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電子信息工程中的信號(hào)處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)及應(yīng)用

2023-08-09 15:26王棟常恪迎
關(guān)鍵詞:未來發(fā)展電子信息工程設(shè)計(jì)方法

王棟 常恪迎

摘 要:信號(hào)處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)及應(yīng)用在電子信息工程領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用,是實(shí)現(xiàn)信號(hào)采集、傳輸、處理、分析和應(yīng)用的核心技術(shù)。文章首先介紹了信號(hào)處理系統(tǒng)的基本概念和發(fā)展歷程,然后詳細(xì)探討了信號(hào)處理系統(tǒng)在電子信息工程中的應(yīng)用,包括語音信號(hào)處理、圖像處理、生物信號(hào)處理等。同時(shí),文章還結(jié)合實(shí)際案例,介紹了信號(hào)處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)方法,包括系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)、算法選擇和優(yōu)化、硬件實(shí)現(xiàn)等。最后,文章對(duì)信號(hào)處理系統(tǒng)的未來發(fā)展進(jìn)行了展望,并提出了一些可行的改進(jìn)和優(yōu)化方案,旨在為電子信息工程領(lǐng)域的信號(hào)處理系統(tǒng)研究和應(yīng)用提供一定的參考價(jià)值。

關(guān)鍵詞:信號(hào)處理系統(tǒng);電子信息工程;應(yīng)用案例;設(shè)計(jì)方法:未來發(fā)展

中圖法分類號(hào):TN911文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

1 概述

1.1 信號(hào)處理系統(tǒng)的基本概念

信號(hào)處理系統(tǒng)是指對(duì)信號(hào)進(jìn)行采集、傳輸、處理、分析和應(yīng)用的系統(tǒng),是一種涵蓋多個(gè)學(xué)科知識(shí)的交叉學(xué)科技術(shù)。信號(hào)處理系統(tǒng)包括模擬信號(hào)處理系統(tǒng)和數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)2 種形式。模擬信號(hào)處理系統(tǒng)采用模擬電路技術(shù),對(duì)信號(hào)進(jìn)行采樣、濾波、放大、幅度調(diào)制等操作;數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)則采用數(shù)字電路技術(shù),將信號(hào)進(jìn)行采樣、量化、編碼、數(shù)字濾波、FFT 變換等操作。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)越來越得到重視,已經(jīng)成為信號(hào)處理系統(tǒng)的主流形式[1] 。

1.2 信號(hào)處理系統(tǒng)的發(fā)展歷程

信號(hào)處理系統(tǒng)的發(fā)展歷程可以追溯到20 世紀(jì)初,信號(hào)處理系統(tǒng)當(dāng)時(shí)主要應(yīng)用于電信領(lǐng)域電話信號(hào)的傳輸和處理。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)得到了快速發(fā)展,信號(hào)處理系統(tǒng)的應(yīng)用范圍也不斷擴(kuò)大,逐漸涉及語音、圖像、視頻、生物、雷達(dá)等多個(gè)領(lǐng)域。目前,信號(hào)處理系統(tǒng)已經(jīng)成為電子信息工程領(lǐng)域的核心技術(shù),對(duì)于提高信息處理速度、降低系統(tǒng)成本、提高系統(tǒng)可靠性等都具有重要的意義[2] 。

2 信號(hào)處理系統(tǒng)在電子信息工程中的應(yīng)用

2.1 語音信號(hào)處理

語音信號(hào)是一種重要的人機(jī)交互方式,信號(hào)處理技術(shù)在語音識(shí)別、語音合成、語音增強(qiáng)等方面都具有廣泛的應(yīng)用。例如,在語音識(shí)別方面,信號(hào)處理系統(tǒng)可以通過分析聲音的頻率、幅度和時(shí)間等特征,將語音信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào),并通過模式識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)語音識(shí)別。在語音合成方面,信號(hào)處理系統(tǒng)可以將數(shù)字信號(hào)轉(zhuǎn)換為語音信號(hào),并通過合成算法實(shí)現(xiàn)語音合成。在語音增強(qiáng)方面,信號(hào)處理系統(tǒng)可以通過降噪、去混響、增強(qiáng)語音信號(hào)的頻率等操作,提高語音信號(hào)的質(zhì)量和可識(shí)別性[3~6] 。

