江蘇大學(xué) dsp課程設(shè)計(jì)

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1、word JIANGSU UNIVERSITY 本 科 生 課程設(shè)計(jì) DSP課程設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)報(bào)告 基于ICETEK5509實(shí)驗(yàn)箱和基2FFT算法的頻譜分析 學(xué)院名稱：計(jì)算機(jī)科學(xué)與通信工程學(xué)院 專業(yè)班級(jí)：通信工程 學(xué)生： 指導(dǎo)教師： 指導(dǎo)教師職稱： 年月 一、 設(shè)計(jì)目的與意義 1、本課程設(shè)計(jì)與理論課、實(shí)驗(yàn)課一起構(gòu)成《DSP芯片原理與應(yīng)用》完整課程 體系； 2、針對(duì)理論課、實(shí)驗(yàn)課中無(wú)時(shí)間和不方便提與容和需強(qiáng)調(diào)重點(diǎn)進(jìn)展補(bǔ)充與 完善； 3、

2、以原理算法的實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證體會(huì)DSP技術(shù)的系統(tǒng)性，并加深根本原理的體會(huì)。 二、 設(shè)計(jì)要求 1、系統(tǒng)設(shè)計(jì)要求： ⑴.設(shè)計(jì)一個(gè)以ICETEK5509為硬件主體，F(xiàn)FT為核心算法的頻譜分析系統(tǒng) 方案； ⑵.用C語(yǔ)言編寫(xiě)系統(tǒng)軟件的核心局部，熟悉CCS調(diào)試環(huán)境的使用方法， 在CCS IDE中仿真實(shí)現(xiàn)方案功能； ⑶.在實(shí)驗(yàn)箱上由硬件實(shí)現(xiàn)頻譜分析。 2、具體要求： ⑴.FFT算法C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證 1) 參考教材節(jié)FFT核心算法在CCS軟件仿真環(huán)境中建立FFT工 程：添加main()函數(shù)，更改教材中個(gè)別語(yǔ)

3、法錯(cuò)誤，添加相應(yīng)的庫(kù)文 件，建立正確的FFT工程； 2) 設(shè)計(jì)檢測(cè)信號(hào)，驗(yàn)證FFT算法的正確性與FFT的局部性質(zhì)； 3) 運(yùn)用FFT完成IFFT的計(jì)算。 ⑵.單路、多路數(shù)模轉(zhuǎn)換〔A/D〕 1) 回顧C(jī)CS的根本操作流程，尤其是開(kāi)發(fā)環(huán)境的使用； 2) 參考實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)和示例工程掌握5509芯片A/D的C語(yǔ)言根本控制流 程； 3) 仔細(xì)閱讀工程的源程序，做好注釋，為后期開(kāi)發(fā)做好系統(tǒng)采集前端 設(shè)計(jì)的準(zhǔn)備。 ⑶.系統(tǒng)集成，實(shí)現(xiàn)硬件頻譜

4、分析 1) 整合前兩個(gè)工程，實(shí)現(xiàn)連續(xù)信號(hào)的頻譜分析工程的構(gòu)建； 2) 參考A/D轉(zhuǎn)換示例和DSP系統(tǒng)功能自檢示例完成硬件連接，并測(cè)試 開(kāi)發(fā)系統(tǒng)運(yùn)行效果； 3) 基于現(xiàn)有系統(tǒng)，對(duì)于實(shí)時(shí)頻譜分析給出進(jìn)一步開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)和系統(tǒng)改良 方案。 三、課程設(shè)計(jì)原理 1、DSP應(yīng)用系統(tǒng)構(gòu)成： 注：一般的輸入信號(hào)首先進(jìn)展帶限濾波和抽樣，然后進(jìn)展模數(shù)〔A/D〕轉(zhuǎn)換，將信號(hào)變成數(shù)字比特流。根據(jù)奈奎斯特抽樣定理，對(duì)低通信號(hào)模擬，為保持信號(hào)的不丟失，抽樣頻率必須至少是輸入帶限信號(hào)的最高頻率的2倍，工程上為帶限

