基于matlab辅助dsp设计自适应滤波器与实现.pdf

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第28卷 企业技术开发 7IECHNOLOGICAL DEVELOPM}cNT OF ENTERPRISE 2009年10月 0ct.2()019 基于MATLAB辅助DSP设计自适应滤波器与实现 李彬 (安阳师范学院物理与电气工程学院,河南安阳455000) 摘要:文章主要阐述了自适应滤波器的基本结构和原理,介绍了利用最小均方误差算法一LMS算法,完成了应 用MATLAB辅助DSP对自适应滤波器的设计.并实现了对信号进行初步的降噪处理。 关键词:MATLAB;DSP;CCSLink;自适应滤波器 中图分类号:TN305.94 文献标识码:A 文章编号:1006—8937(2009)19—0026—02 MATLAB-based DSP design assistance and implementation of adaptive filter LI Bin (Physics and Electrical Engineering Institute,Anyang Normal University, Abstract:This article mainly elaborated the auto-adapted filter's basic structure and the principle,introduced the use smallest mean error algorithm—LMS algorithm,completed has been auxiliary DSP using MATLAB to the auto— adapted filter's design,and realized has carried on preliminary noise reduction processing to the signal. Keywords:MATLAB;DSP;CCSLink;Auto-adapted filter 1自适应滤波器简述 2自适应滤波器的DSP实现原理 自适应滤波器是近几十年发展起来的关于信号处理 方法和技术的新型滤波器,其设计方法对滤波器的性能 影响很大。FIR数字滤波器和IIR数字滤波器等设计方法 都是建立在信号特征先验认知基础E的。遗憾的是,在实 际应用中常常无法得到信号特征先验知识,在这种情况 下,当输入信号的统计特性未知,或者输入信号的统计特 征变化时,自适应滤波器能够自动地迭代调节自身的滤 波器参数,以满足某种准则的要求,从而实现最优滤波。 因此,自适应滤波器具有…自我调节”和“跟踪”能力。 自适应滤波器分为线性自适应滤波器和非线性自适 应滤波器。非线性自适应滤波器包括Voherra滤波器和 基于神经网络的自适应滤波器,非线性自适应滤波器具 有更强的信号处理能力。但是,由于非线性自适应滤波器 的计算复杂度高,实际用得最多的仍然是线性自适应滤 波器。在这里主要是讨论线性自适应滤波器及其算法。图 l为自适应滤波器原理框图。 d(n) 图1 自适应滤波器原理图 收稿日期:2009—07—19 作者简介:e鳓(1980一),女,山东聊城人,大学本科,助教,研究方 向:信号处理。 在DSP系统中,可以利用最小均方算法(LMS)算法 获取自适应系数,公式为: . bt(f?1)?bt(f)?2 7P(f)z(f?七) 其中:P(f)?d(f)?y(i) 可以知道在C54x DSP的LMS有许多的指令是设计 自适应滤波器减少了许多的麻烦。如: LMS、STIIMPY、以及RPTBD指令可以为自适应滤波 器减少代码的执行时间; 而且LMS指令可以并行执行MAC指令和带圆整的 加法。LMS算法计算滤波器的输出并且通过用LMS、STII MPY和RPTBD指令并行更新滤波器中的每个系数。 已知一个自适应滤波器它的输出为: N—l y(f)??魄工(f?k) k=0 LMS指令可以并行执行MAC指令和带圆整的加法。 LMS算法计算滤波器的输出并通过使用LMS、STIIMPY 和RVI'BD指令并行更新滤波器中的每个系数。对于给定 的瞬间,对于滤波器的每个系数,?P(f)是一个常数。该系 数计算一次即町获得,并且保存在临时寄存器T中,以便 于每次更新。STIIMPY指令乘以由该系数给定的一个数 据,然后LMS指令更新滤波器的一个系数,并累加到被 滤波的输出。因为7e(f)保存在T中,所以自适应滤波在一 个时间段窗lJ被执行N次循环。 3 MATLAB辅助DSP设计自适应滤波器的方法 与实现 由MathWorks公司和1’I公司联合开发的MATLAB L ink fo CCSDevelopment Tools(简称CCSLink)。CCSLink 万方数据 第28卷 李彬:基于MATLAB辅助DSP设计自适应滤波器与实现 工具把MATLAB、n开发环境(CCS)与硬件DSP连接起 来,可以完成对CcS和硬件目标DSP的操作。它提供了 MATLAB、CCS和目标DSP双向连接,大大简化了r11 DSP软件开发的分析、调试和验证过程。在这里我们是利 用CCSLink工具,安现对MATLAB与DSP的双向链接, 然后利用即时数据交换(RTDX)技术,在MATLAB和实时 运行的DSP硬件之间建立连接通道中,在它们之间进行 随时传输数据。 设计的自适应滤波器的过程是,首先是利用MATLAB 环境中的用户图形界面(GUI)来设计自适应滤波器显示 结果的图型界而其图形界而首贞图示如下图2和图3: 图2自适应滤波器演示界面1 图3目适应滤波器演不界面2 接着我们可以按界面上的按钮“Target Se— lect”来选择实现DSP环境下的板子型号,然后 可以设计所需滤波器的类型和大小。准备好后就 可以按界面上的“tall”来运行自适应滤波器在 MATLAB以及DSP这两个环境下的实现。而且 通过相互的调用可以实现两个环境下的数据交 换。最后可以在MATLAB中实现两个环境下的 仿真结果的比较。 在MATLAB中首先定义了调用函数来实现 对DSP环境下工程文件的调用,程序如下示: target__dir=fullfile(“,”,”,… target_subdir) 来实现对rdtxlmsdemo程序的调用 CC.cd(targer dir) 接着是对DSP环境下,实现仿真的结构输出“a.out” 的工程输出文件进行调用 时 ’ CC.10ad(outFile) catch clear cc: close(hFig); return end 并且自适应滤波器在DSP的环境下,一共定义了3 个通道来实现两个环境下的数据交换如下示: RTDX CreatelnputChannel(ichan0);接受滤波器的输 入波形 RTDX_CreatelnputChannel(ichanl);接受滤波器的仿 真后的输出波形 RTDX ;输出滤波器在.CreateOutputCharmel(ochan0) DSP环境下的滤波系数 为了更好的体现自适应滤波器的功能和优点,我们 不仅输入原始的信号波形图,而且还加入了噪声信号的 波形图程序如下: noise=randn(1,frameSize奉numFrames); maxVal=max(【max(noise)abs(min(noise))]); shif:tBits=15-nextpow2(maxVal)一2: scale=2^(shiftBits); noisc_intl6=double2intl6(noise,scale); 【filtWin,hFig】=SetupFiherPlot(fiherOrder); cutoffFreq 2 0.5: filteredNoise =demo_fnr(filterOrder, cutoffFreq, noise); fiheredNoise_intl6 =double2intl6(fiheredNoise, scale); 最后将在MATLAB设计的界面中,显示出输入信号 的波形、输入的噪声信号波形以及仿真以后的结果图形, 我们可以在这个界面中直接对它们进行比较直观的比较 和分析。其结果的波形图如示为图4和图5: 图4滤波系数特性 图5加噪分析特性 4结论 。 从上述设计过程可看出,应用MATLAB辅助开发 DSP系统不仅发挥MATLAB强大的可视化、数据处理和 分析能力,而且设计简单,缩短了开发周期,降低开发门 槛,优化开发过程。 参考文献: [1l彭启琮.DSP与实时数字信号处理【M1.成都:电子科技 大学出版社,1995. 万方数据
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