心音信號(hào)是人體最重要的生理信號(hào)之一，包含心臟各個(gè)部分如心房、心室、大血管、心血管及各個(gè)瓣膜功能狀態(tài)的大量生理病理信息。心音信號(hào)分析與識(shí)別是了解心臟和血管狀態(tài)的一種不可缺少的手段。本文針對(duì)目前該研究領(lǐng)域中存在的分析方法問題和分類識(shí)別技術(shù)難點(diǎn)展開了深入的研究，內(nèi)容涉及心音構(gòu)成的分析、心音信號(hào)特征向量的提取、正常心音信號(hào)（NM）和房顫（AF）、主動(dòng)脈回流（AR）、主動(dòng)脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號(hào)的分類識(shí)別。本文的工作內(nèi)容包括以下5個(gè)方面： a）心音信號(hào)采集與預(yù)處理。本文采用自行研制的帶有錄音機(jī)功能的聽診器實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)的采集。通過對(duì)心音信號(hào)噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號(hào)的濾波方法。根據(jù)實(shí)驗(yàn)分析，選擇Donoho閾值函數(shù)結(jié)合多級(jí)閾值的方法作為心音信號(hào)預(yù)處理方案。 b）心音信號(hào)時(shí)頻分析方法。文中采用5種時(shí)頻分析方法分別對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了時(shí)頻譜特性分析，結(jié)果表明：不同的時(shí)頻分析方法與待分析心音信號(hào)的特性有密切關(guān)系，即需要在小的交叉項(xiàng)干擾與高的時(shí)頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此，本文提出了一種自適應(yīng)錐形核時(shí)頻（ATF）分析方法，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該分布能較好地反映心音信號(hào)的時(shí)頻結(jié)構(gòu)，其性能優(yōu)于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時(shí)頻分析方法，從而選擇自應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法進(jìn)行心音信號(hào)分析。 c）心音信號(hào)特征向量提取。根據(jù)對(duì)3M Littmann（） Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫中標(biāo)準(zhǔn)心音信號(hào)的時(shí)頻分析結(jié)果，提取8組特征數(shù)據(jù)，通過Fihser降維處理方法提取出了實(shí)現(xiàn)分類可視化，且最易于分類的心音信號(hào)的2維特征向量，作為心音信號(hào)分類的特征向量。 d）心音信號(hào)分類方法。根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖，研究了支持向量機(jī)核函數(shù)、多分類支持向量機(jī)的選取方法，同時(shí)，基于分類的目的 性和可信性，本文提出以分類精度最大為判斷準(zhǔn)則的核函數(shù)參數(shù)與松弛變量的優(yōu)化方法，建立了心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型，選取標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號(hào)的80組2維特征向量中每類60組數(shù)據(jù)作為支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)樣本，對(duì)余下的每類20組數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時(shí)對(duì)臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號(hào)和正常心音信號(hào)中每類24個(gè)心動(dòng)周期進(jìn)行分類實(shí)測(cè)，分類精度分別為：NM、AF、MR的分類精度均為100％，而AR、AS均為95．83％，驗(yàn)證了該方法的分類有效性。 e）心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件系統(tǒng)。