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镇江机电数字信号处理器结构

来源: 发布时间:2024年04月06日

数字信号处理系统是数字信号处理研究和应用的系统。在任何实际应用中,首先需采集原始信号,如果原始信号是连续时间信号,则须经抽样成为离散信号,再经模-数变换为二进制数字信号。如果采集的原始信号已是离散信号,则只需经模-数变换为二进制数字信号。数字信号处理系统的功能是对原始信号抽样变换 得到的二进制数字信号按一定的要求,例如变换或滤波的要求,进行处理,得到所需要的输出数字信号。经过数-模变换将数字信号转换为离散信号,再经保持电路将离散信号还原为连续时间信号输出。数字信号处理系统可以用数字计算机及软件构成,也可采用通用数字信号处理器(DSP芯片)构成,或用信号处理器构成。数字信号处理技术也相应地得到发展,其应用领域十分不错。镇江机电数字信号处理器结构

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数字信号处理(digital signal processing),是以数字运算方法实现信号变换、滤波、检测、估值、调制解调以及快速算法等处理的一门学科。数字信号处理具有高精度、高可靠性、可程序控制、可时分复用、便于集成化等优点。其应用领域十分。20世纪50年代,抽样数据系统研究的进展和离散系统理论的发展奠定了数字信号处理的数学基础。1965年,J.W.库利和T.W.图基首先提出离散傅里叶变换的快速算法,简称快速傅里叶变换(FFT),使离散傅里叶变换(DFT)的运算次数大为减少。这一突破导致数字信号处理从概念上和实现上发生了重大的转折。同一时期常州制作数字信号处理器原料在非线性估计方法中,有大似然法,大熵法,自回归滑动平均信号模型法等。谱分析和谱估计仍在研究发展中。

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自有了快速算法以后,离散傅里叶变换的运算次数大为减少,使数字信号处理的实现成为可能。快速傅里叶变换还可用来进行一系列有关的快速运算,如相关、褶积、功率谱等运算。快速傅里叶变换可做成设备,也可以通过软件实现。与快速傅里叶变换相似,其他形式的变换,如沃尔什变换、数论变换等也可有其快速算法。谱分析在频域中描述信号特性的一种分析方法,不仅可用于确定性信号,也可用于随机性信号。所谓确定性信号可用既定的时间函数来表示,它在任何时刻的值是确定的;随机信号则不具有这样的特性,它在某一时刻的值是随机的。

振动信号处理机械振动信号的分析与处理技术已应用于汽车、飞机、船只、机械设备、房屋建筑、水坝设计等方面的研究和生产中。振动信号处理的基本原理是在测试体上加一激振力,做为输入信号。在测量点上监测输出信号。输出信号与输入信号之比称为由测试体所构成的系统的传递函数(或称转移函数)。根据得到的传递函数进行所谓模态参数识别,从而计算出系统的模态刚度、模态阻尼等主要参数。这样就建立起系统的数学模型。进而可以做出结构的动态优化设计。这些工作均可利用数字处理器来进行。这种分析和处理方法一般称为模态分析。实质上,它就是信号处理在振动工程中所采用的一种特殊方法。电感器和电容器所构成的模拟滤波器完全不同。数字信号处理系统很容易用数字集成电路制成,显示出体积小。

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1965年J.W.库利和T.W.图基首先提出离散傅里叶变换的快速算法谱分析在频域中描述信号特性的一种分析方法,不仅可用于确定性信号,也可用于随机性信号。所谓确定性信号可用既定的时间函数来表示,它在任何时刻的值是确定的;随机信号则不具有这样的特性,它在某一时刻的值是随机的。因此,随机信号处理只能根据随机过程理论,利用统计方法来进行分析和处理,如经常利用均值、均方值、方差、相关函数、功率谱密度函数等统计量来描述随机过程的特征或随机信号的特性。应用抽样率变换滤波可以实现调制、解调。应用自适应滤波可以实现信道均衡、回波抵消、天线阵波束形成等。徐州进口数字信号处理器性能

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实际上,经常遇到的随机过程多是平稳随机过程而且是各态历经的,因而它的样本函数集平均可以根据某一个样本函数的时间平均来确定。平稳随机信号本身虽仍是不确定的,但它的相关函数却是确定的。在均值为零时,它的相关函数的傅里叶变换或Z变换恰恰可以表示为随机信号的功率谱密度函数,一般简称为功率谱。这一特性十分重要,这样就可以利用快速变换算法进行计算和处理。在实际中观测到的数据是有限的。这就需要利用一些估计的方法,根据有限的实测数据估计出整个信号的功率谱。针对不同的要求,如减小谱分析的偏差,减小对噪声的灵敏程度镇江机电数字信号处理器结构

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