5、信號(hào)最高頻率的3-5倍。 2、快速離散傅里葉變換〔FFT〕的根本原理: 頻譜分析系統(tǒng) 　　FFT是一種快速有效地計(jì)算離散傅里葉變換〔DFT〕的方法。它是根據(jù)離散傅里葉變換的奇、偶、虛、實(shí)等特性，對(duì)離散傅里葉變換的算法進(jìn)展改良獲得的?！　　　　? 　　因?yàn)樾枰狽次復(fù)數(shù)乘法和N-1次復(fù)數(shù)加法，所以計(jì)算全部X(k)，共需要次復(fù)數(shù)乘法和N(N-1)次復(fù)數(shù)加法。實(shí)現(xiàn)一次復(fù)數(shù)乘法需要四次實(shí)數(shù)乘法和兩次實(shí)數(shù)加法，一次復(fù)數(shù)加法需要兩次實(shí)數(shù)加法，因此直接計(jì)算全部X(k)共需要4次實(shí)數(shù)乘法和2N(2N-1)次實(shí)數(shù)加法。為減少運(yùn)算量，提高運(yùn)算速度，就必須改良算法。 FFT算法就是不斷地把長(zhǎng)序列的DF

6、T分解成幾個(gè)短序列的DFT，并利用的周期性和對(duì)稱性來(lái)減少DFT的運(yùn)算次數(shù)。 具有以下固有特性： (1)的周期性： (2)的對(duì)稱性： (3)的可約性： 另外，。 利用的上述特性，將x(n)或X(k)序列按一定規(guī)律分解成短序列進(jìn)展運(yùn)算，這樣可以防止大量的重復(fù)運(yùn)算，提高計(jì)算DFT的運(yùn)算速度。算法形式有很多種，但根本上可以分為兩大類，即按時(shí)間抽取(Decimation In Time，DIT)FFT算法和按頻率抽取(Decimation InFrequency，DIF)FFT算法。 N=8的按時(shí)間抽取FFT N=8的按頻率抽取FFT 2.1實(shí)數(shù)序列的F

7、FT： 反FFT運(yùn)算可以表示為： 式中，是時(shí)域信號(hào)的傅里葉變換。比擬和可以看出，通過(guò)如下修改，我們可以用FFT算法來(lái)實(shí)現(xiàn)反FFT: ⑴增加一個(gè)歸一化因子； ⑵將用其復(fù)共軛代替。 由于第二點(diǎn)需要修改符號(hào)，因此FFT程序還不能不加修改的來(lái)計(jì)算反FFT。 因?yàn)? 可見(jiàn)，求的反FFT可以分為以下三個(gè)步驟： ⑴取的共軛，得； ⑵求的FFT,得； ⑶取的共軛，并除以，即得。 采用這種方法可以完全不用修改FFT程序就可以計(jì)算反FFT。 3、單路、多路模數(shù)轉(zhuǎn)換實(shí)驗(yàn)原理〔AD) ⑴ TMS320VC5509A模數(shù)轉(zhuǎn)換模塊特性： —帶置采樣和保持的10位模數(shù)轉(zhuǎn)換模塊ADC,最

8、小轉(zhuǎn)換時(shí)間為500ns, 最大采樣率為21.5KHz。 —2個(gè)模擬輸入通道〔AIN0-AIN1〕。 —采樣和保持獲取時(shí)間窗口有單獨(dú)的預(yù)定標(biāo)控制。 ⑵ 模數(shù)轉(zhuǎn)換工作過(guò)程： —模數(shù)轉(zhuǎn)換模塊接到啟動(dòng)轉(zhuǎn)換模塊后，開(kāi)始轉(zhuǎn)換第一通道的數(shù)據(jù)。 —經(jīng)過(guò)一個(gè)采樣時(shí)間的延遲后，將采樣結(jié)果放入轉(zhuǎn)換結(jié)果存放器保存。 —轉(zhuǎn)換完畢，設(shè)置標(biāo)志。 —等待下一個(gè)啟動(dòng)信號(hào)。 ⑶ 模數(shù)轉(zhuǎn)換的程序控制： 模數(shù)轉(zhuǎn)換相對(duì)于計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)是一個(gè)較為緩慢的過(guò)程。一般采用中斷方式啟動(dòng)轉(zhuǎn)換或保存結(jié)果，這樣在CPU忙于其它工作時(shí)可以少占用處理時(shí)間。設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)換程序應(yīng)首先考慮處理過(guò)程如何與模數(shù)轉(zhuǎn)換的時(shí)間相匹配，