本文以MATLAB語言的可視化功能實(shí)現(xiàn)了心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件運(yùn)行平臺(tái)構(gòu)建，可完成對(duì)心音信號(hào)的讀取、預(yù)處理，繪制時(shí)-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時(shí)，利用MATLAB與EXCEL的動(dòng)態(tài)鏈接，實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)分析數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)以及統(tǒng)計(jì)功能；最后，通過對(duì)心音信號(hào)2維特征向量的分析，實(shí)現(xiàn)心音信號(hào)的自動(dòng)識(shí)別功能。 本文的研究特色主要體現(xiàn)在心音信號(hào)特征向量提取的方法以及多分類支持向量機(jī)模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實(shí)踐兩方面對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了深入的研究，主要是采用自適應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法提取心音信號(hào)特征向量，根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖，建立心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型，并對(duì)正常心音信號(hào)和4種心臟雜音信號(hào)進(jìn)行了分類研究，取得了較為滿意的分類結(jié)果，但由于用于分類的心臟雜音信號(hào)種類及數(shù)據(jù)量尚不足，因此，今后的工作重點(diǎn)是采集更多種類的心臟雜音信號(hào)，進(jìn)一步提高心音信號(hào)分類精度，使本文研究成果能最終應(yīng)用于臨床心臟量化聽診。 關(guān)鍵詞：心音信號(hào)，小波降噪，非平穩(wěn)信號(hào)，心臟雜音，信號(hào)處理，時(shí)頻分析，自適應(yīng)，支持向量機(jī)
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本書主要闡述設(shè)計(jì)射頻與微波功率放大器所需的理論、方法、設(shè)計(jì)技巧，以及將分析計(jì)算與計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)相結(jié)合的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。這些方法提高了設(shè)計(jì)效率，縮短了設(shè)計(jì)周期。本書內(nèi)容覆蓋非線性電路設(shè)計(jì)方法、非線性主動(dòng)設(shè)備建模、阻抗匹配、功率合成器、阻抗變換器、定向耦合器、高效率的功率放大器設(shè)計(jì)、寬帶功率放大器及通信系統(tǒng)中的功率放大器設(shè)計(jì)。 本書適合從事射頻與微波動(dòng)功率放大器設(shè)計(jì)的工程師、研究人員及高校相關(guān)專業(yè)的師生閱讀。 作者簡介 Andrei Grebennikov是M／A—COM TYCO電子部門首席理論設(shè)計(jì)工程師，他曾經(jīng)任教于澳大利亞Linz大學(xué)、新加坡微電子學(xué)院、莫斯科通信和信息技術(shù)大學(xué)。他目前正在講授研究班課程，在該班上，本書作為國際微波年會(huì)論文集。 目錄 第1章 雙口網(wǎng)絡(luò)參數(shù) 1.1 傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù) 1.2 散射參數(shù) 1.3 雙口網(wǎng)絡(luò)參數(shù)間轉(zhuǎn)換 1.4 雙口網(wǎng)絡(luò)的互相連接 1.5 實(shí)際的雙口電路 1.5.1 單元件網(wǎng)絡(luò) 1.5.2 π形和T形網(wǎng)絡(luò) 1.6 具有公共端口的三口網(wǎng)絡(luò) 1.7 傳輸線 參考文獻(xiàn) 第2章 非線性電路設(shè)計(jì)方法 2.1 頻域分析 2.1.1 三角恒等式法 2.1.2 分段線性近似法 2.1.3 貝塞爾函數(shù)法 2.2 時(shí)域分析 2.3 NewtOn.Raphscm算法 2.4 準(zhǔn)線性法 2.5 諧波平衡法 參考文獻(xiàn) 第3章 非線性有源器件模型 3.1 