DSP应用课程设计课件第1讲绪论

应用课程设计课件DSP第讲绪论1本课程将详细介绍的基本概念、应用场景和性能指标，同时讨论了学习DSP本课程的意义以及课程设计要求让我们一起开始这个数字信号处理之旅吧!基本概念与意义DSP数字信号处理应用领域1DSP2数字信号处理是一门研究数字信号在不同在音频、视频、图像、雷达、通信、DSP应用场景下进行干涉、处理和修改的学科汽车和生物领域得到了广泛应用意义和未来学习建议34的应用将不断拓展和升级，为未来的全面理解基本概念和应用能够为学习DSP DSP科技趋势提供支持和推动后续内容提供扎实的基础系统组成与结构DSP信源1信号的来源，可以是各种物理传感器、通信信号等前端处理器2包括信号滤波、放大、抽样等处理过程，确保信号质量芯片3DSP核心部件，执行信号处理算法后端处理器4包括数字信号输出、显示、存储等功能系统性能指标DSP采样率量化位数影响信号处理的精度和保真度采样率越高，确定每个采样点的数字数量，影响信号处理信号处理结果质量越好的精细度和动态范围指令执行速度功耗影响算法执行的速度和效率，确定信号以时间为单位消耗电能的比率，影响系统的DSP的处理速率稳定性和使用寿命实验室简介DSP本实验室旨在为学生提供编程的机会，为课程设计和毕业设计提供硬件DSP支持开发工具介绍DSPTI CodeComposer MatlabNXP CodeWarriorStudio矩阵实验室是一款通用型仿真由公司推出的一款开NXP DSP由公司推出的一款嵌入平台，内置仿真模块，可发工具，支持多款架构，TI DSP DSPDSP式开发工具，功能强大，易于供算法验证具备调试、编译和烧录等功能使用编程语言介绍DSP语言简单易学，易于实现C语言高效，可实现极速处理Assembly语言基于等高级语言，易于学习和使用VisualDSP++C/C++语言具备模块化编程思想，可实现仿真MathWorks MATLAB与开发的无缝对接DSP算法库介绍DSP变换滤波器滤波器滤波器FFT IIRFIR Bessel快速傅里叶变换，递归型数字滤波器，非递归型数字滤波巴塞尔滤波器是一是数字信号处理领可方便地实现高通、器，可方便地实现种常见的滤波器之域最基础的算法之低通和带通等功能线性相位特性、抗一，常用于数字信一干扰等功能号中的横波和径向波滤除数字信号处理在图像处理上的应用图像分割算法图像压缩算法特征提取算法将图像分为若干块，方便后续将图像的冗余信息剔除，减少从图像中提取有用信息，方便处理存储空间后续识别和分类系统的非线性处理技术DSP压缩算法1对于动态范围较大的信号，进行动态区间调整，提高信息的有效性和可传限幅算法2输性对于干扰大的信号进行幅值限制，防止信号溢出及边界效应非线性滤波算法3使用不同的滤波器结构对信号进行非线性处理，提高噪声抑制性能和信号变形算法4的平滑性对于复杂多变的信号进行动态形态调整，提高信号处理的鲁棒性和适应性。