数字信号处理第七章

成绩：

《数字信号处理》作业与上机实验

（第七章）

班级：电信

学号：

姓名：

任课老师：李宏民

完成时间：

信息与通信工程学院

2015—2016学年第1 学期

第7章 有限脉冲响应数字滤波器设计

一、教材p238：

19,20,21,25,26

二、某信号()x t 为：123()0.5cos(2)0.7cos(20.1)0.4cos(2)x t f t f t f t ππππ=+++，其中121100,130,600.f Hz f Hz f Hz ===设计最低阶FIR 数字滤波器，按下图所示对()x t 进行数字滤波处理，实现：

(x t ()y t 1）将3f 频率分量以高于50dB 的衰减抑制，同时以低于2dB 的衰减通过1f 和2f 频率分量；

2）将1f 和2f 频率分量以高于50dB 的衰减抑制，同时以低于2dB 的衰减通过3f 频率分量；

要求：按数字滤波器直接型结构图编写滤波程序，求得()y n ；1)中的FIR 滤波器采用窗函数法设计；2)中的FIR 滤波器采用频率采样法设计。画出所设计的滤波器频率特性图、信号时域图；给出滤波器设计的MATLAB 代码与滤波器实现的代码；选择合适的信号采样周期T 。

3）与第6章作业2的IIR 滤波方法进行比较研究。

一、19、 Fs=80000; fp=15000;fs=20000;rs=40;

wp=2*pi*fp/Fs;ws=2*pi*fs/Fs; rp=-20*log10(1-0.02);rs=40; [N1,wpo]=ellipord(wp/pi,ws/pi,rp,rs); [B,A]=ellip(N1,rp,rs,wpo); [Hk,wk]=freqz(B,A,500);

Bt=ws-wp;

alph=0.5842*(rs-21)^0.4+0.07886*(rs-21); M=ceil((rs-8)/2.285/Bt) wc=(wp+ws)/2/pi;

hn=fir1(M,wc,kaiser(M+1,alph)); [Hk1,wk1]=freqz(hn,1,500); figure(1);

plot(wk1/pi,20*log10(abs(Hk1)),'k'); hold on plot(wk/pi,20*log10(abs(Hk)),'r--'); hold off legend('FIR 滤波器,'IIR 滤波器');

axis([0,1,-80,5]);xlabel('w/\pi');ylabel('幅度/dB'); title('损耗函数'); figure(2)

plot(wk1/pi,angle(Hk1)/pi,'k'); hold on plot(wk/pi,angle(Hk)/pi,'r--'); hold off legend('FIR 滤波器','IIR 滤波器');

xlabel('w/\pi');ylabel('相位/\pi'); title('相频特性曲线');

0.20.4

0.60.81

0w/

幅度/d B

损耗函数

0.2

0.4

0.6

0.8

1

-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81w/π

相位/π

相频特性曲线

20、N=21;n=0:20;

wc=pi/4;

hn1=fir1(N-1,wc,'s',hanning(N)); hn2=fir1(N-1,wc,'s',hamming(N)); hn3=fir1(N-1,wc,'s',boxcar(N)); hn4=fir1(N-1,wc,'s',blackman(N)); figure(1)

plot(n,hn1,'*b');hold on ;

plot(n,hn2,'--','linewidth',2); plot(n,hn3,'r:','linewidth',3); plot(n,hn4);hold off ;

xlabel('n');ylabel('h(n)');

legend('汉宁窗','哈明窗','矩形窗','布莱克曼窗'); title('单位冲击响应'); figure(2)

[Hk1,wk1]=freqz(hn1,1,500);

plot(wk1/pi,20*log10(abs(Hk1)),'*b');hold on [Hk2,wk2]=freqz(hn2,1,500);

plot(wk2/pi,20*log10(abs(Hk2)),'--','linewidth',2); [Hk3,wk3]=freqz(hn3,1,500);

plot(wk3/pi,20*log10(abs(Hk3)),'r:','linewidth',3);

[Hk4,wk4]=freqz(hn4,1,500);

plot(wk4/pi,20*log10(abs(Hk4)));hold off

legend('汉宁窗','哈明窗','矩形窗','布莱克曼窗'); axis([0,1,-80,30]);

xlabel('w/\pi');ylabel('幅度'); title('四种低通滤波器的损耗函数');

5

101520

n

h (n )

单位冲击响应

0.2

0.4

0.6

0.8

1

w/

幅度

四种低通滤波器的损耗函数

21、N=21;n=0:20;

wc=pi/4;

hn1=fir1(N-1,wc,'high',hanning(N)); hn2=fir1(N-1,wc,'high',hamming(N)); hn3=fir1(N-1,wc,'high',boxcar(N)); hn4=fir1(N-1,wc,'high',blackman(N)); figure(1)

plot(n,hn1,'*b');hold on ;

plot(n,hn2,'--','linewidth',2); plot(n,hn3,'r:','linewidth',3); plot(n,hn4);hold off ;

xlabel('n');ylabel('h(n)');

legend('汉宁窗','哈明窗','矩形窗','布莱克曼窗'); title('单位冲击响应'); figure(2)

[Hk1,wk1]=freqz(hn1,1,500);

plot(wk1/pi,20*log10(abs(Hk1)),'*b');hold on [Hk2,wk2]=freqz(hn2,1,500);

plot(wk2/pi,20*log10(abs(Hk2)),'--','linewidth',2); [Hk3,wk3]=freqz(hn3,1,500);

plot(wk3/pi,20*log10(abs(Hk3)),'r:','linewidth',3); [Hk4,wk4]=freqz(hn4,1,500);

plot(wk4/pi,20*log10(abs(Hk4)));hold off

legend('汉宁窗','哈明窗','矩形窗','布莱克曼窗'); axis([0,1,-80,30]);

xlabel('w/\pi'); ylabel('幅度'); title('四种窗的损耗函数');

5

1015

20

n

h (n )

单位冲击响应

0102030w/

幅度

四种窗的损耗函数

25、wp=0.6*pi;ws=0.45*pi;rp=0.2;rs=45;

Bt=wp-ws;

