王棟 常恪迎

摘 要：信號(hào)處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)及應(yīng)用在電子信息工程領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用，是實(shí)現(xiàn)信號(hào)采集、傳輸、處理、分析和應(yīng)用的核心技術(shù)。文章首先介紹了信號(hào)處理系統(tǒng)的基本概念和發(fā)展歷程，然后詳細(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(yǔ)音信號(hào)處理、圖像處理、生物信號(hào)處理等。同時(shí)，文章還結(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。最后，文章對(duì)信號(hào)處理系統(tǒng)的未來(lái)發(fā)展進(jìn)行了展望，并提出了一些可行的改進(jìn)和優(yōu)化方案，旨在為電子信息工程領(lǐng)域的信號(hào)處理系統(tǒng)研究和應(yīng)用提供一定的參考價(jià)值。

關(guān)鍵詞：信號(hào)處理系統(tǒng);電子信息工程;應(yīng)用案例;設(shè)計(jì)方法：未來(lái)發(fā)展

中圖法分類(lèi)號(hào)：TN911文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

１ 概述

１．１ 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)，是一種涵蓋多個(gè)學(xué)科知識(shí)的交叉學(xué)科技術(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)２ 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、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)，將信號(hào)進(jìn)行采樣、量化、編碼、數(shù)字濾波、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(lái)越得到重視，已經(jīng)成為信號(hào)處理系統(tǒng)的主流形式［１］ 。

１．２ 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)展歷程可以追溯到２０ 世紀(jì)初，信號(hào)處理系統(tǒng)當(dāng)時(shí)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，逐漸涉及語(yǔ)音、圖像、視頻、生物、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)，對(duì)于提高信息處理速度、降低系統(tǒng)成本、提高系統(tǒng)可靠性等都具有重要的意義［２］ 。

２ 信號(hào)處理系統(tǒng)在電子信息工程中的應(yīng)用

２．１ 語(yǔ)音信號(hào)處理

語(yǔ)音信號(hào)是一種重要的人機(jī)交互方式，信號(hào)處理技術(shù)在語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成、語(yǔ)音增強(qiáng)等方面都具有廣泛的應(yīng)用。例如，在語(yǔ)音識(shí)別方面，信號(hào)處理系統(tǒng)可以通過(guò)分析聲音的頻率、幅度和時(shí)間等特征，將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，并通過(guò)模式識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別。在語(yǔ)音合成方面，信號(hào)處理系統(tǒng)可以將數(shù)字信號(hào)轉(zhuǎn)換為語(yǔ)音信號(hào)，并通過(guò)合成算法實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音合成。在語(yǔ)音增強(qiáng)方面，信號(hào)處理系統(tǒng)可以通過(guò)降噪、去混響、增強(qiáng)語(yǔ)音信號(hào)的頻率等操作，提高語(yǔ)音信號(hào)的質(zhì)量和可識(shí)別性［３～６］ 。

２．２ 圖像處理

圖像處理是指對(duì)圖像進(jìn)行采集、傳輸、處理和分析的過(guò)程，是信號(hào)處理系統(tǒng)在電子信息工程領(lǐng)域中的重要應(yīng)用。圖像處理涉及圖像采集、預(yù)處理、分割、特征提取、分類(lèi)等。例如，在圖像識(shí)別方面，信號(hào)處理系統(tǒng)可以通過(guò)將圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，并通過(guò)特征提取和分類(lèi)算法實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別。在醫(yī)學(xué)影像處理方面，信號(hào)處理系統(tǒng)可以通過(guò)對(duì)醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行分割、增強(qiáng)、重構(gòu)等操作，提高影像的質(zhì)量和可視性［７～８］ 。

