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数字信号论文范文1
另外一类是需要用复杂算法对大量数据进行处理的应用，例如声纳探测和地震探测等，也需要用DSP器件。该类设备的批量一般较小、算法要求苛刻、产品很大而且很复杂。所以设计工程师在选择处理器时会尽量选择性能最佳、易于开发并支持多处理器的DSP器件。有时，设计工程师更喜欢选用现成的开发板来开发系统而不是从零开始硬件和软件设计，同时可以采用现成的功能库文件开发应用软件。
在实际设计时应根据具体的应用选择合适的DSP。不同的DSP有不同的特点，适用于不同的应用，在选择时可以遵循以下要点。
算法格式
DSP的算法有多种。绝大多数的DSP处理器使用定点算法，数字表示为整数或-1.0到+1.0之间的小数形式。有些处理器采用浮点算法，数据表示成尾数加指数的形式：尾数×2指数。
浮点算法是一种较复杂的常规算法，利用浮点数据可以实现大的数据动态范围(这个动态范围可以用最大和最小数的比值来表示)。浮点DSP在应用中，设计工程师不用关心动态范围和精度一类的问题。浮点DSP比定点DSP更容易编程，但是成本和功耗高。
由于成本和功耗的原因，一般批量产品选用定点DSP。编程和算法设计人员通过分析或仿真来确定所需要的动态范围和精度。如果要求易于开发，而且动态范围很宽、精度很高，可以考虑采用浮点DSP。
也可以在采用定点DSP的条件下由软件实现浮点计算，但是这样的软件程序会占用大量处理器时间，因而很少使用。有效的办法是“块浮点”，利用该方法将具有相同指数，而尾数不同的一组数据作为数据块进行处理。“块浮点”处理通常用软件来实现。
数据宽度
所有浮点DSP的字宽为32位，而定点DSP的字宽一般为16位，也有24位和20位的DSP，如摩托罗拉的DSP563XX系列和Zoran公司的ZR3800X系列。由于字宽与DSP的外部尺寸、管脚数量以及需要的存储器的大小等有很大的关系，所以字宽的长短直接影响到器件的成本。字宽越宽则尺寸越大，管脚越多，存储器要求也越大，成本相应地增大。在满足设计要求的条件下，要尽量选用小字宽的DSP以减小成本。
在关于定点和浮点的选择时，可以权衡字宽和开发复杂度之间的关系。例如，通过将指令组合连用，一个16位字宽的DSP器件也可以实现32位字宽双精度算法(当然双精度算法比单精度算法慢得多)。如果单精度能满足绝大多数的计算要求，而仅少量代码需要双精度，这种方法也可行，但如果大多数的计算要求精度很高，则需要选用较大字宽的处理器。
请注意，绝大多数DSP器件的指令字和数据字的宽度一样，也有一些不一样，如ADI(模拟器件公司)的ADSP-21XX系列的数据字为16位而指令字为24位。
DSP的速度
处理器是否符合设计要求,关键在于是否满足速度要求。测试处理器的速度有很多方法，最基本的是测量处理器的指令周期，即处理器执行最快指令所需要的时间。指令周期的倒数除以一百万，再乘以每个周期执行的指令数，结果即为处理器的最高速率，单位为每秒百万条指令MIPS。
但是指令执行时间并不能表明处理器的真正性能，不同的处理器在单个指令完成的任务量不一样，单纯地比较指令执行时间并不能公正地区别性能的差异。现在一些新的DSP采用超长指令字(VLIW)架构，在这种架构中，单个周期时间内可以实现多条指令，而每个指令所实现的任务比传统DSP少，因此相对VLIW和通用DSP器件而言，比较MIPS的大小时会产生误导作用。
即使在传统DSP之间比较MIPS大小也具有一定的片面性。例如，某些处理器允许在单个指令中同时对几位一起进行移位，而有些DSP的一个指令只能对单个数据位移位；有些DSP可以进行与正在执行的ALU指令无关的数据的并行处理(在执行指令的同时加载操作数)，而另外有些DSP只能支持与正在执行的ALU指令有关的数据并行处理；有些新的DSP允许在单个指令内定义两个MAC。因此仅仅进行MIPS比较并不能准确得出处理器的性能。
解决上述问题的方法之一是采用一个基本的操作(而不是指令)作为标准来比较处理器的性能。常用到的是MAC操作，但是MAC操作时间不能提供比较DSP性能差异的足够信息，在绝大多数DSP中，MAC操作仅在单个指令周期内实现，其MAC时间等于指令周期时间，如上所述，某些DSP在单个MAC周期内处理的任务比其它DSP多。MAC时间并不能反映诸如循环操作等的性能，而这种操作在所有的应用中都会用到。
最通用的办法是定义一套标准例程，比较在不同DSP上的执行速度。这种例程可能是一个算法的“核心”功能，如FIR或IIR滤波器等，也可以是整个或部分应用程序(如语音编码器)。图1为使用BDTI公司的工具测试的几款DSP器件性能。
在比较DSP处理器的速度时要注意其所标榜的MOPS(百万次操作每秒)和MFLOPS(百万次浮点操作每秒)参数，因为不同的厂商对“操作”的理解不一样，指标的意义也不一样。例如，某些处理器能同时进行浮点乘法操作和浮点加法操作，因而标榜其产品的MFLOPS为MIPS的两倍。