N1=ceil(6.2*pi/Bt); N11=N1+mod(N1+1,2); disp('N11='),disp(N11) N2=ceil(11*pi/Bt); N22=N2+mod(N2+1,2); disp('N22='),disp(N22),

alph=0.5842*(rs-21)^0.4+0.07886*(rs-21); M=ceil((rs-8)/2.285/Bt); disp('M='),disp(M) wc=(wp+ws)/2/pi;

hn1=fir1(N11-1,wc,'high',hamming(N11)); [Hk1,w]=freqz(hn1,1);

hn2=fir1(N22-1,wc,'high',blackman(N22)); [Hk2,w]=freqz(hn2,1);

hn3=fir1(M-1,wc,'high',kaiser(M,alph)); [Hk3,w]=freqz(hn3,1); figure(1)

plot(w/pi,20*log10(Hk1),w/pi,20*log10(Hk2),'-.',w/pi,20*log10(Hk3),'--');grid on

xlabel('w/\pi');ylabel('幅度');

legend('哈明窗', '布莱克曼窗', '凯塞窗') title('三种窗FIR 高通损耗函数曲线') figure(2)

stem(hn1)

title('哈明窗单位脉冲响应h(n)') figure(3) stem(hn2)

title('布莱克曼窗单位脉冲响应h(n)') figure(4) stem(hn3)

title('凯塞窗单位脉冲响应h(n)')

0.2

0.4

0.6

0.8

1

-160-140-120-100

020w/

幅度

三种窗FIR 高通损耗函数曲线

5

10

15202530354045

-0.4

-0.3-0.2-0.100.10.20.30.4

0.5哈明窗单位脉冲响应h(n)

10

20

304050607080

布莱克曼窗单位脉冲响应h(n)

5

10

1520253035

-0.4

-0.3-0.2-0.100.10.20.30.40.5凯塞窗单位脉冲响应h(n)

26、wp1=0.55*pi;wp2=0.7*pi;

ws1=0.45*pi;ws2=0.8*pi;

Bt=wp2-wp1; N=ceil(6.2*pi/Bt);

wc=[(wp1+ws1)/2/pi,(ws2+wp2)/2/pi]; hn=fir1(N-1,wc,hanning(N)); [Hk1,wk1]=freqz(hn,1,500); n=0:N-1; figure(1); stem(n,hn);

xlabel('n');ylabel('h(n)'); title('单位冲击响应'); figure(2);

plot(wk1/pi,20*log10(abs(Hk1))); axis([0,1,-100,5]);

xlabel('w/\pi');ylabel('·幅度'); title('损耗函数');grid on

05101520

2530354045

n

h (n )

单位冲击响应

-100

0w/

?幅度

损耗函数

二、(1) Fs=3500; fp=130; fs=600; rs=50;

wp=2*pi*fp/Fs;ws=2*pi*fs/Fs; Bt=ws-wp;

alph=0.5842*(rs-21)^0.4+0.07886*(rs-21); N=ceil((rs-8)/2.285/Bt) wc=(wp+ws)/2/pi;

hn=fir1(N,wc,kaiser(N+1,alph)) figure(1) freqz(hn,1); N=500;n=0:N-1; T=1/Fs;t=n*T;

x=0.5*cos(2*pi*100*t)+0.7*cos(2*pi*130*t+0.1*pi)+0.4*cos(2*pi*600*t); figure(2),plot(n,x);

title('信号x(n)');ylabel('·幅值');xlabel('n');

m1=0;m2=0;m3=0;m4=0;m5=0;m6=0;m7=0;m8=0;m9=0;m10=0;m11=0;m12=0;m13=0;m14=0; m15=0;m16=0;m17=0;m18=0;m19=0;m20=0;m21=0;m22=0; for m=1:500

y(m)=hn(1)*x(m)+m1*hn(2)+m2*hn(3)+m3*hn(4)+m4*hn(5)+m5*hn(6)+...

m6*hn(7)+m7*hn(8)+m8*hn(9)+m9*hn(10)+m10*hn(11)+m11*hn(12)+m12*hn(13)+...

m13*hn(14)+m14*hn(15)+m15*hn(16)+m16*hn(17)+m17*hn(18)+m18*hn(19)+... m19*hn(20)+m20*hn(21)+m21*hn(22)+m22*hn(23);

m22=m21;m21=m20;m20=m19;m19=m18;m18=m17;m17=m16;m16=m15;

m15=m14;m14=m13;m13=m12;m12=m11;m11=m10;m10=m9;m9=m8;m8=m7;m7=m6;m6=m5; m5=m4;m4=m3;m3=m2;m2=m1;m1=x(m);end figure(3) plot(n,y); xlabel('n'); ylabel('y(n)');

title('直接网络型y(n)');

-800

-600-400-2000

Normalized Frequency (?π rad/sample)

P h a s e (d e g r e e s )

-150

-100050

Normalized Frequency (?π rad/sample)

M a g n i t u d e (d B )

0100200

300400500

012信号x(n)

?幅值

n

0100200

300

400500

1

n

y (n )

直接网络型y(n)

(2) T=0.3; Fs=3500;

fp=600;fs=100;

wp=2*pi*fp/Fs;ws=2*pi*fs/Fs; Bt=wp-ws;

m=1;N=ceil((m+1)*2*pi/Bt+1)

N=N+mod(N+1,2);

Np=fix(wp/(2*pi/N));Ns=N-2*Np-1;

Hw=[zeros(1,Np+1),ones(1,Ns),zeros(1,Np)]; Hw(Np+2)=T;Ak(N-Np)=T; thetak=-pi*(N-1)*(0:N-1)/N; Hdk=Hw.*exp(1j*thetak); hn=real(ifft(Hdk)) figure(1) freqz(hn,1); N=500;n=0:N-1; T=1/Fs;t=n*T;

x=0.5*cos(2*pi*100*t)+0.7*cos(2*pi*130*t+0.1*pi)+0.4*cos(2*pi*600*t); figure(2),plot(n,x);

title('x(n)');ylabel('·幅度');xlabel('n');

m1=0;m2=0;m3=0;m4=0;m5=0;m6=0;m7=0;m8=0;m9=0;m10=0;m11=0;m12=0;m13=0;m14=0; for m=1:500

y(m)=hn(1)*x(m)+m1*hn(2)+m2*hn(3)+m3*hn(4)+m4*hn(5)+m5*hn(6)+...

m6*hn(7)+m7*hn(8)+m8*hn(9)+m9*hn(10)+m10*hn(11)+m11*hn(12)+m12*hn(13)+... m13*hn(14)+m14*hn(15);

m14=m13;m13=m12;m12=m11;m11=m10;m10=m9;m9=m8;m8=m7;m7=m6;m6=m5; m5=m4;m4=m3;m3=m2;m2=m1;m1=x(m);end figure(3) plot(n,y); xlabel('n'); ylabel('y(n)');

title('直接网络型y(n)');

00.2

0.40.60.81

-1000

-5000

500

Normalized Frequency (?π rad/sample)

P h a s e (d e g r e e s )

0.2

0.40.60.8

1

-400

-300-200-1000

100

Normalized Frequency (?π rad/sample)

M a g n i t u d e (d B )

0100200

300400500

012x(n)

?幅度

n

0100200

300400

500

0n

y (n )

直接网络型y(n)

