DSP在音视频信号处理及消费电子产品 中的应用

第一篇：DSP在音视频信号处理及消费电子产品 中的应用

文献综述

题

目DSP在音/视频信号处理及消费电子产品

中的应用

课程名称 DSP系统设计

一、DSP的基本概念

DSP（digital signal processor）是一种独特的微处理器，是以数字信号来处理大量信息的器件。是以数字信号来处理大量信息的器件。其工作原理是接收模拟信号模拟信号，转换为0或1的数字信号。再对数字信号进行修改、删除、强化，并在其他系统芯片中把数字数据解译回模拟数据或实际环境格式。它不仅具有可编程性，而且其实时运行速度可达每秒数以千万条复杂指令程序，远远超过通用微处理器，是数字化电子世界中日益重要的电脑芯片。它的强大数据处理能力和高运行速度，是最值得称道的两大特色。

二、DSP学科发展状况以及特点、发展状况：当今数字化时代的背景下, DSP已成为通信、计算机、消费类电子产品等领域的基础器件，DSP将是未来集成电路中发展最快的电子产品，并将成为电子产品更新换代的决定因素。而且DSP系统具有接口方便易于编程、稳定性好、精度高、可重复性好和集成方便等特点，因此可以说基于DSP的信号处理系统是信号处理领域的发展方向。

具体特性如下：（1）运算速度快。DSP 的总线采用哈佛结构, 即独立的程序总线和数据总线, 流水线处理技术, 使运算速度特别快, 甚至比有些 PC 机的 CP U 还要快。而且 DSP 在处理乘加运算时比其它处理器都要快得多。

（2）接口方便。DSP 系统与其它以现代数字技术为基础的系统或设备都相互兼容, 这样的系统接口以实现某种功能要比模拟系统与这些系统接口要容易得多。具有并行 I/ O, 异步串口, 同步串口等 I / O 接口;有些 DSP 芯片内有双 十位的 A/ D 接口, 例如 T MS32 0F 2 40;有通 用定时器、多路 P WM、看门狗定时器和实时中断定时器等事件处理接口;还具有仿真接口等。（3）编程方便。DSP 系统中的可编程 DSP 芯片可使设计人员在开发过程中灵活方便地对软件进行修改和升级。（4）稳定性好。DSP系统以数字处理为基础, 受环境温度以及噪声的影响较小, 可靠性高。（5）精度高。定点DSP芯片字长16位, CALU（中央算术逻辑单元）和累加器32位。浮点 DS P 芯片字长32位,累加器40位.三、该领域所应用DSP芯片

DSP（TMS320C5409）

四、典型应用方案

（一）、dsp在音频信号处理中的应用

1、在外语多媒体教学中，要求对语速进行快慢控制，以适应不同程度学生的需求。语音变速系统应当具备调整语速的同时，还需要保证原说话者语调不失真。基于DSP（TMS320C5409）的语音实时变速系统能够任意调整语音语速，达到外语多媒体教学的需求。

2、声音数字压缩技术早已获得应用，其中以脉冲编码调制(PCM)的方法最普遍。但由于它只能压缩50%数字，有缺陷。DSP已经在音效应用中得到广泛采用，而且大部分应用于音效产品的技术，例如应用于多媒体音效卡。NEC公司推出了控制声音区域的DSP，可以应用于音效卡。新加坡音效卡供应商Creative Technology的技术销售专家Ian Skelton强调指出，DSP面市后，语音便成了工作重点。改进DSP，就能改进语音的吞吐量，从而减轻PC的负荷及改进语音。

（二）、dsp在视频信号处理中的应用

1、DVD里应用的活动图像压缩／解压缩用MPEG2编码／译码器，同时也广泛地应用于视频点播VOD、高品位有线电视和卫星广播等诸多领域。在这些领域里，应用的DSP应该具备更高的处理速度和功能。而且，活动图像压缩／解压技术也日新月异，例如，DCT变换域编码很难提高压缩比与重构图像质量，于是出现了对以视觉感知特性为指导的小波分析图像压缩方法。新的算法出现，要求相应的高性能DSP。

2、基于DSP的智能视频监控系统 传统的视频监视系统是简单的非智能闭路电视（CCTV）系统，这样的监控需要安保人员实时监视画面以捕捉关键事件，或者需要在事后对视频记录进行回放并进行人工分析。耗时耗力，成本高而效率低。近几年，DSP在智能视频监控系统方面的应用不断完善，正在逐渐取代传统的模拟非智能系统。iSuppli公司2006年的一份分析报告曾指出，IP视频监控系统市场到2010年将增长近十倍。IP监控的创新技术之一是“智能摄像机”，它拥有强大的数字信号处理器，能探测威胁并触发自动响应。可见，DSP芯片是智能监控的核心。

（三）、dsp在电子消费品中的应用

未来10年，全球DSP产品将向着高性能、低功耗、加强融合和拓展多种应用的趋势发展，DSP芯片将越来越多地渗透到各种电子产品当中，成为各种电子产品尤其是通信类电子产品的技术核心，将会越来越受到业界的青睐。据TI预测，到2010年，DSP芯片的集成度将会增加11倍，在单个芯片内将能集成5亿只晶体管。目前DSP的生产工艺已开始从0.35mm转向0.25mm、0.18mm、0.10mm，预计到2005年，TI生产DSP芯片的工艺将达到 0.075mm 的更高水平，届时，将能够在一块仅有拇指大小的单个芯片上集成8个TMS320DSP内核。DSP产品在不断地提高性能和增加功能的同时，正在不断地降低功耗和减小体积，以便适应市场的需求。如数字移动/无绳电话的基带信号处理和数字电视中的多信道音频解码等，要求每秒几百万次以上的信号处理能力。无线基站、手机、Internet接入高速调制解调器、IP Phone、MP3、硬盘控制器、DVD驱动器、快速彩色打印机、数字相机芯片、FLEX解码芯片、STB芯片组、DVD解码芯片、电机控制芯片、IP GATEWAY芯片、MP3播放机芯片组等也需要具有极强数字信号处理能力的器件支持。

例如汽车电子系统，诸如装设红外线和毫米波雷达，将需用DSP进行分析。利用摄像机拍摄的图像数据需要经过DSP处理，才能在驾驶系统里显示出来，供驾驶人员参考。

五、参考文献

【1】《数字信号处理的应用——硬件DSP》 【2】DSP在移动通信中的应用[刊]/张丽娟(北方交通大学现代能信研究所100044)//电子产品世界.2000(12).-47-48 ISSN:1005-5517 【3】DSP技术发展与应用综述[刊]/ 鲁争焱// 中国兵器工业第214研究所，蚌埠 【4】基于 DSP 的语音采集和处理系统的研究与实现[学位论文]，2011.【5】DSP技术在电声(部分消费性电子产品)中的应用[期刊论文]，2008.【5】基于TMS320DM642网络摄像机的设计与实现[期刊论文]，2009.【6】基于DSP的数字视频图像获取与处理技术研究（学位论文）【7】DSP主攻通信和电子消费产品 陈泽明（期刊）2000 【8】基于DSP的音频视频信号处理优势 张琪（期刊）2008 【9】DSP的多领域应用研究 张丹红, 游珍珍（期刊）2006 【10】基于DSP的数字音频系统

谢坚

第二篇：DSP语音信号处理

摘

要

语音信号处理是研究数字信号处理技术和语音信号进行处理的一门学科，是一门新型的学科，是在多门学科基础上发展起来的综合性技术，它涉及到数字信号处理、模式识别、语言学。语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号处理的一门学科。处理的目的是要得到一些语音参数以便高效的传输或存储；或者是通过处理的某种运算以达到某种用途的要求。语音信号处理又是一门边缘学科。如上所诉，它是“语言语音学”与“数字信号处理”两个学科相结合的产物。

语音信号处理属于信息科学的一个重要分支，大规模集成技术的高度发展和计算机技术的飞速前进，推动了这一技术的发展。在数字音频技术和多媒体技术迅速发展的今天，传统的磁带语音录放系统因体积大、使用不便、放音不清晰而受到了巨大挑战。本次课程设计提出的体积小巧，功耗低的数字化语音存储与回放系统，可以有效的解决传统的语音录放系统在电子与信息处理的使用中受到的限制。