9、根據(jù)實(shí)際需要選擇適當(dāng)?shù)挠|發(fā)轉(zhuǎn)換手段，也要能與時(shí)地保存結(jié)果。 由于TMS320VC5509A DSP芯片的A/D轉(zhuǎn)換精度是10位，轉(zhuǎn)換結(jié)果的低10位為所需數(shù)值，所以在保存時(shí)應(yīng)注意將結(jié)果的高6位去除，取出低10位有效數(shù)字。 ⑷ 實(shí)驗(yàn)程序流程圖： 開(kāi) 始 初始化CPU時(shí)鐘、 EMIF、AD采樣時(shí)鐘 啟動(dòng)AD0通道采集〔連續(xù) 256次〕存入緩沖區(qū)nADC0 啟動(dòng)AD1通道采集〔連續(xù)256次〕存入緩沖區(qū)nADC1 實(shí)驗(yàn)程序流程圖 四.實(shí)驗(yàn)程序和流程圖： 1、FFT ⑴FFT程

10、序： #include struct px { float real,imag;}; //定義一個(gè)復(fù)數(shù)結(jié)構(gòu) struct px s[257]; //FFT輸入和輸出：均從s[1]開(kāi)始存放 struct px EE(struct px ,struct px ); //定義復(fù)數(shù)相乘結(jié)構(gòu) void FFT(struct px *, int ); //FFT函數(shù)預(yù)定義 #define pi 3.14159265 struct

11、px EE(struct px b1,struct px b2) //兩個(gè)復(fù)數(shù)的相乘--b1*b2 {struct px b3; //定義相乘的結(jié)果b3 b3.real=b1.real*b2.real-b1.imag*b2.imag; b3.imag=b1.real*b2.imag+b1.imag*b2.real; return(b3); }

12、 //返回相乘結(jié)果b3 /*輸入：xin(實(shí)部，虛部), 輸出：xin(實(shí)部，虛部), N：FFT點(diǎn)數(shù)*/ void FFT(struct px *xin, int N) { int f,m,nv2,nm1,i,k,j=1,l; struct px v,w,t; //v為蝶形因子，w為中間變量 nv2=N/2; f=N; fo

13、r (m=1;(f=f/2)!=1;m++) {;} //計(jì)算蝶形運(yùn)算的級(jí)數(shù)m=3， nm1=N-1; /*變址運(yùn)算*/ for (i=1;i<=nm1;i++) //實(shí)現(xiàn)位反轉(zhuǎn) { if(i

14、 for (l=1;l<=m;l++) {le=pow(2,l); lei=le/2; v.real=1.0;v.imag =0.0; //第一級(jí)蝶形運(yùn)算的運(yùn)算因子 w.real =cos(pi/lei);w.imag =-sin(pi/lei); //用于改變蝶形運(yùn)算因子中間變量 for(j=1;j<=lei;j++) // 改變第二,三蝶形運(yùn)算的運(yùn)算因子 {for(i=j;i<=N;i=i+le) /

15、/循環(huán) N/le 次 {ip=i+lei; t=EE(xin[ip],v); xin[ip].real=xin[i].real-t.real; xin[ip].imag =xin[i].imag-t.imag; xin[i].real=xin[i].real+t.real; xin[i].imag=xin[i].imag+t.imag;} v=EE(v,w); }}} return; } /*

16、****************main programe********************/ #include #include #include #include float result[257]; float input[257]; struct px s[257]; int Num=256 ; const float pp=3.14159 ; main() { int i=1 ; for(;i<257;i++) { //s[i].re

17、al=sin(pi*i/128); s[i].real=cos(2*pp*i/256); s[i].imag=0 ; input[i]=sin(2*pp*i/256); } FFT(s,Num); for(i=1;i<257;i++) { result[i]=sqrt(pow(s[i].real,2)+pow(s[i].imag,2)); } 開(kāi)始 輸入xin,N m=log2N 變址運(yùn)算 l=1 完畢 輸出頻譜圖 l++ 第l次蝶形運(yùn)算 l<=m } ⑵FFT流

18、程圖 3、AD ⑴AD程序 #include "myapp.h" #include "ICETEK-VC5509-EDU.h" #include "scancode.h" #include "fft.h" #include "math.h" struct px s0[257],s1[257]; float input0[256],input1[256],output0[256],output1[256]; void InitADC();