其次，在比较处理器时钟速率时，DSP的输入时钟可能与其指令速率一样，也可能是指令速率的两倍到四倍，不同的处理器可能不一样。另外，许多DSP具有时钟倍频器或锁相环，可以使用外部低频时钟产生片上所需的高频时钟信号。
存储器管理
DSP的性能受其对存储器子系统的管理能力的影响。如前所述，MAC和其它一些信号处理功能是DSP器件信号处理的基本能力，快速MAC执行能力要求在每个指令周期从存储器读取一个指令字和两个数据字。有多种方法实现这种读取，包括多接口存储器(允许在每个指令周期内对存储器多次访问)、分离指令和数据存储器(“哈佛”结构及其派生类)以及指令缓存(允许从缓存读取指令而不是存储器，从而将存储器空闲出来用作数据读取)。图2和图3显示了哈佛存储器结构与很多微控制器采用的“冯·诺曼”结构的差别。
另外要注意所支持的存储器空间的大小。许多定点DSP的主要目标市场是嵌入式应用系统，在这种应用中存储器一般较小，所以这种DSP器件具有小到中等片上存储器(4K到64K字左右)，备有窄的外部数据总线。另外，绝大多数定点DSP的地址总线小于或等于16位，因而可外接的存储器空间受到限制。一些浮点DSP的片上存储器很小，甚至没有，但外部数据总线宽。例如TI公司的TMS320C30只有6K片上存储器，外部总线为24位，13位外部地址总线。而ADI的ADSP2-21060具有4Mb的片上存储器，可以多种方式划分为程序存储器和数据存储器。
选择DSP时，需要根据具体应用对存储空间大小以及对外部总线的要求来选择。
开发的简便性
对不同的应用来说，对开发简便性的要求不一样。对于研究和样机的开发，一般要求系统工具能便于开发。而如果公司在开发下一代手机产品，成本是最重要的因素，只要能降低最终产品的成本，一般他们愿意承受很烦琐的开发，采用复杂的开发工具(当然如果大大延迟了产品上市的时间则是另一回事)。
因此选择DSP时需要考虑的因素有软件开发工具(包括汇编、链接、仿真、调试、编译、代码库以及实时操作系统等部分)、硬件工具(开发板和仿真机)和高级工具(例如基于框图的代码生成环境)。利用这些工具的设计过程如图4所示。
选择DSP器件时常有如何实现编程的问题。一般设计工程师选择汇编语言或高级语言(如C或Ada)，或两者相结合的办法。现在大部分的DSP程序采用汇编语言，由于编译器产生的汇编代码一般未经最优化，需要手动进行程序优化，降低程序代码大小和使流程更合理，进一步加快程序的执行速度。这样的工作对于消费类电子产品很有意义，因为通过代码的优化能弥补DSP性能的不足。
使用高级语言编译器的设计工程师会发现，浮点DSP编译器的执行效果比定点DSP好，这有几个原因：首先，多数的高级语言本身并不支持小数算法；其次，浮点处理器一般比定点处理器具有更规则的指令，指令限制少，更适合编译器处理；第三，由于浮点处理器支持更大的存储器，能提供足够的空间。编译器产生的代码一般比手动生成的代码更大。
不管是用高级语言还是汇编语言实现编程，都必须注意调试和硬件仿真工具的使用，因为很大一部分的开发时间会花在这里。几乎所有的生产商都提供指令集仿真器，在硬件完成之前，采用指令集仿真器对软件调试很有帮助。如果所用的是高级语言，对高级语言调试器功能进行评估很重要，包括能否与模拟机和/或硬件仿真器一起运行等性能。
大多数DSP销售商提供硬件仿真工具，现在许多处理器具有片上调试/仿真功能，通过采用IEEE1149.1JTAG标准的串行接口访问。该串行接口允许基于扫描的仿真，即程序员通过该接口加载断点，然后通过扫描处理器内部寄存器来查看处理器到达断点后寄存器的内容并进行修改。
很多的生产商都可以提供现成的DSP开发系统板。在硬件没有开发完成之前可用开发板实现软件实时运行调试，这样可以提高最终产品的可制造性。对于一些小批量系统甚至可以用开发板作为最终产品电路板。
支持多处理器
在某些数据计算量很大的应用中，经常要求使用多个DSP处理器。在这种情况下，多处理器互连和互连性能(关于相互间通信流量、开销和时间延迟)成为重要的考虑因素。如ADI的ADSP-2106X系列提供了简化多处理器系统设计的专用硬件。
电源管理和功耗
DSP器件越来越多地应用在便携式产品中，在这些应用中功耗是一个重要的考虑因素，因而DSP生产商尽量在产品内部加入电源管理并降低工作电压以减小系统的功耗。在某些DSP器件中的电源管理功能包括：a.降低工作电压：许多生产商提供低电压DSP版本(3.3V,2.5V,或1.8V)，这种处理器在相同的时钟下功耗远远低于5V供电的同类产品。
b.“休眠”或“空闲”模式：绝大多数处理器具有关断处理器部分时钟的功能，降低功耗。在某些情况下，非屏蔽的中断信号可以将处理器从“休眠”模式下恢复，而在另外一些情况下，只有设定的几个外部中断才能唤醒处理器。有些处理器可以提供不同省电功能和时延的多个“休眠”模式。
c.可编程时钟分频器：某些DSP允许在软件控制下改变处理器时钟，以便在某个特定任务时使用最低时钟频率来降低功耗。