(3) T=1;Fs=3500;fp=130;fs=600;

wp1=(2*pi*fp)/Fs/T;ws1=(2*pi*fs)/Fs/T; rp=2;rs=50;

[N,wc]=ellipord(wp1,ws1,rp,rs,'s') [B,A]=ellip(N,rp,rs,wc,'s'); [Bz,Az]=impinvar(B,A,1/T) [Hk,wk]=freqz(Bz,Az,500);

wp=(2*pi*fp)/Fs;ws=(2*pi*fs)/Fs; Bt=ws-wp;

alph=0.5842*(rs-21)^0.4+0.07886*(rs-21); N=ceil((rs-8)/2.285/Bt) wc=(wp+ws)/2/pi;

hn=fir1(N,wc,kaiser(N+1,alph)); [Hk1,wk1]=freqz(hn,1,500); figure(1);

plot(wk1/pi,20*log10(abs(Hk1)),'k'); hold on

plot(wk/pi,20*log10(abs(Hk)),'r--','linewidth',2); hold off legend('FIR 滤波器','IIR 滤波器');

axis([0,1,-80,5]);xlabel('w/\pi');ylabel('·幅度'); title('损耗函数'); figure(2)

plot(wk1/pi,angle(Hk1)/pi,'k'); hold on

plot(wk/pi,angle(Hk)/pi,'--','linewidth',2); hold off legend('FIR 滤波器','IIR 滤波器');

xlabel('w/\pi');ylabel('相位/\pi'); title('相频特性曲线');

w/π

?幅度

损耗函数

01w/π

相位/π

相频特性曲线

DSP 在图像处理中的应用

DSP 在图像处理中的应用 （北京科技大学自动化学院北京100081） 摘要：本文以TI TMS320C54X DSP 为例描述了DSP 作为优秀的数字信号处理平台所具备的特点,并在此基础上介绍了利用Altera 公司提供的数字信号处理开发工具DSP Builder 和现代DSP 技术，在 Matlab/Simulink 环境中建立了JPEG 算法模型，并进行了仿真验证，最后将编译代码下载到硬件上进行了在线调试。 关键词：DSP Builder；TMS320C54X图像处理 The Application of DSP in Image Processing College of Automation, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100081 Abstract：This paper presents the excellent characteristics of DSP chips using TI TMS320C54X DSP as an example.And it has been introduced in this paper that a JPEG algorithm model is created in the environment of Matlab/Simulinkwith the help of DSP Bulider, a digital signal processing development tool provided by Altera Corporation, and modern DSP technology. Then a simulation verification has been performed, and finally the code is compiled and downloaded to the hardware for thepurpose of on-line debugging. Key words ：DSP Builder TMS320C54X Image processin g. 0 前言 数字图像处理在当今工业及医疗领域的应用日益广泛,从而对图像处理系统的实时性和准确性提出了更高的要求。DSP 芯片以其适应于高速数字信号处理的内部结构,在图像处理领域发挥了不可替代的作用。 1 DSP 芯片简介 当前数字信号处理领域并存两大类处理器:通用处理器(GPP) 和专用处理器(DSP) ,通用处理器主要应用于PC 机中,而DSP 器件主要应用于便携式、嵌入式设备中。消费类电子产品对器件成本和功耗要求苛刻,DSP 器件正是在这两方面较通用处理器有优势。DSP 芯片采用能提供多条地址及数据总线的哈佛结构而摒弃了以往的冯·诺依曼结构。由于片内存储器比片外存储器快,在通用处理器中广泛使用的高速缓存也被引入到DSP 芯片中来。另外,为提高处理速度DSP 芯片还使用了流水线技术。TMS320C54x 是TI 公司为实现低功耗、高性能而专门设计的定点DSP 芯片。54x 系列DSP 采用改进的哈佛结构,该结构有8 条总线,使数据处理能力达到了最大限度。通过程序、数据空间的分离可同时进行程序指令和数据的存取并提供了高度的并行性。此外数据还可以在数据空间和程序空间进行传送。这种并行性还持一系列功能强劲的算术逻辑及位操作运算。所有这些运算都可以在单个机器周期内完成。同时,54x 还有包括终端管理、重复操作及功能调用等在内的控制机制。 2 DSP Builder 介绍 DSP Builder 开发工具是Altera 公司提供的数字信号处理平台, 它是一个系统级( 或算法级) 设计工具, 架构在多个软件工具之上，并把系统级和RTL 级两个设计领域的设计工具连接起来，最大程度地发挥了两种工具的优势。DSP Builder 依赖于MathWorks 公司的数学分析工具Matlab /Simulink ，以Simulink 的Blockset 出现，可以在Simulink 中进行图形化设计和仿真，同时通过SignalCompiler 把Matlab/Simulink 的设计文件(.mdl) 转成相应的硬件描述语言VHDL 设计文件(.vhd)，以及用于控制综合与编译的TCL 脚本。而对后者的处理可以由FPGA/CPLD 开发工具Quartus II 来完成。 设计人员能够同时进行多个HDL 模型或者QuartusII软件设计工程的设计，为每一个

DSP数字图像处理实验课设

华东交通大学理工学院 课程设计报告书 所属课程名称DSP原理及应用 题目数字图像处理系统设计分院电信分院 专业班级 12通信2班 学生姓名余志强 指导教师李杰

目录 第一章课程设计内容及要求 第二章程序设计原理 2.1数字图象处理基本原理 2.2数字图像处理常用方法 2.3图象灰度处理的基本原理 2.4图象的反色原理和实现 2.5灰度图象二值化原理及意义第三章程序设计步骤 第四章总结

第一章课程设计内容及要求 一、设计内容 1了解数字图象处理的基本原理 2 学习灰度图象反色处理技术 3 学习灰度图象二值化处理技术 第二章程序设计原理 2、1数字图像处理的基本原理 数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理最早出现于 20 世纪 50 年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于 20 世纪 60 年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。 2、2 数字图像处理常用方法： 1 ）图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有

效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。 2 ）图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。 3 ）图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。 4 ）图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。

数字信号处理(吴镇扬)第一章习题解答

第1章 离散时间信号与系统 1. 解：由题意可知 165 w π= 则周期为：22585168 5 N k k w πππ = ?= ?= ?= 其中k 为整数，且满足使N 为最小整数。 2. （1）解：由题意可知 37 w π= 则周期为：2214314337 N k k w πππ= ?=?= ?= （2）解：由题意可知 1211,4 7 w w ππ= = 则 12281814 N k k w πππ= ?= ?=?= 2221411417 N k k w πππ = ?= ?=?= 则所求周期N 为：1N 和2N 的最小公倍数，即为：56 3. 解：（1） n 幅值 (2)

