数字信号处理论文篇(1)

摘要：数字信号处理(DSP)系统由于受运算速度的限制，其实时性在相当的时间内远不如模拟信号处理系统。从80年代至今的十多年中，DSP芯片在运算速度、运算精度、制造工艺、芯片成本、体积、工作电压、重量和功耗方面取得了划时代的发展，开发工具和手段不断完善。DSP芯片有着非常快的运算速度，使许多基于DSP芯片的实时数字信号处理系统得以实现。目前，DSP芯片已应用在通信、自动控制、航天航空及医疗领域，取得了相当的成果。在载人航天领域，基于DSP芯片的技术具有广阔的应用前景。

TheDevelopmentandApplicationsofDigitalSignalProcessing(DSP)-chip

Abstract:Duetothelimitationofoperationspeed，realtimeperformanceofdigitalsignalprocessing(DSP)systemisfarfromthatofanalogsignalprocessingsystemindecadesago.Sinceearly80’s，DSPchipshavebeengreatlyimprovedinthefollowingaspects:operationspeed，computationprecision，fabricationtechnics，cost，chipvolume，operationalpowersupplyvoltage，weightandpowerconsumption.Furthermore，developmenttoolsandmethodshavebeendevelopedgreatly.ModernDSPchipscanbeoperatedveryfast，whichmaketheimplementationofmanyDSPbasedsignalprocessingsystempossible.NowDSPchipshavebeenwidelyappliedsuccessfullyincommunication，automaticcontrol，aerospaceandmedicine.DSPbasedtechnologyhasverypromisingfutureinmannedspaceflightarea.

Keywords:digitalsignalprocessing(DSP);chip;development;application

数字信号处理作为信号和信息处理的一个分支学科，已渗透到科学研究、技术开发、工业生产、国防和国民经济的各个领域，取得了丰硕的成果。对信号在时域及变换域的特性进行分析、处理，能使我们对信号的特性和本质有更清楚的认识和理解，得到我们需要的信号形式，提高信息的利用程度，进而在更广和更深层次上获取信息。数字信号处理系统的优越性表现为：1.灵活性好：当处理方法和参数发生变化时，处理系统只需通过改变软件设计以适应相应的变化。2.精度高：信号处理系统可以通过A/D变换的位数、处理器的字长和适当的算法满足精度要求。3.可靠性好：处理系统受环境温度、湿度，噪声及电磁场的干扰所造成的影响较小。4.可大规模集成：随着半导体集成电路技术的发展，数字电路的集成度可以作得很高，具有体积小、功耗小、产品一致性好等优点。

然而，数字信号处理系统由于受到运算速度的限制，其实时性在相当长的时间内远不如模拟信号处理系统，使得数字信号处理系统的应用受到了极大的限制和制约。自70年代末80年代初DSP(数字信号处理)芯片诞生以来，这种情况得到了极大的改善。DSP芯片，也称数字信号处理器，是一种特别适合进行数字信号处理运算的微处理器。DSP芯片的出现和发展，促进数字信号处理技术的提高，许多新系统、新算法应运而生，其应用领域不断拓展。目前，DSP芯片已广泛应用于通信、自动控制、航天航空、军事、医疗等领域。

DSP芯片的发展

70年代末80年代初，AMI公司的S2811芯片，Intel公司的2902芯片的诞生标志着DSP芯片的开端。随着半导体集成电路的飞速发展，高速实时数字信号处理技术的要求和数字信号处理应用领域的不断延伸，在80年代初至今的十几年中，DSP芯片取得了划时代的发展。从运算速度看，MAC（乘法并累加）时间已从80年代的400ns降低到40ns以下，数据处理能力提高了几十倍。MIPS（每秒执行百万条指令）从80年代初的5MIPS增加到现在的40MIPS以上。DSP芯片内部关键部件乘法器从80年代初的占模片区的40%左右下降到小于5%，片内RAM增加了一个数量级以上。从制造工艺看，80年代初采用4μm的NMOS工艺而现在则采用亚微米CMOS工艺，DSP芯片的引脚数目从80年代初最多64个增加到现在的200个以上，引脚数量的增多使得芯片应用的灵活性增加，使外部存储器的扩展和各个处理器间的通信更为方便。和早期的DSP芯片相比，现在的DSP芯片有浮点和定点两种数据格式，浮点DSP芯片能进行浮点运算，使运算精度极大提高。DSP芯片的成本、体积、工作电压、重量和功耗较早期的DSP芯片有了很大程度的下降。在DSP开发系统方面，软件和硬件开发工具不断完善。目前某些芯片具有相应的集成开发环境，它支持断点的设置和程序存储器、数据存储器和DMA的访问及程序的单部运行和跟踪等，并可以采用高级语言编程，有些厂家和一些软件开发商为DSP应用软件的开发准备了通用的函数库及各种算法子程序和各种接口程序，这使得应用软件开发更为方便，开发时间大大缩短，因而提高了产品开发的效率。

目前各厂商生产的DSP芯片有：TI公司的TMS320系列、AD公司的ADSP系列、AT&T公司的DSPX系列、Motolora公司的MC系列、Zoran公司的ZR系列、Inmos公司的IMSA系列、NEC公司的PD系列等。

通用DSP芯片的特点1.在一个周期内可完成一次乘法和一次累加。

2.采用哈佛结构，程序和数据空间分开，可以同时访问指令和数据。

3.片内有快速RAM，通常可以通过独立的数据总线在两块中同时访问。

4.具有低开销或无开销循环及跳转硬件支持。

5.快速中断处理和硬件I/O支持。

6.具有在单周期内操作的多个硬件地址产生器。

7.可以并行执行多个操作。

8.支持流水线操作，取指、译码和执行等操作可以重叠进行。

DSP芯片的应用

随着DSP芯片性能的不断改善，用DSP芯片构造数字信号处理系统作信号的实时处理已成为当今和未来数字信号处理技术发展的一个热点。随着各个DSP芯片生产厂家研制的投入，DSP芯片的生产技术不断更新，产量增大，成本和售价大幅度下降，这使得DSP芯片应用的范围不断扩大，现在DSP芯片的应用遍及电子学及与其相关的各个领域。