本文提出了语音信号处理课程建设的实验环节中的一些考虑，作为专业课程的学习，实验内容不能仅仅停留在验证性实验上，还应增加实验延伸的设计要求，是学生加深对理论分析认识的同时，强调培养学生的实际动手能力和知识综合运用能力。从而提高语音信号的教学和实验的质量。实验内容采用MATLAB编程实现，不仅易于语音信号处理的实现，更易引导学生完成实验延伸的设计。

第一章 绪论

1.1选题背景

在我们的现实生活中从磁带、录像带到CD、VCD、DVD；从黑白电视机、彩色电视机、高清晰度电视机到具有数字信号处理功能的电视机；从留声机、录音机到语音信箱；现在正出在模拟信息到数字信息的变革之中，传统的磁带语音录放系统因其体积大，使用不便，在电子与信息处理的使用中受到许多限制。

虽然，目前广播电视系统尚未实现真正的数字化，相信在不久的将来，真正的数字电视、数字收音机、数字收录机将进入家庭。所以，研究音频信号的数字化存储、处理和回放系统有着很重要的现实意义。

通过设计语音信号实验箱可以对语音信号实现各种形式的变换，因此学会对语音信号的处理，也可自行研究将此语音处理技术应用到现实生活中。

1.2课题意义

语音信号处理的一门比较实用的电子工程的专业课程，语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段，通过语言相互传递信息是人类最重要的基本功能之一，语音是人类特有的功能，它是创造和记载几千年来人类文明史的根本手段，是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。

语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科，它是一门新兴的学科，同时又是综合性的多学科领域刚也涉及面很广的交叉学科。

第二章 课程设计要求及系统原理

2.1 课程设计基本要求

（1）学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法；

（2）掌握在windows环境下语音信号的采集方法；

（3）掌握数字信号处理的基本概念，基本理论和基本方法；

（4）掌握MATLAB设计方法；

（5）学会用MATLAB对信号进行分析和处理。

2.2 系统基本原理

语音采集原理是，人耳能听到的声音是一种范围为20Hz—20kHz，而一般语音频率最高为3.4kHz。语音的采集是指语音声波信号经麦克风和高频放大器转换成有一定幅度的模拟量电信号，然后再转换成数字量的全过程。

本次设计的基本原理是对语音的录音和放音进行数字化控制。其中，关键技术在于：为了增加语音存储时间，提高存储器的利用率，采用了非失真压缩算法对语音信号进行压缩后再存储，而在回放时再进行解压缩；同时，对输入语音信号进行数字滤波以抑制杂音和干扰，从而确保了语音回放的可靠质量。

通过设计一个GUI实验箱，并添加相应的控制控件，添加一个声音文件，通过MATLAB编程，使其通过各种按钮实现语音信号处理的各种功能，最后做成一个完整的语音信号处理实验箱。

第三章 设计方案论证

3.1 设计理论依据

3.1.1采样定理：

在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时，则采样之后的数字信号完整的保留了原始信号中的信号，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5—10倍；采样定理又称奈奎斯特定理。

3.1.2采样频率：

采样频率是指计算机每秒钟采集多少个声音样本，是描述声音文件的音质、音调、衡量声卡、声音文件的质量标准。采样频率越高，即采样的间隔时间越短，则在单位时间内计算机得到的声音样本数据就越多，对声音波形的表示也就越精确，采样频率与声音频率之间有一定的关系，根据奈奎斯特理论，只有采样频率高于声音信号最高频率的2倍的时候，才能把数字信号表示的声音还原成为原来的声音，这就是说采样频率是衡量声卡采集、记录和还原声音文件的质量标准。

3.1.3采样位数与采样频率

采样位数即采样值或取样值，用来衡量声音波动变化的参数，是指声卡在采集和播放声音文件时候使用数字声音信号的二进制为数。采样频率是指录音设备在一秒钟内对声音信号的采样次数，采样频率越高声音的还原就越真实越自然。

采样位数和采样频率对于音频接口来说是最为重要的两个基本指标，也是选择音频接口的两个重要标准。无论采样频率如何，理论上来说采样的位数决定了音频数据最大的力度范围。每增加一个采样位数相当于力度范围增加了6dB。采样位数越多则捕捉到的信号越精确。对于采样率来说你可以想象它类似于一个照相机。显然采样率越高，计算机提取的声音越多，对于原始的还原也越加精确。

第四章 图形用户界面设计

4.1 图形用户界面概念

图形用户界面或图形用户接口是指采用图形方式显示的计算机操作环境由用户接口。与早期计算机使用的命令行界面相比，图形界面对于用户来说更为简便易用。

GUI是MATLAB提供的图形用户界面开发环境，提供了一系列用于创建图形用户界面的工具，从而简化界面布局和编程工作。

4.2用户界面设计

4.2.1 GUI设计模板

在MATLAB主窗口中，选择File菜单中的New菜单项，再选择其中的GUI命令，就会显示图形用户界面的设计模板。

MATLAB为GUI设计一共准备了四个模板，分别是Blank GUI、GUI with Uicontrols、GUI with Axes and Menu、Modal Question Dialog。

当用户选择不同的模板时，在GUI设计模板界面的右边就会显示出与该模板对应的GUI图形。

4.2.2 GUI设计窗口

在GUI设计模板中选中一个模板，然后单击OK按钮，就会显示GUI设计窗口，选择不同的GUI设计模式时，在GUI设计窗口中显示的结果是不一样的。

GUI设计窗口由菜单栏、工具栏、空间工具栏以及图形对象设计区等部分组成。GUI设计窗口的菜单栏有File、Edit、View、Layout、Tools和Help六个菜单项，使用其中的命令可以完成图形用户界面的设计操作。

4.2.3 GUI设计窗口的基本操作

（1）前面板的设计：在GUI设计窗口创建图形对象后，通过双击该对象，就会显示该对象的属性编辑器。如下图所示。例如，创建一个Push Button对象，并设计该对象的属性值。

图4-1 按钮属性编辑器

通过以上的按钮属性编辑器可以根据个人情况对按钮的名称、颜色、大小等方面的属性进行修改，使按钮在视觉上变的更加完美。

（2）按钮功能的实现：在GUI设计窗口创建按钮后，通过右键单击按钮，选择View callbacks下的callback对相应的按钮进行编程，使按钮实现相应的功能，如下图所示对按钮的响应功能进行设置。

图4-2 按钮功能编辑器

进入到按钮程序编辑窗口，通过编程即可实现按钮的相应功能，如下图：

图4-3 按钮的编程实现界面

通过对各个按钮控件的修改，和对m文件程序的添加就完成对GUI窗口的设计，最后得到的图形化操作界面如下图所示:

图4-4 图形化操作界面

4.2.4 语音的录入与打开

在MATLAB中，[y,fa,bits]=wavread(‘Blip’,[N1 N2]);用于读取语音，7

采样值放在向y中，fs表示采样频率，bits表示采样位数。[N1 N2]表示读取从N1点到N2点的值。

Suond(x，fs，bits)；用于对声音的回放，向量y则就代表了一个信号也就是说可以像处理一个信号表达式一样处理这个声音信号。

第五章 课程设计的软件实现

5.1 部分函数语法格式

读wav文件： x=wavread(‘filename’)数组a及b中元素相乘： a.*b 创建图形窗口命令： figure 绘图函数： plot(x)坐标轴： axis([xmin xmax ymin ymax])坐标轴注解： xlabel(‘„’)ylabel(‘„’)图例注解： legend(‘„’)一阶高通滤波器： y=filter([1-0.09375],1,x)分帧函数： f=enframe(x,len,inc)x为输入语音信号，len指定了帧长，inc指定帧移，函数返回为nXlen的一个矩阵，每一行都是一帧数据。

5.2语音信号处理的相关函数

5.2.1语音信号的短时谱：

周期性声门波可表示为:

(5-1)其中，g[n]是声门波的单周期的波形，p[n]是间隔为P的周期采样序列。当u[n]通过线性非时变声道，且该声道的单位冲击响应为h[n]时，声道输出为：

(5-2)为了观察一段语音，需要降生到输出乘以一个一时刻τ 为中心的窗函数 w[n,τ] ,即得到：

（5-3）

这段语音信号的频域表达式为：

（5-4）

即语音信号的谱包络为

语谱图就是现实时变频谱幅度特征的图形表达式为：

（5-5）

将语音信号短时谱程序写入到MATLAB中得到单色语谱图的波形如下：

图5-1 语音信号单色语谱图

5.2.2 自相关方法估计语音信号的声道参数：

由均方预测误差最小的得到正则方程：

（5-6）

其中，（5-7）

在最佳解时的误差为

（5-8）

在自相关法中式5-6，式5-8变为

（5-9）

(5-10)由式5-9和式5-10可列出方程组式5-11

（5-11）

解方程组式5-9求出线性预测系数，通过误差式5-11可求出增益G

（5-12）

加窗后信号频谱图如下：

图5-2 加窗后信号频谱图

通过以上的方法，改变参数分别求得4极点模型频率响应和6极点模型频率响应，6极点波形如下图所示：

图5-3 六极点波形图

最后通过以上方法用一个函数分别实现以上三个功能，三个波形显示在一个界面，通过观察图形，查看它们之间的分别。三者比较所得到的波形如下：

图5-4 三者比较波形图

5.2.3 基音周期检测

数据为浊音语音信号speech1_10k(10000样点/秒)用25ms的汉明窗对语音信号speech1_10k进行加窗处理，并画出所得到的加窗信号的自相关函数，再用根据中心消波法及三电平中心消波法原理改进程序，最后对比中方法基音检测的效果并分析结果。

实验原理及方法

（1）自相关检测原理：对于离散的数字语音信号序列x(n)，如果周期N，则自相关函数也是同周期的周期函数。即：x(n)=x(n+N)。清音信号没有周期性，他的自相关函数也没有周期。浊音新海具有准周期性。自相关基音检测正是利用这一性质对语音信号进行基音检测的。

（2）中心消波法检测原理：中心消波处理是使用如下图所示的中心消波函数进行处理的：

图5-5 中心消波检测图

（3）三电平消波法原理：为了减少自相关计算中的乘法运算，可以把上述中心消波以后的信号y(n)的自相关用两个信号的互相关代替，其中一个信号是y(n)另一个信号是对y(n)进行三电平量化产生的结果。且这个信号有三种可能的取值，因而这里的互相关计算只需要做加减法，而这个互相关序列的周期性与y(n)的自相关序列是近似相同的。

三电平法对语音信号处理得到的波形如下：

图5-6 三电平法波形图

中心消波法得到的波形如下图：

图5-7 中心消波法波形图

5.3 GUI实验箱操作界面设计

通过对各个控件的编程和对参数的设计，最后得到的GUI实验箱操作界

面如下图所示，通过界面上的各个按钮即可实现相应的功能。

图5-8 GUI实验箱操作界面

第六章 心得体会

通过本次课程设计完成了对语音信号的读取与打开，与课题的要求十分相符；初略的完成了界面的设计，但也存在相当的不足，达到了打开语音文件，显示已定波形。语音信号处理时语音学与数字信号处理技术相结合的交叉学科，将语音当做一种特殊的信号，即一种“复杂向量”来看待。也就是说，体现了数字信号处理技术。

本次课程设计时希望将数字信号处理技术应用与某一实际领域，这里就是指对语音的处理。作为存储与计算机中的语音信号，其本身就是离散化了的向量，我们只需要将这些离散的量提取出来美酒可以对其进行处理了。

本次课设，用到了处理数字信号的强有力工具MATLAB，通过MATLAB李的几个命令函数的调用，很轻易的在实际化语音与数字信号的理论之间搭了一座桥。

最后，还利用了MATLAB的另一强大功能——GUI界面设计。设计出了一个建议的用户应用界面，可以让人实现界面操作。

通过本次课程设计让我更加了解了语音信号处理在现实中的强大的应用空间，同时查阅了很多相关的资料，应用MTALAB软件来完成，熟练掌握了MATLAB软件，本次课程设计要求用GUI设计模块，查阅了很多资料，更加深刻的陆奥了了这方面知识。

本次课程设计，我明白了理论的学习需要在实践中才能得到巩固。在课程设计中，只有动手慢慢研究，才能真正了解MATLAB软件平台中可以直接设计数字滤波器的各个函数的调用，对设计GUI实验箱的所有函数的运用有了比较好的认识。

通过这个课程设计，我学到了很多MATLAB和语音信号的知识，提高了自己在语音信号设计方面的知识能力，动手能力和思维能力都得到了一定的提升，希望自己以后可以更多的继续学习这一门课程设计方面的知识。

附 录

1.源程序代码:

参考文献

[1] 刘庆华 陈紫强《基于MATLAB和DSP的语音信号处理课程的建设》 电气电子教学学报 2006 10（3）：124-128 [2] 张力 《MATLAB在语音信号处理辅助教学中的应用》 电气电子教学学报 2005 27卷2期：96-99 [3] 邓立新 杨震《信息技术融入“语音信号处理”课程的教学实践》电气电子教学学报 2005 27卷5期：13-16 [4] 胡航，《语音信号处理》 哈尔滨工业大学出版社 2005年2月，第二版：135-137 [5] 张平，《MATLAB基础与应用》 北京航空航天大学出版社 2007，第二版：85-92 [6] 谢德芳 《数字信号处理》 北京科学出版社 2005，第一版

[7] 张雄伟 《现代语音处理技术及应用》 机械工业出版社 2006，第二版 [8] 吴家安 《语音编码技术及应用》 机械工业出版社 2006 第一版 [9] 刘幺和 宋庭新 《语音识别与控制应用技术》 科学出版社 2008 第二版

[10] 李昌立 吴善培 《数字语音编码实用教程》 人民邮电出版社 2004 第一版

[11] 姚天仁 《数字语音处理》 华中科技大学出版社 1992 第二版 [12] 朱敏雄 《计算机语音技术（修订版）》 北京航空航天大学出版社 2002 第一版

[13] 王炳锡 《语音编码》 西安电子科技大学出版社 2002 第一版

第三篇：DSP语音信号处理

目 录

第一章 绪

论.........................................................................................................1

1.1课程设计的目的及意义..................................................................................1 1.2设计要求..........................................................................................................1 1.3 研究内容.........................................................................................................1

第二章 语音信号处理理论基础........................................................................3

第三章

系统方案论证.....................................................................................5 第四章

GUI设计实现.....................................................................................6

4.1 图形用户界面概念.........................................................................................6 4.2用户界面设计..................................................................................................6

4.2.1 GUI设计模板........................................................................................6 4.2.2 GUI设计窗口........................................................................................6 4.2.3 GUI设计窗口的基本操作....................................................................6 4.2.4 语音的录入与打开................................................................................9 4．3课程设计的软件实现....................................................................................9

4.3.1语音信号的短时谱.................................................................................9 4.3.2 自相关方法估计语音信号的声道参数..............................................10 4.3.3 基音周期检测......................................................................................12 4.4 GUI实验箱操作界面设计............................................................................14 第五章 心得体会..................................................................................................15 参考文献...................................................................................................................16

摘

要

语音信号处理是研究数字信号处理技术和语音信号进行处理的一门学科，是一门新型的学科，是在多门学科基础上发展起来的综合性技术，它涉及到数字信号处理、模式识别、语言学。语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号处理的一门学科。处理的目的是要得到一些语音参数以便高效的传输或存储；或者是通过处理的某种运算以达到某种用途的要求。语音信号处理又是一门边缘学科。如上所诉，它是“语言语音学”与“数字信号处理”两个学科相结合的产物。