d.控制：一些DSP器件允许程序停止系统未用到的电路的工作。
不管电源管理特性怎么样，设计工程师要获得优秀的省电设计很困难，因为DSP的功耗随所执行的指令不同而不同。多数生产商所提供的功耗指标为典型值或最大值，而TI公司给出的指标是一个例外，该公司的应用实例中详细地说明了在执行不同指令和不同配置下的功耗。
成本因素
在满足设计要求条件下要尽量使用低成本DSP，即使这种DSP编程难度很大而且灵活性差。在处理器系列中，越便宜的处理器功能越少，片上存储器也越小，性能也比价格高的处理器差。
封装不同的DSP器件价格也存在差别。例如，PQFP和TQFP封装比PGA封装便宜得多。
在考虑到成本时要切记两点。首先，处理器的价格在持续下跌；第二点，价格还依赖于批量，如10,000片的单价可能会比1,000片的单价便宜很多。
数字信号论文范文2
1.1围绕问题开展教学PBL教学模式先提出问题，以问题为基础和起点，所有的学习均围绕问题展开。
1.2强调学生的团队协作性PBL教学模式以学生小组为单位进行，小组成员要积极配合，既有分工又有协作，通过调查和收集资料,疑难问题讨论和意见综合等协作学习,实现知识的共同建构。
1.3具有师生交互性PBL教学模式实施过程中，教师通过设计问题、并创造合适的学习环境，引导学生对问题开展学习活动，师生之间展开密切的交流、探讨，促进和指导学生有效地学习，寻求问题的解决。因此，对于以培养适应地方经济社会发展需要的应用型本科人才为目标的高校，为促进学生解决实际问题的实践能力和团队合作能力，非常适合在电子信息类实验教学中引进PBL教学模式。
2PBL模式在数字信号处理实验教学中的应用
2.1课程情况概述
笔者所在学院的电子信息工程专业所开设的《数字信号处理》课程，总课时为64学时，包含16学时的课内实验。传统的课内实验均为验证性实验，大部分学生只会简单地照搬实验讲义的详细步骤完成固定的实验内容，而对实验内容及结果所反映的原理并不理解。因此，结合教学改革要求，在新的课程实验设置中显著提高了综合性、设计性实验的比例，这些实验项目以问题为导向，教师主要给出实验的要求和技术指标，要求学生自主选择并综合利用学过的理论知识和实践技能去实现一个比较完整的数字信号处理系统，体现了典型的PBL教学法的应用优势。
2.2PBL模式实验教学的具体实施
2.2.1学生分组与基本培训在实验课之前，首先对学生进行PBL教学模式的基本培训，使学生明确PBL教学的目的、方法、要求及评价手段等。同时，在40人的班级中建立10个学习小组，每组4名学生。各组分别推选一名组织能力和责任心较强的同学担任组长，负责本小组成员的组织协调和分工。
2.2.2问题设置问题设置是PBL教学实施中的核心环节。在这一环节中，教师根据教学大纲和实验教学内容，对实验课题设置若干应用问题。围绕我校应用型人才培养的方针，所设置问题尽量贴近应用开发实际，以培养学生的工程应用开发能力为导向。具体来说，问题设置主要遵循的原则为：(1)问题具备真实的工程背景；(2)问题具备开放性和劣构性；(3)问题具有一定的层次性和复杂度。下面以本实验课程中的一个可选的综合设计性实验为例，介绍相关问题的设置。该实验的基本内容为，设计数字心电采集系统，实现含有噪声的心电信号的采集和滤波。实验前，由教师提供一个包含心电传感器和放大电路的实验板，以及一个包含单片机及A/D转换器的接口板。实验要求分为两个阶段：第一阶段为心电信号的采集，与学生正在同时学习的单片机课程相结合，要求学生通过单片机编程控制A/D转换器，将放大后的模拟心电信号转换为数字信号，并通过串口传送至pc机。在这一阶段，设置的主要问题包括：如何根据信号带宽确定合适的采样率等。通过这些问题，引导学生在实践中深入理解采样定理。第二阶段的工作，则是在PC机上通过Matlab对采集到的数据进行读取和滤波，去除工频干扰、高频肌电、基线漂移等。该阶段设置的主要问题包括：有效信号的主要频率范围、主要干扰源的频率范围、线性相位和非线性相位滤波对波形的影响、IIR和FIR滤波器的特点等。通过这些问题的设置，引导学生在实践中加深对IIR和FIR等滤波器各自特点的认识，并根据不同的工作目标选择合适的滤波器类型。
2.2.3分析问题与自主学习在实验项目相关的问题后，要求各学习小组的学生开展自主学习，认真阅读教材，复习已学过的相关知识，同时，利用图书馆、互联网等渠道查阅相关参考书籍和文献，并通过组内的不断交流和探讨以初步分析问题。
2.2.4集中讨论与问题解决在学生对实验所设置的问题进行初步分析的基础上，教师在实验课上组织学生开展问题的集中讨论，引导各学习小组进一步深入理解问题，研究问题的具体解决方法，并明确各人的任务分工。整个讨论过程以学生为主导,教师以共同讨论者的身份进行引导、启发。在自主学习和集中讨论的基础上，各小组最终形成具体的问题解决方案，并通过编程实现对问题的解决，进而完成相应的实验项目。