19、 void wait( unsigned int cycles ); void EnableAPLL( ); unsigned int nADC0[256],nADC1[256]; main() { int i; unsigned int uWork; EnableAPLL(); SDRAM_init(); InitADC(); PLL_Init(132); while ( 1 ) { for ( i=0;i<256;i++ ) { ADCCTL=0x8000; // 啟動(dòng)AD轉(zhuǎn)換，通道0 w

20、hile ( uWork&0x8000 ); nADC0[i]=uWork&0x0fff; //0xfff→0x3ff 取后十位，前兩位一直為0 s0[i+1].real=nADC0[i]; //實(shí)部為nADC0中的值 input0[i]= s0[i+1].real; s0[i+1].imag=0; //虛部為0 } for ( i=0;i<256;i++ ) { ADCCTL=0x9000; // 啟動(dòng)AD轉(zhuǎn)換，通道1 while (

21、 uWork&0x8000 ); nADC1[i]=uWork&0x0fff;//0xfff→0x3ff 取后十位，前兩位一直為0 s1[i+1].real=nADC1[i]; //實(shí)部為nADC1中的值 input1[i]= s1[i+1].real; s1[i+1].imag=0;//虛部為0 } FFT(s0,256); //調(diào)用FFT函數(shù)對(duì)s0進(jìn)展FFT變換 FFT(s1,256); //調(diào)用FFT函數(shù)對(duì)s1進(jìn)展

22、FFT變換

23、

24、

25、

26、

27、

28、 for(i=0;i<256;i++) { output0[i]=sqrt(pow(s0[i+1].real,2)+pow(s0[i+1].imag,2)); //取模

29、 output1[i]=sqrt(pow(s1[i+1].real,2)+pow(s1[i+1].imag,2));} asm( " nop"); // break point } } void InitADC() { ADCCLKCTL=0x23; // 4MHz ADCLK 4*(35+1)=144MHz ADCCLKDIV=0x4f00; } void wait( unsigned int cycles ) { int i; for ( i = 0 ; i < cycles ; i++ ){ }} void Enable

30、APLL( ) { /* Enusre DPLL is running */ *( ioport volatile unsigned short* )0x1f00 = 4; wait( 25 ); *( ioport volatile unsigned short* )0x1f00 = 0; // MULITPLY *( ioport volatile unsigned short* )0x1f00 = 0x3000; // COUNT *( ioport volatile unsigned short* )0x1f0

31、0 |= 0x4F8; wait( 25 ); //*( ioport volatile unsigned short* )0x1f00 |= 0x800 // MODE *( ioport volatile unsigned short* )0x1f00 |= 2; wait( 30000 ); // APLL Select *( ioport volatile unsigned short* )0x1e80 = 1; // DELAY wait( 60000 ); }

32、 ⑵AD流程圖 開(kāi)始 初始化CPU時(shí)鐘、EMIF、AD采樣時(shí)鐘 啟動(dòng)AD0通道采集〔連續(xù)256次〕存入緩沖區(qū)nADC 0 將nADC0數(shù)據(jù)賦值給s0結(jié)構(gòu)體中的實(shí)部，虛部為0 啟動(dòng)AD1通道采集〔連續(xù)256次〕存入緩沖區(qū)nADC 1 將nADC1數(shù)據(jù)賦值給s1結(jié)構(gòu)體中的實(shí)部，虛部為0 FFT〔s0,256〕 FFT(s1,256) 圖5-2 AD流程圖 五、實(shí)驗(yàn)步驟與結(jié)果分析 實(shí)驗(yàn)步驟與結(jié)果分析

33、1、FFT驗(yàn)證的步驟和分析： ⑴實(shí)驗(yàn)步驟： 參考教材中的FFT核心算法在CCS軟件仿真中建立FFT工程： 首先更改FFT算法中的個(gè)別語(yǔ)法錯(cuò)誤，初步理解程序，其次編寫(xiě)main()函數(shù)使系統(tǒng)能夠找到程序入口地址，由于正余弦信號(hào)的頻譜為脈沖信號(hào)，因此這里采用正余弦與其線性組合作為檢測(cè)信號(hào)，編寫(xiě)檢測(cè)信號(hào)程序時(shí)，應(yīng)注意將采樣點(diǎn)放入結(jié)構(gòu)體數(shù)組s[257]中。然后添加庫(kù)文件到工程中，編譯、下載，用viewgraphTime/Frequency…觀察波形，設(shè)置觀察窗口為： ⑵實(shí)驗(yàn)結(jié)果截圖： 檢測(cè)信號(hào)為input[i]=sin(2*pp*〔i-1〕/256) 檢測(cè)