01 24 3 n 幅度 4. 解：由题意得： 123123 8,2,6,102, 2, 2s s s s ππππΩ=Ω=Ω=Ω=Ω>ΩΩ<ΩΩ<Ω 1/4s T = 根据采样定理，只有信号对1()a x t 采样没有频率混叠。 11()() () cos 2(/4) cos 24 cos 2 a a n n x n x t t nT t t n n n δπδππ∞ =-∞ ∞ =-∞ =-=-==∑ ∑ t 幅度

22()() () cos 6(/4) cos 64 3cos 2 a a n n x n x t t nT t t n n n δπδππ∞ =-∞ ∞ =-∞ =-=--=-=-∑ ∑ t 幅度 33()() () cos10(/4) cos104 5cos 2 a a n n x n x t t nT t t n n n δπδππ∞ =-∞ ∞ =-∞ =- =-==∑ ∑ t 幅度

DSP图像处理综述

DSP应用综述 摘要:数字信号处理（DSP）是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。它是一种通过使用数学技巧执行转换或提取信息，来处理现实信号的方法，这些信号由数字序列表示。本文概述了数字信号处理技术的发展过程，分析了 DSP 处理器在图像领域应用状况，介绍了DSP的最新发展，对数字信号处理技术的发展前景进行了展望。 关键词:数字信号处理; 数学图形处理;DSP平台; DSP发展趋势 引言：在过去的几年中，各种各样的数字信号处理方法层出不穷。数字信号处理器已经成为许多消费、通信、医疗、军事和工业类产品的核心器件。在实际应用中可以选用的数字信号处理实现方法很多。但是，数字信号处理器(DSP)以其在处理速度、价格和功耗上的无以替代的优势赢得了大多数用户的信任。随着信息家电、网络通信和3G移动通信的飞速发展，作为最关键的核心器件的数字信号处理器，将会把人们带人高速信息化的时代。而基于DSP的数字图像处理技术也随之DSP的发展而不断革新。图像处理技术最初是在采用高级语言编程在计算机上实现的，后来还在计算机中加入了图像处理器(GPU)，协同计算机的CPU 工作，以提高计算机的图形化处理能力。在大批量、小型化和低功耗的要求提出后，图像处理平台依次出现了基于VLSI 技术的专用集成电路芯片((ASIC)和数字信号处理器((DSP)。但基于DSP的图像处理系统以其可降低体积、重量与功耗，同时价格也较低，具有较高的可靠性，且易于维修与测试，对噪声与干扰有较强的抗干扰能力，越来越受到了人们的青睐。 1. DSP发展历史 DSP的历史可分为三个阶段 1.在数字信号处理技术发展的初期（二十世纪50-60 年代），人们只能在微处理器上完成数字信号的处理。直到70 年代，有人才提出了DSP的理论和算法基础。一般认为，世界上第一个单片DSP芯片应当是1978 年AMI 公司发布的S281l。1979 年美国Intel 公司发布的商用可编程器件2920 是DSP 芯片的一个重要里程碑。这两种芯片内部都没有现代DSP 芯片所必须有的单周期乘法器。1980 年，日本NEC 公司推出的mPD7720 是第一个具有硬件乘法器的商用DSP 芯片，从而被认为是第一块单片DSP 器件。 2.随着大规模集成电路技术的发展，1982 年美国德州仪器公司推出世界上第一代DSP 芯片TMS32010 及其系列产品，标志了实时数字信号处理领域的重大突破。Ti 公司之后不久相继推出了第二代和第三代DSP芯片。90 年代DSP发展最快。Ti 公司相继推出第四代、第五代DSP芯片等。 3.随着CMOS 技术的进步与发展，日本的Hitachi 公司在1982 年推出第一个基于CMOS 工艺的浮点DSP 芯片，1983 年日本Fujitsu 公司推出的MB8764，其指令周期为120ns，且具有双内部总线，从而使处理吞吐量发生了一个大的飞跃。而第一个高性能浮点DSP 芯片应是A T&T 公司于1984 年推出的DSP32.与其他公司相比，Motorola 公司在推出DSP 芯片方面相对较晚。1986 年，该公司推出了定点处理器MC56001.1990 年推出了与IEEE 浮点格式兼容的浮点DSP芯片MC96002。美国模拟器件公司（AD）在DSP 芯片市场上也占有一定的份额，相继推出了一系列具有自己特点的DSP 芯片。自1980 年以来，DSP 芯片得到了突飞猛进的发展，DSP 芯片的应用越来越广泛，并逐渐成为电子产品更新换代的决定因素。从运算速度来看，MAC（一次乘法和一次加法）时间已经从20 世纪80 年代初的400ns 降低到10ns 以下，处理能力提高了几十倍。DSP 芯片内部关键的乘法器部件从1980 年占模片区的40%左右下降到5%以下，片内RAM 数量增加一个数量级以上。DSP 芯片的引脚数量从1980 年的最多64 个增加到现在的200 个以上，引脚数量的增加，意味着结构灵活性的增加，如外部存储器的扩展和处理器间的通信等。 2. 国内外发展现状 2.1国内发展现状 随着我国信息产业的发展，近年来我国的数字信号处理学科发展较快。DSP处理器已经在我国的数字通信、信号处理、雷达、电子对抗、图像处理等方面得到了广泛的应用，为科学技术和国民经济建设创造了很大价值。全国有很多高校、科研机构的信号处理

