傅氏算法的离散计算形式 |
第六章 基于ADSP-2106X的DFT改进算法 |
6.1 算法简介 |
6.1.1 传统全波傅氏算法 |
6.1.2 递推算法 |
6.1.3 改进DFT算法 |
6.2 基于32位浮点ADSP-2106X的算法实现 |
6.2.1 传统全波傅氏算法 |
6.2.2 改进傅氏算法 |
参考文献: |
致谢 |
(9)基于软件无线电的多处理器平台及其算法研究(论文提纲范文)
第1章 绪论 |
1.1 软件无线电概念的提出 |
1.2 研究软件无线电的基本概念 |
1.3 本课题研究目的和主要工作简介 |
第2章 折衷方案的研究 |
2.1 实时处理技术 |
2.1.1 实时的定义 |
2.1.2 进程结构 |
2.2 折衷方案研究 |
2.2.1 算法空间 |
2.2.2 软件-硬件折衷 |
2.2.3 空间-时间折衷 |
2.2.4 硬件空间-时间折衷 |
2.2.5 算法和硬件结构之间的映射 |
2.3 并行处理技术 |
2.3.1 实现并行处理的途径 |
2.3.2 并行体系结构模型 |
2.4 本章小结 |
第3章 并行算法概述 |
3.1 并行算法的若干概念和性能参数 |
3.1.1 并行算法的定义 |
3.1.2 并行算法的分类 |
3.1.3 并行算法的性能指标 |
3.2 并行算法设计和实现 |
3.2.1 并行算法设计原则 |
3.2.2 并行算法实现方法 |
3.3 本章小结 |
第4章 并行处理系统DSP器件的选择及其特点 |
4.1 引言 |
4.2 选择数字信号处理器的相关原则 |
4.3 相关DSP器件介绍 |
4.4 并行信号处理系统中央处理器的选型 |
4.5 ADSP21160性能特点 |
4.6 本章小结 |
第5章 并行处理系统设计方案及算法实现 |
5.1 基于ADSP21160的并行信号处理系统的设计方案 |
5.1.1 拓扑方式的选择 |
5.1.2 系统结构的设计 |
5.2 ADSP21160的软件开发平台 |
5.2.1 ADSP21160的软件开发平台VisualDSP++特点 |
5.2.2 软件设计中使用的算法 |
5.3 FFT算法的并行实现 |
5.3.1 FFT算法内在并行性 |
5.3.2 SIMD型机上FFT算法 |
5.3.3 SIMD在快速傅立叶变换中的应用 |
5.3.4 ADSP21160对SIMD的支持 |
5.3.5 算法分析及实现原理 |
5.3.6 系统仿真及性能分析 |
5.4 本章小结 |
结论 |
参考文献 |
攻读硕士学位期间所发表的论文和取得的科研成果 |
致谢 |
附录 ADSP开发板电路图 |
(10)基于SRFFT算法的FIR数字滤波器设计及ADSP21160实现(论文提纲范文)
1 FIR数字滤波器基本原理 |
2 分裂基FFT (SRFFT) 算法 |
2.1 输入序列重叠相加法分组 |
2.2 按频率抽取的SRFFT算法 |
2.3 SRFFT算法的运算量 |
2.4 分裂基快速傅里叶逆变换 (SRIFFT) |
3 电路设计 |
3.1 ADSP21160简介 |
3.2 系统处理要求 |
3.3 多处理器并行系统 |
3.4 DSP引导电路 |
3.5 数据输入 |
3.6 数据输出 |
3.7 仿真器连接 |
4 结 语 |
四、基于ADSP2106x的DFT和SDFT算法的实现(论文参考文献)
- [1]基于FPGA和DSP架构的空时自适应雷达信号处理设计与实现[D]. 彭宇. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [2]压缩感知及其在旋转机械健康监测中的应用[D]. 张新鹏. 国防科学技术大学, 2015(11)
- [3]宽带数字阵实时延迟技术[D]. 贾艳红. 电子科技大学, 2010(04)
- [4]基于TS101的DFT输出子集算法研究及软件实现[D]. 黄成富. 哈尔滨工业大学, 2008(07)
- [5]基于DSP的电参量数字信号测量算法[D]. 罗晓琳. 电子科技大学, 2008(11)
- [6]DSP阵列在信号处理中的应用[D]. 徐继超. 哈尔滨工程大学, 2007(04)
- [7]基于ADSP-2106x的DFT改进算法[J]. 徐硕,徐习东,刘浏. 继电器, 2006(19)
- [8]基于ADSP-2106x的变压器保护装置研究[D]. 徐硕. 浙江大学, 2006(08)
- [9]基于软件无线电的多处理器平台及其算法研究[D]. 张驰. 哈尔滨工程大学, 2006(12)
- [10]基于SRFFT算法的FIR数字滤波器设计及ADSP21160实现[J]. 龙凯. 现代电子技术, 2005(13)