典型应用(1)通用信号处理：卷积，相关，FFT，Hilbert变换，自适应滤波，谱分析，波形生成等。(2)通信：高速调制/解调器，编/译码器，自适应均衡器，仿真，蜂房网移动电话，回声/噪声对消，传真，电话会议，扩频通信，数据加密和压缩等。(3)语音信号处理：语音识别，语音合成，文字变声音，语音矢量编码等。(4)图形图像信号处理：二、三维图形变换及处理，机器人视觉，电子地图，图像增强与识别，图像压缩和传输，动画，桌面出版系统等。(5)自动控制：机器人控制，发动机控制，自动驾驶，声控等。(6)仪器仪表：函数发生，数据采集，航空风洞测试等。(7)消费电子：数字电视，数字声乐合成，玩具与游戏，数字应答机等。

在医学电子学方面的应用如同其它数字图像处理一样，DSP芯片已在医学图像处理，医学图像重构等领域，如CT、核磁成象技术等方面得到了广泛的应用，已取得了令人满意的效果。在助听，电子耳涡等方面也取得了相当的进展(文献［1,2］)。国内、外也有关于脑电、心电、心音和肌电信号处理方面基于DSP芯片系统的报道(文献［4～7］)，我们对1996年以前国外生物医学工程的部分核心期刊，如IEEETransactionsonBiomedicalEngineering,ComputersandBiomedicalResearch等核心期刊进行检索，有关基于DSP芯片处理系统的报道很少。对国内生物医学工程的核心期刊，如《中国医疗器械杂志》、《中国生物医学工程杂志》、《生物医学工程学杂志》和《中国生物医学工程学报》等刊物进行检索，未见有关基于DSP芯片系统方面的报道。对我所的光盘数据库进行检索，未见有关在航天医学方面应用的报告。

我们认为在生理信号处理领域基于DSP芯片的技术可以解决我们在实际工作中遇到的某些问题，如当生理信号数据量很大(如脑电，肌电等)且处理算法相对复杂时，现有的微机在实时采样、处理、存储和显示方面往往不能满足实际应用要求，而基于DSP芯片的高速处理单元和微机构成主从系统可以较好地解决这类问题。

载人航天领域中信号传输带宽的限制需要对生理数据进行实时压缩；大型实验中对庞大的数据进行实时处理依赖于数字处理系统的构成；载人航天中对数据处理精度，可靠性要求以及功耗、工作电压、体积、重量等方面的限制需要我们在构造处理系统中选择性能优良的芯片。我们认为将DSP技术应用于载人航天领域具有十分重要的意义。

结束语

以DSP芯片为核心构造的数字信号处理系统，可集数据采集、传输、存储和高速实时处理为一体，能充分体现数字信号处理系统的优越性，能很好地满足载人航天领域设备测量精度、可靠性、信道带宽、功耗、工作电压和重量等方面的要求。目前，DSP芯片正在向高性能、高集成化及低成本的方向发展，各种各类通用及专用的新型DSP芯片在不断推出，应用技术和开发手段在不断完善。这样为实时数字信号处理的应用——尤其是在载人航天领域中的应用提供了更为广阔的空间。我们有理由相信，DSP芯片进一步的发展和应用将会对载人航天信号处理领域产生深远的影响。

［参考文献］

［1］李小华，李雪琳，徐俊荣.基于DSP的数字助听器的研究.95年生物电子学［C］，医学传感器等联合学术会议文集，北京，1995:438～439

［2］候刚，徐俊荣.用于植入式多道电子耳涡的一种数字实时语音特征分析系统的研究［M］.生物医学工程前沿，合肥：中国科技大学出版社，1993：471～476

［3］邱澄宇，何宏彬.用于心电信号数据压缩的数字信号处理器［M］.生物医学工程前沿，合肥：中国科技大学出版社，1993：463～466

［4］VijayaKrishnaG，PrasadSS,PatilKM.ANewDSP-BasedMultichannelEMGAcquisitionandAnalysisSystem［J］.ComputersAndBiomedicalReserch,1996,29：395～406

数字信号处理论文篇(2)

关键词：创新人才；数字信号处理；教学方法；探索

“数字信号处理”课程是工科信息类专业的一门专业基础课，我院电子信息科学技术专业和电子信息工程专业以及特色试验班开设了这门专业基础课．我们选用的是丁玉美主编的《数字信号处理》教材．由于这门课程，理论内容比较多，概念比较抽象［1，2］，因此对于学生来说理解和掌握起来比较困难，此课程是在“信号与系统”课程的基础上进行的，数学概念多，如果学生在“信号与系统”课程中掌握和理解的知识不牢靠，对本课程的学习将会更加吃力，需要我们积极的探索更加有利于学生的科学教学方法和实践方法．本文结合我院电子信息专业特色实验班的“数字信号处理”课程教学和教改工作，分析了本课程存在的一些问题，探索更加有益于教学的教学方法，并通过对比采用本文的教学方法前后特色试验班学生的成绩，实践表明采用本文提出的教学方法，可以提高特色试验班“数字信号处理”课程的教学质量，取得了比较好的效果，为其他专业课程的教学研究提供了有意义的研究方向．

1“数字信号处理”课程教学存在的问题

随着信息化技术的发展，数字信号处理的发展也日新月异，理论和技术方面不断创新，成为多学科相互连接的桥梁和纽带［3－5］．要使“数字信号处理”课程的知识内容跟上时代的发展，必须克服在当前的教学教改中存在的一些问题．根据当前教学实际，我校特色试验班主要存在以下一些基本的问题，急需探索新方法进行解决．（1）数学知识的基础不牢靠影响学生对本课程的学习和运用，需要学生对数学的基础知识熟练掌握．由于本课程的许多内容和实际的工程应用直接相关，充分运用好信号处理的知识，需要使用数学工具对实际工程中的一些采集的数据进行分析和处理．（2）特色试验班学生许多是从其他的非电子类专业中招收的学生，甚至是招收其他学院的学生，因此特色实验班中的学生对电子信息方面的基础专业课程的基础知识掌握参差不齐，比如“信号与系统”，这门课程是“数字信号处理”的前置课程，使“数字信号处理”课程的教学难度加大．（3）“数字信号处理”课程的部分内容和其他课程的内容有一定的重复，比如“信号与系统”课程等，存在重复浪费教学资源以及教师之间缺乏沟通等问题，需要对特色实验班的课程进行整合优化，提高不同专业背景的特色实验班学生的学习效率．（4）“数字信号处理”课程的概念抽象，难于理解，需要探索比较形象化的教学方法来提高教学质量．（5）“数字信号处理”的教学内容比较多，但是特色实验班安排的课时有限，需要探索合理的进行主要教学内容的教学方法．