2.2.5总结与点评学习小组在编写程序实现问题解决的过程中，教师以实时巡视、检查进度、随机提问、验收成果等方式促进小组的工作。由于实验内容及对应问题的设置具有一定的开放性，学生解决问题的思路和方法也相应具有多样性，教师对各小组的问题解决方法进行归纳总结，并在下次实验课做出点评。
2.3PBL模式下的成绩评价
为了客观地评定学生的学习效果，需要采用多层次多角度的评价方法。最终成绩的评定并不仅仅由期末的实验考核所决定，而是突出过程表现，强调过程性评价。最终的实验成绩由以下几部分组成。
2.3.1自主学习表现该部分占总成绩的30%，主要衡量学生在PBL模式下的学习方法、学习态度和学习能力。具体评价点包括：学生是否阅读了相关教材、参考资料；能否有效利用所学的知识分析问题；在学习小组讨论中是否积极发言，发言内容是否与讨论的问题有关且具有一定的深度；小组成员间的互相评价。
2.3.2实验过程与实验报告该部分占总成绩的35%，主要衡量学生在实验中具体解决问题的能力和总结归纳水平。具体评价依据来自于教师巡视及提问的记录以及学生提交的实验报告。
2.3.3实验考试该部分占总成绩的35%。主要衡量经过一学期的PBL训练后学生个人的综合实验能力。具体评价依据来自于实验考试中对所给实验题的完成速度与质量。
3结语
数字信号论文范文3
在DTMB标准中，系统数据帧结构是一种4层结构，日帧由1440个分帧构成，分帧包含480个超帧，超帧则定义为一组信号帧，而信号帧是系统帧结构的基本单元，由帧头和帧体两部分组成。信息数据码流依次经过扰码随机化、前向纠错编码后进行从比特流到符号流的星座映射，再进行交织后形成基本数据块。基本数据块与系统信息组合后形成帧体，而帧体与相应的帧头（PN序列）复接为信号帧，经过基带后处理转换为基带输出信号，该信号经正交上变频转换为射频信号。帧头部分由PN序列构成，采用I路和Q路相同的4QAM调制。帧体部分包含36个符号的系统信息和3744个符号的数据，共3780个符号，其中，系统信息符号用4QAM映射为36个复符号，数据长度为3744个nQAM符号。CMMB标准中，来自上层的输入数据流经过前向纠错编码、交织和星座映射后，与离散导频和连续导频复接在一起进行OFDM调制，调制后的信号插入帧头后形成物理层信号帧，再经过基带至射频变换后发射。物理层信号每1s为1帧，划分为40个时隙，每个时隙的长度为25ms，包括1个信标和53个OFDM符号。信标包括发射机标识信号（TxID）以及两个相同的同步信号。OFDM符号由循环前缀（CP）和OFDM数据体构成。OFDM数据体长度（TU）为409.6μs，循环前缀长度（TCP）为51.2μs，OFDM符号长度（TS）为460.8μs。发射机标识信号、同步信号和相邻OFDM符号之间，通过保护间隔（GI）相互交叠，保护间隔的长度（TGI）为2.4μs。
而关于DVB-T，是指利用开路地面传输媒介进行MPEG-2数字电视传输的标准，使用COFDM码分正交频分复用的信道调制技术，同时伴随着强大的纠错码，达到频谱利用效率与传输可靠性的平衡。COFDM信道调制编码技术提供两种子载波数量(2k和8k模式)、3种调制方式、4种保护间隔。DVB-T系统的信号以68个OFDM字符为一帧，每四帧构成一个超帧。每一个OFDM字符在8k模式下有6817个载波，在2k模式下有1705个载波，定义传输时间为TS，它由两部分构成，一部分为有用传输时间TU，另一部分为保护间隔Δ，每一帧中的字符由0〜67按序排列，每一帧中发送有用数字电视数据、导频（离散导频和连续导频）和传输参数信令（TPS）。表1列出了几种制式的OFDM符号的外部射频特征。
2基于OFDM符号特征的数字电视制式识别
在几种地面无线数字电视标准的帧结构中，OFDM符号作为最基本的单元承载着可以区别的一些外部特征。正交多载波调制技术把高速的数据流通过串/并变换，分配到速率相对较低的若干个频率子信道中进行传输，分别调制一路独立的数据信息,调制之后将若干个子载波的信号相加同时发送。每个OFDM符号是多个经过相移键控(PSK)或正交幅度调制(QAM)的子载波信号之和。根据表1列出的几种制式的外部特征，明显地在导频部分区别最大。对不同的数字电视制式，连续导频在OFDM符号中的子载波具有不同的位置，而离散导频则具有不同的子载波间隔特点。如DVB-T标准的OFDM符号中，离散导频等间隔为12，其功率为16/9,而传输数据的功率为1,而且离散导频数目很多,因此还可根据功率特性判断符号制式类型。与此类似，CMMB制式中离散导频间隔则为8等。
另外，由于CMMB标准中用于承载广播系统控制信息的控制逻辑信道采用BPSK进行调制，因此，若OFDM子载波中有BPSK信号，则可归类为CMMB标准。而DTMB标准和DVB-T标准可根据是否存在4QAM调制进行区分，因为在DTMB中信号帧的帧头采用的是4QAM调制，在DVB-T中不存在这种调制。OFDM复等效基带信号可以利用离散傅立叶逆变换（IDFT）的方法来实现。由于在数字调制信号中，星座图与调制类型有一一对应的关系，能同时反映PSK和QAM调制信号及其调制阶数的差别。得到OFDM子载波的调制信息后，可根据3种无线数字电视标准载波的调制特点，结合连续导频和离散导频的位置与幅度信息，对所测信号进行归类。基于OFDM符号的上述基本特征，我们在一个硬件实验平台上把相应的处理算法代码写入FPGA和DSP，成功地实现了对3种地面数字无线电视制式的识别。