语音信号处理属于信息科学的一个重要分支，大规模集成技术的高度发展和计算机技术的飞速前进，推动了这一技术的发展。在数字音频技术和多媒体技术迅速发展的今天，传统的磁带语音录放系统因体积大、使用不便、放音不清晰而受到了巨大挑战。本次课程设计提出的体积小巧，功耗低的数字化语音存储与回放系统，可以有效的解决传统的语音录放系统在电子与信息处理的使用中受到的限制。

本文提出了语音信号处理课程建设的实验环节中的一些考虑，作为专业课程的学习，实验内容不能仅仅停留在验证性实验上，还应增加实验延伸的设计要求，是学生加深对理论分析认识的同时，强调培养学生的实际动手能力和知识综合运用能力。从而提高语音信号的教学和实验的质量。实验内容采用MATLAB编程实现，不仅易于语音信号处理的实现，更易引导学生完成实验延伸的设计。

第一章 绪

论

1.1课程设计的目的及意义

在我们的现实生活中从磁带、录像带到CD、VCD、DVD；从黑白电视机、彩色电视机、高清晰度电视机到具有数字信号处理功能的电视机；从留声机、录音机到语音信箱；现在正出在模拟信息到数字信息的变革之中，传统的磁带语音录放系统因其体积大，使用不便，在电子与信息处理的使用中受到许多限制。

虽然，目前广播电视系统尚未实现真正的数字化，相信在不久的将来，真正的数字电视、数字收音机、数字收录机将进入家庭。所以，研究音频信号的数字化存储、处理和回放系统有着很重要的现实意义。

通过设计语音信号实验箱可以对语音信号实现各种形式的变换，因此学会对语音信号的处理，也可自行研究将此语音处理技术应用到现实生活中。

语音信号处理的一门比较实用的电子工程的专业课程，语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段，通过语言相互传递信息是人类最重要的基本功能之一，语音是人类特有的功能，它是创造和记载几千年来人类文明史的根本手段，是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。

语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科，它是一门新兴的学科，同时又是综合性的多学科领域刚也涉及面很广的交叉学科。

1.2设计要求

（1）学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法；（2）掌握在windows环境下语音信号的采集方法；（3）掌握数字信号处理的基本概念，基本理论和基本方法；（4）掌握MATLAB设计方法；

（5）学会用MATLAB对信号进行分析和处理。

1.3 研究内容

1．理论依据

根据设计要求分析系统功能，掌握设计中所需理论（采样频率、采样位数的

概念，采样定理； 时域信号的FFT分析；数字滤波器设计原理和方法，各种不同类型滤波器的性能比较），阐明设计原理。2．信号采集

采集语音信号，并对其进行FFT频谱分析，画出信号的时域波形图和频谱图。3．构造受干扰信号并对其进行FFT频谱分析

对所采集的语音信号加入干扰噪声，对语音信号进行回放，感觉加噪前后声音的变化，分析原因，得出结论。并对其进行FFT频谱分析，比较加噪前后语音信号的波形及频谱，对所得结果进行分析，阐明原因，得出结论。4．数字滤波器设计

根据待处理信号特点，设计合适数字滤波器，绘制所设计滤波器的幅频和相频特性。5．信号处理

用所设计的滤波器对含噪语音信号进行滤波。对滤波后的语音信号进行FFT频谱分析。画出处理过程中所得各种波形及频谱图。

对语音信号进行回放，感觉滤波前后声音的变化。比较滤波前后语音信号的波形及频谱，对所得结果和滤波器性能进行频谱分析，阐明原因，得出结论。6．设计图形用户界面

设计处理系统的用户界面,在所设计的系统界面上可以选择滤波器的参数,显示滤波器的频率响应,选择信号等。

第二章 语音信号处理理论基础

语音采集原理是，人耳能听到的声音是一种范围为20Hz—20kHz，而一般语音频率最高为3.4kHz。语音的采集是指语音声波信号经麦克风和高频放大器转换成有一定幅度的模拟量电信号，然后再转换成数字量的全过程。

本次设计的基本原理是对语音的录音和放音进行数字化控制。其中，关键技术在于：为了增加语音存储时间，提高存储器的利用率，采用了非失真压缩算法对语音信号进行压缩后再存储，而在回放时再进行解压缩；同时，对输入语音信号进行数字滤波以抑制杂音和干扰，从而确保了语音回放的可靠质量。

通过设计一个GUI实验箱，并添加相应的控制控件，添加一个声音文件，通过MATLAB编程，使其通过各种按钮实现语音信号处理的各种功能，最后做成一个完整的语音信号处理实验箱。

语音检测算法是现在语音信号处理研究的一个热点。近些年来，语音信号处理技术伴随着人们对通讯技术升级的需求得到了迅猛的发展。IP电话已经走向大规模产业化应用，并以其低廉的成本和满意的话音质量成为通讯供应商竞争的利器，大有取代传统电话的趋势。语音识别技术也已经实现了与说话者无关的大词汇量连续语音识别，并试图从试验研究走向商用。说话者识别技术作为一个新一代的门禁安防技术也已经出现商业应用。很多单工的通讯设备可以通过语音检测技术的应用实现收发状态的自动转换而以比较小的代价达到双工设备的功能。语音检测技术作为这些语音处理算法中的核心预处理单元，成为这些技术能否走向成熟商业应用的关键技术之一。实际通讯环境中会遇到各种不同类型、不同强度的噪声。它们各自在时域或频域中有互不相同的特点，没有一致的统计参数。语音信号本身也是一个时变的复杂信号。不同的语言，不同的音位（语音中的最小发声单位）各不相同。

总之，实际中的噪声和语音信号都是复杂的时变信号。如果不是面向特定背景噪声的应用，通过寻找噪声的共同特征以构建一个噪声信号与语音信号的区分函数是不现实的。语音信号处理本身是一个涉及到传统数字信号处理、统计信号处理、模式识别与建模、发声学、语音语言学等多学科的综合技术。论文在前人研究的基础上，从语音信号的形制机理出发，对语音信号中的基本成分—轻音和浊音的特征进行了深入的研究。Source-Filter模型在语音信号建模中有着广泛的应用，论文在基于Source-Filter模型求取语音信号的LPC谱中发现，语音的短时稳定性（short time stationary）在LPC谱中有着不同于噪声信号的鲜明体现，从而提出了基于音位共振峰轨迹跟踪的语音检测新方法。论文对新算法与国际电信联盟（ITU）的G729B推荐语音检测标准算法进行了对比验证，证明在强背景噪声环境下新算法的性能有20％左右的提高。同时新算法也体现出比G729B更

强的背景噪声适应能力。在算法的实现中，局部大能量的噪声会形成LPC谱中的局部极大值点，它具有类似语音共振峰的特征。为了消除噪声极大值点对音位共振峰轨迹跟踪的不良影响，论文提出了一个共振峰的形态判别标准—音位共振峰的幅值峰谷比原则，并通过大量的试验研究确定了峰谷比的优化量值。试验证明，此方法是剔除局部噪声极值点的有效方法。论文工作将新算法在一个基于TI TMS320C6711的数字信号处理器平台上实时实现。在实现过程中，使用了幅值、步长的分段拟合和插值算法，大大降低了复杂数学函数的运算时间，满足了算法了实时性要求。

第三章

系统方案论证

在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时，则采样之后的数字信号完整的保留了原始信号中的信号，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5—10倍；采样定理又称奈奎斯特定理。

一、采样频率是指计算机每秒钟采集多少个声音样本，是描述声音文件的音质、音调、衡量声卡、声音文件的质量标准。采样频率越高，即采样的间隔时间越短，则在单位时间内计算机得到的声音样本数据就越多，对声音波形的表示也就越精确，采样频率与声音频率之间有一定的关系，根据奈奎斯特理论，只有采样频率高于声音信号最高频率的2倍的时候，才能把数字信号表示的声音还原成为原来的声音，这就是说采样频率是衡量声卡采集、记录和还原声音文件的质量标准。

二、采样位数即采样值或取样值，用来衡量声音波动变化的参数，是指声卡在采集和播放声音文件时候使用数字声音信号的二进制为数。采样频率是指录音设备在一秒钟内对声音信号的采样次数，采样频率越高声音的还原就越真实越自然。