34、信號(hào)input[i]=cos(2*pp*〔i-1/〕256) 檢測(cè)信號(hào)為直流信號(hào)Input[i]=1 檢測(cè)信號(hào)input[i]=sin(10*2*pp*〔i-1〕/256) input[i]=0.5+sin(10*2*pp*i/256)+cos(50*2*pp*i/256) ⑶實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析： 1) 信號(hào)中有直流分量，有正弦信號(hào)和余弦信號(hào)，但在時(shí)域波形中得 不出信號(hào)的組成如何； 2)在0頻時(shí)有直流分量； 3)正余弦信號(hào)頻譜實(shí)部大小相等關(guān)于中間值〔129,0〕對(duì)稱，虛部大 小相等方

35、向相反，關(guān)于中間值〔129,0〕對(duì)稱，因此驗(yàn)證了FFT算 法的正確性； 4)換個(gè)角度思考，可以利用此算法來(lái)驗(yàn)證奈奎斯特抽樣定理，正余 弦時(shí)域中任意線性組合不影響頻譜分布，以與驗(yàn)證FFT的柵欄效 應(yīng)，只能看到整數(shù)倍頻的點(diǎn)等。 2、IFFT驗(yàn)證的步驟和分析： ⑴實(shí)驗(yàn)結(jié)果截圖： 1) 輸入信號(hào)為cos(2*pi*m/256)時(shí) cos(2*pi*m/256)輸入信號(hào)和IFFT后時(shí)域圖 2) 輸入信號(hào)為sin(2*pi*m/256)時(shí)

36、 sin(2*pi*m/256)輸入信號(hào)和IFFT后時(shí)域圖 3) 輸入信號(hào)為1+sin(2*pi*m/256)+cos(2*pi*m/256)時(shí) 1+sin(2*pi*m/256)+cos(2*pi*m/256)輸入信號(hào)和IFFT后時(shí)域圖 3、兩通道模數(shù)轉(zhuǎn)換〔A/D〕在開(kāi)發(fā)環(huán)境中的調(diào)試 ⑴ 通道波形的產(chǎn)生 根據(jù)實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書(shū)中的操作步驟調(diào)試出兩通道一樣的正弦波，使圖像在CCS界面中動(dòng)態(tài)變化，調(diào)節(jié)實(shí)驗(yàn)板上的頻率、波形控制按鈕，圖形界面輸出相應(yīng)的波形，圖6-3-1為0通道在10KHZ—100KHZ、1通道在10—100HZ事的正弦波：

37、 4.兩個(gè)工程整合后: 六、課程設(shè)計(jì)心得 本次DSP課程設(shè)計(jì)針對(duì)理論課、實(shí)驗(yàn)課中無(wú)時(shí)間和不方便提與容和需強(qiáng)調(diào)重點(diǎn)進(jìn)展補(bǔ)充與完善，以原理算法的實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證體會(huì)DSP技術(shù)的系統(tǒng)性，并加深了我對(duì)根本原理的體會(huì)。在這幾天中，我學(xué)到了如下幾點(diǎn)： ⑴ 通過(guò)對(duì)FFT算法進(jìn)展分析研究，從根底深入研究和學(xué)習(xí)，掌握FFT 算法的關(guān)鍵； ⑵ 通過(guò)對(duì)DSP芯片工作原理以與開(kāi)發(fā)環(huán)境的回顧，在DSP芯片上實(shí)現(xiàn)對(duì)信 號(hào)的實(shí)時(shí)頻譜分析； ⑶ 這次課程設(shè)計(jì)，雖然不能做到完全理解掌握，但依然讓我加深了對(duì)各門(mén)專 業(yè)課之間的聯(lián)系； ⑷ 通過(guò)與同組成員的互相溝通，不僅使各自的知識(shí)得到了擴(kuò)大，而且從中得 到了很多的啟示，增強(qiáng)了團(tuán)隊(duì)合作能力； 19 / 19