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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傅里葉變換是信號處理領域中較完善、應用較廣泛的一種分析手段.但傅里葉變換只是一種時域或頻域的分析方法,它要求信號具有統計平穩,即時不變的特性.但是實際應用中存在很多非平穩信號,它們并不能很好的用傅立葉變換來處理.小波變換的出現解決了這個問題,它在處理非平穩信號方面具有傅立葉變換無法比擬的優越性.小波變換在通信技術、信號處理、地球物理、水利電力、醫療等領域中獲得了日益廣泛的應用.小波變換的研究成為了當今學術界的一個熱點.隨著現代數字信號處理朝著高速實時的方向發展,純軟件的程序式信號處理方法越來越不能滿足實際應用的需求,因此人們希望用硬件電路來實現高速信號處理問題.基于以上原因,該文在研究了小波變換的基本理論和特點的基礎上,重點研究了小波變換的VLSI電路構架,并用FPGA實現了它的功能.毫無疑問,該文所做的具體工作在理論和實踐上都有參考價值.論文中,在簡單介紹了小波變換的基本理論、特點和應用;對信號小波變換分解,重構的MATLAB算法進行了分析,為硬件實現奠定了理論基礎.論文在研究了小波核心算法Mallat算法的基礎上,以直觀的圖形方式描述了算法的流程圖;并由此提出了基于VLSI的電路模塊架構.根據上述模塊結構,對相關模塊進行了硬件描述語言(VERILOG-HDL)的建模,并且在仿真平臺上(ACTIVE-HDL)進行了仿真.在仿真正確的前提下,該文選用了EP20K100BC356-1V芯片作為目標器件進行了綜合和后仿真,并且將仿真結果通過MATLAB與理論參數進行了比較,結果表明設計是正確的.對設計中存在的誤差和部分模塊的進一步優化,該文也作了分析和說明,為下一步實現通用IP核設計奠定了基礎.
標簽：
FPGA
小波變換
上傳時間：
2013-06-27
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