三、采样位数和采样频率对于音频接口来说是最为重要的两个基本指标，也是选择音频接口的两个重要标准。无论采样频率如何，理论上来说采样的位数决定了音频数据最大的力度范围。每增加一个采样位数相当于力度范围增加了6dB。采样位数越多则捕捉到的信号越精确。对于采样率来说你可以想象它类似于一个照相机。显然采样率越高，计算机提取的声音越多，对于原始的还原也越加精确。

第四章

GUI设计实现

4.1 图形用户界面概念

图形用户界面或图形用户接口是指采用图形方式显示的计算机操作环境由用户接口。与早期计算机使用的命令行界面相比，图形界面对于用户来说更为简便易用。

GUI是MATLAB提供的图形用户界面开发环境，提供了一系列用于创建图形用户界面的工具，从而简化界面布局和编程工作。

4.2用户界面设计

4.2.1 GUI设计模板

在MATLAB主窗口中，选择File菜单中的New菜单项，再选择其中的GUI命令，就会显示图形用户界面的设计模板。

MATLAB为GUI设计一共准备了四个模板，分别是Blank GUI、GUI with Uicontrols、GUI with Axes and Menu、Modal Question Dialog。

当用户选择不同的模板时，在GUI设计模板界面的右边就会显示出与该模板对应的GUI图形。

4.2.2 GUI设计窗口

在GUI设计模板中选中一个模板，然后单击OK按钮，就会显示GUI设计窗口，选择不同的GUI设计模式时，在GUI设计窗口中显示的结果是不一样的。

GUI设计窗口由菜单栏、工具栏、空间工具栏以及图形对象设计区等部分组成。GUI设计窗口的菜单栏有File、Edit、View、Layout、Tools和Help六个菜单项，使用其中的命令可以完成图形用户界面的设计操作。

4.2.3 GUI设计窗口的基本操作

（1）前面板的设计：在GUI设计窗口创建图形对象后，通过双击该对象，就会显示该对象的属性编辑器。如下图所示。例如，创建一个Push Button对象，并设计该对象的属性值。

图4-1 按钮属性编辑器

通过以上的按钮属性编辑器可以根据个人情况对按钮的名称、颜色、大小等方面的属性进行修改，使按钮在视觉上变的更加完美。

（2）按钮功能的实现：在GUI设计窗口创建按钮后，通过右键单击按钮，选择View callbacks下的callback对相应的按钮进行编程，使按钮实现相应的功能，如下图所示对按钮的响应功能进行设置。

图4-2 按钮功能编辑器

进入到按钮程序编辑窗口，通过编程即可实现按钮的相应功能，如下图：

图4-3 按钮的编程实现界面

通过对各个按钮控件的修改，和对m文件程序的添加就完成对GUI窗口的设计，最后得到的图形化操作界面如下图所示:

图4-4 图形化操作界面

4.2.4 语音的录入与打开

在MATLAB中，[y,fa,bits]=wavread(‘Blip’,[N1 N2]);用于读取语音，采样值放在向y中，fs表示采样频率，bits表示采样位数。[N1 N2]表示读取从N1点到N2点的值。

Suond(x，fs，bits)；用于对声音的回放，向量y则就代表了一个信号也就是说可以像处理一个信号表达式一样处理这个声音信号。

4．3课程设计的软件实现

4.3.1语音信号的短时谱

周期性声门波可表示为:

(4-1)其中，g[n]是声门波的单周期的波形，p[n]是间隔为P的周期采样序列。当u[n]通过线性非时变声道，且该声道的单位冲击响应为h[n]时，声道输出为：

(4-2)为了观察一段语音，需要降生到输出乘以一个一时刻τ 为中心的窗函数 w[n,τ] ,即得到：

（4-3）

这段语音信号的频域表达式为：

即语音信号的谱包络为

（4-4）

语谱图就是现实时变频谱幅度特征的图形表达式为：

（4-5）

将语音信号短时谱程序写入到MATLAB中得到单色语谱图的波形如下：

图4-5 语音信号单色语谱图

4.3.2 自相关方法估计语音信号的声道参数

由均方预测误差最小的得到正则方程：

其中，在最佳解时的误差为

在自相关法中式4-6，式4-8变为

(4-10)由式4-9和式4-10可列出方程组式4-11 10

（4-6）（4-7）（4-8）（4-9）

（4-11）

解方程组式4-9求出线性预测系数，通过误差式4-11可求出增益G

（4-12）

加窗后信号频谱图如下：

图4-6 加窗后信号频谱图

通过以上的方法，改变参数分别求得4极点模型频率响应和6极点模型频率响应，6极点波形如下图所示：

图4-7 六极点波形图

最后通过以上方法用一个函数分别实现以上三个功能，三个波形显示在一个界面，通过观察图形，查看它们之间的分别。三者比较所得到的波形如下：

图4-8 三者比较波形图

4.3.3 基音周期检测

数据为浊音语音信号speech1_10k(10000样点/秒)用25ms的汉明窗对语音信号speech1_10k进行加窗处理，并画出所得到的加窗信号的自相关函数，再用根据中心消波法及三电平中心消波法原理改进程序，最后对比中方法基音检测的效果并分析结果。

实验原理及方法

相关检测原理：对于离散的数字语音信号序列x(n)，如果周期N，则自相关函数也是同周期的周期函数。即：x(n)=x(n+N)。清音信号没有周期性，他的自相关函数也没有周期。浊音新海具有准周期性。自相关基音检测正是利用这一性质对语音信号进行基音检测的。

中心消波法检测原理：中心消波处理是使用如下图所示的中心消波函数进行处理的：

图4-9 中心消波检测图

三电平消波法原理：为了减少自相关计算中的乘法运算，可以把上述中心消

波以后的信号y(n)的自相关用两个信号的互相关代替，其中一个信号是y(n)另一个信号是对y(n)进行三电平量化产生的结果。且这个信号有三种可能的取值，因而这里的互相关计算只需要做加减法，而这个互相关序列的周期性与y(n)的自相关序列是近似相同的。

三电平法对语音信号处理得到的波形如下：

图4-10 三电平法波形图

中心消波法得到的波形如下图：

图4-11 中心消波法波形图

4.4 GUI实验箱操作界面设计

通过对各个控件的编程和对参数的设计，最后得到的GUI实验箱操作界面如下图所示，通过界面上的各个按钮即可实现相应的功能。

图4-12 GUI实验箱操作界面

第五章 心得体会

通过本次课程设计完成了对语音信号的读取与打开，与课题的要求十分相符；初略的完成了界面的设计，但也存在相当的不足，达到了打开语音文件，显示已定波形。语音信号处理时语音学与数字信号处理技术相结合的交叉学科，将语音当做一种特殊的信号，即一种“复杂向量”来看待。也就是说，体现了数字信号处理技术。

本次课程设计时希望将数字信号处理技术应用与某一实际领域，这里就是指对语音的处理。作为存储与计算机中的语音信号，其本身就是离散化了的向量，我们只需要将这些离散的量提取出来美酒可以对其进行处理了。

本次课设，用到了处理数字信号的强有力工具MATLAB，通过MATLAB李的几个命令函数的调用，很轻易的在实际化语音与数字信号的理论之间搭了一座桥。

最后，还利用了MATLAB的另一强大功能——GUI界面设计。设计出了一个建议的用户应用界面，可以让人实现界面操作。

通过本次课程设计让我更加了解了语音信号处理在现实中的强大的应用空间，同时查阅了很多相关的资料，应用MTALAB软件来完成，熟练掌握了MATLAB软件，本次课程设计要求用GUI设计模块，查阅了很多资料，更加深刻的陆奥了了这方面知识。

本次课程设计，我明白了理论的学习需要在实践中才能得到巩固。在课程设计中，只有动手慢慢研究，才能真正了解MATLAB软件平台中可以直接设计数字滤波器的各个函数的调用，对设计GUI实验箱的所有函数的运用有了比较好的认识。