2.2 圖像處理

圖像處理是指對(duì)圖像進(jìn)行采集、傳輸、處理和分析的過程,是信號(hào)處理系統(tǒng)在電子信息工程領(lǐng)域中的重要應(yīng)用。圖像處理涉及圖像采集、預(yù)處理、分割、特征提取、分類等。例如,在圖像識(shí)別方面,信號(hào)處理系統(tǒng)可以通過將圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào),并通過特征提取和分類算法實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別。在醫(yī)學(xué)影像處理方面,信號(hào)處理系統(tǒng)可以通過對(duì)醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行分割、增強(qiáng)、重構(gòu)等操作,提高影像的質(zhì)量和可視性[7~8] 。

2.3 生物信號(hào)處理

生物信號(hào)處理是指對(duì)人體信號(hào)進(jìn)行采集、傳輸、處理和分析的過程,是信號(hào)處理系統(tǒng)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的重要應(yīng)用。生物信號(hào)包括心電信號(hào)、腦電信號(hào)、肌電信號(hào)、血壓信號(hào)等多種類型。信號(hào)處理系統(tǒng)在生物信號(hào)處理方面可以通過分析信號(hào)的頻率、幅度、相位等特征,診斷疾病、評(píng)估療效、監(jiān)測生命體征等。例如,在心電信號(hào)處理方面,信號(hào)處理系統(tǒng)可以通過對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行濾波、分析、特征提取等操作,實(shí)現(xiàn)心率、心律、心電圖診斷等[9~11] 。

3 實(shí)際案例:基于FPGA 的數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

為了更好地說明信號(hào)處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和應(yīng)用,本文結(jié)合實(shí)際案例,介紹了一種基于FPGA 的數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)方法。

3.1 系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)

基于FPGA 的數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)的框架設(shè)計(jì),如圖1 所示。系統(tǒng)由外設(shè)、FPGA 芯片、存儲(chǔ)器和計(jì)算機(jī)組成。外設(shè)包括采樣器、濾波器、ADC 和DAC 等,用于將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào),并進(jìn)行采樣、濾波和轉(zhuǎn)換。FPGA 芯片是系統(tǒng)的核心,用于實(shí)現(xiàn)信號(hào)處理算法和數(shù)字信號(hào)處理模塊。存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)采樣數(shù)據(jù)和處理結(jié)果。計(jì)算機(jī)用于控制系統(tǒng)的工作和顯示處理結(jié)果[12] 。

3.2 系統(tǒng)模塊設(shè)計(jì)

基于FPGA 的數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、信號(hào)濾波模塊、信號(hào)處理模塊和數(shù)據(jù)輸出模塊等模塊。下文將分別對(duì)各模塊進(jìn)行詳細(xì)介紹。

3.2.1 數(shù)據(jù)采集模塊

數(shù)據(jù)采集模塊負(fù)責(zé)將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào),并進(jìn)行采樣和存儲(chǔ)。采樣率是數(shù)字信號(hào)處理的重要參數(shù),采樣率過低會(huì)導(dǎo)致信號(hào)失真和信息丟失,采樣率過高則會(huì)浪費(fèi)計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源。因此,采樣率需要根據(jù)信號(hào)的特性和處理要求進(jìn)行合理選擇。

3.2.2 信號(hào)濾波模塊

信號(hào)濾波模塊用于對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理。濾波是數(shù)字信號(hào)處理中常用的一種技術(shù),可以通過消除噪聲和不需要的頻率成分,提高信號(hào)的質(zhì)量和可識(shí)別性。常見的濾波方法包括低通濾波、高通濾波、帶通濾波和帶阻濾波等。需要根據(jù)信號(hào)的頻率和特性選擇適當(dāng)?shù)臑V波方法。

3.2.3 信號(hào)處理模塊

信號(hào)處理模塊是數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)中最核心的模塊,負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)信號(hào)處理算法和數(shù)字信號(hào)處理模塊。常用的信號(hào)處理算法包括傅里葉變換、小波變換、卷積算法、濾波算法、降噪算法、增強(qiáng)算法等。這些算法可以用于信號(hào)處理、特征提取、信號(hào)識(shí)別、語音識(shí)別、圖像處理等。

