自适应性滤波的dsp实验报告

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1、DSP课程设计实验报告自适应滤波的DSP实现学院：电子信息工程学院老师：钱满义老师班级：通信0606设计者：张健亮学号：06211181张萌学号：06211183电话：51689510DSP课程设计——自适滤波的DSP实现一、DSP课程设计目的(1)学习、掌握5402DSP片上外设直接存储器访问控制器DMA的结构与配置；⑵了解DSPLTB中的DLMS自适应滤波的使用，并学会调用54xdsp库中现有的常用函数；(3)了解自适应滤波器的原理，熟悉LMS算法；(4)了解DSP对自适应滤波器的设计及编程方法；(5)学会实时采集数据和

2、信号提取方法；(6)熟悉对自适应滤波器的软件和硬件调试方法。二、DSP课程设计要求及目标利用DSP实时地对信号进行自适应滤波。DSP利用直接存储器访问方式DMA采集数据时不打扰CPU，CPU可以对信号进行实时地滤波。本设计要求利用DSP的DMA方式进行信号采集和信号输出，同时对外部输入的信号进行数字滤波。首先完成自适应滤波器需要使用自适应算法(LMS算法)的编程与实现，通过对未知系统传递函数的建模，识别该未知系统，并对该系统进行噪声滤波。实际屮利用信号发生器产生一个或几个带噪声的正弦信号，其信号的频率、幅值以及相位都是变化的

3、，通过自适应算法，实时跟踪该信号的变化，并将噪声滤去。设计要求及目标如下：(1)对DMA进行初始化；(2)对A/D、D/A进行初始化；(3)编写DMA通道传输程序，实现数据实时采集和实时地输出；(4)设计子自适应滤波算法，或调用DSPLIB中的自适应函数，实现对信号的自适应波;(5)滤后信号实时输出的同时，将数据存放在数据文件中；(6)利用自适应滤波实现语音信号回波对消。三、自适应滤波原理1、自适应滤波概述:数字信号处理(DSP)是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，

4、以得到符合人们所需耍的信号形式。在数字信号处理中，滤波占有重要地位，滤波器是现代信号处理的重要组成部分，已经在信道均衡、回波抵消、谱线增强、噪声抑制、相参检测、窄带干扰抑制、系统识别、语咅信号处理、生物医学电子学等方面获得广泛应用。利用滤波器,可以抑制干扰信号，放大正常信号，从而提取我们所需要的信息。数字滤波是语音和阁像处理、模式识别、普分析等应用中的一个基本处理算法。用DSP芯片实现数字滤波除了具有稳定性好、精确度高、不受环境影响等优点外，还具有灵活性好的特点。用可编程DSP芯片实现数字滤波可通过修改滤波器的参数十分方便地

5、改变滤波器的特性。早期的自适应滤波器的研宄，是针对自适应天线系统和数字传输系统的均衡器来设计的。绝大多数对自适应滤波器的研宄是基于Widrow提出的最小均方算法(LMS)。因为LMS算法的设计和实现都较为简单，因而在很多应用场合都非常适用。木课程设计所做的自适应滤波器结构是HR类型滤波器结构，逼近算法釆用LMS算法。这些结构和算法是自适应技术的基础。当然，现在越来越多的特定应用，它们需要特定的滤波器结构和适应算法，以使蛋的复杂性取代系统性能的提高。但其本质还是一样的。有些评估自适应滤波器性能的交互式软件包就把采用LMS算法和

6、FIR结构的自适应滤波器作为评估的标准。一个自适应滤波器实现的复杂性，通常用它所需要的乘法次数和阶数来衡量。基于DSP实现的自适应滤波器系统，其DSP的数据吞吐量和数据处理能量也就成为了考虑的重要因素。大多数DSP都有并行的硬件乘法器、流水结构以及快速的片内存储器，这些资源使自适应滤波器的实现更容易，且更有效。滤波器按照其参数是否可变分为固定参数滤波器和自适应滤波器两种。所谓固定参数滤波器，就是在滤波过程中，滤波器的参数是不变的，它适用于具有先验知识的信号处理，并II要求设计者预先知道在先前输入条件下的输出响应。但是，在实际

7、的信号处理屮，系统的状态是随着时间和空间的变化而变化的，输入的范围是无法确定的，且输出的结果也是无法预知的。在这种条件下，固定参数的滤波器不能正常工作。然而可以根据先前的输入和输出来不断的调整滤波器的参数，这种滤波器就是所说的自适应滤波器。自适应滤波器，就是利用前一时刻已获得滤波器的参数等结果，自动地调节当前吋刻的滤波器参数，以适应信号或者噪声未知的或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。自适应滤波器的特性变化是自适应算法通过调整滤波器系数来实现的。一般而言，自适应滤波器由两部分组成，一是滤波器结构，二是调整滤波器系数的自

8、适应算法。自适应滤波器的结构采用FIR或IIR结构均可，由于IIR滤波器存在稳定性问题因此，一般釆用FIR滤波器作为自适应滤波器的结构。2、自适应滤波原理：一个自适应滤波器，其权系数可以根据一种自适应算法来不断修改，使系统的冲击响应能满足给定的性能判据。如语音ADPCM编码中，线性预测自适