功率MOSFET管 3.1.1 小信號(hào)等效電路 3.1.2 等效電路元件的確定 3.1.3 非線性I—V模型 3.1.4 非線性C.V模型 3.1.5 電荷守恒 3.1.6 柵一源電阻 3.1.7 溫度依賴性 3.2 GaAs MESFET和HEMT管 3.2.1 小信號(hào)等效電路 3.2.2 等效電路元件的確定 3.2.3 CIJrtice平方非線性模型 3.2.4 Curtice.Ettenberg立方非線性模型 3.2.5 Materka—Kacprzak非線性模型 3.2.6 Raytheon(Statz等)非線性模型 3.2.7 rrriQuint非線性模型 3.2.8 Chalmers(Angek)v)非線性模型 3.2.9 IAF(Bemth)非線性模型 3.2.10 模型選擇 3.3 BJT和HBT汀管 3.3.1 小信號(hào)等效電路 3.3.2 等效電路中元件的確定 3.3.3 本征z形電路與T形電路拓?fù)渲g的等效互換 3.3.4 非線性雙極器件模型 參考文獻(xiàn) 第4章 阻抗匹配 4.1 主要原理 4.2 Smith圓圖 4.3 集中參數(shù)的匹配 4.3.1 雙極UHF功率放大器 4.3.2 M0SFET VHF高功率放大器 4.4 使用傳輸線匹配 4.4.1 窄帶功率放大器設(shè)計(jì) 4.4.2 寬帶高功率放大器設(shè)計(jì) 4.5 傳輸線類型 4.5.1 同軸線 4.5.2 帶狀線 4.5.3 微帶線 4.5.4 槽線 4.5.5 共面波導(dǎo) 參考文獻(xiàn) 第5章 功率合成器、阻抗變換器和定向耦合器 5.1 基本特性 5.2 三口網(wǎng)絡(luò) 5.3 四口網(wǎng)絡(luò) 5.4 同軸電纜變換器和合成器 5.5 wilkinson功率分配器 5.6 微波混合橋 5.7 耦合線定向耦合器 參考文獻(xiàn) 第6章 功率放大器設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 6.1 主要特性 6.2 增益和穩(wěn)定性 6.3 穩(wěn)定電路技術(shù) 6.3.1 BJT潛在不穩(wěn)定的頻域 6.3.2 MOSFET潛在不穩(wěn)定的頻域 6.3.3 一些穩(wěn)定電路的例子 6.4 線性度 6.5 基本的工作類別：A、AB、B和C類 6.6 直流偏置 6.7 推挽放大器 6.8 RF和微波功率放大器的實(shí)際外形 參考文獻(xiàn) 第7章 高效率功率放大器設(shè)計(jì) 7.1 B類過激勵(lì) 7.2 F類電路設(shè)計(jì) 7.3 逆F類 7.4 具有并聯(lián)電容的E類 7.5 具有并聯(lián)電路的E類 7.6 具有傳輸線的E類 7.7 寬帶E類電路設(shè)計(jì) 7.8 實(shí)際的高效率RF和微波功率放大器 參考文獻(xiàn) 第8章 寬帶功率放大器 8.1 Bode—Fan0準(zhǔn)則 8.2 具有集中元件的匹配網(wǎng)絡(luò) 8.3 使用混合集中和分布元件的匹配網(wǎng)絡(luò) 8.4 具有傳輸線的匹配網(wǎng)絡(luò) 8.5 有耗匹配網(wǎng)絡(luò) 8.6 實(shí)際設(shè)計(jì)一瞥 參考文獻(xiàn) 第9章 通信系統(tǒng)中的功率放大器設(shè)計(jì) 9.1 Kahn包絡(luò)分離和恢復(fù)技術(shù) 9.2 包絡(luò)跟蹤 9.3 異相功率放大器 9.4 Doherty功率放大器方案 9.5 開關(guān)模式和雙途徑功率放大器 9.6 前饋線性化技術(shù) 9.7 預(yù)失真線性化技術(shù) 9.8 手持機(jī)應(yīng)用的單片cMOS和HBT功率放大器 參考文獻(xiàn)
標(biāo)簽： 射頻 微波功率 放大器設(shè)計(jì)
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用C寫的PID模塊，以簡潔的代碼量完成了PID算法，提高了速度。
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本課題設(shè)計(jì)和完成了一套基于DSP+FPGA結(jié)構(gòu)的小波變換實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)。采用小波算法對(duì)圖像進(jìn)行邊緣提取、圖像增強(qiáng)、圖像融合等處理，并在ADSP-BF535上實(shí)現(xiàn)了小波算法，分析了其運(yùn)行小波算法的性能。