3信号接收平台与分选识别实验
数字信号论文范文4
关键词：数字信号处理；MATLAB仿真；教学改革
作者简介：李磊（1981-），男，河南南阳人，郑州大学物理工程学院，讲师；杨洁（1983-），女，河南商丘人，郑州大学物理工程学院，讲师。（河南 郑州 450001）
基金项目：本文系2012年度教育部大学生创新创业训练计划课题（项目编号：1210459084）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）23-0056-02
“数字信号处理”课程是电子信息、通信工程、自动化工程及相近专业必修的专业课，在电气工程、测控技术、计算机技术等领域得到了广泛应用。[1]当前国家越来越重视大学生的创新意识和实践能力的培养。通过实施教育部大学生创新创业训练计划和卓越工程师计划，促进高等学校转变教育思想观念，改革人才培养模式，强化创新创业能力训练，增强高校学生的创新能力和在创新基础上的工程实践能力，培养适应创新型国家建设需要的高水平创新人才。为了提高学生的创新意识和应用知识解决实际问题的工程实践能力，需要调整“数字信号处理”课程的教学内容，引入新的教学手段和教学方法来提高学生学习的积极性，这是专业基础课教师所面临的重要课题。笔者介绍了一种针对本科生教学的分层教学模式，突破单一的理论灌输的教学弊端，显著提高学生们学以致用的能力，并运用实例介绍了这种分层教学模式。
一、“数字信号处理”课程教学现状
数字信号处理是一门理论性很强的课程，内容抽象，公式繁多，课程内容涉及很多数学推导与计算。目前，传统的教学模式主要存在以下问题：[2，3]
1.教学内容过度重视理论推导，不注重理论和实践相结合
国内大学的很多任课老师往往注重讲授公式性质、定理的由来，注重理论的严谨与正确性，这势必大大占据有限的授课时间。这种教学思路使课程陷于数学推导和计算，而使学生感到枯燥乏味，抓不住重点，教学效果大打折扣。
2.课程实验内容单一，与工程实践还有距离
课程实验内容一般都以MATLAB软件作为仿真平台，对课程中的时域离散信号、系统的时频域理论和数字滤波器设计理论进行仿真实验。诚然，MATLAB仿真软件作为信号处理的实验手段，具有信息量大、形象直观的特点，在很大程度上补充了单一的理论教学模式。但是仿真手段毕竟是理论的数学编程，还是脱离了工程应用的实际背景。仿真不能完全取代本课程的实验和实践内容。算法仿真内容过于形式化、过于简单，只能作为工程实践的前期阶段设计内容。
二、分层教学法原则与内容
传统的数字信号处理课程大多只讨论算法的理论及其推导，较少涉及工程实现方法及相应的软硬件技术。大学的教学应是理论教学、实践教学和科学研究为一体的，实践教学作为理论和科学研究的桥梁，是现有理论的源头，也是未来科研开拓的基础。理论课程应实现教学形式的多样化，包括多种实验、课程设计、科技竞赛和创新活动等。数字信号处理课程可以分为理论学习，算法仿真，数字信号处理工程应用平台实验，课题为导向的数字信号处理课程工程实践拓展训练四个层次。[4]
1.第1层：理论学习
广义来说，数字信号处理是研究用数字方法对信号进行分析、变换、滤波、检测、调制、解调以及快速算法的一门技术学科。目前本科生只是学习经典的数字信号处理理论，主要包括有关数字滤波技术、离散变换快速算法和谱分析方法。因为教学时间有限，现代信号处理或者数字图像处理的内容只能根据项目需求有针对性进行学习和研究。教师可以鼓励学生去搜索相关文献，查找资料，激发他们的自学热情和能力。
2.第2层：算法仿真
算法仿真往往是电子信息工程实施以前必经的重要阶段。MATLAB语言具有强大的科学计算和可视化功能。它作为数字信号处理的有力助手，成为教学的重要部分。其以矩阵运算为基础，具有丰富的数值计算功能，强大的绘图功能，更重要的是具有完备的数字信号处理函数工具箱。比如FIR滤波器的设计，包含三种方法：程序设计法、FDATool设计法和SPTool设计法。其中FDATool（Filter Design & Analysis Tool）是MATLAB信号处理工具箱专用的滤波器设计分析工具，操作简单、灵活，可以采用多种方法设计FIR和IIR滤波器。在MATLAB命令窗口输入FDATool后回车就会弹出FDATool界面。SPTool是MATLAB信号处理工具箱中自带的交互式图形用户界面工具，它包含了信号处理工具箱中的大部分函数，可以方便快捷地对信号、滤波器及频谱进行分析、设计和浏览。学生可以采用MATLAB进行电子工程中算法的前期仿真，然后将MATLAB程序转换成C语言移植到硬件平台上。
3.第3层：数字信号处理工程应用平台实验