基于dsp的数字图像处理

基于DSP的数字图像处理 时间：2009-12-08 15:40:35 来源：作者：张振福，周江涛国防科技大学 随着计算机、多媒体和数据通信技术的高速发展，数字图像技术近年来得到了极大的重视和长足的发展，并在科学研究、工业生产、医疗卫生、教育、娱乐、管理和通信等方面取得了广泛的应用。同时，人们对计算机视频应用的要求也越来越高，从而使得高速、便捷、智能化的高性能数字图像处理设备成为未来视频设备的发展方向，实时图像处理技术在目标跟踪、机器人导航、辅助驾驶、智能交通监控中都得到越来越多的应用。由于图像处理的数据量大，数据处理相关性高，实时的应用环境决定严格的帧、场时间限制，因此实时图像处理系统必须具有强大的运算能力。各种高性能DSP不仅可以满足在运算性能方面的需要，而且由于DSP的可编程性，还可以在硬件一级获得系统设计的极大灵活性。为了获得足够的计算能力，我们以两片TMS320C6201作为系统的运算中心构筑了实时图像处理系统；为了获取最大的灵活性，在系统体系机构上采用了一种可重构的FPGA计算系统模型。 1 功能强大的TMS320C6x TMS320C6000是美国TI(Texas Instruments)公司于1997年推出的新一代高性能DSP芯片。这种芯片是定点、浮点兼容的DSP。其定点系列是TMS32C62XX，浮点系列是TMS320C67XX。最早推出的C6201芯片的运算速度已经达到1600MIPS，在业界首次突破1000MIPS，在数字信号处理器数里能力上创造了新的里程碑，并因此获得了美国EDN杂志“1997年度创新大奖”2000年3月，TI发布了新的C64XX内核，主频1．1GHz，处理速度接近9000MIPS，总体性能比C62XX提高了10～15倍。其中C6416在2002年3月获得EDN杂志“2001年度创新大奖”。 C6000内部结构的主要特点包括： ①定点／浮点系列兼容DSP，目前CPU主频100MHz～600MHz。 ②具有先进VLI W结构内核。 (1)8个独立的功能单元：6个ALU(32／40bit)，2个乘法器(16×16)，浮点系列支持IEEE 标准单精度和双精度浮点运算。 (2)可以每周期执行8条32bi t指令，最大峰值速度4800MIPS。 (3)专用存取结构，32／64个32bit通用寄存器。 (4)指令打包技术，减少代码容量。 ③具有类似RISC的指令集。 (1)32bit寻址范围，支持bit寻址。 (2)支持40bitALU运算。 (3)支持bit操作。 (4)100％条件指令。 ④片内集成大容量SRAM，最大可达8Mbit。 ⑤16／32／64bit高性能外部存储器接口(EMIF)提供了与SDRAM、SBRAM和SRAM登同步／异步存储器的直接接口。 ⑥内置高效率协处理器(C64X)。 (1)Viterbi编解码协处理器(VCP)，支持500路7．95kb／s AMR。 (2)Turbo码编解码协处理器(TCP)，支持6路2Mb／s 3GPP。 ⑦片内提供多种集成外设(不同芯片的资源不同) (1)多通道DMA／EDMA控制器

DSP在图像处理中的应用

DSP 在图像处理中的应用 The Application of DSP in Image Processing 刘　治3　李　建　田　伟　LIU Zhi LI Jan TIAN Wei 摘　要 　本文以TI T MS320C54X DSP 为例描述了DSP 作为优秀的数字信号处理平台所具备的特点,并在此基础上介绍了在DSP 上实现数字图像处理所需的方法及特殊算法。 关键词 　DSP 芯片　T MS320C54X 图像处理 Abstract This paper presents the excellent characteristics of DSP chips using TI T MS320C54X DSP as an exam 2 ple.And s ome methods and alg orithms ,which w ould be im plemented on DSP chips in image processing ,are intro 2duced. K eyw ords DSP chips T MS320C54X Image processing. 3山东大学信息科学与工程学院　250100 数字图像处理在当今工业及医疗领域的应用日益广泛,从而对图像处理系统的实时性和准确性提出了更高的要求。 DSP 芯片以其适应于高速数字信号处理的内部结构,在图像 处理领域发挥了不可替代的作用。 1　DSP 芯片简介 当前数字信号处理领域并存两大类处理器:通用处理器 (G PP )和专用处理器(DSP ),通用处理器主要应用于PC 机 中,而DSP 器件主要应用于便携式、 嵌入式设备中。消费类电子产品对器件成本和功耗要求苛刻,DSP 器件正是在这两方面较通用处理器有优势。 DSP 芯片采用能提供多条地址及数据总线的哈佛结构 而摒弃了以往的冯?诺依曼结构(两种结构的简单比较见图 1)。由于片内存储器比片外存储器快,在通用处理器中广泛 使用的高速缓存也被引入到DSP 芯片中来。另外,为提高处 图1(a )冯?诺依曼结构 (b )哈佛结构 理速度DSP 芯片还使用了流水线技术。 T MS320C54x 是TI 公司为实现低功耗、高性能而专门设 计的定点DSP 芯片。54x 系列DSP 采用改进的哈佛结构,该结构有8条总线,使数据处理能力达到了最大限度。通过程序、数据空间的分离可同时进行程序指令和数据的存取并提供了高度的并行性。此外数据还可以在数据空间和程序空间进行传送。这种并行性还支持一系列功能强劲的算术逻辑及位操作运算。所有这些运算都可以在单个机器周期内完成。同时,54x 还有包括终端管理、重复操作及功能调用等在内的控制机制。图2为c54x 的内部功能框图。 2　DSP 系统设计 2.1　有关数据传输的处理 一幅未经处理的CC D 图像大约有5M 左右,这已超出 DSP 的寻址能力,而DSP 在绝大多数情况下不能以全速访问 外部存储器,于是提出对中间缓冲区的要求,而缓冲区又不宜过大,解决的办法之一是将图像数据转换成数据流进行传送。首先是将像素进行横向滤波,在处理某一像素的时间内,FIR 滤波器必须同时接收下一个要处理的像素并将本次处理结果传送至下一单元,这一过程就是一个简单的流水线操作。其中滤波器纵向宽度决定能够存储的行数。对于TI T MS320c54X 系列的DSP 片内存储器为16k ～64k ,对于动辄 几兆的图像数据显得杯水车薪,但它已基本满足非实时应用的要求,譬如对静态图像的处理。 另一方法是在系统中使用DM A 技术,即当原始的CC D 图像数据进入外部存储器后,以DM A 方式将数据由速度较慢的外部存储器传送至DSP 片内存储器。由于DSP 没有和 外部存储器之间的直接通道,因此首先应在算法上将数据分 7 5

数字信号处理 第一章知识总结

数字信号处理第一章总结

1.1 引言 (3) 1.2 时域离散信号 (3) 1）离散信号： (3) 2）常用序列： .................................................................... 错误！未定义书签。 3）正弦序列： (3) 4）周期序列： (4) 1.3 时域离散系统 (4) 1.3.1 线性系统 (4) 1.3.2 时不变系统 (5) 1.3.3 线性时不变系统输入与输出之间的关系 (5) 1.3.4 系统的因果性和稳定性 (5) 1.4 时域离散系统的输入输出描述法——线性常系数差分方程 (6) 1.4.1线性常系数差分方程： (6) 1.4.2线性常系数差分方程的求解 (6) 1.5 模拟信号数字处理方法 (7)