通过这个课程设计，我学到了很多MATLAB和语音信号的知识，提高了自己在语音信号设计方面的知识能力，动手能力和思维能力都得到了一定的提升，希望自己以后可以更多的继续学习这一门课程设计方面的知识。

参考文献

[1]陈怀琛.MATLAB及在电子信息课程中的应用【M】.北京电子工业出版社.2008.1 [2]张文.基于MATLAB的语音信号的滤波域实现【M】.山西电子技术.2008.2 [3]徐靖涛.基于MATLAB的语音信号分析与处理【M】.重庆科技学院学报.2008.1 [4]张威．MATLAB基础与编程入门【M】．西安电子科技大学出版社，2006． [5]周渊，王炳和，刘斌胜．基于MATLAB的噪声信号采集和分析系统的设计【J】．噪声控制．2004(7)：52-54．

[6]张雄伟，陈量，杨吉斌．现代语音处理技术及应用【M】．北京：机械工业出版社．2003

第四篇：DSP在控制中的应用

姓名：冯舒

学号：201352211

5DSP在控制中的应用

DSP 在电机控制方面的应用是一个新领域。DSP 是应用高性能的处理器提高对电机控制精度的一种芯片。高速的DSP 主要用在电机无传感器控制和磁场定向控制中, 因为在无传感器控制中需要用已知的电流和电压实时计算速度和位置, 而在电机磁场定向控制中, 需要把所有的变量以矢量形式转化到与定子旋转磁场同步的坐标系中, 这些都需要进行大量的运算, 高速的DSP 可以实时完成这些工作。在价格上DSP 已经从最初期的几百美元降到了几美元。16 位的DSP 的性能也从5Mips(百万次每秒)提高到了2000Mips。包括大容量片内存储器, 还在片上集成多种外围设备。

1.DSP控制器的特点

在DSP 问世之前, 设计者进行传统的电机控制主要使用2 种组合: 用便宜的控制器控制昂贵的直流有刷电机或用复杂的控制器控制交流电机。复杂的速度变量控制器必须克服转矩耦合,这些非线性电机要求更精确的控制算法以达到直流机的性能。因此, 直流机以其简单的线性控制结构成为早期电机控制的首选。然而, 随着DSP在电机控制领域的应用, 已经可做出性价比很高的无刷电机控制器。该控制器的计算速度超过Ls 级, 达到了高效、低成本、安静、高可靠的生产要求, 且在系统中不需要大量的支持电路。

数字系统通常包括1 套响应说明(传递函数)、受控过程、计算单元、测量系统参数变量的传感器、A/ D、D/ A 等。并且它的计算单元必须足够快, 以在采样结束前完成算法计算。控制器的采样速率一般为受控系统带宽的10 到20 倍。实际中, 运动控制要求处理器执行8~ 20Mips。这些要求使对电机进行控制的处理器从LCs(微秒级的微处理器)向DSP 过渡, DSP 的制造商也开发出了适于电机控制应用的产品。DSP 控制器的性价比要优于用在传统高端控制器的LCs, DSP的单周期乘法指令和结果累加器大大加强了其性能。T I 公司的16 位定点处理器T MS320F240,就是经过优化专为电机控制开发的。

该芯片包括1 个20Mips 的处理器, 2 个10位的A/ D 转换器, 1 个特别用来做控制的事件管理器。采用哈佛结构的双总线形式,T MS320F240 可以在1 个周期内同时取指令和操作数, 使DSP 的速度提高到LCs 的2 倍以上。

2.DSP的控制任务

早期DSP 主要用做控制算法的运算, 现在设计者让控制功能也由DSP 来实现, 则在数字控制系统中DSP 可以处理所有的工作。如DSP 通过对输入和反馈信号进行处理来改善噪声和不准确的信号。该过程对所有的传感器操作都有改善作用, 被誉为/ 智能传感器0。智能传感器价格低、重量轻、可靠性高, 并且和DSP 或微处理器紧密联系。因为DSP 可以通过精确的算法产生1 个变量估计值, 如转子位置和磁通, 使系统省去不可靠的传感器, 节约了资金, 可在一些控制中实现无传感器控制。

DSP 还可以在高级算法的实时应用上改善系统控制的性能。许多控制算法包括自适应、多变量寻优、学习、自校正、神经网络、遗传算法和模糊逻辑, 都需要由DSP 的速度和性能来实现。对于许多系统, 在一般操作之前或当中必须估计一些系统的参数, DSP 有足够的能力在处理其他任务的同时进行辨识和参数估算。

许多电机数字控制系统包括电源信号调节和功率因数校正。控制电机的系统, 通常都采用PWM 方法控制能量转换器, DSP 带有PWM 的产生功能。PWM 产生单元消除了DAC, 提高了供电量。先进的算法, 如空间矢量PWM 等需进行的大量运算, 由于采用了快速DSP 控制器这些运算, 都可以在1 ms 之内完成。这些算法提高了电能的利用率并且消除了不必要的电流谐波, 使电能的质量和信号的环境得到提高。在系统运行过程中, 故障的诊断和保护功能是必不可少的, 由DSP 作控制器的系统能够轻松地实现这些功能。另外在许多控制系统中DSP 还可以实现非控制的功能, 包括与上位机的通信、数字滤波和数据总线的控制协议(如SCSI)等。

DSP 可以实现快速精确的变速度和转矩控制, 增大了调速器的调速范围。在某些场合负载可直接连在电机上而不需要其他的液压子装置。该特点在汽车上非常有用。汽车上液压装置占用了许多宝贵的空间并且消耗了发动机至少5% 的能量, 动力转向系统就是其中的一例。用DSP 控制电子装置实现这些功能, 不但可以节省空间能量和消耗, 而且可以得到更快的响应。在汽车上的其他应用还包括防抱死刹车系统、无级变速装置、悬挂系统等。

DSP 在无刷电机控制方面的优越性使其不仅在工业自动化方面的应用剧增而且在白色家电市场(如洗衣机和甩干机等)、办公用品和加热、空气调节器上也大量使用。例如在吹风机和压缩机上DSP 可以用来实现节能降噪, 通过编程控制电机软启动以减小震动、噪音和磨损。办公产品如打印机、复印机等的生产者也用DSP 控制电机实现低成本、高可靠性、低噪声的产品。

交流感应电机的控制：

在很多领域, 交流电机、直流电机及直流无刷电机的性价比是三者竞争的焦点。电力电子技术特别是DSP 领域的进步使交流电机调速中具备优良性能。交流感应电机的磁场定向控制能实现很好的瞬态控制和稳态控制。数字控制器可以精确地控制电机输入电压的幅值和频率, 如果电机的瞬态响应重要时, 磁场定向控制也可以精确控制电机的瞬态转矩和速度。对交流感应电机应用无速度传感器控制时, 节省费用并使可靠性也得到了提高。复杂的电机控制算法如自适应控制也需要用到DSP 的强大运算能力来保证实时性。DSP 也适合对直流无刷电机进行控制。三相直流无刷电机的简单结构使其越来越受到欢迎, 首先它没有电刷不需要定期进行维护, 它的线圈在定子上对散热要求比较低, 另外直流无刷电机可以获得相对较好的转矩控制。1 个三相直流无刷电机在转子上有2 个、4 个或更多的永磁极,定子绕组用来产生要求的旋转磁场, 它的三相必须在控制器的控制下正确换相, 换相的次序由转子的位置进行控制, 因此控制器需要算法去感知使用这些位置的信息, 产生正确的换相顺序。在定子上加装霍尔传感器或位置编码器获取位置信息, 然后对其进行译码以控制相电流的方向和顺序。无刷直流电机驱动系统必须保持适当的相电流大小。高速时, 电机的反相电动势限制着相电流, 但在低速时, 反相电动势接近于0, 因此必须采取其他的一些措施如关闭电流反馈环来保持电流。所以直流无刷电机控制系统不但要有相电流的信息, 还要产生适当的PWM 信号保持电流的幅值。另外, 在紧急情况下系统应该能够禁止所有的PWM 通道以保护系统。DSP 有足够的计算资源处理这些复杂的实时请求。