数字信号处理算法需要借助特有的硬件平台实现工程应用，采用的编程语言一般是C语言。目前数字信号处理系统的硬件实现方式一般有三种：（1）利用通用可编程DSP芯片进行开发的方式。由于是采用基于C语言进行编程，算法实现过程简单，但资源受到限制，并行度差。（2）采用专用集成电路ASIC方式进行开发。虽然效率高，但开发流程长，成本高，开发出来的系统不能更改。（3）采用FPGA芯片进行开发。可以提供高效率和高质量的数字系统。在实际硬件平台选型中，使学生能够对单片机、ARM、DSP、FPGA的应用领域加以区分，从而更加深刻认识到DSP和FPGA实现数字信号处理的巨大优势。
4.第4层：课题为导向的“数字信号处理”课程工程实践拓展训练
课题为导向的教学模式是提高学生实践能力的新型教学模式。它以大学生创新实验项目为平台，以基于案例为教学模式，以科学研究的方式组织和引导学生获取和运用知识，培养学生创新性思维和分析解决问题的能力。这种方式克服了教学和实验中单纯模仿的弊端，发挥学生的主观能动性，拓展学生的眼界，引导学生解决开放性问题，促使学生不断提出新问题、发现新问题和解决新问题。
以上这四个层次并不是单一的顺序递进关系，而是不断交互的关系。比如工程实际问题的解决过程往往促使学生回归理论学习层次去深入研究，反过来能够更好地去解决工程实践中遇到的技术难题。算法仿真采用的MATLAB语言需要转换成数字信号处理工程应用平台实验使用的C语言进行移植，这也需要第二层和第三层内容的不断交互。
三、教学实例
为了实现对学生实践能力的综合培养、潜力开发和工程创新精神的激励，学校积极为学生们搭建工程实验平台，为学生参加“全国电子设计竞赛”、全国挑战杯、大学生创新实验计划项目等活动奠定基础。下面基于教育部大学生创新实验课题“基于麦克风阵列声源定位的动态视频跟踪系统”来例证“数字信号处理”课程的分层教学模式。[5]
首先，学生们经过调研确定项目需求，选取合适的算法模型进行研究。基于课题驱动的教学模式促使学生从需求这个工程项目源头进行考虑。经过广泛的调研，学生们发现在日常生活中，常规的摄像头监控系统的摄像头安装是固定的，监控方位是静态的，只能监控有限的方位区间。这样的监控系统监控方位区间狭窄，难免存在很大的监控盲区，无法很好地实现监控功能。由人类的耳朵和眼睛协调工作的仿生原理得到启发，人类的耳朵相当于一个二元声音传感器阵列，捕捉到声源信息，通过大脑判断，得到声源的方位信息。然后驱动我们的脖子扭转到声源方向，我们的眼睛就可以实时看到声源目标，做出视觉的判断。为此，学生们用微型麦克风阵列来代替人耳，用一个步进电机来代替脖子，用摄像头代替眼睛，用DSP处理器来代替人脑实现信号的运算处理和控制功能，从而实现一个基于麦克风阵列声源定位的动态视频跟踪系统，如图1所示。这样，该视频监控系统通过麦克风阵列进行多传感器联合信号处理，可以首先根据声源的声音有无来判断是否启动监控，再通过声源的方位可以驱动步进电机，自动转动摄像头跟踪实时运动的目标，实现无盲区、全角度实时自动监控。
算法模型的确定促使学生广泛阅读文献，最终找到了阵列信号处理理论作为麦克风阵列数学建模的理论基础。通过MATLAB仿真分别分析了仿真的宽带音频信号和实验采集的音频信号，验证理论模型和实验结果能够很好地匹配。该本科生研发团队把宽频声音信号的特点和传统的远场声源方位估计算法相结合，依据到达时间差的声源定位原理，提出了一种频域波束形成算法，系统框图如图2所示。系统上电后，多路麦克风分别接收音频信号，并进行采样缓存，送入DSP处理器中进行端点检测，如当前信号为噪声或无用信号，则丢掉已采集的信号帧数据；如检测到有用信号，则对其进行频域波束形成和进一步处理，最后采用基于能量值的谱搜索算法计算出声源的方位，从而控制步进电机驱动摄像头转向声源所在方位，使声源出现在摄像头视野范围内。该课题针对当前智能视频监控存在的监控盲区的问题，提出并实现了一种基于麦克风阵列的宽频声源定位系统。通过采用频域波束形成和基于能量值的谱搜索算法，实现了二维空间声源的快速准确定位。经验证该系统在室内及室外对各种声源的实时响应表现良好，在现代视频监控中具有一定的工程实用意义。通过该课题学生们申请了实用新型专利和发明专利各一项，学术期刊论文2篇，了解了电子信息工程设计的步骤和培养了科学研究的基本素养。
四、结语
按照上述的分层次递进教学模式，使学生按照基础理论实验、仿真实验和DSP工程实现理论和实践的交互学习。这一体系从简单到复杂，从理论到实践，循序渐进，逐步提高。经过工程实践的训练，激发了学生们学习“数字信号处理”课程的热情，巩固了课本上的知识，拓展了工程实践的视野。同时，大大提高了学生们独立解决问题的能力和工程实践创新能力。学生在专利申请和论文撰写的训练中，实践了科学研究的方法，为将来的科学研究奠定基础。通过上述的教学实践，取得了良好的教学效果，得到了广大师生的认可。
参考文献：
[1]程佩青.数字信号处理教程[M].北京：清华大学出版社，2007.