摘要：信号通常是一个自变量或几个自变量的函数。如果仅有一个自变量，则称为以维信号；如果有两个以上的自变量，则称为多维信号。通常把信号看做时间的函数。实际中遇到的信号一般是模拟信号，对它进行等间隔采样便可以得到时域离散信号。 关键词：模拟信号；等间隔采样；时域离散信号 1.1 引言 信号分为三类：1）模拟信号：自变量和函数值都是连续的。 2）时域离散信号：自变量离散，函数值连续。 它来源于对数字信号的采样。 3）数字信号：自变量和函数值都是离散的。 它是幅度化的时域离散信号。 1.2 时域离散信号 离散信号：模拟信号（时域连续）经过“采样”变成时域离散信号，公式是： x(n)=x a (nT)，-∞＜n ＜∞ 这里，x(n)称为时域离散信号，式中的n 取整数，显然，x （n ）是一串有序的数字的集合，因此时域离散信号也可以称为序列。 时域离散信号有三种表示方法： （1）用集合符号表示序列 （2）用图形表示序列 （3）用公式表示序列 常用典型序列（时域离散信号）： 1）单位采样信号：0 001n ≠=???=n n ）（δ 2）单位阶跃信号：0001n u <≥? ??=n n ）（ 3)(n R N =u )(n -u )(N n -：（N 是矩形序列的长度） 实指数序列：a n x =)(n )(n u ，a 为实数。 3正弦序列：)s i n ()(n n x ω=，ω是“数字域频率” 如果正弦序列是由模拟信号)sin()(t t x a Ω=对比 两个)(n x 的表达式，可得

数字图像处理在DSP上的实现

数字图像处理在DSP上的实现（旋转） 1 绪论 1.1设计目的 图像旋转是一种应用广泛的数字图像处理技术，随着应用水平的不断提高，对在嵌入式系统中实现高分辨率大图像旋转的需求也越来越高。如在航空领域的高分辨率数字地图图像的显示处理过程中，由于现有的显示芯片均不能支持图像旋转功能，就需要在资源有限的嵌入式平台上实现大幅面地图图像的实时旋转。采用DSP平台是一种实现方式，具体实现时需仔细考虑两个方面的问题，一是选用计算量小的旋转算法，二是充分发挥DSP平台强大的并行计算能力。 1.2设计任务 1.能从计算机上读取图片。 2.编写图像旋转程序，在TMS320C5509上实现。

2 设计原理及分析 2.1设计原理 目前，已经有很多有效降低计算量的图像旋转算法，基于图像线性存储结构的旋转方法就是其中之一。然而，在DSP平台上，有限的高速存储资源限制了这些算法效率的直接发挥，需要针对算法及DSP平台的性能结构特点进行高效的数据调度。对于图像旋转问题而言，数据调度还需要克服由于存在大量非连续图像像素地址访问而严重影响DSP数据存取及CPU效率发挥的问题。这是图像旋转本身的特殊性，在其他图像处理技术中是不存在的。 由DSP的结构特点可知，只有在数据和程序均位于片存储器当中的条件下，DSP 的效率才能得到最大化的发挥。在大图像旋转算法中，由于涉及的图像数据量远大于DSP的片存储器容量，源图像和最终视口图像等数据必须被存放在片外存储器中。在这种情况下，为了保证DSP CPU高速处理能力的发挥，必须优化数据流，将源图像分块，依次搬移至片处理，并设法保证CPU当前要处理的图像数据块已经事先在片存储器中准备好了。因此在算法整体优化结构上采用Ping-Pong双缓冲技术，利用EDMA与CPU并行工作来隐藏图像数据块在片和片外之间的传输时间，使CPU能连续不断地处理数据，中间不会出现空闲等待。 传统的图像旋转一般通过矩阵乘法实现： 其中，α为旋转角度。 由于图像是线性存储的，各个像素点之间的相对位置关系确定。如图1(a)所示，图像旋转前，任意像素点P(x，y)和P1(x1，y1)、P2(x2，y2)及A(xA，yA)在几何上是矩形的四顶点关系。由于旋转变换是线性变换，如图1(b)所示，图像旋转后，各个像素点之间的相对位置关系不发生变化，

DSP 图像处理算法的实现-III要点

本科毕业论文 (科研训练、毕业设计) 题目：DSP 图像处理算法的实现-III 姓名：翁彬彬 学院：信息技术与科学学院 系：电子工程系 专业：电子信息工程专业 年级：2004 学号：04140059 指导教师（校内）：杨涛职称：教授 指导教师（校外）：职称： 2008 年 5 月20 日 1

摘要本文研究的是基于TI 公司DSP 硬件平台的数字图像处理技术。考虑到可移植性，采用C 语言编写代码。采用空域法设计图像处理的算法，所涉及运算包括卷积，相关，中值滤波等。由于图像处理要处理大量的数据，需用DSP 处理器来提高效率。TMS320C6000 系列DSP 是TI 公司最新推出的一种并行处理的数字信号处理器，其特有的代码优化器也使得C 优化更加方便。我们根据TMS320C6000 系列的结构特点，对C 代码进行一系列优化，例如：选用适当的编译器选项，内联函数的使用，字处理技术，打开循环，流水线技术，线性汇编等一系列方法对C 代码进行优化，从而极大地提高了数字图像处理的工作效率。 关键字数字图像处理TMS320C6000 系列DSP C 语言优化 Abstract: In this thesis, based on the DSP hardware platform of TI Co., the algorithms of digital image processing were studied. C language was used to program these algorithms for the purpose of maximizing the portability of program modules. These algorithms, which include convolutions, correlations and medium filters, were designed based on spatial patterns. To make real-time image processing possible, DSP processors are used to process the massive data in images. The TMS320C6000 DSPs from TI Co. are parallel digital image processors, of which the C-complier makes the compilation and optimization of C-codes seamless and highly efficient. The C-code optimization was highly improved based on the unique designing features of TMS320C6000 series, such as proper choices of compiling options, the utility of intrinsics, the word processing technology, loop opening, pipeline technologies, linear assembly and etc. Keywords: Digital image processing technology TMS320C6000 C code optimization 2

基于DSP的图像处理系统的应用研究论文

基于DSP的图像处理系统的应用研究 摘要 本文介绍了一种基于FPGA+DSP结构的具有通用性、可扩充性的高速数字图像处理系统硬件平台。重点介绍了以高速数字信号处理器TMS320DM642和可编程逻辑器件XC2S300E为核心的图象处理系统的硬件实现方案以及通过DSP对FPGA芯片的动态配置来实现软件控制的设计思路。 关键词：可编程逻辑器件；数宇信号处理器；数字图象处理；动态配置 Abstract This paper presents the hardware platform of a high speed digital image processing system．The hardware design is based on the TMS320DM642 of Texas Instruments Corporation and XC2S300E of Xilinx corporation．The FPGA dynamic configuration is also introduced． Key words：DSP；FPGA；digital image processor；dynamic configuration 1、引言 随着科学技术的快速发展，人们对信息的需求越来越大，对信息的处理速度也越来越快。实时数字图象处理系统要求必须具有处理大数据量的能力，以保证系统的实时陛，其次对系统的体积、功耗、稳定性等也有较严格的要求，而数字图象处理处理理论与技术的飞速发展直接导致A/D、D/A、FPGA及DSP等电子集成产品的高速发展与更新，从而使许多复杂、高速的信号处理运算的实现成为可能。 目前，数字图象处理技术已在通信、信息，电子、自动控制、航天及军事等领域中得到广泛应用。软件技术突破了以功能单一、可扩充性差的硬件为核心的设计局限性，强调以开放性，扩充性和软件编程硬件为通用平台，利用系统可升级、可重复配置来实现多功能的设计。动态配置技术为同一硬件平台上实现不同的功能需求、不同的工作模式提供了可能。 本文介绍一种高速数字图象信号处理平台的实现方案，通过FPGA和DSP芯片来构造一个具有通用性、可扩充性、灵活的多功能高速数字信号处理平台。该平台通过动态配置可以进行多模式工作，能够应用在无线接收、卫星接收、图象处理和信号分析等多个领域。 2、信号处理系统的类型和本设计处理机构架 根据数字图象信号处理系统在构成、处理能力以及计算问题到硬件结构映射

