语音的数字通信无论在可靠性、抗干扰能力、保密性还是价格方面都远优于模拟语音信号,但这是以信道占用宽频带宽为代价的。因此为了减少语音信号所占用的带宽或存储空间,就必须对数字语音信号进行压缩编码。
电台等由于其自办频道的广告、新闻、广播剧、歌曲和转播节目等音频信号电平大小不一,导致节目播出时,音频信号忽大忽小,严重影响用户的收听效果。在转播时,由于传输距离等原因,在信号的输出端也存在信号大小不一。
随着数字信号处理理论的日趋完善和超大规模集成电路技术的飞速发展,在各种实时处理应用需求的推动下,数字信号处理器(DSP)也得到了越来越广泛的应用。
在信息信号处理过程中,如对信号的过滤、检测、预测等,都要使用滤波器,数字滤波器是数字信号处理(DSP,DigitalSignalProcessing)中使用最广泛的一种器件。常用的滤波器.
许多嵌入式处理器都宣称它们的功耗最低。但是事实上没有一颗元件能在所有的应用中保持最低功耗,因为低功耗的定义与应用环境习习相关,适合某种应用的晶片设计很可能会给另一种应用带来难题。
引言 在电气智能化发展无处不在的今天,无数用电场合离不开逆变电源系统(Inverted Pow er Supply System,IPS)为现场设备提供稳定的高质量电源,特别在如通信机房、服
海上搜救服务是国家应急救援体系的重要组成部分,也是国家经济发展的重要保障。采用先进的搜索系统是提高搜救行动有效性的重要手段之一。通常情况下搜索系统采用雷达或者光电成像系统,因为光图像传感器具有很高的分辨率,在能见度理想的情况下,观测距离可达20~40km,但它的缺点就是在较大程度上依赖良好的天气及日照条件。而红外图像传感器具有穿透烟、雾、霾、雪等能力,可弥补这一不足,因此采用红外、可见光成像和DSP图像处理系统构成的光电搜索系统。
机器人视觉伺服系统是机器人领域中的重要研究方向,起源于80年代初,随着计算机技术、图像处理技术、控制理论的发展,取得了很大进步,有一些系统已投入使用。视觉伺服跟通常所说的机器视觉有所不同,视觉伺服是利用机器视觉的原理,进行图像的自动获取分析,从直接得到的图像处理反馈信息中,快速进行图像处理,在尽量短的时间内给出反馈信号,构成机器人的位置闭环控制,实现对机器人的控制。正是由于系统以实现某种控制为目的,所以视觉伺服系统中的图像处理过程必须快速准确。本文主要针对机器人视觉伺服系统要求快速准确的特点,为满足项目研
传统的燃料能源正在一天天减少,对环境造成的危害日益突出,同时全球还有20亿人得不到正常的能源供应。这个时候,全世界都把目光投向了可再生能源,希望可再生能源能够改变人类的能源结构。
TMS320VC5402(以下简称C5402)是德州仪器公司1999年推出的定点数字信号处理器(DSP)。与TMS320C54x系列的其他芯片相比,C5402以其独有的高性能、低功耗.
DSP数字信号处理器的运算能力越来越强,本设计采用TI公司的通用定点DSP TMS320C5509A作为基带系统的处理器,主要对G.723.1语音压缩编码在频带、DSP资源有限的数字对讲机基带系统中的具体应用进行研究与实现。
DSP(数字信号处理器)在现今的工程应用中使用越来越频繁。其原因主要有三点:第一,它具有强大的运算能力,能够胜任FFT、数字滤波等各种数字信号处理算法;第二,各大DSP厂商都为自己的产品设计了相关的。
二十多年来,FPGA 为世人提供了最灵活、适应性极强、快速的设计环境。早期的 DSP 设计人员发现,可将一种可再编程的门海用于数字信号处理。如果把内置到 FPGA 架构中的乘法器、加法器和累加单元结
如果数字信号处理器内核没有您需要的确切功能,可使用插值查找表(ILUT)来解决这一问题。作为赛灵思的现场工程师,我常常问这样的问题:我们是否能够提供一款其功能可满足客户所有独特.
引言变电站综合自动化系统是将变电站的二次设备经过功能组合和优化设计,综合利用先进的多种学科技术,集成于一体的自动化系统[2][4]。从系统的结构看,全分散式的设计思想越来越显现出优越性。
摘要:基于磁浮列车的特点,介绍了一种新型磁浮列车定位系统的实现,在磁控开关组编码技术的基础上,采用FPGA和DSP相结合的结构,完成对该定位系统的设计。实验结果表明该设计能够实现磁浮列车的定位功能,具
无线通信产业不断推进创新,像WCDMA、WiMAX、MIMO和4G都需要增强的性能.性能增强,提供更大通信带宽的同时意味着越来越大的数据流量.多内核DSP强大的处理能力.
当摄影镜头拍摄运动的物体时,如果运动轨迹已知,摄影镜头必须对焦距进行调节,从而调整目标的像点的位置,使得目标始终位于焦点上,达到实时拍摄的目标,传统变焦大多是利用机械装置完成的.
脑电信号EEG(Electroencephalograph)是人体一种基本生理信号,具有重要的临床诊断和医疗价值。南于脑电信号自身具有非平稳性随机的特点,因此,对其实时滤波具有相当难度。自从Berger 1929年发现脑电信号以来,人们采用多种数字信号处理技术处理分析脑电信号,由于传统的滤波去噪方法所用滤波器一般具有低通特性,因此采用经典滤波法对非平稳信号去噪,降低噪声,展宽波形,平滑信号中突变尖峰的成分,但可能损失这些突变点携带的重要信息,而傅里叶频谱分析仅是一种纯频率分析方法,该方法对时变的非平稳脑电
通常情况下,在设计基于FPGA的大型信号处理系统的时候,设计人员往往需要进行费时费力的仿真。以Xilinx System Generator for DSP为代表的FPGA设计工具,通过提供可靠的硬件在环接口(该接口可以直接将FPGA硬件置入设计仿真),来解决这种问题