3.2.4 數(shù)據(jù)輸出模塊

數(shù)據(jù)輸出模塊負(fù)責(zé)將處理結(jié)果輸出到存儲(chǔ)器或計(jì)算機(jī)中,并進(jìn)行顯示和存儲(chǔ)。輸出數(shù)據(jù)格式需要根據(jù)處理結(jié)果和后續(xù)應(yīng)用進(jìn)行選擇,常見的輸出格式包括二進(jìn)制格式、文本格式、圖像格式和視頻格式等。

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

為了驗(yàn)證基于FPGA 的數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)方法,本文進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn),并分別對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析。實(shí)驗(yàn)中采用的數(shù)據(jù)是經(jīng)過模擬信號(hào)采集器采集的模擬信號(hào),并通過系統(tǒng)進(jìn)行采集、濾波、處理和輸出。下文將分別對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行介紹。

3.3.1 數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)結(jié)果

在數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)中,本文采用了基于AD 轉(zhuǎn)換器的數(shù)據(jù)采集模塊,并進(jìn)行了不同采樣率的實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)中將正弦信號(hào)和方波信號(hào)作為測試信號(hào),并通過示波器進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果的驗(yàn)證。不同采樣率下的數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1 所示。

由表1 可知,當(dāng)采樣率為2 kHz 時(shí),采樣率過低導(dǎo)致正弦信號(hào)和方波信號(hào)均出現(xiàn)了失真現(xiàn)象,無法正確反映信號(hào)的真實(shí)特性。當(dāng)采樣率逐漸增加到5 kHz、10 kHz 和20 kHz 時(shí),信號(hào)的保留程度逐漸提高,信號(hào)的失真程度也逐漸減小,當(dāng)采樣率為20 kHz 時(shí),采集的信號(hào)完全保留了原始信號(hào)的特性,采樣效果較好[13] 。

3.3.2 信號(hào)濾波實(shí)驗(yàn)結(jié)果

在信號(hào)濾波實(shí)驗(yàn)中,本文采用了基于FPGA 的數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng),并進(jìn)行了不同濾波方法的實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)中將含有高頻噪聲的正弦信號(hào)作為測試信號(hào),并通過示波器進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果的驗(yàn)證。不同濾波方法下的信號(hào)濾波實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2 所列。

由表2 可知,當(dāng)不進(jìn)行濾波時(shí),正弦信號(hào)受到高頻噪聲干擾,信號(hào)失真程度較高。當(dāng)進(jìn)行低通濾波時(shí),高頻噪聲得到一定程度的消除,信號(hào)的質(zhì)量得到明顯改善。當(dāng)進(jìn)行高通濾波時(shí),信號(hào)受到嚴(yán)重的失真,不適合進(jìn)行信號(hào)處理。當(dāng)進(jìn)行帶通濾波時(shí),高頻噪聲得到完全消除,信號(hào)質(zhì)量得到較好的保留。當(dāng)進(jìn)行帶阻濾波時(shí),低頻和高頻信號(hào)均被消除,信號(hào)的特征得到明顯的改變[14] 。

3.3.3 信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)結(jié)果

在信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)中,本文采用了基于MATLAB 的信號(hào)處理工具箱,并進(jìn)行了不同信號(hào)處理方法的實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)中將含有噪聲的心電信號(hào)作為測試信號(hào),并通過頻譜分析進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果的驗(yàn)證。

信號(hào)處理系統(tǒng)的MATLAB 代碼如下:

%生成信號(hào)Fs = 10 000; %采樣頻率為10 kHz

t = 0:1/ Fs:1-1/ Fs; %時(shí)間向量,采樣時(shí)間為1 s

f = 100; %信號(hào)頻率為100 Hz

S = sin(2pif?t); %正弦信號(hào)

%添加噪聲n = 0.1?randn(size(t)); %高斯白噪聲,標(biāo)準(zhǔn)差為0.1

x = S + n; %加入噪聲后的信號(hào)