《数字信号处理》第三版课后习题答案

数字信号处理课后答案 1.2 教材第一章习题解答 1. 用单位脉冲序列()n δ及其加权和表示题1图所示的序列。 解： ()(4)2(2)(1)2()(1)2(2)4(3) 0.5(4)2(6) x n n n n n n n n n n δδδδδδδδδ=+++-+++-+-+-+-+- 2. 给定信号：25,41()6,040,n n x n n +-≤≤-?? =≤≤??? 其它 （1）画出()x n 序列的波形，标上各序列的值； （2）试用延迟单位脉冲序列及其加权和表示()x n 序列； （3）令1()2(2)x n x n =-，试画出1()x n 波形； （4）令2()2(2)x n x n =+，试画出2()x n 波形； （5）令3()2(2)x n x n =-，试画出3()x n 波形。 解： （1）x(n)的波形如题2解图（一）所示。 （2） ()3(4)(3)(2)3(1)6() 6(1)6(2)6(3)6(4) x n n n n n n n n n n δδδδδδδδδ=-+-+++++++-+-+-+- （3）1()x n 的波形是x(n)的波形右移2位，在乘以2，画出图形如题2解图（二）所示。 （4）2()x n 的波形是x(n)的波形左移2位，在乘以2，画出图形如题2解图（三）所示。

（5）画3()x n 时，先画x(-n)的波形，然后再右移2位，3()x n 波形如题2解图（四）所示。 3. 判断下面的序列是否是周期的，若是周期的，确定其周期。 （1）3()cos()7 8x n A n π π=-，A 是常数； （2）1 ()8 ()j n x n e π-=。 解： （1）3214 , 73w w ππ==，这是有理数，因此是周期序列，周期是T=14； （2）12,168w w π π==，这是无理数，因此是非周期序列。 5. 设系统分别用下面的差分方程描述，()x n 与()y n 分别表示系统输入和输出，判断系统是否是线性非时变的。 （1）()()2(1)3(2)y n x n x n x n =+-+-； （3）0()()y n x n n =-，0n 为整常数； （5）2()()y n x n =； （7）0()()n m y n x m ==∑。 解： （1）令：输入为0()x n n -，输出为 '000' 0000()()2(1)3(2) ()()2(1)3(2)() y n x n n x n n x n n y n n x n n x n n x n n y n =-+--+---=-+--+--= 故该系统是时不变系统。 12121212()[()()] ()()2((1)(1))3((2)(2)) y n T ax n bx n ax n bx n ax n bx n ax n bx n =+=++-+-+-+- 1111[()]()2(1)3(2)T ax n ax n ax n ax n =+-+- 2222[()]()2(1)3(2)T bx n bx n bx n bx n =+-+-

基于DSP的数字图像处理

论文题目: 基于DSP的数字图像处理 专业： 学号： 姓名： 老师： 成绩：

目录 摘要●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●2 1基于DSP的图像处理●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●2 1.1图像处理的基本概念●●●●●●●●●●●●●●●●●●●2 1.2图像处理的研究背景●●●●●●●●●●●●●●●●●●●2 2基于DSP的图像处理原理简介●●●●●●●●●●●●●●●●3 3图像处理各领域应用●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●3 4数字图像处理技术主要问题●●●●●●●●●●●●●●●●●4 5图像处理研究内容●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●4 6 TMS320C6000 DSP芯片●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●5 6.1 DSP芯片的特点●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●5 6.2基于DSP的图像处理系统●●●●●●●●●●●●●●●●6 6.3图像处理的硬件系统●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●7 6.3.1 TMS320C6000 DSP芯片的硬件系统●●●●●●●●●●7 6.3.2 TMS320C6000的硬件结构简介●●●●●●●●●●●●7 6.3.3 TMS320C6000系列CPU结构●●●●●●●●●●●●●7 6.4算术单元●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●8 6.5总线结构●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●8 6.6专用寻址单元●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●9 6.7流水处理●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●9 6.8大容量片内存储器●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●10 6.9零消耗循环控制●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●10 7基于DSP的图像处理实现●●●●●●●●●●●●●●●●●●10 7.1图像处理分类●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●10 7.2图像直方图统计●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●10 8基于DSP数字图像具体实例（实际结果见附录）●●●●●●11 8.1图像反色●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●11 8.2图像二值化自适应阀值法●●●●●●●●●●●●●●●●11 9论文总结●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●12 10参考文献●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●13 11附录（DSP数字图像处理实验结果）●●●●●●●●●●●●14 11.1图像反色实验●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●14 11.2用固定值128作为阀值●●●●●●●●●●●●●●●●14 11.3用图像的灰度均值作为阀值●●●●●●●●●●●●●●15 11.4用自适应阀值法找出最佳阀值●●●●●●●●●●●●●15

数字信号处理习题集(1_3章)

第一章数字信号处理概述 简答题： 1．在A/D变换之前和D/A变换之后都要让信号通过一个低通滤波器，它们分别起什么作用？ 答：在A/D变化之前让信号通过一个低通滤波器，是为了限制信号的最高频率，使其满足当采样频率一定时，采样频率应大于等于信号最高频率2倍的条件。此滤波器亦称位“抗折叠”滤波器。 在D/A变换之后都要让信号通过一个低通滤波器，是为了滤除高频延拓谱，以便把抽样保持的阶梯形输出波平滑化，故友称之为“平滑”滤波器。 判断说明题： 2．模拟信号也可以与数字信号一样在计算机上进行数字信号处理，自己要增加一道采样的工序就可以了。（） 答：错。需要增加采样和量化两道工序。 3．一个模拟信号处理系统总可以转换成功能相同的数字系统，然后基于数字信号处理理论，对信号进行等效的数字处理。（） 答：受采样频率、有限字长效应的约束，与模拟信号处理系统完全等效的数字系统未必一定能找到。因此数字信号处理系统的分析方法是先对抽样信号及系统进行分析，再考虑幅度量化及实现过程中有限字长所造成的影响。故离散时间信号和系统理论是数字信号处理的理论基础。