[2]王典.数字信号处理课程分类和分层教学模式探索[J].实验技术与管理，2013，（2）：31-32.
[3]魏强，等.课题驱动式教学在《数字信号处理》课程中的探索与实践[J].教育教学论坛，2012，（20）：212-213.
数字信号论文范文5
论文摘要：信号是传递信息的媒介，信号处理涉及信息的提取。
随着集成电路的运算速度更快，集成度更高，就有可能耐复杂目益增加均一些多维数字信号处理。所它在最近才开始出现的一个新领域。尽管如此，多维信号处埋仍然对以下一些间提了解决的办法，这些问题是：计算机辅动断层成术(CAT)，即综合来自不同方向的X射线的投影，以重建人体某一部分的三维图，源声纳阵列的设计及通过人造卫星地球资源。多维数字信号处理除具有许多引人注目和浅显易行的应用之外，它还具有坚卖的数学基础.，这不仅使我们能了解它的实现情况，而且当新问题出现时，也当及时解决。
典型的信号处理任务就是把信息从一种信号传递到另一种信号上，例如，可将一张照片加以扫描、抽样，并将共存储在计算机的存储器中，在这种情况下，信息是从可变的银粒密度转换戌可见光束，再变成电的波形，最后变戍数字的序列，随后该数字序列用。磁盘上磁畴的排列来表示CAT扫描器是一个比较复杂，经过处理，最后显赤射线管(CRT)的荧光屏上或胶片上。数字处理能增加信息，但可以重新排列信息，使观察者能更方便地理解它.观察者不必观看多个不同测面的投影而可直接观察截面图。、
人们感兴趣的是信号所包含的信息，而不管信号本身是什么形式。也许可以概括地说，信号处理涉及两个基本任务一一信息的重新排列和信息的压缩。
数字信号处理涉及到用数的序列表示的信号的处理，而多维数字信号处理则涉罚用多维阵列表示的信号的处理，例如对同时从几个传感器所接收的抽样图像和抽样的时间波形的处理。由于信号是因而它可以用数字硬件处理，同时可以将信号处理的运算规定为算法。
促使人们采用数字方法的是不言而喻的。数字方法既有效灵活。我们可以用数字系统使其有自适应性并易于重新组合。可以很方便地把数字算法由一个厂商的设备上转换到另一个厂商的设备上去，或者把专用数字硬件来实现。同样，数字算法也可用来处理作为时间函数或空间信号，数字算法自然地和逻辑算符如模式分类相联系。数字信号能够长时间无差错地存储。对很多种应用而言，数字方法Ⅸ其它方法更为简单，对另外一些应用，则可能根本不存在其他方法。多维信号处理是不同于一维信号处理，想在多维序列上实现的多运算，例如抽样、滤波和交换等，用于一维序列，然而，严格芯说，我们不得不说多终信号处理与一维信弓有很大差别的。
信号处理与一维信号处理还是有很大差别的，这是由三个因素造成的;(l)二维通常比一维问题包含的数据量大得多;(2)处理多维系统在数些上不如处理一维系统那样完备；(3)多维信号处理有更多的自由度，这给系统设计音以一维情况中无法比拟的灵活性。虽然所有递归数字滤波器都是用差分方程实现的，一维情况下差分方程是全有序的，而在多维情况下差分方程仅是部分有序的，冈而就存在着灵活性，在一维情况小，离散传里旰变换CDET)可以用快速傅里叶变换CEPT)算法来计算，而在多维情况下，有多且每一个OFT又可用多种AFT算法来计算。在一维情况下，我们可以调整速率。而且也可以调整抽排列。从另一方面来说，多维多项式不能进行因式分解，而一维多项式是可以进行因式分解的。因而在多维情况下，我们不能论及孤立的极，气、孤立的零点及孤立的根。所以，多维信号处理与一维信号处理有相当大的差别。在20世纪60年代初期，用数字系统来模仿模拟系统的想法，使得一维数字信号处毫的各种方法得到了发展。这样，仿照模拟系统理论，创立了许多离散系统理论.随后，当数字系统可以很好地模仿模拟系统时，人们认识到数字系统同时也可以完成更多的功能。由丁这种认识及数字硬件工艺的有力推动，数字信号处理得到了发展，而且现今很多通用的方法，已成为数字方法所特有的，没有与其等效的模拟方法，在发展多维数字信号处理时，可观察到同一发展趋向。因为没有连续时间的(或模拟的)二维系统理论可以仿效，因而最初的二维系统是以一维系统为基础的，80年代后期，多数二维信号处理都是用可分的二维系统。可分的二维系统与用于二维数据的一维系统几乎没有差别。随后，发展了独特的多维算法，该算法相当于一维算法的逻辑推理。这是一段失败的时期，由干许多二维应用要求数据量很大，且iT缺少二淮多项式太分解理论，很多一维方法不能很好地推广到二维上来。我们现在正处于认识的萌芽时代。计算机工业以其部件的小型化和价格日趋低廉而有助于我们解决数据量问题。尽管我们总是受限于数学问题，但仍然认识到，多维系统也给了我们新的自由度。以上这些，使得该领域既富于挑战性又无穷乐趣，电子信息技术的结合之软件结台，传统产业中可用电产信息技术的地方，仍然可以在生产或很低的条件下使用人力或传统机械。电予信息技术应到限制，在不同领域和不同水平有各种原因，但烂有一个共大原因是缺乏认识。没有认识，便没有应层。
事实上，在一维和二维信号处理理论之间有实质性的差别，而在二维和更高维之间，除了计算上的复杂世方耐差异之外，似乎差别较小。
参考文献
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数字信号论文范文6
Wan Guofeng
（School of Electrical Engineering Northwest University for Nationality Lanzhou， 730030 ，China）
Abstract： According to digital signal processing course has the features of the deduction of many formula was very difficult and it was not easy to control. We fasten on Fourier Transform which is the main line of this course， integrated teaching material，optimized curriculum system. We also highlight the physical meaning and application of the concept ，still further pay attention on developing students’hands on ability and problem solving capability.The teaching reform turns out to achieve good results in practice.