2“数字信号处理”课程教学方法研究

针对我校特色试验班学生存在的一些基本问题，本文探索了一些教学方法，并在特色试验班中进行了相关的教学，主要体现在以下几个方面：（1）加强数学基础知识的引导，采用形象化的教学方法．针对特色试验班学生的数学基础参差不齐的问题，我们在教学的过程中，进行相关基础知识的引导，补充了相关的知识点，给学生提醒一些参考内容，使这部分学生能够课前学习相关的数学基础，不至于使学生因本课程涉及的数学基础知识不足而不能掌握本课程的内容．同时，我们针对课程中的数学公式多而且概念抽象的特征，提出了采用形象化的教学方法，将复杂的数学公式形象化，将抽象的概念形象化，我们通常考虑运用波形图或者框图的方法来实现形象化．例如在涉及到数学公式：f1（t）＝a0＋∑∞n＝1（ancosw1t＋bnsinw1t）的讲解过程中，就采用框图标定其中的分量的方法来加强理解，如图1所示．又比如我们在“数字信号处理”课程教学过程中由于FFT变换的理解比较困难，可运用相关软件，演示将一正弦信号进行FFT变换前后的波形图进行对比，让学生更加清晰的理解FFT变换的内涵和物理意义．（2）整合优化两课程的教学内容，避免重复教学，优化教学资源．对于特色实验班学生的这两门课程可考虑合并为一门课程，安排好教学内容，提高教学质量．由于两课程之间存在一定的重复，不仅理论教学方面存在重复，而且实践教学也存在相关问题，本文提出了优化两课程的整合方案，节约了大量的教学时间．优化整合两课程后的教学内容如表1所示．（3）注重理论联系实践，结合科研，注重电信专业的专业需求．“数字信号处理”课程的内容学习，要充分考虑特色试验班学生专业的知识结构特点，重点讲授在电子信息领域实用性强的内容．着重培养特色试验班学生理论联系实践的动手能力和创新能力．我们在针对特色试验班的教学过程中加入了适当的实践环节，主要运用Matlab软件以及origin软件进行相关信号的处理与分析．比如我们在实验环节加入了横向项目：中石化武汉分公司水力除焦监测系统研究的内容，对采集信号进行分析处理，可以用MAT－LAB编写相关程序进行FFT变换，提取信号的特征，分析信号的频谱特性，如图2所示，通过运用MATLAB得到的采集的声信号频谱图．通过实际项目，让学生深刻体会本课程的工程应用，加深对理论知识的理解，也可培养学生的学习热情，从而提高教学质量．（4）加强对“数字信号处理”课程虚拟网络实验室的建设，充分利用网络资源．为提高特色试验班学生的数字信号处理课程的教学质量，充分利用网络资源，建立了数字信号处理网络虚拟实验室．了数字信号处理课程虚拟实验室主要由身份验证、网络课堂、网络测试以及实验方案几个模块构成，提供登陆管理、作业管理、作业提交、远程实验、实验范例、实验论坛等栏目和功能，供学生网络学习使用．（5）加强我校特色试验班“数字信号处理”课程的双语教学，提高学生综合竞争力．

3结语

我校特色试验班的“数字信号处理”课程虽然存在一些问题，但是运用本文探索和研究的教学方法，极大提高了学生学习的积极性和主动性，提高了学生实践分析能力，培养了创新能力，使“数字信号处理”课程的教学质量明显得到提高．

作者:钟东 陈春 单位:湖北科技学院电子与信息工程学院 湖北科技学院体育学院

参考文献：

［1］OppenheimAV，SchaferRW，BuckJR．Discrete－TimeSignalProcessing［M］．SecondEdition．Prentice－Hall，Inc，1999．

［2］SanjitKMitra．DigitalSignalProcessing－AComputer－BasedApproach［M］．ThirdEdition．TheMcGraw－HillCompanies，Inc，2005．

［3］高军萍，王霞，李琦，等．数字信号处理课程教学改革的探索与体会［J］．南京：电气电子教学学报，2007，29（2）：19－21．

数字信号处理论文篇(3)

【关键词】数字信号处理；发展；应用

前言

数字信号处理的简称是DSP，是一种通过数字信号芯片，将图片、声音、视频等模拟信息转化为数字信息的一个过程。在这一过程中，采用数字方式对模拟信号进行压缩、变化、过滤、识别，最终转化为实实在在的数字信号。21世纪是一个数字化的时代，数字信号处理技术得到广泛应用，为人类生活提供了方便快捷，同时为提高国家综合国力奠定了基础。

1、数字信号处理

数字信号处理的原理其实就是利用数字芯片对信号进行分析和处理。数字信号处理技术被广泛应用的原因不仅是其具备处理速度快和运行灵活的优点，而且具备极强的抗干扰能力，不受乱码影响。因此，人们要开始重视起数字信号处理技术的发展，利用数字信号处理技术来达到方便生活的目的。

相比一般信号处理技术，数字信号处理技术无论在设备还是技术方面，都具有高效率传播、造价成本低廉、运行方式精确灵活、抗干扰能力强等特点。对于一些模拟信号来说，数字信号的这些特点是无法超越的。数字信号处理技术得以快速发展的前提是具有一套完整的数字处理理论，在某种程度上具有提高和促进数字信号处理技术发展的作用。如果把数字信号处理技术比作一棵树，那么数字理论就是肥沃的土壤，数字信号处理实践就是新鲜的空气。树木离开了土壤和氧气都不能存活。只有将数字信号处理的理论与实践结合起来，才能从根本上提高数字信号处理的可靠性和稳定性。另外，数字信号处理技术能将各种参数存储起来，并且通过微机控制和数字设定对参数进行调整。这样一来不仅减少了调节量、调节点和调节电位器，而且能够长时间使得参数保持不变，大大提升了系统稳定性。综合数字信号处理的各种优点，人们要对其给予足够重视，造福人类生活。

2、数字信号处理在生活中的应用

在各种高新技术发展的今天，数字信号处理在生活中得到了广泛应用。数字信号处理得到不断发展的原因主要有两个：市场需求的发展和集成电路的发展。下文就针对数字信号处理在生活中的各种应用做了具体分析。

2.1在音响设备上的应用

在以前，人们主要是利用磁片和唱带等方法进行音乐娱乐活动。唱片的主要原理是对声音进行模拟震动，以此来在唱片上刻出槽纹路径来记录声音。录音机磁带的工作原理是利用磁头在磁带上震动对声音进行模拟信号记录，最终记录下声音。自从数字信号处理技术的问世，人们对音乐的追求不再仅仅局限在磁带和唱片上，开始向数字化信号处理技术发展。第一张CD硬盘的出现就是数字信号处理技术发展的起源，不再依靠对声音模拟刻录，而是利用数字技术对声音进行了重现，极大丰富了人们业余生活。

