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      基于FPGA的數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

      2023-07-14 03:12:40王冰
      電腦迷 2023年3期
      關(guān)鍵詞:電子信息工程

      王冰

      【摘? 要】 信號(hào)處理系統(tǒng)在電子信息工程領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用,該系統(tǒng)集合了信號(hào)采集、傳輸、處理、分析和應(yīng)用等核心技術(shù)。文章介紹了信號(hào)處理系統(tǒng)的基本概念和發(fā)展歷程,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、圖像處理和生物信號(hào)處理等方面,并結(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)等方面,最后對(duì)信號(hào)處理系統(tǒng)進(jìn)行了展望,提出了一些可行的改進(jìn)和優(yōu)化方案,以期為電子信息工程領(lǐng)域信號(hào)處理系統(tǒng)的研究和應(yīng)用提供一定的參考和借鑒。

      【關(guān)鍵詞】 信號(hào)處理系統(tǒng);電子信息工程;FPGA

      一、信號(hào)處理系統(tǒng)概述

      (一)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),涵蓋多個(gè)學(xué)科的交叉技術(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)兩種形式。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、放大和幅度調(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),對(duì)信號(hào)進(jìn)行采樣、量化、編碼、數(shù)字濾波和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)越來越受到重視,已經(jīng)成為信號(hào)處理系統(tǒng)的主流形式。

      (二)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)展可以追溯到20世紀(jì)初,當(dāng)時(shí)該系統(tǒng)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,逐漸涉及了語音、圖像、視頻、生物和雷達(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)之一,在提高信息處理速度、降低系統(tǒng)成本和提高系統(tǒng)可靠性等方面,具有重要的意義。

      (三)數(shù)字信號(hào)處理中的FPGA技術(shù)

      FPGA是一種可編程邏輯芯片,能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需要在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行編程,從而實(shí)現(xiàn)不同的數(shù)字電路設(shè)計(jì)。相比ASIC(專用集成電路)和微控制器,F(xiàn)PGA具有更高的靈活性和可重構(gòu)性,也具有更高的性能和功耗效率。FPGA通常由可編程邏輯單元(如邏輯門、觸發(fā)器等)以及可編程的連線和輸入/輸出接口組成。相關(guān)人員通過在FPGA上編寫代碼,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)各種數(shù)字信號(hào)的處理。FPGA可以根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景和要求進(jìn)行編程和配置,可以實(shí)現(xiàn)高度定制化的數(shù)字電路設(shè)計(jì)。FPGA是數(shù)字信號(hào)處理領(lǐng)域一種重要的可編程硬件平臺(tái),具有高度定制化、高性能、低延遲和低功耗等優(yōu)勢(shì),被廣泛應(yīng)用于無線通信、圖像處理、雷達(dá)和音視頻處理等領(lǐng)域。

      二、數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

      (一)系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)

      基于FPGA的數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)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,用于信號(hào)處理算法的實(shí)現(xiàn)和數(shù)字信號(hào)的處理;存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)采樣數(shù)據(jù);計(jì)算機(jī)用于控制系統(tǒng)的工作和顯示處理結(jié)果。

      (二)系統(tǒng)模塊設(shè)計(jì)

      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)之一,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。設(shè)計(jì)人員需要根據(jù)信號(hào)的特性和處理要求合理地選擇采樣率。

      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),可以通過去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,設(shè)計(jì)人員需要根據(jù)信號(hào)的頻率和特性適當(dāng)選擇濾波方法。

      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)中最核心的模塊之一,負(fù)責(zé)信號(hào)處理和數(shù)字信號(hào)處理模塊的搭建。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、降噪算法和增強(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)別和圖像處理等方面。

      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。相關(guān)人員需要根據(jù)處理結(jié)果和后續(xù)應(yīng)用選擇輸出數(shù)據(jù)格式。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。

      (三)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

      1. 數(shù)據(jù)采集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

      在數(shù)據(jù)采集的實(shí)驗(yàn)中,文章采用了基于AD轉(zhuǎn)換器的數(shù)據(jù)采集模塊,并進(jìn)行了不同采樣率下的實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)采用了正弦信號(hào)和方波信號(hào)作為測(cè)試信號(hào),通過示波器驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

      由表1可知,當(dāng)采樣率為2kHz時(shí),即采樣率過低導(dǎo)致了正弦信號(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5kHz、10kHz和20kHz時(shí),信號(hào)的保留程度逐漸提高,信號(hào)的失真程度逐漸減小;當(dāng)采樣率為20kHz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。

      2. 信號(hào)濾波實(shí)驗(yàn)結(jié)果

      在信號(hào)濾波實(shí)驗(yàn)中,本研究采用了基于FPGA的數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)進(jìn)行了不同濾波方法的實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)采用了含有高頻噪聲的正弦信號(hào)作為測(cè)試信號(hào),通過示波器驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