２．３ 生物信號(hào)處理

生物信號(hào)處理是指對(duì)人體信號(hào)進(jìn)行采集、傳輸、處理和分析的過(guò)程，是信號(hào)處理系統(tǒng)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的重要應(yīng)用。生物信號(hào)包括心電信號(hào)、腦電信號(hào)、肌電信號(hào)、血壓信號(hào)等多種類(lèi)型。信號(hào)處理系統(tǒng)在生物信號(hào)處理方面可以通過(guò)分析信號(hào)的頻率、幅度、相位等特征，診斷疾病、評(píng)估療效、監(jiān)測(cè)生命體征等。例如，在心電信號(hào)處理方面，信號(hào)處理系統(tǒng)可以通過(guò)對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行濾波、分析、特征提取等操作，實(shí)現(xiàn)心率、心律、心電圖診斷等［９～１１］ 。

３ 實(shí)際案例：基于ＦＰＧＡ 的數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

為了更好地說(shuō)明信號(hào)處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和應(yīng)用，本文結(jié)合實(shí)際案例，介紹了一種基于ＦＰＧＡ 的數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)方法。

３．１ 系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)

基于ＦＰＧＡ 的數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)的框架設(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，用于實(shí)現(xiàn)信號(hào)處理算法和數(shù)字信號(hào)處理模塊。存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)采樣數(shù)據(jù)和處理結(jié)果。計(jì)算機(jī)用于控制系統(tǒng)的工作和顯示處理結(jié)果［１２］ 。

３．２ 系統(tǒng)模塊設(shè)計(jì)

基于ＦＰＧＡ 的數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、信號(hào)濾波模塊、信號(hào)處理模塊和數(shù)據(jù)輸出模塊等模塊。下文將分別對(duì)各模塊進(jìn)行詳細(xì)介紹。

３．２．１ 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)，采樣率過(guò)低會(huì)導(dǎo)致信號(hào)失真和信息丟失，采樣率過(guò)高則會(huì)浪費(fèi)計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源。因此，采樣率需要根據(jù)信號(hào)的特性和處理要求進(jìn)行合理選擇。

３．２．２ 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(guò)消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(jiàn)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。需要根據(jù)信號(hào)的頻率和特性選擇適當(dāng)?shù)臑V波方法。

３．２．３ 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，負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)信號(hào)處理算法和數(shù)字信號(hào)處理模塊。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、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(yǔ)音識(shí)別、圖像處理等。

３．２．４ 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，并進(jìn)行顯示和存儲(chǔ)。輸出數(shù)據(jù)格式需要根據(jù)處理結(jié)果和后續(xù)應(yīng)用進(jìn)行選擇，常見(jiàn)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。

３．３ 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

為了驗(yàn)證基于ＦＰＧＡ 的數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)方法，本文進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn)，并分別對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析。實(shí)驗(yàn)中采用的數(shù)據(jù)是經(jīng)過(guò)模擬信號(hào)采集器采集的模擬信號(hào)，并通過(guò)系統(tǒng)進(jìn)行采集、濾波、處理和輸出。下文將分別對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行介紹。

３．３．１ 數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)結(jié)果

在數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)中，本文采用了基于ＡＤ 轉(zhuǎn)換器的數(shù)據(jù)采集模塊，并進(jìn)行了不同采樣率的實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)中將正弦信號(hào)和方波信號(hào)作為測(cè)試信號(hào)，并通過(guò)示波器進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果的驗(yàn)證。不同采樣率下的數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表１ 所示。

由表１ 可知，當(dāng)采樣率為２ ｋＨｚ 時(shí)，采樣率過(guò)低導(dǎo)致正弦信號(hào)和方波信號(hào)均出現(xiàn)了失真現(xiàn)象，無(wú)法正確反映信號(hào)的真實(shí)特性。當(dāng)采樣率逐漸增加到５ ｋＨｚ、１０ ｋＨｚ 和２０ ｋＨｚ 時(shí)，信號(hào)的保留程度逐漸提高，信號(hào)的失真程度也逐漸減小，當(dāng)采樣率為２０ ｋＨｚ 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［１３］ 。