2.2数字化摄像的出现

在1991年的时候，柯达公司推出了世界上第一部照相机，标志着数字信号处理技术正式应用于数码摄像中。早在数字信号处理技术发展前，美国就利用这项技术实现了卫星对太空照片进行传递，后来被普通人民应用。随着数字技术的不断创新，后来数字照相机问世了，打破了原有利用胶带进行照相的模式，开创了一个全新局面。数字照相机相比于传统的光学照相机，能够利用光敏半导体对图像进行数字处理和信号转换，从而以很小的容量存储在照相机内。另外，数字照相机对于图片的处理也比较方便，可以在打印机上打印图片，在电脑上将一些不需要的照片删除。目前，数字信号处理技术逐渐成为了相机制造的核心技术，受到了广大消费者的青睐。

2.3在电视机和接收机上的应用

数字信号处理技术作为数字化信息技术的重要产物，在发展过程中不断成熟，向为客户提供更高质量、功能更强大、操作方式更简便的数字电视服务发展。因此，在这一背景下，数字电视机和接收机被研发出来了。数字电视机的工作原理其实是通过在家中安装电视机顶盒来接受电视台发出的视频信号，从而对视频信号进行调码、解码、编码，最终在用户数字电视机上呈现出视频。对比原有的模拟信号传输，这种数字信号处理技术与传输方法，不仅使客户在家中就能享受到更加安全、便捷的电视机服务，而且又保证了数字电视机画面的清晰度和声音洪亮度，备受数字电视机用户喜爱。另外，数字化电视机的抗干扰能力更强，不易受到天气问题而影响视频信号的接收。

2.4在汽车电子方面的应用

随着城市化的不断发展，汽车已成为了人们日常生活中代步的主要工具。汽车电子应用也逐步发展起来，然而这些发展都离不开数字信号处理技术的帮助。汽车电子系统中的红外线、雷达、监控设备等都需要数字信号处理技术对数据进行分析，才能达到维护汽车电子系统的目的。近几年来，人们对汽车的安全问题给予了高度重视。为此，汽车电子研究将汽车防冲撞功能和与安全行驶相关的内容列为重点研究对象。数字信号处理技术就能为汽车电子研究解决好这一难题。图像进过相机拍摄后，利用数字信号处理技术对图像进行过滤和处理，就能在汽车驾驶电子系统中清晰显示出来，以此为人们安全出行提供可靠保障。

3、对数字信号处理未来前景的展望

为了迎合更多人的消费需求，数字信号处理技术不断发展，向低能耗和个性化发展趋势靠拢。首先，相关数字化处理技术人员可以将几个数字信号处理芯片、电路单元、专用处理单元集中到一个芯片上，最终形成一个数字信号处理系统集成电路。这样一来不仅缩小了体积。而且便于携带。美国作为一个在全球应用数字信号处理技术最广泛的国家，已经将这项技术应用于企业生产、家庭生活和交通行业等方面。

随着各种数字化产品的应用：数码相机、智能手机、平板电脑，大大刺激了市场对数字信号处理技术的需求。从目前发展情况来看，数字信号处理技术主要向这几方面发展：与单片微型计算机相结合，构成双核平台，大大提高数字化产品质量；改进数字信号处理系统内核整体结构；提升数字信号处理运算速率和降低功能损耗。

结束语

通过以上分析可得知：数字信号处理技术对人类生产和生活都具有重要作用，为人们生活带来了极大方便。随着全球化发展进程的加快，数字信号处理技术取得了突飞猛进的进步，实现了多方面领域的目标，为构建富强、民主、文明、和谐的社会主义国家贡献了一份力。但是，数字信号处理技术在发展过程中也存在着不足，需要科研人员不断研究和创新，期待我国的数字信号处理技术在世界的舞台上发光发彩。

参考文献

[1]彭红.数字信号处理的发展与应用[J].改革与开放，2010，12：109.

[2]丽娜.数字信号处理的发展与应用[J].才智，2014，07：287-288.

数字信号处理论文篇(4)

关键词：数字信号处理；Matlab；LabVIEW

中图分类号：G43文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)16-3902-04

Application of Matlab and LabVIEW in Digital Signal Processing Course

GUAN Cheng-bin, XING Fu-cheng, FANG Wei, CONG Yu

(Department of Electronic and Information Engineering, NAAU, Yantai 264001, China）

Abstract: To resolve the problem that digital signal processing course is nonobjective, full of theory, and it is difficult for students to ac cept, the methods of programming the demos of digital signal processing with Matlab and LabVIEW are studied. The methods are intro duced with examples. The characters of the two languages are compared and analyzed. The practices show that by teaching with the dem os, the goals are made sure, the perceptual knowledge is improved, the theory study effect is consolidated. It is significative to train the stu dents’practice consciousness and ability.

Key words: digital signal processing; Matlab; LabVIEW

数字信号处理利用数学的方法和数学模型对信号进行处理，在计算机技术以及数字信号处理器件高速发展的今天，数字信号处理技术的应用越来越广泛，如音频处理、图像处理、雷达声纳信号处理等都大量使用了数字信号处理技术。因此，越来越多的高等院校的相关专业开设了数字信号处理这门专业基础课。[1]

数字信号处理本身的特点决定了其是理论性很强的课程，内容抽象、公式繁多[2]，如果在授课过程中为讲理论而讲理论，往往使学生感到枯燥乏味，抓不住重点，教学效果很不理想。根据作者多年的教学经验，在教学过程中引入实例教学，安排了大量的课堂演示，往往会取得事半功倍的效果。首先可使学生明确理论学习的意义、作用；其次，增强了学生的感性认识，对理解概念，促进理论学习具有重要作用。进行数字信号处理的实例演示需要编写数字信号处理程序，以往常用的编程软件，如C语言、VB语言等，没有现成的数字信号处理函数及工具，开发周期长，且代码复杂，不利于学员通过代码理解原理。而Matlab和LabVIEW这两种更高级的编程语言具有上手快、编程简单、具有专门的数字信号处理工具箱等优势，故我们采用了这两种语言进行演示程序的开发。

1 Matlab和LabVIEW语言简介

1.1 Matlab语言简介

Matlab语言以矩阵运算为基础，具有可靠的数值计算功能、强大的绘图功能，最重要的是具有丰富的数字信号处理函数工具箱。和传统的C语言、VB语言等编程语言相比，其语言体系简单易学。将Matlab语言应用于数字信号处理演示教学中,具有以下几个突出优点：