圖像處理的數(shù)據(jù)量比較大，而且運(yùn)算比較復(fù)雜，DSP的特殊結(jié)構(gòu)和性能很好地滿足了系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的需要，而FPGA的高速性和靈活性也滿足了系統(tǒng)實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性的需要，所以采用DSP+FPGA來實(shí)現(xiàn)圖像處理系統(tǒng)是可靠的，也是可行的。系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)以DSP和FPGA為平臺(tái)，DSP實(shí)現(xiàn)算法、管理系統(tǒng)運(yùn)行、并實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的自啟動(dòng)；FPGA實(shí)現(xiàn)一些接口、時(shí)序控制等，簡化了外圍電路，提高了系統(tǒng)的可靠性。結(jié)果表明，在ADSP-BF535上實(shí)現(xiàn)小波算法，效果良好，而且滿足系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的要求。最后，總結(jié)了系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和調(diào)試經(jīng)驗(yàn)，對(duì)調(diào)試時(shí)遇到的一些問題進(jìn)行了分析。
標(biāo)簽： FPGA DSP 小波變換 實(shí)時(shí)圖像
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相對(duì)于JPEG中二維離散余弦變換(2DDCT)來說，在JPEG2000標(biāo)準(zhǔn)中，二維離散小波變換(2DDWT)是其圖像壓縮系統(tǒng)的核心變換。在很多需要進(jìn)行實(shí)時(shí)處理圖像的系統(tǒng)中，如數(shù)碼相機(jī)、遙感遙測(cè)、衛(wèi)星通信、多媒體通信、便攜式攝像機(jī)、移動(dòng)通信等系統(tǒng)，需要用芯片實(shí)現(xiàn)圖像的編解碼壓縮過程。雖然有許多研究工作者對(duì)圖像處理的小波變換進(jìn)行了研究，但大都只偏重算法研究，對(duì)算法硬件實(shí)現(xiàn)時(shí)的復(fù)雜性考慮較少，對(duì)圖像處理的小波變換硬件實(shí)現(xiàn)的研究也較少。 本文針對(duì)圖像處理的小波變換算法及其硬件實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了研究。對(duì)文獻(xiàn)[13]提出的“內(nèi)嵌延拓提升小波變換”(Combiningthedata-extensionprocedureintothelifting-basedDWTcore)快速算法進(jìn)行仔細(xì)分析，提出一種基于提升方式的5/3小波變換適合硬件實(shí)現(xiàn)的算法，在MATLAB中仿真驗(yàn)證了該算法，證明其是正確的。并設(shè)計(jì)了該算法的硬件結(jié)構(gòu)，在MATLAT的Simulink中進(jìn)行仿真，對(duì)該結(jié)構(gòu)進(jìn)行VHDL語言的寄存器傳輸級(jí)(RTL)描述與仿真，成功綜合到Altera公司的FPGA器件中進(jìn)行驗(yàn)證通過。本算法與傳統(tǒng)的小波變換的邊界處理方法比較：由于將其邊界延拓過程內(nèi)嵌于小波變換模塊中，使該硬件結(jié)構(gòu)無需額外的邊界延拓過程，減少小波變換過程中對(duì)內(nèi)存的讀寫量，從而達(dá)到減少內(nèi)存使用量，降低功耗，提高硬件利用率和運(yùn)算速度的特點(diǎn)。本算法與文獻(xiàn)[13]提出的算法相比較：無需增加額外的硬件計(jì)算模塊，又具有在硬件實(shí)現(xiàn)時(shí)不改變?cè)瓉淼奶嵘〔ㄋ惴ǖ囊?guī)則性結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)。這種小波變換硬件芯片的實(shí)現(xiàn)不僅適用于JPEG2000的5/3無損小波變換，當(dāng)然也可用于其它各種實(shí)時(shí)圖像壓縮處理硬件系統(tǒng)。
上傳時(shí)間： 2013-06-13