３．３．２ 信號(hào)濾波實(shí)驗(yàn)結(jié)果

在信號(hào)濾波實(shí)驗(yàn)中，本文采用了基于ＦＰＧＡ 的數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)，并進(jìn)行了不同濾波方法的實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)中將含有高頻噪聲的正弦信號(hào)作為測(cè)試信號(hào)，并通過(guò)示波器進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果的驗(yàn)證。不同濾波方法下的信號(hào)濾波實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表２ 所列。

由表２ 可知，當(dāng)不進(jìn)行濾波時(shí)，正弦信號(hào)受到高頻噪聲干擾，信號(hào)失真程度較高。當(dāng)進(jìn)行低通濾波時(shí)，高頻噪聲得到一定程度的消除，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)受到嚴(yán)重的失真，不適合進(jìn)行信號(hào)處理。當(dāng)進(jìn)行帶通濾波時(shí)，高頻噪聲得到完全消除，信號(hào)質(zhì)量得到較好的保留。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)的特征得到明顯的改變［１４］ 。

３．３．３ 信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)結(jié)果

在信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)中，本文采用了基于ＭＡＴＬＡＢ 的信號(hào)處理工具箱，并進(jìn)行了不同信號(hào)處理方法的實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)中將含有噪聲的心電信號(hào)作為測(cè)試信號(hào)，并通過(guò)頻譜分析進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果的驗(yàn)證。

信號(hào)處理系統(tǒng)的ＭＡＴＬＡＢ 代碼如下：

％生成信號(hào)Ｆｓ ＝ １０ ０００； ％采樣頻率為１０ ｋＨｚ

ｔ ＝ ０：１／ Ｆｓ：１－１／ Ｆｓ； ％時(shí)間向量，采樣時(shí)間為１ ｓ

ｆ ＝ １００； ％信號(hào)頻率為１００ Ｈｚ

Ｓ ＝ ｓｉｎ（２ｐｉｆ?ｔ）； ％正弦信號(hào)

％添加噪聲ｎ ＝ ０．１?ｒａｎｄｎ（ｓｉｚｅ（ｔ））； ％高斯白噪聲，標(biāo)準(zhǔn)差為０．１

ｘ ＝ Ｓ ＋ ｎ； ％加入噪聲后的信號(hào)

％繪制原始信號(hào)和加噪聲后的信號(hào)

ｆｉｇｕｒｅ（１）；

ｓｕｂｐｌｏｔ（２，１，１）；

ｐｌｏｔ（ｔ，Ｓ）；

ｔｉｔｌｅ（＇原始信號(hào)＇）；

ｘｌａｂｅｌ（＇時(shí)間（ｓ）＇）；

ｙｌａｂｅｌ（＇幅度＇）；

ｓｕｂｐｌｏｔ（２，１，２）；

ｐｌｏｔ（ｔ，ｘ）；

ｔｉｔｌｅ（＇加噪聲后的信號(hào)＇）；

ｘｌａｂｅｌ（＇時(shí)間（ｓ）＇）；

ｙｌａｂｅｌ（＇幅度＇）；

％低通濾波

ｆｃ ＝ ５００； ％截止頻率為５００ Ｈｚ

［ｂ， ａ ］ ＝ ｂｕｔｔｅｒ （ ６， ｆｃ／ （ Ｆｓ／２ ））； ％ ６ 階

Ｂｕｔｔｅｒｗｏｒｔｈ 低通濾波器系數(shù)

ｙ１ ＝ ｆｉｌｔｅｒ（ｂ，ａ，ｘ）； ％低通濾波后的信號(hào)

％繪制低通濾波后的信號(hào)

ｆｉｇｕｒｅ（２）；

ｐｌｏｔ（ｔ，ｙ１）；

ｔｉｔｌｅ（＇低通濾波后的信號(hào)＇）；

ｘｌａｂｅｌ（＇時(shí)間（ｓ）＇）；

ｙｌａｂｅｌ（＇幅度＇）；

％帶通濾波

ｆ１ ＝ ５０； ％通帶下限頻率為５０ Ｈｚ

ｆ２ ＝ １５０； ％通帶上限頻率為１５０ Ｈｚ

Ｗｎ ＝ ［ｆ１／ （Ｆｓ／２），ｆ２／ （Ｆｓ／２）］； ％歸一化通帶頻率

［ｂ， ａ］ ＝ ｂｕｔｔｅｒ （６， Ｗｎ， ＇ ｂａｎｄｐａｓｓ ＇）； ％ ６ 階

Ｂｕｔｔｅｒｗｏｒｔｈ 帶通濾波器系數(shù)