1）Matlab语言具有很强的数值和符号计算功能，支持向量和矩阵运算，它的编程语言几乎就如同我们平时书写公式，非常易于学习和使用，程序代码很容易被学生接受和理解，因此学生可以通过代码和现象的对比分析掌握所学处理方法[3,4]。

2）Matlab语言可方便快捷的输出二维或三维图形、图像、声音、动画等结果，给学生以感性的认识[3,4]。如对实际的声音信号进行数字信号处理的方法进行处理，并通过声卡对处理前后的声音分别播放，使学员通过听觉辨别处理前后信号的不同。

3）Matlab具有丰富的数字信号处理函数库[5]，涵盖了经典信号处理理论的大部分内容。数字信号处理课程中涉及的算法都有对应的函数，如快速傅里叶变换函数fft、基于窗函数的FIR滤波器设计函数fir1、多采样率信号处理的信号抽取函数downsample等，有了这些库函数就可以通过简单的代码实现复杂的运算，大大方便了演示程序的设计。

1.2 LabVIEW语言简介

数字信号处理论文篇(5)

关键词：《数字信号处理》；教学方法；Matlab；多媒体教学

中图分类号：G642.41 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2013）37-0057-03

《数字信号处理》是电子信息类专业重要的专业基础课，它是将信号以数字方式表示并处理的理论和技术。它的任务是使学生获得数字信号处理方面的基础理论、基本算法和DSP软硬件开发的基本技能，培养学生分析问题和解决问题的能力。

《数字信号处理》一般是在大三的第一个学期或第二学期开课，它的先修课程是信号与系统，学生掌握了连续信号与系统的时域、频域及复频域分析方法，进一步掌握和了解数字信号与系统的分析方法，特别是数字滤波的设计以及在MATLAB中的实现。教师在教学过程中，需要把凝聚在课本上的知识、方法、技能深入浅出地传授给学生。同时，为了提高教学效果，教师需要善于抓重点，知识结构层次要分明，对不同的学生，要因材施教。针对这门课程的应用性、创新性、实践性等特点，以及数字信号处理本身的飞速发展，需要对教学大纲的内容进行修改和完善，在不动摇基本理论、基本概念、以及基本分析和设计方法的前提下，优化理论知识结构，加强实验操作技能训练，特别是诸如数字滤波器设计等综合能力的训练。

另外，利用多媒体教学手段和校园网络数字化平台的建设为教学提供新的活力，从而使课堂教学内容更加丰富，增加上课信息量的传递。在课时不断压缩的情况下，提高学生的主观积极性，从而使教学质量和教学效率得以提高。具体可从以下几个方面进行改进。

一、多种教学手段结合使用

1.《数字信号处理》是一门实践性和理论性都很强的专业课，在教学过程中，为提高学生学习的积极性，采取理论教学和实验实训教学相结合的教学方法，使学生真正做到学以致用。传统的理论教学，是以灌输式方法为主要方式进行教学的，为了赶学习进度，老师整堂课都是不断地讲解，这样使学生的积极性得不到充分发挥。为充分发挥学生的主观能动性，应采用启发式教学方式，即老师讲解只占课堂时间的40%，学生和老师的互动（如例题与习题的解答）占30%，课堂上现场实验操作与仿真占30%。通过对基本原理知识的讲解、习题的解答、以及实物仿真操作训练，使学生在掌握基本理论知识的基础上，学会分析和解决问题的方法、能力，同时也调动同学的主动参与意识，让学生亲自享受到自己的学习成果，真正发挥教学相长优势。

2.开展黑板板书、网络资源共享和多媒体课件教学相结合的多形式授课方式。对《数字信号处理》中一些基本定理和基本结论，如DFT的性质，FFT算法原理等，需要利用黑板板书进行推导和证明，让学生一步步沿着老师的思路得以理解和说明；而对于一些需要图示举例、演示、以及形象理解的知识点，如循环移位、循环卷积等，可通过多媒体（声音、图像、视频、动画等多种形式）形象生动的教学方式进行互动教学；而对于课后的习题、相关背景知识的介绍以及课堂内容的扩展部分，则充分利用校园网络教学平台，建立《数字信号处理》课程的主页，上传相关课程资源，建立答疑和讨论空间。

3.将数字信号处理、Matlab语言以及DSP技术有机地结合起来，使同学们在学习了有关信号处理的理论知识后，通过算法语言进行软件仿真，并在DSP硬件平台上得以实现。这样，学生在学习过程中能将所学的知识融会贯通，并将基础课、专业基础课和专业课有机地关联起来，使学生摆脱大学各课程独立性的错误观念，从而提高教学质量。

二、理论算法与工程实践紧密结合

1.实验教学是培养学生理论联系实际，提高自身基本操作技能的重要手段，是培养与就业结合的适用型人才不可缺少的重要部分。在完成了课堂的理论教学内容的学习后，要想真正做到学以致用，学生就必须进行实验学习和训练，把课本中学到的知识用到实际的设计和工程中。实验项目是以工程案例为背景，如：用FFT对信号作频谱分析、人体心电图信号的噪声处理、数字信号处理在双音多频拨号系统中的应用等，充分发挥学生的主观能动性。实验训练可加深学生对所学课本知识及原理的理解，同时也培养了学生独立分析问题能力，提高编程设计和调试的基本技能，增强学生的动手能力。

2.加强课程设计中数字信号处理与DSP技术的紧密结合。学生灵活运用所学的数字信号课程知识，通过对一个较小的数字信号处理去应用系统的设计与开发，如语音信号的滤波、语音信号频谱分析、电力系统的谐波分析等。在课程设计尾声阶段，教师现场检查学生设计的硬件和软件调试结果，根据学生完成课程设计任务的情况，以评分细则依据公平、客观地评价学生成绩。学生通过某个工程案例的设计、调试和撰写设计报告，掌握信号处理算法设计和DSP软硬件设计的完整过程，学会Matlab和DSP开发坏境的操作、程序编写与调试。对学生进行信号处理方面的工程综合训练，训练学生的综合设计能力、程序设计及调试能力和产品设计的创新能力，培养学生运用所学的理论知识独立地解决实际问题的能力。为学生发挥创造思维能力、解决实际问题提供了广阔的设计舞台。

3.着力培养学生创新实践能力。进行基于DSP处理器的信号处理系统软硬件设计培训，并与全国大学生电子设计竞赛结合，培养学生创新精神及工程设计实践能力。课程由教师讲授、学生课外自学、竞赛实战题目制作、论文写作、题目测试点评等环节组成。