3.开关磁阻电机的驱动

电力电子技术的发展使得开关磁阻电机驱动系统得到广泛的应用。开关磁阻电机驱动系统在很宽的调速范围内都有很高的效率, 并且不需要复杂的功率转

换器, 转子上没有绕组, 占用空间小。采用双凸结构, 即定子和转子都有突起的极。定子上有集中的绕组, 转子上即使没有绕组、笼条, 也不是永磁结构。把定子上正相相反的绕组串联连接形成一相, 给定子磁极对通以能置则转子对应的极对向着它运动以减少磁路中的磁阻。不断给连续的定子相通电, 电机就会形成1 个旋转方向上的转矩, 驱动电机转动。开关磁阻电机是高阶非线性的, 运行性能依赖于能否正确选择与转子位置相关的相电流。当控制器给定子一相通电时, 对应的转子极要接近定子极, 这个位置就产生了转矩, 因此必须知道转子的位置才可以进行控制。用DSP(如TMS320F240)组成的控制器非常适合于开关磁阻电机驱动的控制。如果对1 个四相开关磁阻电机进行控制, 就需要6 个独立的通道。TMS320F240 提供了9 个独立的PWM 通道, 每个通道都有单独的比较寄存器, 通过对其写入操作可以改变PWM 的占空比。而转子的位置可以直接通过DSP 的QEP 接口或数字I/ O 口输入。通过外部中断引脚可以禁止所有的PWM 通道以防发生事故。

4.功率因数的校正

三相电压型PWM 转换器利用DSP 的A/ D转换和PWM 生成单元进行功率因数的校(PFC), 应用到电机控制上可以改善功率信号的状况, 减少了误操作的发生。电机驱动应用改善的转换器提高功率因数, 这种功率因数改善电路的使用要求交流电输入电压、直流电流和直流输出电压作为反馈输入到系统, 控制器通过对它们的处理得到合适的PWM 方式。如果把功率因数校正应用在电机控制系统中, 就可以去掉专门的校正电路使控制方案中的元件变少, 增加系统的可靠性。PFC 也可以用到开关磁阻电机或感应电机的驱动上。

DSP有许多专用的外围设备和高的执行特性, 使其成为了电机控制系统最好的芯片, 随着DSP的不断发展使电机的无速度传感器控制器、智能控制器的性能越来越好, 以及机械和液压装置的去除都可以成为现实。综上所述, DSP 非常适用于电机控制, 随着对DSP 功能的不断开发,在电机控制上将取代单片机而获得巨大的发展。

第五篇：信号处理中傅里叶变换简介

傅里叶变换

一、傅里叶变换的表述

在数学上，对任意函数f(x)，可按某一点进行展开，常见的有泰勒展开和傅里叶展开。泰勒展开为各阶次幂函数的线性组合形式，本质上自变量未改变，仍为x，而傅里叶展开则为三角函数的线性组合形式，同时将自变量由x变成ω，且由于三角函数处理比较简单，具有良好的性质，故被广泛地应用在信号分析与处理中，可将时域分析变换到频域进行分析。

信号分析与处理中常见的有CFS（连续时间傅里叶级数）、CFT（连续时间傅里叶变换）、DTFT（离散时间傅里叶变换）、DFS（离散傅里叶级数）、DFT（离散傅里叶变换）。通过对连续非周期信号xc(t)在时域和频域进行各种处理变换，可推导出以上几种变换，同时可得出这些变换之间的关系。以下将对上述变换进行简述，同时分析它们之间的关系。

1、CFS（连续时间傅里叶级数）

在数学中，周期函数f(x)可展开为

由此类比，已知连续周期信号x(t)，周期为T0，则其傅里叶级数为

其中，为了简写，有

其中，为了与复数形式联系，先由欧拉公式ejz=cosz+jsinz得

故有

令

则

对于Dn，有

n≤0时同理。故

CFS图示如下：

Figure 1

理论上，CFS对于周期性信号x(t)在任意处展开都可以做到无误差，只要保证n从-∞取到+∞就可以。在实践中，只要n取值范围足够大，就可以保证在某一点附近对x(t)展开都有很高的精度。

2、CFT（连续时间傅里叶变换）

连续非周期信号x(t)，可以将其看成一连续周期信号期T0→∞。当然，从时域上将x(t)进行CFS展开，有 的周也可以反过来看成x(t)的周期延拓。

若令

则

有

T0→∞使得Ω0→0，则

由此，定义傅里叶变换与其逆变换如下 CFT：

CFT-1：

x(t)是信号的时域表现形式，X(jΩ)是信号的频域表现形式，二者本质上是统一的，相互间可以转换。CFT即将x(t)分解，并按频率顺序展开，使其成为频率的函数。上式中，时域自变量t的单位为秒（s），频域自变量Ω的单位为弧度/秒（rad/s）。

CFS中的Dn与CFT中的X(jΩ)之间有如下关系

即从频域上分析，Dn是对X(jΩ)的采样（可将Figure 1与Figure 2进行对比）。

CFT图示如下：

Figure 2

3、DTFT（离散时间傅里叶变换）

首先，先从连续信号得到离散信号。用冲激信号序列

对连续非周期信号xc(t)进行采样，采样间隔为Ts，有

此时的xs(t)还不是真正的离散信号，它只是在满足t = nTs的时间点上有值，在其它时间点上值为零。对xs(t)进行进一步处理有

规定

则

其中，x[n]是最终所得的离散信号。xs(t)自变量为t，其单位为秒s，间隔为TS；x[n]自变量为n，其单位为1，间隔为1。

从频域分析上有

其中

。令，定义

以上式为DTFT定义式。DTFT逆变换为

DTFT是在时域上对CFT的采样（图示可见Figure 3与Figure 4），在DTFT中，时域信号x[n]为离散的，而对应的频域表示X(ejω)为连续的，且有周期ωs = 2π。

X(ejω)与Xs(jΩ)之间的关系为

ω = ΩTs

Xs(jΩ)中，自变量Ω单位为弧度/秒（rad/s），周期为Ωs = 2π/Ts；X(ejω)中，自变量ω单位为弧度（rad），周期为ωs = 2π。

CFT时域采样图示如下：

Figure 3

DTFT图示如下：

Figure 4

4、DFS（离散时间傅里叶级数）

在离散时间信号x[n]基础上，用冲激序列

对DTFT中的X(ejω)进行采样，采样间隔为Δω = 2π/N，则有

而S(ω)的逆DTFT变换为

对Xs(ejω)进行逆DTFT变换，有

xs[n]相当于对x[n]进行了周期延拓，周期为N = 2π/Δω。由上式可得

若延拓周期N大于x[n]的时长，则延拓不会发生混叠，于是

k为任意整数

令周期信号，k为任意整数，则

有

取ω = 2πk/N，令

则有

是以k为自变量的函数，有以下性质

m为任意整数

即的周期为N。为了避免重复计算，我们只考虑一个周期N内的情况，即

同时，为时域表示，为频域表示。故定义DFS为

其逆变换为 的自变量n单位为1，周期为N；的自变量k单位为1，周期也为N。DFS应用于离散时间周期性信号中，其相当于在频域中

对DTFT采样，而对应地在时域中相当于对DTFT进行周期延拓（图示见Figure 5与Figure 6）。DFS与DTFT的关系为

DTFT频域采样图示如下：

Figure 5

DFS图示如下：

Figure 6

5、DFT（离散傅里叶变换）

在DFS基础上，取离散时间周期性信号0,1,2,…N-1这一个周期内的N个点，得

其中，RN[n]表示当n = 0,1,2,…N-1时函数取值为1，当n取其它值时函数取值为0。定义DFT为 的基础上，其逆变换为

xd[n]的自变量n单位为1，时长为N；Xd[k]的自变量k单位为1，时长也为N。DFT相当于对DFS的时域及频域都取0,1,2,…N-1这一个周期内的N个点。

6、傅里叶变换之间的关系

傅里叶变换之间的关系主要有两点，一是采样与周期延拓之间的对应关系，二是对自变量的替换关系。（1）采样与周期延拓之间的对应关系

采样与周期延拓之间是一种对应关系，时域中对信号采样相当于在频域中对信号进行周期延拓，同样地，频域中对信号采样相当于在时域中对信号进行周期延拓，二者间是对应与平行的关系，不存在因果关系。