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在衛(wèi)星遙感設(shè)備中，隨著遙感技術(shù)的發(fā)展和對(duì)傳輸式觀測(cè)衛(wèi)星遙感圖像質(zhì)量要求的不斷提高，航天遙感圖像的分辨率和采樣率也越來越高，由此引起高分辨率遙感圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量和傳輸數(shù)據(jù)量的急劇增長，然而衛(wèi)星信道帶寬有限。為了盡量保持高分辨率遙感圖像所具有的信息，必須解決輸入數(shù)據(jù)碼率和傳輸信道帶寬之間的矛盾。所以星載高分辨率遙感圖像數(shù)據(jù)的高保真、實(shí)時(shí)、大壓縮比壓縮技術(shù)就成了解決這一矛盾的關(guān)鍵技術(shù)。FPGA器件為實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮提供了一種壓縮算法的硬件實(shí)現(xiàn)的一個(gè)理想的平臺(tái)。FPGA器件集成度高，體積小，通過用戶編程實(shí)現(xiàn)專門應(yīng)用的功能。它允許電路設(shè)計(jì)者利用基于計(jì)算機(jī)的開發(fā)平臺(tái)，經(jīng)過設(shè)計(jì)輸入，仿真，測(cè)試和校驗(yàn)，直到達(dá)到預(yù)期的結(jié)果，減少了開發(fā)周期。小波變換能夠適應(yīng)現(xiàn)代圖像壓縮所需要的如多分辨率、多層質(zhì)量控制等要求，在較大壓縮比下，小波圖像壓縮質(zhì)量明顯好于DCT變換，因此小波變換成為新一代壓縮標(biāo)準(zhǔn)JPEG2000的核心算法。同時(shí)，小波變換的提升算法結(jié)構(gòu)簡單，能夠?qū)崿F(xiàn)快速算法，有利于硬件實(shí)現(xiàn)，因此提升小波變換對(duì)于采用FPGA或ASIC來實(shí)現(xiàn)圖像變換來說是很好的選擇。本文針對(duì)衛(wèi)星遙感圖像的數(shù)據(jù)流，主要研究可以對(duì)衛(wèi)星圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)二維小波變換的方案。針對(duì)提升小波變換的VLSI結(jié)構(gòu)和FPGA設(shè)計(jì)中的關(guān)鍵技術(shù)，從邊界延拓、濾波器結(jié)構(gòu)、整數(shù)小波、定點(diǎn)運(yùn)算、原位運(yùn)算等方面進(jìn)行了研究和討論，并且完成了針對(duì)衛(wèi)星遙感圖像的分塊二維9/7提升小波變換的FPGA實(shí)現(xiàn)。采用VerIlog語言對(duì)設(shè)計(jì)進(jìn)行了仿真驗(yàn)證，并將仿真結(jié)果同matlab仿真結(jié)果進(jìn)行了比較，比較結(jié)果表明該方案能實(shí)現(xiàn)對(duì)衛(wèi)星遙感圖像數(shù)據(jù)流的二維提升小波變換的功能。同時(shí)QuartusII綜合結(jié)果也表明，系統(tǒng)時(shí)鐘能夠工作在很高的頻率，可以滿足高速實(shí)時(shí)對(duì)衛(wèi)星圖像的小波變換處理。
標(biāo)簽： FPGA 提升機(jī) 二維 離散小波
上傳時(shí)間： 2013-06-15
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磁共振成像（MRI）由于自身獨(dú)特的成像特點(diǎn)，使得其處理方法不同于一般圖像.根據(jù)不同的應(yīng)用目的，該文分別提出了MRI圖像去噪和分割兩個(gè)算法.首先，該文針對(duì)MRI重建后圖像噪聲分布的實(shí)際特點(diǎn)，提出了基于小波變換的MRI圖像去噪算法.該算法詳細(xì)闡明了MRI圖像Rician噪聲的特點(diǎn)，首先對(duì)與噪聲和邊緣相關(guān)的小波系數(shù)進(jìn)行建模，然后利用最大似然估計(jì)來進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，同時(shí)利用連續(xù)尺度間的尺度相關(guān)性特點(diǎn)來進(jìn)行函數(shù)升級(jí)，以便獲得最佳萎縮函數(shù)，進(jìn)一步提高圖像的質(zhì)量，最終取得了一定的效果.與此同時(shí)，該文對(duì)MRI圖像的進(jìn)一步的分析與應(yīng)用展開了一定研究，提出了一種改進(jìn)的快速模糊C均值聚類魯棒分割算法.該算法先用K均值聚類方法得到初始聚類中心點(diǎn)，同時(shí)考慮鄰域?qū)Ψ指罱Y(jié)果的影響，對(duì)目標(biāo)函數(shù)加以改進(jìn)，用來克服噪聲和非均勻場(chǎng)對(duì)MRI圖像分割的影響，達(dá)到魯棒分割的目的，為進(jìn)一步圖像處理和分析打下基礎(chǔ).通過實(shí)驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)，無論是針對(duì)模擬圖像還是實(shí)際圖像，該文所提出的兩個(gè)算法都取得了較好的效果，達(dá)到了預(yù)期的目的.