三、现代教育技术的应用

1.让学生通过先进的网络技术学习国外著名大学的相关数字信号处理课程的一些相关知识，同时学习国外课程综合大作业的考核方式，鼓励同学利用业余时间选择合适的课题，利用所学的知识提出问题、分析问题并解决问题，最后写出综合报告，真正做到学以致用。

2.设置不同理论层次和不同知识模块的课程班。在基本要求不降低的条件下，把Matlab仿真语言引入课程中，使学生以一种生动形象的方式练习学到的理论知识，深刻领会基本概念和基本原理。实践课上，分别开设了软件实验项目（以Matlab语言仿真为主的软件实验）、硬件实验项目（以DSP开发为主的硬件实验）以及软硬结合的综合实验（Matlab语软件仿真和DSP硬件开发）等几个层次，保证不同基础的同学能有更好的选择。

四、改革课程的考核方式

改革课程考核方式中的单一性以及先教授再考核的传统方式，变笔试考核为理论考核和设计实践考核的结合，采取边教授边考核的办法。

《数字信号处理》课程教学内容多、时间短，除离散信号与系统的时域、频域、复频域分析外，还重点阐述了数字滤波器设计等综合性知识，这些都需要学生了解、掌握并能利用MATLAB进行仿真试验。要在课堂教学中完成教学大纲要求的基本知识点的训练和应用有一定难度，教学任务很重。如何在有限的教学时间内完成基本教学内容，又兼顾该门课程的专业性、综合性及工程实践性，同时又能考核学生对专业难点、横纵向知识点的逻辑掌握是核心关键的问题。为解决课程教学中的矛盾，在课程考核中，带领学生把部分课堂搬到具体的实际设计中，让学生亲历课程中的理论内容和实际的结合，由此轻松记忆教学中的难点和重点。再从学生“教”和“学”的过程中，解决教学中专业性、综合性及实践性的问题，同时亦可解决时间短、教学内容多的问题。《数字信号处理》是综合性和理论知识特别是数学知识很强的课程，该课程前小半部分的内容已在前修的《信号与系统》中涉及过。但《数字信号处理》是以时域离散信号为处理对象，与连续信号与系统中的计算方法大相径庭。例如，《信号与系统》中大量用到了积分，而在数字信号处理中就是迭分（累加求和），信号与系统中的微分，在数字信号处理中就变为差分等，很多学生很难一下子转变观念。此外，《数字信号处理》中的DFT、DTFT、FFT三者变换之间的联系和区别更是难中之难。

该课程传统的考核办法常常是先讲授所有的知识点再统一综合考核——闭卷考试。这种方法虽能在最后的考试成绩中反映学生对该课程某些难点和重点知识的掌握，却忽略了《数字信号处理》知识多样性的特点，特别是实际设计部分。因此，在考核时，只顾及所谓的“重点、难点”而舍弃“综合性、多样性”是不够完善的。我们应该每讲解一个独立知识点就进行及时的考核检验，这种边讲授边考核的方式既能更好地检验每位学生对小知识点掌握的深度，又不影响该知识点与整个课程的联系。

参考文献：

[1]张丽丽，贾亮.“数字信号处理”课程教学的改革与实践[J].中国电力教育，2012，（34）：70-76.

[2]蓝会立，廖凤依，文家燕.“数字信号处理”课程教学改革与实践[J].中国电力教育，2012，（3）：86-87.

数字信号处理论文篇(6)

关键词：信号与信息处理；课程群；课程改革

作者简介：欧阳华（1978-），女，湖北仙桃人，海军工程大学电气工程学院，副教授；杨忠林（1978-），男，江西九江人，海军工程大学电气工程学院，讲师。（湖北 武汉 430033）

基金项目：本文系海军工程大学2013年教育科研课题的研究成果。

中图分类号：G642.0 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2013）19-0070-02

按照高等院校教育模式转型的要求，人才培养模式正在由单专业岗位型向厚基础宽口径型转变。为了适应这种转变，高等院校的课程设置也应该进行相应的调整与改革。课程群教学方法正是对教学过程中的教育思想、课程体系、教学内容、教学方法等进行全面改革，对于培养21世纪高素质的新型人才具有重要而深远的影响。

在海军工程大学电气电子类专业信号与信息处理类课程的本科、硕士、博士系列教学实践中存在如下问题：部分课程内容有重叠，衔接不流畅，如“信号与系统”、“数字信号处理”课程均用较多的篇幅讨论了z变换和抽样定理；课程理论推导多，应用实例少，学生对课程的实用性产生疑惑；部分电气类研究生在信号处理基础知识的掌握上有欠缺，影响了后续学术研究的深度。基于以上教学过程中的实际问题，以学科专业的优化、课程体系的构建和学生知识结构的形成为目标，课题组进行了“信号与信息处理”课程群教学改革研究，在教育思想、课程体系、教学内容等方面取得了初步成效。

一、课程群内涵研究

课程群是与单门课程相对应的一种课程建设模式，国内高校进行课程群建设至今已有十多年的历史。1990年，北京理工大学基于“在课程建设中应当以教学计划的整体优化为目标”，提出要注重“课群”（课程群的早期称谓）的研究与建设之后，一些高校陆续开展了虽名称相同或相似但差异较大的课程群建设的实践。为达成共识，提高课程群建设的质量，国内各高校教学管理人员及教师对课程群的内涵进行了理论探讨。[1]一般认为，课程群是以单门课程为基础，整合两门或以上内容相关联或程度逐步加深的课程组成一个结构合理、层次清晰、课程间相互连接、相互配合、相互照应的连环式课程群体。课程群具有两大属性：一是关联性。课程群虽以课程间的知识、方法、问题等逻辑联系为结合点，但在课程群建设未实施前，这一关联尚属内隐。伴随课程群建设，这一关联不断外化，并在实际教学中促使学生的认知迁移达到贯通。二是整合性。课程群通过对课程的重新规划、设计填补原先课程间的空白，删除原先课程间的重复内容，体现群内一门课程对另一门课程的意义，并使学生更好地把握一门课程与其他课程以及整个课程群的关系，从而达到整体大于部分之和的效益。