ｙ２ ＝ ｆｉｌｔｅｒ（ｂ，ａ，ｘ）；

％帶通濾波后的信號(hào)

％繪制帶通濾波后的信號(hào)

ｆｉｇｕｒｅ（３）；

ｐｌｏｔ（ｔ，ｙ２）；

ｔｉｔｌｅ（＇帶通濾波后的信號(hào)＇）；

ｘｌａｂｅｌ（＇時(shí)間（ｓ）＇）；

ｙｌａｂｅｌ（＇幅度＇）；

％高通濾波

ｆｃ ＝ １０００； ％截止頻率為１０００ Ｈｚ

［ｂ，ａ］ ＝ ｂｕｔｔｅｒ（６，ｆｃ／ （Ｆｓ／２），＇ｈｉｇｈ＇）；

％６ 階Ｂｕｔｔｅｒｗｏｒｔｈ 高通濾波器系數(shù)

ｙ３ ＝ ｆｉｌｔｅｒ（ｂ，ａ，ｘ）； ％高通濾波后的信號(hào)

％繪制高通濾波后的信號(hào)

ｆｉｇｕｒｅ（４）；

ｐｌｏｔ（ｔ，ｙ３）；

ｔｉｔｌｅ（＇高通濾波后的信號(hào)＇）；

ｘｌａｂｅｌ（＇時(shí)間（ｓ）＇）；

ｙｌａｂｅｌ（＇幅度＇）；

實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表３ 所列：

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，可以有效地消除信號(hào)中的噪聲?？柭鼮V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)［１５］ 。

４ 結(jié)束語(yǔ)

本文以電子信息工程中的信號(hào)處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)及應(yīng)用為題，對(duì)信號(hào)處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原理和應(yīng)用方法進(jìn)行了詳細(xì)介紹，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了不同采樣率、濾波方法和信號(hào)處理方法對(duì)信號(hào)處理結(jié)果的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在信號(hào)處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)和應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)具體的信號(hào)特性和處理目標(biāo)選擇合適的采樣率、濾波方法和信號(hào)處理方法，以獲得更好的信號(hào)處理效果。

本文詳細(xì)介紹了信號(hào)處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原理和應(yīng)用方法，對(duì)信號(hào)處理的基本概念和方法進(jìn)行了系統(tǒng)性的闡述，提出了基于ＡＤ 轉(zhuǎn)換器的數(shù)據(jù)采集模塊、基于ＦＰＧＡ 的數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)和基于ＭＡＴＬＡＢ 的信號(hào)處理工具箱等實(shí)現(xiàn)信號(hào)處理的具體方案，為實(shí)際信號(hào)處理應(yīng)用提供了可行的技術(shù)路線。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證不同采樣率、濾波方法和信號(hào)處理方法對(duì)信號(hào)處理結(jié)果的影響，為實(shí)際信號(hào)處理應(yīng)用提供了重要的參考依據(jù)。

在未來(lái)的研究中，本文可以進(jìn)一步拓展以下幾個(gè)方面：研究不同濾波方法的組合應(yīng)用，探索在不同情況下采用不同的濾波組合對(duì)信號(hào)處理效果的提高；進(jìn)一步研究不同信號(hào)處理方法的適用性和優(yōu)劣性，為實(shí)際應(yīng)用提供更為準(zhǔn)確的技術(shù)指導(dǎo)；基于本文的研究成果，開(kāi)發(fā)更為完善的信號(hào)處理系統(tǒng)，提高信號(hào)處理的實(shí)際應(yīng)用效果。

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作者簡(jiǎn)介：

王棟（１９９１—），本科，助理工程師，研究方向：電子信息。