傅里叶变换中的CFS、CFT、DTFT、DFS、DFT可由连续非周期信号xc(t)进行采样及周期延拓处理得到各种变换，它们之间的关系如图Figure 7与Figure 8：

Figure 7

Figure 8

上两图中，蓝色箭头表示在时域或频域中采取的主动措施，白色箭头表示在频域或时域中产生的相应变换。（2）对自变量的替换关系

在对信号进行采样与周期延拓的同时，对自变量进行某种替换，从而完成傅里叶变换类型的转变。

傅里叶变换中对自变量的替换情况如图Figure 9所示。CFS适用于连续周期性信号，其自变量t单位为秒（s），相应的幅频谱|Dn|中，自变量n单位为1。而CFT适用于连续非周期信号xc(t)，其自变量t单位为秒（s），对应的频域信号为Xc(jΩ)，其自变量Ω单位为弧度/秒（rad/s）。由CFS变成CFT相当于连续周期性信号的周期T0趋于无穷，而在频域中则为自变量的替换，由n变成Ω，替换关系为

DTFT适用于离散时间信号x[n]，其自变量n单位为1，对应的频域信号为X(ejω)，自变量ω单位为弧度（rad）。由CFT变成DTFT相当于对连续信号xc(t)采样及离散化，自变量由t替换为n，替换关系为t = nTs，而在频域中则为周期延拓及自变量的替换，由Ω替换为ω，替换关系为ω = ΩTs。

DFS适用于离散周期性信号频域信号为，其自变量n单位为1，对应的，自变量k单位为1。由DTFT变成DFS相当于在频

域中对X(ejω)进行采样、离散化与自变量替换，由ω替换为k，替换关系为ω = 2πk/N。

DFT的时域与频域序列长度都为N个点（0,1,2,…N-1），时域自变量n单位为1，频域自变量k单位为1。

由图Figure

7、Figure 8和Figure 9可以清楚地研究非相邻变换之间的关系。

Figure 9

二、与相关教材内容的辨析

1、《Signal Processing and Linear Systems》（B.P.Lathi, Oxford University Press）

书中首先将高等数学中的向量理论扩展到了信号系统中，引出正交信号空间的定义，指出任意信号x(t)可用正交信号空间的线性组合表示，进而引出三角傅里叶级数，将这种表示用三角函数的线性组合表示。CFS的来源介绍比我对CFS的自述更加详细具体，更有逻辑性，体现了高等数学的延伸，CFS定义部分与我的自述大体相同。

书中由CFS引出CFT，指出连续非周期信号xc(t)相当于将连续

周期性信号的周期T0趋于无穷，然后对xc(t)按照CFS方法展开，中间过程中引出了CFT。这一部分与我的自述大体相同。只是我在对傅里叶变换的总结中将xc(t)进行无混叠的周期性延拓，反向也得出了。这只是对傅里叶变换的又一种理解，但从本源上考虑，还应该是由连续周期性信号

得出连续非周期信号xc(t)。

书中接下来先介绍的是DFS。书中由CFS类比定义了DFS，定义为

其中，这种定义与我对DFS的自述略有差别。书中完全按照CFS的定义模式定义的，书上在此之后也按照CFS的模式给出了Dr的幅频谱与相频谱。而我的自述则采用类似CFT的定义方式，即正变换为从时域变到频域，逆变换为从频域变到时域，其次书中使用的字母表示方式与我的自述略有差异，不过本质上意义是相同的。

紧接着，书中由DFS引出了DFT，指出DFT的时域及频域都为N点有限序列，此处与我对DFT的自述大体相同，但未进行深入说

明。之后，类似于由CFS引出CFT，书中由DFS中的离散时间周期函数引出离散时间非周期函数x[k]（令周期N0→∞），然后对x[k]按照DFS的方法展开，在中间推导过程中引出了DTFT。总之，在离散时间信号的傅里叶变换中，书上是类比CFS引出CFT的模式，由DFS引出DTFT，而DFT也由DFS引出，只是未做重点讲解，实质上是从时域角度出发，与连续时间信号进行同等过程的类比。我对离散时间信号傅里叶变换的自述则从频域角度出发，与连续时间信号的时域推导过程进行同等过程的类比。二者分析方向不同，顺序不同，但本质上是相同的。这也从侧面反映出傅里叶变换将单纯的时域分析引向时域与频域的双领域分析，增加了对信号分析与处理的方法与方向，有利于更好地对信号进行理解。

2、《信号与系统》

书中也是首先将高等数学中的向量理论扩展到了信号系统中，引出正交信号空间的定义，指出任意周期为T0的信号x(t)可进行正交分解，而正余弦信号集是比较特殊的正交信号集，并用正余弦信号集表示信号，达到一种分解的目的，从而定义出CFS，并将正余弦信号集进一步扩展为虚指数信号集，从而将指数形式的CFS表示出来。在表示方式上与我的自述基本相同。而书中对三角形式的CFS与指数形式的CFS总结比较清楚，并对各自形式的幅频谱进行了比较，指出指数形式CFS的频谱为双边谱，而三角形式的CFS的频谱为单边谱。而由CFS导出CFT的叙述则基本与我的自述相同，即连续非周

期信号xc(t)相当于将连续周期性信号的周期T0趋于无穷，然后对xc(t)按照CFS方法展开，中间过程中引出了CFT。

书中对DFS的描述，类比于对CFS的描述，采用离散形式的虚指数正交信号集对离散时间周期性信号表示，表示方式与上一本书相同。由DFS引出DTFT时类比于由CFS引出CFT的过程，将离散时间周期性信号周期趋于无穷，得出离散时间非周期性信号，按照DFS的方式对信号进行分解表示，在推导过程中引出DTFT的定义，过程与上一本书基本相同。而DTFT也可对离散时间周期性信号进行处理。对DFT并未做重点描述。

总之，两本书对傅里叶变换的描述都是先对连续时间信号进行讨论，然后离散时间信号中的讨论参考连续时间信号中的讨论，层次清晰，可比性强。我的自述主要侧重于对信号的时域或频域进行各种处理，引出傅里叶变换的各种形式，可加深对傅里叶变换各种形式之间关系的理解。

三、傅里叶变换的应用

1、应用

傅里叶变换主要是为了将一般性的信号用较规则的、性质良好的三角函数进行表示，从而可以从频域的角度进行信号分析与处理，扩充了信号分析与处理的分析领域，简化了分析与处理的过程。从理论上，CFS、CFT、DTFT、DFS、DFT在满足相应的条件下都可以使用。而在实际应用中，计算机只能处理离散的、序列长度有限的信号，故实际应用中，DFT具有应用价值，其它形式的傅里叶变换处理的信号

是连续的或无限长的，计算机无法处理，所以只能在理论上进行数学运算。而DFT利用计算机可以快速算出，被称为快速傅立叶变换（FFT）。FFT可以减少计算DFT时乘法的使用次数，简化运算，提高效率。而现代信号分析与处理中必然要对信号进行采样离散化，输入到计算机中进行处理，得到频域形式，所以DFT的实际应用是很广泛的。

2、限制条件及潜在问题

CFS只适用于连续周期性信号，CFT只适用于连续非周期信号，DTFT只适用于离散时间信号，DFS只适用于离散时间周期信号，DFT只适用于有限序列的离散时间信号。CFS、CFT、DTFT、DFS处理的信号具有连续性或无限长特性，适用于在理论上的定性分析，而在实际应用中，我们需要快速高效地处理信号，这必然用到计算机，而计算机只能处理离散的、有限序列长度的信号，故只有DFT有实用意义，CFS、CFT、DTFT、DFS则不行。而DFT计算需要大量的加法与乘法，往往实际应用中不能直接应用，所以实际应用中要根据需要进行优化处理，在提高运算速度与精度之间进行权衡，原始的DFT只是具有实际应用中的象征意义。