基于课程群内涵界定原则，需要建设“信号与信息处理”课程群。通过对课程的重新规划、设计填补原先课程间的空白，删除原先课程间的重复，体现群内一门课程对另一门课程的意义，并使学生更好地把握一门课程与其他课程以及整个课程群的关系，从而达到少学时的整体教学效果大于多学时分散式多课程的教学效果。具体而言，课程群以“数字信号处理”课程的基本理论为核心，在横向上将“信号与系统”、“数字信号处理”和“DSP技术与应用”三门本科学历教育课程进行有机整合，优化实验课程内容，建立新的教学体系，并形成与之配套的教学模式及方法，使学生打牢宽广扎实的信号处理基础知识，并从理论学习上升到实际应用，形成完整的系统概念，掌握便捷的分析与设计方法，有效培养学生获取新知识、应用新知识的能力，从而全面提高学生的素质。纵向上，改革建设“数字信号处理（本科）”、“数字信号处理（硕士）”、“现代数字信号处理（博士）”和“DSP技术与应用”课程，使学生知识体系向纵深拓展，培养高端研究型人才。课程群结构框图如图1所示。

图1“信号与信息处理”课程群结构框图

二、课程体系的改革

1.本科学历教育的横向课程建设

设计的课程群的本科阶段包含“信号与系统”、“数字信号处理”和“DSP技术及应用”三门课程。“数字信号处理”是信息科学的重要组成部分，是工科专业的共同基础。“信号与系统”是“数字信号处理”课程的前导课，也是连接信息处理领域理论与应用的重要基础课程。“DSP技术与应用”讲授数字信号处理器的软硬件开发，属于实践与应用课程。三门从理论学习上升到实际应用，形成相互连接与照应的整体。

根据授课对象的不同进行有针对性的体系建设。海军工程大学“信号与信息处理”课程群的本科授课对象有两类：一类是电子、通信类专业；一类是电气、控制类专业。电子、通信类专业信号处理的对象主要是弱电信号，对理论深度的要求比较高，因此分别开设了70学时的“信号与系统”课程和50学时的“数字信号处理”课程，课程设计时注重理论计算法的深入探讨，更新、增加应用实例（例如调制解调），加强在通信、雷达、声纳等传统信号处理领域中的应用分析，拓宽学生视野。“DSP技术与应用”课程以TI公司的C5000系列芯片为对象，以语音处理的实现为实践内容，讲授DSP的应用。

电气、控制类专业属于强电领域，信号处理在该领域的应用属于交叉学科，对信号处理的理论深度要求稍低，在课程设置时没有将“信号与系统”作为先导，同时将“数字信号处理”扩充为60学时。首先用16个学时给学生补充信号分析与系统分析的相关基础知识，并适当降低知识点的理论深度，注重实际应用（如滤波器设计中直接讲授滤波器设计指标和MATLAB设计方法，略去理论分析）。另外，电气控制类专业涉及的强电信号频率相对较低，信号幅值较高，而且多为缓变信号，对信号的采用频率、算法的精度、实时性要求不高。在实际讲授中，着重强调傅氏变换在频率测量方面的应用，略去拉氏变换在电路求解方面的应用，加强数字部分，将状态空间移至”自动控制原理”课程讲授。为改革课程使之更切合电气控制类专业，编写了适合该类专业的信号处理入门基础课程教材《数字信号处理》，[2]并于2011年5月由机械工业出版社正式出版，目前已经在两届学生中使用，学生反映教材深入浅出，理论联系实际效果好。相应的“DSP技术与应用”课程以TI公司的C2000系列芯片为对象，以马达控制的实现为实践内容，讲授DSP的应用。

2.本科及研究生教学的纵向课程建设

现代数字信号处理是一门发展迅速的前沿交叉性学科，它在经典的数字信号处理的理论和算法方面进一步扩展，其基本内容一般分为硕士和博士两个阶段讲授。硕士讲授内容一般为最小二乘滤波器、自适应滤波器、功率谱估计和同态信号处理，博士讲授内容一般为高阶谱估计、短时傅里叶变换、小波变换、维格纳分布和多速率信号处理。

同样地，由于学科发展的历史原因，现代数字信号处理大部分教材在内容、深度以及联系实际应用等方面基本上以通信、电子类专业研究生为研究对象，而极少以电气自动化和机械工程专业研究生为对象。为满足电气自动化和机械工程类专业研究生（硕士、博士）对现代信号处理技术的需求，编写了《高等数字信号处理》教材，[3]作为硕士研究生“数字信号处理”和博士研究生“现代信号处理”的教材。该教材为普通高等教育电气工程与自动化类“十一五”规划教材，以研究生水平的数字信号处理内容为主，适当兼顾与本科数字信号处理内容的衔接，并导论性地介绍信号处理技术的最新发展成果，使学生既打牢基础又有发展空间。

三、实验体系建设

基于“信号与信息处理”课程群建设的总体计划和建设目标考虑，学校在2007年建设了“信息处理基础实验室”，以该实验室为实验平台，将“信号与系统”、“数字信号处理”和“DSP技术及应用”三门课程的实验内容整合，并编写了《信号分析与处理实验》讲义。实验体系的建设实现了基本原理与工程应用的有机结合，软件仿真与硬件实现的有机结合。实验内容的设置围绕信号分析与处理、系统分析与设计、信号处理综合应用和信号处理软硬件实现四个层面展开。软件实验基于MATLAB仿真环境，作为“信号处系统”和“数字信号处理”课程实验内容，侧重于信号处理算法的仿真和系统的模拟，以加强学生对基本概念的理解，初步培养学生利用信号处理理论分析和解决实际问题的能力。硬件实验基于TI公司的TMS320C5x和TMS320C2x开发环境，作为“DSP技术及应用”课程实验内容，侧重利用DSP系统资源实现信号实时分析和处理，培养学生数字信号处理系统的开发应用能力。

四、与时俱进，改革教学内容

在教学内容改革上，理论上以当代信息科学的观点讲授经典理论；实践上突出工程应用软件的应用，突出信号处理技术在电气电子工程中的应用。课程教学内容的改革经验主要表现在如下方面：

1.考虑专业的特点，既精选内容避免重复又注意内容的衔接

离散信号的z变换、抽样定理在两门理论课程均有体现，内容重叠且深浅不一致。根据电气、电子专业对理论深度要求的差异，在教学中合理安排该内容在相关课程出现的位置和学时，并注意和前后内容的连贯。

2.拓宽知识面，增加授课信息量，注重经典理论与现代技术的结合

课程教学效果成败的关键不在于学生认识和记忆了多少定义、定理的条文，而应注重正确引导学生运用数学工具分析典型的物理问题。[4]随着信息科学理论与实践研究的迅速发展，对于许多经典理论的认识需要补充、修正或以新的观点来审视。在刚开始建立信号传输概念时，从全球定位系统、个人通信技术和国际互联网等实例引入，营造了当代信息科学飞速发展的浓厚气氛。又如，按照传统的观念，带通滤波器的作用主要是针对频移信号的检测。这种系统按需要设计之后无需改动频率参数。而从当代信息科学的观念来看，必须以窗函数理解各种带通的作用，而且许多带通问题要求频率参数随时可以灵活调节，小波变换即是这种应用实例。对于电气专业，增加介绍信息流、能量流、管理流互动的智能电网的概念，实现电气电子的交叉融合。