Keywords： digital signal processing； teaching reform； main line
0引言
数字信号处理是高校电子信息类专业的一门重要课程。该课程在理论上涉及微积分、高等数学、随机过程、线性代数、复变函数等先修课程，具有概念多、难度大、灵活度高、在有限的教学时间内不容易被学生熟练掌握等特点[1]，客观上造成了学生对此课程的畏惧心理，甚至有些学生因此还产生了厌学情绪。那么如何做到让学生有兴趣学习，并且能学好这门课，就是老师需要解决的首要问题。笔者经过多年的教学经验，进行了一些尝试，收到了良好的效果。现在归纳如下，以飨读者。
1 紧抓主线
数字信号处理课程的一条线主线就是Z变换-离散傅里叶变换（对于连续信号，则是S变换-傅里叶变换），Z变换的公式是
X（z）=∑n∞=-∞x（n） z-n （1）
其收敛域是Rx-
再看看周期信号的傅里叶变换为什么不存在。因为z变换存在的条件是
|X（z）|=|∑n∞=-∞x（n） z-n
显然周期信号是不满足式（2）的，学生自然就知道了周期信号的傅里叶变换只能用傅里叶级数表示了。
而对于用模拟滤波器间接设计数字滤波器，更是应用了这条主线。Z变换与s变换的关系是[2]：z=esT，设s=σ+jΩ，z=rejω，则
σ=0，r=1σ1 （3）
由式（3）看出，单位圆上的z变换对应的是虚轴上的s变换，单位圆内的z变换对应的是左半平面的s变换，单位圆外的z变换对应的是右半平面的s变换。一目了然，简单明了。
因此，只要一开始给学生说明，整本书就是讲一个公式，则学生就会以比较轻松的心态去学习了。
2优化授课内容，减少数学推导
首先，选择难度适中的教材，难度过大的教材一开始就降低了学生学习的积极性。所以在教材和教学内容上要做到优选内容、侧重兼顾，本教学团队选择的是由高西全和丁玉美编著，西安电子科技大学出版社出版的《数字信号处理》，本书内容难度相对较小，但不失系统性，由连续信号经过采样得到离散信号及离散系统，从而讲清楚了采样定理，在此基础上讲授离散傅里叶变换及z变换，以及二者的关系，通过z变换的收敛域讲清楚了只有当单位圆上的z变换存在时，其离散傅里叶变换才存在，从而让学生知道了周期信号的傅里叶变换不存在的道理。
其次，要注意前后教学内容的衔接和优化。将信号与系统的基础概念、连续与离散系统的时域分析与频域分析（傅里叶分析、拉氏分析、z变换分析等），以及系统的状态变量分析等内容在“信号与系统”课程讲。而将数据采集、量化、A/D、D/A转换、离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（FFT）、IIR和FIR数字滤波器的设计及有限字长效应等内容作为“数字信号处理”课程的主要内容。这样，就不至于出现重复讲授，既节约了时间，又不至于使得学生生厌。
“数字信号处理”是建立在数学基础上的学科[2]，课程的特点是理论性强、抽象概念多、起点高、难度大、数学推导严密[3]。但大量的数学推导会让学生感到枯燥乏味，产生畏惧心理甚至厌学情绪。因此，在教学过程中教师应强调基础理论知识，减少数学推导，更加注重强调应用背景和实际意义，尽量将学生的注意力放在概念意义的理解和技术应用，从而加深学生理解。例如在讲解离散傅立叶变换时，假如单单讲解离散傅立叶变换的定义和特性再进行数学推导，学生会很难理解，而且会感到枯燥乏味。但是通过对离散傅立叶变换和反变换在语音信号处理、生态系统处理以及数值分析等各个领域应用的讲解，可以使学生深刻的理解和掌握其概念。
还要对课程重点内容通过深入详细地分析其特性及与其他知识点之间的相互关系，使学生能够真正理解其实质，从而达到触类旁通的效果[1]。
