基于小波變換和神經網絡理論,對非穩定、大信噪比(SNR)變化的通信信號進行有效的特征提取和分類,實現了通信信號調制方式的分類識別.首先,采用基于多分辨分析框架的Mallat快速算法提取離散細節作為特征采,實驗得出db3小波非常適合作為特征提取小波,用小波變換大大壓縮了通信信號特征矢量,提取的信號特征矢量64點;然后依據神經網絡理論,分別采用BP網絡作為分類器對通信信號調制識別分類.從計算機模擬實驗結果可知,該方法能很好地完成通信信號調制識別分類任務,使識別正確率得到了明顯改善,同時降低了識別分類過程的復雜度,并且為通信信號調制識別的DSP實現提供了快速計算的理論基礎.其次,介紹了TMS320LF2407 DSP和FPGA的結構原理,并在此基礎上設計了數字信號處理板和制作調試電路板.最后,用匯編和C語言編制A/D程序、串口通信程序和應用程序,并在信號處理板上調試和運行.
標簽：
DSPs
FPGA
通信信號
調制識別
上傳時間：
2013-07-23
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近年來,隨著微電子技術的高速發展,數字圖像壓縮編碼技術的逐漸成熟,實時圖象處理在多媒體、HDTV、圖像通信等領域有著越來越廣泛的應用,圖像壓縮/解壓的IC芯片也已成為多媒體技術的核心,實現這些算法芯片的研究成為信息產業的新熱點.該文基于FPGA設計了JPEG圖像壓縮編解碼芯片,通過改進算法優化結構,在合理地利用硬件資源的條件下,有效地挖掘出算法內在的并行性.在JPEG編碼器設計中,改進了JEONG的DCT變換算法,采用流水線優化算法解決時間并行性問題,提高了DCT/IDCT模塊的運算速度;設計了基于查找表結構的定點乘法器,便于在設計中共享乘法單元,以適應流水線設計的要求;依據Huffman編碼表的規律性,采用并行查找表結構,用較少的存儲單元完成Huffman編解碼的運算,同時也提高了編解碼速度.在JPEG解碼器設計中,根據Huffman碼字本身的特點和JPEG標準,設計了一種Huffman碼字分組結構,基于該結構提出分組Huffman查找表及地址編碼的設計方法,進而完成了新的快速Huffman解碼算法及其模塊設計.整個設計及其各個模塊都在ALTERA公司的EDA工具QUARTUSII平臺上進行了邏輯綜合及功能和時序仿真.綜合和仿真結果表明,基于FPGA的JPEG圖像編解碼芯片消耗很少的FPGA硬件資源,達到了較高的工作頻率,在速度和資源利用率方面均達到了較優的狀態,可滿足實時JPEG圖像編解碼的要求.在邏輯設計的基礎上,該設計可以進一步作硬件仿真和實驗,將源代碼燒錄進FPGA芯片,作為獨立器件或有自主知識產權的JPEG IP模塊,應用于可視電話、手機和會議電視等低成本JPEG編解碼系統的實現.
標簽：
FPGA
JPEG
編解碼
芯片設計
上傳時間：
2013-05-31
上傳用戶：yuying4000