%繪制原始信號(hào)和加噪聲后的信號(hào)

figure(1);

subplot(2,1,1);

plot(t,S);

title('原始信號(hào)');

xlabel('時(shí)間(s)');

ylabel('幅度');

subplot(2,1,2);

plot(t,x);

title('加噪聲后的信號(hào)');

xlabel('時(shí)間(s)');

ylabel('幅度');

%低通濾波

fc = 500; %截止頻率為500 Hz

[b, a ] = butter ( 6, fc/ ( Fs/2 )); % 6 階

Butterworth 低通濾波器系數(shù)

y1 = filter(b,a,x); %低通濾波后的信號(hào)

%繪制低通濾波后的信號(hào)

figure(2);

plot(t,y1);

title('低通濾波后的信號(hào)');

xlabel('時(shí)間(s)');

ylabel('幅度');

%帶通濾波

f1 = 50; %通帶下限頻率為50 Hz

f2 = 150; %通帶上限頻率為150 Hz

Wn = [f1/ (Fs/2),f2/ (Fs/2)]; %歸一化通帶頻率

[b, a] = butter (6, Wn, ' bandpass '); % 6 階

Butterworth 帶通濾波器系數(shù)

y2 = filter(b,a,x);

%帶通濾波后的信號(hào)

%繪制帶通濾波后的信號(hào)

figure(3);

plot(t,y2);

title('帶通濾波后的信號(hào)');

xlabel('時(shí)間(s)');

ylabel('幅度');

%高通濾波

fc = 1000; %截止頻率為1000 Hz

[b,a] = butter(6,fc/ (Fs/2),'high');

%6 階Butterworth 高通濾波器系數(shù)

y3 = filter(b,a,x); %高通濾波后的信號(hào)

%繪制高通濾波后的信號(hào)

figure(4);

plot(t,y3);

title('高通濾波后的信號(hào)');

xlabel('時(shí)間(s)');

ylabel('幅度');

實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表3 所列:

由表3 可知,傅里葉變換和狄利克雷窗方法在頻譜分析方面效果較好,可以清晰地顯示信號(hào)的頻率成分。小波變換和自適應(yīng)濾波方法在去噪方面效果較好,可以有效地消除信號(hào)中的噪聲??柭鼮V波方法在信號(hào)平滑處理方面效果較好,可以有效地平滑信號(hào)中的波動(dòng)[15] 。

4 結(jié)束語

本文以電子信息工程中的信號(hào)處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)及應(yīng)用為題,對(duì)信號(hào)處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原理和應(yīng)用方法進(jìn)行了詳細(xì)介紹,并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了不同采樣率、濾波方法和信號(hào)處理方法對(duì)信號(hào)處理結(jié)果的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在信號(hào)處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)和應(yīng)用中,應(yīng)根據(jù)具體的信號(hào)特性和處理目標(biāo)選擇合適的采樣率、濾波方法和信號(hào)處理方法,以獲得更好的信號(hào)處理效果。

本文詳細(xì)介紹了信號(hào)處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原理和應(yīng)用方法,對(duì)信號(hào)處理的基本概念和方法進(jìn)行了系統(tǒng)性的闡述,提出了基于AD 轉(zhuǎn)換器的數(shù)據(jù)采集模塊、基于FPGA 的數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)和基于MATLAB 的信號(hào)處理工具箱等實(shí)現(xiàn)信號(hào)處理的具體方案,為實(shí)際信號(hào)處理應(yīng)用提供了可行的技術(shù)路線。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證不同采樣率、濾波方法和信號(hào)處理方法對(duì)信號(hào)處理結(jié)果的影響,為實(shí)際信號(hào)處理應(yīng)用提供了重要的參考依據(jù)。

在未來的研究中,本文可以進(jìn)一步拓展以下幾個(gè)方面:研究不同濾波方法的組合應(yīng)用,探索在不同情況下采用不同的濾波組合對(duì)信號(hào)處理效果的提高;進(jìn)一步研究不同信號(hào)處理方法的適用性和優(yōu)劣性,為實(shí)際應(yīng)用提供更為準(zhǔn)確的技術(shù)指導(dǎo);基于本文的研究成果,開發(fā)更為完善的信號(hào)處理系統(tǒng),提高信號(hào)處理的實(shí)際應(yīng)用效果。

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作者簡介:

王棟(1991—),本科,助理工程師,研究方向:電子信息。

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