3.理论联系实际，注重培养学生解决问题的能力

注重讲清基本概念和方法，介绍信号处理技术的应用，而不是过分强调数学公式的推导和证明。例如，在讲解相关分析部分时介绍其在噪声消除中的应用；介绍频谱分析时，注重其在频率测量、谐波检测、故障诊断中的应用。教学内容中介绍了用MATLAB语言实现信号处理算法，培养学生解决实际问题的能力。

五、结束语

结合学校课程设置实际和多年的教学经验提出了“信号与信息处理”课程群的研究内涵，突破了以往课程建设多以本科同层次课程组合的模式，建立了本科-硕士-博士不同层次课程的综合优化衔接的纵向模式。课程群既包含密切相关、相承、渗

透、互补性的三门本科课程组合而成的有机整体的横向课程，又包含层次清晰，课程间相互衔接的深入拓展的三门纵向课程。

课程改革与建设是一个需要持之以恒而又与时俱进的工作，其间总会产生新的问题，形成新的看法，以后将进行进一步研究讨论，做好教书育人工作。

参考文献：

[1]马赛，李方能，吴正国，等.《信号与系统》课程群的建设与教学改革探索[J].高等教育研究，2010，33（1）：102-103.

[2]尹为民，欧阳华，钱美.数字信号处理[M].北京：机械工业出版社，2011.

数字信号处理论文篇(7)

关键词 TDMA；多相阵列的FFT法；多相滤波器组；FPGA

中图分类号TN911 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2013）95-0213-02

0引言

数字分路信道化技术是数字信号处理领域研究的热点，得益于数字分路技术目前国内外的卫星通信系统如MF-TDMA/TDM、星状网等迅速发展，一个中央站或星上载荷设备能够处理多站信号，使得站型和终端的处理能力大大增强。例如基于MF-TDMA/TDM体系进行星上处理和星上交换的欧洲EuroSkyWay系统已经得到了广泛的应用，其上行采用MF-TDMA方式，可同时支持102个160Kbps、32个512Kbps和8个2048Kbps速率的载波。本文针对TDMA系统提出了一种易于FPGA实现的多路突发信号的数字分路方法，该结构具有能够满足同时处理多路信号的能力，本文以16路突发信号的数字分路为例描述了其FPGA实现结构。

1数字化分路技术的理论分析

实现多路信号数字分路有多种方法，其中最常用的有：带通滤波器组法、树形结构滤波器组法和多相阵列FFT法。三种算法各有优缺点，带通滤波器组法和树形结构滤波法虽然相比多相阵列FFT法简单，但实现困难，且随着分路路数的增加，计算复杂度及效率将成倍增长，以致于难于实现应用。因此对多相阵列FFT算法的研究显得尤为突出重要，本文主要讨论基于多相阵列FFT数字分路算法的多相滤波器组的实现。

多相阵列FFT数字分路算法是基于多抽样率变频的数字信号处理技术，其实现结构是从均匀DFT滤波器组数学模型引申出来的。DFT滤波器组最基本的数学模型是在经过DFT滤波器组滤波计算后，每个通路用复调制器分别完成变频处理。

DFT滤波器组的数字分路过程由两部分组成：首先，输入抽样信号的采样点被带有各路频偏的复指数正交调制到基带；接着，正交调制信号经低通滤波器组滤波处理后，将使抽样率降低倍并产生各路的基带信号。

2数字分路FPGA实现设计

以5路的TDMA合路突发信号分路为例，假设数据速率为512Kbps，成型滤波器采用平方根升余弦，其滚降系数为0.5，这样一个符号将占据768KHz，为了实现TDMA系统的整体解调，至少需要使得每路信号输出速率为1024Kbps，即输出每个符号两个抽样点。假设最大分路路数为16路，则抽样速率KHz，数据进入多相滤波器组的抽样因子为，输出数据则是每输入12个采样点做一次匹配滤波和FFT运算的结果，输出采样时钟也相应的成倍降低。

数字分路技术的FPGA实现主要由三部分组成。首先进行多相滤波器组的FPGA实现设计，多相滤波器组实现结构如图2所示，其中多相滤波器组主要是由N列存储器构成，每列存储器有16个数据单元，且每列存储器的数据单元之间是可连续移动的，在采样时钟的作用下，每移入一个信号数据采样点，由于各列连续组成结构类似于移位寄存器，采样点就顺次在大存储器中串行依次移动，当移入12个采样点后，每列存储单位中的数据分别与对应滤波器系数相乘相加后得到各路成型匹配后的滤波结果，各系数查找表可以复用从而节约资源。其次在完成匹配滤波后，分别对每列做16点FFT并行运算，从而将分路后的各路信号移入基带。16点FFT运算部分可以通过基2的FFT蝶形运算的并行实现结构。

最后，由于数据在数据存储器中循环移动并使采样频率抽样变换，为此会产生频率偏移：，时间延迟为，其中为抽样点数，为抽样间隔时间，这样各载波频率应该为抽样速率的倍，即。为了能够完成整体解调，必须在做FFT运算之后数据进行消除频偏处理。

按照上述相同的过程不断循环完成下一组12个采样数据的匹配滤波、FFT运算、消除频偏的计算过程，从而完成多路信号数据的数字分路过程。

利用Matlab对5路多路信号分路实现过程进行仿真，如图3所示仿真为分路前合路信号频谱及分路后第一路信号的眼图，从眼图可以看出经过分路以后眼图张开得很好。通过FPGA硬件实现整体解调，各路采用LDPC码后在信噪比为4.5dB时，误码率可以达到。

3结论

本文针对TDMA系统，从实现可行性的角度对多路突发信号的数字分路原理及其FPGA实现进行深入的研究，提出了相应的实现方案。通过这种方案的实现可以得到每路信号每个符号抽取两个采样点，易于后续整体解调的实现，便于工程实现，适用于同时处理多路信号的场合，特别适合星状网通信系统中心站。

参考文献

[1]Harris， F.J.； Dick， C.； Rice， M.Digital receivers and transmitters using polyphase filter banks for wireless communications [J].IEEE Trans，2003，4：1395-1412.