      由表2可知,當(dāng)不進(jìn)行濾波時(shí),正弦信號(hào)受到高頻噪聲的干擾,信號(hào)失真程度較高;當(dāng)進(jìn)行低通濾波時(shí),在一定程度上去除了高頻噪聲,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)嚴(yán)重失真,不適合處理信號(hào);當(dāng)進(jìn)行帶通濾波時(shí),高頻噪聲得到了完全消除,信號(hào)質(zhì)量較好;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)的特征被明顯改變。

      3. 信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)結(jié)果

      在信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)中,本研究采用基于MATLAB的信號(hào)處理工具箱,進(jìn)行了不同信號(hào)處理方法的實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)采用了含有噪聲的心電信號(hào)作為測(cè)試信號(hào),通過頻譜分析驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

      實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

      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,可以有效地去除信號(hào)中的噪聲;卡爾曼濾波方法在信號(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)。

      三、仿真實(shí)驗(yàn)

      以FPGA的語音識(shí)別系統(tǒng)為例,假設(shè)要設(shè)計(jì)一個(gè)基于FPGA的數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn),該系統(tǒng)可以識(shí)別英文數(shù)字0~9。以下是具體的實(shí)驗(yàn)步驟、框圖和仿真實(shí)驗(yàn)信號(hào)處理系統(tǒng)的MATLAB代碼:

      (一)實(shí)驗(yàn)步驟

      1. 硬件平臺(tái)設(shè)計(jì):選擇Digilent Basys 3 FPGA開發(fā)板和模擬音頻輸入模塊,設(shè)計(jì)硬件電路圖和PCB布局。

      2. 數(shù)據(jù)采集模塊設(shè)計(jì):利用模擬音頻輸入模塊采集語音信號(hào),并通過ADC模塊將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào);采樣率選擇了16 kHz,采樣精度為16位,將采集的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在FPGA內(nèi)部的RAM中。

      3. 信號(hào)濾波模塊設(shè)計(jì):Butterworth低通濾波器去除語音信號(hào)中的高頻噪聲和不需要的頻率成分,以提高信號(hào)的可識(shí)別性;濾波器的截止頻率為4 kHz。

      4. 特征提取模塊設(shè)計(jì):利用小波變換算法對(duì)濾波后的語音信號(hào)進(jìn)行特征提取,提取語音信號(hào)的MFCC(Mel頻率倒譜系數(shù))特征,用于語音識(shí)別。

      5. 語音識(shí)別模塊設(shè)計(jì):基于GMM-HMM(高斯混合模型-隱馬爾可夫模型)的語音識(shí)別算法,將語音信號(hào)MFCC特征與GMM-HMM模型進(jìn)行匹配,識(shí)別出語音信號(hào)代表的數(shù)字0~9。

      6. 數(shù)據(jù)輸出模塊設(shè)計(jì):將識(shí)別結(jié)果輸出到串口或SD卡中,采用文本格式進(jìn)行存儲(chǔ)。將語音信號(hào)的波形和識(shí)別結(jié)果顯示在LCD屏幕上,方便用戶進(jìn)行交互操作。

      實(shí)驗(yàn)流程如圖2所示。

      (二)各流程仿真實(shí)驗(yàn)信號(hào)處理系統(tǒng)的MATLAB代碼

      數(shù)據(jù)采集模塊:

      recObj = audiorecorder;

      disp('開始錄音...');

      recordblocking(recObj, 5);

      disp('錄音結(jié)束.');

      y = getaudiodata(recObj);

      Fs = recObj.SampleRate;

      信號(hào)濾波模塊:

      fc = 3000;

      [b, a] = butter(4, fc/(Fs/2), 'low');

      y_filtered = filter(b, a, y);

      特征提取模塊:

      wname = 'db4';

      level = 5;

      [C, L] = wavedec(y_filtered, level, wname);

      A5 = appcoef(C, L, wname, level);

      D5 = detcoef(C, L, level);

      features = [A5 D5];

      語音識(shí)別模塊:

      gmm = gmdistribution.fit(features, 5);

      hmm = hmminit(gmm, 'hmm5');

      [states, logP] = viterbi(hmm, features);

      result = [];

      for i = 1:length(states)

      switch states(i)

      case 1

      result = [result 'A'];

      case 2

      result = [result 'B'];

      case

      result

      以上程序建立了一個(gè)語音識(shí)別系統(tǒng),包含4個(gè)模塊:數(shù)據(jù)采集模塊、信號(hào)濾波模塊、特征提取模塊和語音識(shí)別模塊。本研究通過錄制語音信號(hào),對(duì)各模塊進(jìn)行低通濾波、小波變換和特征提取,最后使用Viterbi算法進(jìn)行識(shí)別,并輸出識(shí)別結(jié)果。以上實(shí)驗(yàn)證明,結(jié)合FPGA的數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng),可以提供實(shí)時(shí)的語音識(shí)別功能。

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