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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現(xiàn)代社會(huì)中相控陣?yán)走_(dá)的應(yīng)用越來越廣泛，相控陣?yán)走_(dá)在目標(biāo)識(shí)別、空間探測(cè)、雷達(dá)成像等先進(jìn)技術(shù)領(lǐng)域的研究不斷深入。相控陣?yán)走_(dá)的各個(gè)部分開始采用全數(shù)字化的控制方式，這對(duì)波束控制器提出了更高的技術(shù)要求：運(yùn)算速度快、設(shè)備量少、數(shù)據(jù)吞吐量大、工作方式多、集成度高。為適應(yīng)這些要求，結(jié)合嵌入式技術(shù)的發(fā)展，論文先介紹了相控陣?yán)走_(dá)波控系統(tǒng)的基本功能和發(fā)展趨勢(shì)，然后闡述了波束控制系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法，接著提出基于嵌入式ARM（Advanced RISC Machines）的雷達(dá)波束控制主控系統(tǒng)的詳細(xì)設(shè)計(jì)方案和開發(fā)調(diào)試過程，論證了基于ARM嵌入式處理器實(shí)現(xiàn)雷達(dá)波束控制主控系統(tǒng)的運(yùn)算、控制、通信等功能的可行性，最后給出了波控分系統(tǒng)通常采用的幾種工程實(shí)現(xiàn)方法和其原理框圖，通過軟硬件相結(jié)合的設(shè)計(jì)滿足雷達(dá)波控系統(tǒng)對(duì)組件的控制功能，完善波控系統(tǒng)的通用化和系列化設(shè)計(jì)思想。
標(biāo)簽： ARM 嵌入式 雷達(dá) 控制系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
上傳用戶：KIM66
回波抵消器在免提電話、無線產(chǎn)品、IP電話、ATM語音服務(wù)和電話會(huì)議等系統(tǒng)中，都有著重要的應(yīng)用。在不同應(yīng)用場(chǎng)合對(duì)回波抵消器的要求并不完全相同，本文主要研究應(yīng)用于電話系統(tǒng)中的電回波抵消器。電回波是由于語音信號(hào)在電話網(wǎng)中傳輸時(shí)由于阻抗不匹配而產(chǎn)生的。 傳統(tǒng)回波抵消器主要是基于通用DSP處理器實(shí)現(xiàn)的，這種回波抵消器在系統(tǒng)實(shí)時(shí)性要求不高的場(chǎng)合能很好的滿足回波抵消的性能要求，但是在實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)合，其處理速度等性能方面已經(jīng)不能滿足系統(tǒng)高速、實(shí)時(shí)的需要。現(xiàn)代大容量、高速度的FPGA的出現(xiàn)，克服了上訴方案的諸多不足。用FPGA來實(shí)現(xiàn)數(shù)字信號(hào)處理可以很好地解決并行性和速度問題，且其靈活的可配置特性使得FPGA構(gòu)成的DSP系統(tǒng)非常易于修改、測(cè)試和硬件升級(jí)。 本文研究目標(biāo)是如何在FPGA芯片上實(shí)現(xiàn)回波抵消器，完成的主要工作有： (1)深入研究了回波抵消器各模塊算法，包括自適應(yīng)濾波算法、遠(yuǎn)端檢測(cè)算法、雙講檢測(cè)算法、NLP算法、舒適噪聲產(chǎn)生算法，并實(shí)現(xiàn)了這些算法的C程序。 (2)深入研究了回波抵消器基于FPGA的設(shè)計(jì)流程與實(shí)現(xiàn)方法，并利用硬件描述語言Verilog HDL實(shí)現(xiàn)了各部分算法。 (3)在OuartusⅡ和ModelSim仿真環(huán)境下對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行模塊級(jí)和系統(tǒng)級(jí)的功能仿真、時(shí)序仿真和驗(yàn)證。并在FPGA硬件平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了該系統(tǒng)。 (4)根據(jù)ITU-T G．168的標(biāo)準(zhǔn)和建議，對(duì)設(shè)計(jì)進(jìn)行了大量的主、客測(cè)試，各項(xiàng)測(cè)試結(jié)果均達(dá)到或優(yōu)于G．168的要求。