第二章 离散时间信号与系统分析基础 一、连续时间信号取样与取样定理 计算题： 1．过滤限带的模拟数据时，常采用数字滤波器，如图所示，图中T 表示采样周期（假设T 足够小，足以防止混迭效应），把从)()(t y t x 到的整个系统等效为一个模拟滤波器。 （a ） 如果 kHz T rad n h 101,8)(=π截止于，求整个系统的截止频率。 （b ） 对于kHz 201=，重复（a ）的计算。 解 （a ）因为当0)(=≥ωπω j e H rad 时，在数 — 模变换中 )(1)(1)(T j X T j X T e Y a a j ωω=Ω= 所以)(n h 得截止频率8πω=c 对应于模拟信号的角频率c Ω为 8 π = ΩT c 因此 Hz T f c c 6251612==Ω= π 由于最后一级的低通滤波器的截止频率为T π ，因此对T 8π没有影响，故整个系统的截止频 率由)(ω j e H 决定，是625Hz 。 （b ）采用同样的方法求得kHz T 201=，整个系统的截止频率为 Hz T f c 1250161 == 二、离散时间信号与系统频域分析 计算题： 2．设序列)(n x 的傅氏变换为 )(ωj e X ，试求下列序列的傅里叶变换。

基于DSP的图像处理

基于DSP的图像处理 15级电气二班曹永鸿1.1图像处理的基本概念 图像处理是指安之低昂的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除默写不需要的信息，他是一种将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，一直不感兴趣的特征，是指改善图像质量丰富信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理方法。 图像处理就是增强图像中用户感兴趣的信息，其主要目的有两个：一是改善图像的视觉效果，提高图像成分清晰度；二是使图像变得更有利于计算机处理。 1.2.1 TMS320C6000 DSP芯片的硬件系统 本文选择TI公司的TMS320C6000系列开发板，作为算法实现的嵌入式硬件平台。TMS320C6000系列DAP是美国TI公司于1997年推出的新一代高性能的数字信号处理芯片，具有很高的工作频率和极强的并行处理能力。片内有A、B两组共8个并行处理单元，每组内分为L、M、D、S四个单元，每组处理单元结合同侧的寄存器和数据通道，构成了一个完整的数据处理单元。C6000处理器的A、B两个王正德数据处理单元之间可以通过两条数据交叉通路进行数据交叉访问，所以这样的硬件结构非常适合实现数据的并行处理，利于实现数据实时处理。1.3基于DSP的图像处理实现 图像处理技术基本上可以分成两大类：品与处理法和空域处理法。频域处理法的基础是卷积定理，它是将图像看做波，然后利用信号处理中的手段对图像波进行处理。空域处理法的基础是灰度映射变换，它是直接针对图像中的像素进行处理，所用到的映射变换拒绝与增强的目的，例如增强图像的对比度，改善图像的灰度层次等处理均属于空域处理法的范畴。 1.3.2数字图像边缘检测 sobel 算子 这种做法能够在增强目标边缘细节的同时以削弱部分高频成分的噪声。Sobel边缘检测增强算法的变异是从抑制噪声并增强目标的方向入手。从理论上

基于DSP的数字图像处理系统的设计与实现

基于DSP的数字图像处理系统的设计与实现 文：杨文胜李梅时间：2008-10-7 17:20:49 安徽广电信息网络有限责任公司阜阳分公司 摘要：为满足高数据量图像处理需求，提出并设计了以TMS320DM642为处理器的数字图像处理硬件系统，并在DSP/BIOS上配以实时图像处理软件系统，实现数字图像处理。本文阐述了系统模块的构成、软件系统的设计，在此平台上，采集图像并运用优化算法对图像进行增强、分割、边缘检测，结果表明系统运行正常。 关键词：TMS320DM642 图像处理DSP 一、引言 随着计算机科学技术发展和相关理论的不断完善，数字图像处理技术被广泛应用于可视电话、电视会议、监控系统、商用及工业生产领域中。在技术要求中，一个突出的问题就是数据量庞大、数据处理相关性高、实现实时比较困难。而实时性的主要因素为图像处理的速度，即要求数字图像处理系统要有强大的运算能力。高性能DSP 的发展为实时的图像处理提供了一个解决方法。高速DSP 不仅可以满足在运算性能方面的需要，而且由于DSP 的可编程性，还可以在硬件一级获得系统设计的极大灵活性。 TI公司的TMS320DM642是一款专门面向多媒体应用的专用DSP。该DSP时钟高达600 MHz，8个并行运算单元，处理能力达4800MIPS；采用二级缓存结构，具有64位外接存储器接口，兼容JTAG边界扫描，为了面向多媒体应用，还集成了3个可配置的视频端口。采用DM642为核心设计的数字图像处理系统，能够很好的满足图像处理要求。 二、系统硬件平台框架 系统的整体硬件框图如图1所示，整个系统是以TMS320DM642为核心构成的应用系统。包括DM642处理器芯片、视频编解码器芯片、其他外围电路。DM642通过I2C总线对视频编解码器进行配置，使其能够满足系统的需求；通过VP口接收和传送视频数据以及同步控制信号；通过EMIF总线实现外部存储器的扩展，SDRAM 用于运行时的程序代码和数据的存储，FLASH用于系统引导程序的存储。 时钟模块方面，片内PLL输入时钟和EMIF外部输入时钟是DM642的两个重要时钟，为确保时钟的准确性均采用了有源晶振。其中PLL输入时钟为50MHz，通过对PLL倍频参数选择使DM642工作在600MHz 主频。EMIF外部输入时钟为100MHz，此时钟由ICS512芯片提供。 外部存储器扩展方面，系统采用了2片MT48LC4M32B2-7 SDRAM芯片，此芯片采用了同步接口方式（所有信号都在时钟信号的上升沿触发），与系统时钟同步运行。芯片内存颗粒的构架为1M×32×4banks，每个bank 的行地址数目为12，列地址数目为8。DM642仅支持8位的ROM启动，因此本系统选用了8位数据线宽的AM29LV033C-90EI Flash存储器，映射到CE1低地址空间。由于CE1可寻址地址线位数（20根地址线）比Flash 的地址线位数（22根地址线）要少，因此使用FPGA来创建2根地址线，把Flash分为4页，每页大小为1Mbytes。 协处理器FPGA与DM642数据线、地址线以及时钟信号线相连，为Flash提供2个分页信号。同时协