上傳時(shí)間： 2013-06-23
上傳用戶：123啊
回波消除器廣泛應(yīng)用于公用電話交換網(wǎng)(PSTN)、移動(dòng)通信系統(tǒng)和視頻電話會(huì)議系統(tǒng)等多種語音通信領(lǐng)域。在PSTN系統(tǒng)中，由于線路阻抗不匹配，遠(yuǎn)端語音信號(hào)通過混合線圈時(shí)產(chǎn)生一定泄漏，一部分信號(hào)又傳回遠(yuǎn)端，產(chǎn)生線路回波，回波的存在會(huì)嚴(yán)重影響語音通信質(zhì)量。本文主要針對(duì)線路回波進(jìn)行研究，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了滿足實(shí)用要求的基于FPGA平臺(tái)的回波消除器。 首先，對(duì)回波產(chǎn)生原理和目前幾種常用回波消除算法進(jìn)行了分析，在研究自適應(yīng)回波消除器的各個(gè)模塊，特別是深入分析各種自適應(yīng)濾波算法和雙講檢測(cè)算法，綜合考慮各種算法的運(yùn)算復(fù)雜度和性能的情況下，這里采用NLMS算法實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)回波消除器。針對(duì)傳統(tǒng)雙講檢測(cè)算法在近端語音幅度較低情況下容易產(chǎn)生誤判的情況，給出一種基于子帶濾波器組的改進(jìn)雙講檢測(cè)算法。 本文首先使用C語言實(shí)現(xiàn)回波消除器的各個(gè)模塊，其中包括自適應(yīng)濾波器、遠(yuǎn)端檢測(cè)、雙講檢測(cè)、非線性處理和舒適噪聲產(chǎn)生模塊。經(jīng)過仿真測(cè)試，相關(guān)模塊算法能夠有效提高回波消除器性能。在此基礎(chǔ)上，本文使用硬件描述語言Veillog HDL，在QuartusⅡ和ModelSim軟件平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)各功能模塊，并通過模塊級(jí)和系統(tǒng)級(jí)功能仿真以及時(shí)序仿真驗(yàn)證，最終在現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(Field Programmable Gate Arrav，F(xiàn)PGA)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)回波消除系統(tǒng)。本文詳細(xì)闡述了基于FPGA的設(shè)計(jì)流程與設(shè)計(jì)方法，并描述了自適應(yīng)濾波器、基于分布式算法FIR濾波器、除法器和有限狀態(tài)機(jī)的設(shè)計(jì)過程。 根據(jù)ITU-T G.168標(biāo)準(zhǔn)提出的測(cè)試要求，本文塒基于FPGA設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的自適應(yīng)回波消除系統(tǒng)進(jìn)行大量主客觀測(cè)試。經(jīng)過測(cè)試，各項(xiàng)性能指標(biāo)均達(dá)到或超過G.168標(biāo)準(zhǔn)的要求，具有良好的回波消除效果。
上傳時(shí)間： 2013-06-18
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