一种2FSK解调算法的DSP实现

一种2FSK解调算法的DSP实现
一种2FSK解调算法的DSP实现

一种2FSK解调算法的DSP实现

发布日期:2006-03-06作者:李琦杨幸芳刘丁来源:现代电子技术

摘要:详细地介绍了一种2FSK非相干解调算法,算法涉及到接收信号的相位延迟,Array因为在用DSP实现时,与相位延迟对应的时间延时不可能恰是采样周期的整数倍,所以算法

借助一个单零点的FIR滤波器来解决非整数延时问题。文章重点推导了单零点FIR滤波器系数的

求解公式,并给出了用DSP软件实现的算法流程图。

关键词:2FSK解调;数字信号处理(DSP);数字滤波;群延时

频移键控FSK(Frequency ShiftKey)调制是用数字基带信号来控制高频载波频率的变化,

调制后的载波信号频率代表了要传送的数字信号。二进制FSK(2FSK)是用2个高频载波f1和

f2来表示2个数字信号“1”或“0”,其信号的典型波形如图1所示。

由于FSK系统受幅度非线性的影响小,且很容易用软件来实现,所以FSK在中低速数据通信系统中得到了广泛地应用。

FSK解调有相干解调和非相干解调,虽然相干解调抗干扰性能好,但他要求设置与发送设备

中的高频载波同频同相的本地参考载波,使设备复杂,因此一般数字调频系统都采用非相干解

调。常用的非相干解调算法有过零检测法和包络检测法。过零检测法的基本原理是根据频移键控

过零率的大小来检测已调信号中频率的变化。输入已调信号经过限幅、微分、整流后形成与频

率变化相应的脉冲序列,由此形成一定宽度的矩形波,然后经过低通滤波滤除高次谐波后再进

行抽样判决,即可得到原始的调制信号。过零检测法多用硬件电路实现。包络检测法的原理如图

2所示,输入信号先经过一对窄带的带通滤波器滤波,得到代表数字信号的高频载波f1和f2,经

过包络检波器后分别取出他们的包络,最后将2路输出同时送到抽样判决器进行比较,从而判决

出基带数字信号。

下面介绍一种新的可用DSP软件实现的FSK非相干解调算法,他不需要经过2路窄带带通滤波。

1 正交自延时FSK解调算法

算法的基本思想是已调信号和他的pi/2的延时信号相乘,然后经过低通滤波,根据滤波结果的符号判断发送信号的值,从而实现信号的解调。

算法原理图如图3所示。

设已调FSK信号表达式为:

其中:ωc为载波角频率;δω为其频偏(设δω>0);φ为初始相位;ωc+δω表示发送信号0;ωc-δω表示发送信号1。

R(t)的τ延时信号为:

求原信号R(t)与其自延时信号R(t-τ)的乘积:

(3)这里系数2只是为了抵消乘法结果的系数。

设ωc·τ=π/2,则式(3)经过低通滤波后为:

这样根据滤波结果的符号就可判断发送信号的值:负号表示发送信号0,正号表示发送信号1。

由ωcτ=π/2,得τ=π/(2ωc)=1/(4f c)(f c为载频),如果在模拟系统中,这个τ比较容易实现,但是在数字系统中,信号一般先以一定的采样率进行数字化,然后才进行解调等处理。显然数字信号的τ延时不可能恰是采样周期的整数倍,对于信号的整数倍延迟比较容易实现,比如在各种单片处理器系列中,可使用数据移动指令来实现,而对于小数倍延时,可用一个单零点的FIR滤波器来实现。

2 π/2相位延迟的实现

我们不仅要用单零点FIR滤波器来实现分数延时,而且利用FIR滤波器群延时的概念,使得这个分数延时对应的就是总的相位延迟。

单零点FIR滤波器的差分方程为:

其中:

设计该滤波器的目的就是给接收信号引进精确的群延时τ,这时分数倍延时α代表的是总的相位延迟π/2,τ定义为:

将式(13)带入式(14),得:

其中:归一化角频率ω=2πf,f=f c/f s,f c和f s分别是载波和采样频率。

在用DSP软件实现FSK信号的解调处理时,设INPUT,DELYT是连续存储器位置变量,且令:

则有:

解调变量说明:

设FSK信号的采样率为9 600 Hz,波特率为300 Hz,则每个波特率周期内的样点数为32。

LPFOUT 低通滤波输出;

DZONE 包络检波器的判决门限;

SAPDAT 当前波特率周期内采样点的数据估计;

BAUDCT 当前波特率周期内采样点的计数;

BFDAT 前一个波特率周期(码元)的数据估计;

STWD DSP送入MCU的状态字;

TRANCNT 设定的数据转变发生的条件;

CNTR 当SAPDAT与BFDAT不同时,CNTR加1。若在BAUDCT达到32之前,CNTR已经达到了TRANCNT,就认为数据转变发生了,对BFDAT取反。

解调算法流程如图4所示。

3 结语

本文给出的FSK解调算法结

构简单,用DSP软件实现容易。应用该算法前,通常数字化后的FSK信号先要通过一个中心频率为载频的FIR数字滤波器进行窄带滤波,然后才进行信号的解调接收处理。算法中的低通滤波器可以采用IIR滤波器,其阶数比较低,对DSP来讲,运算量不大。用DSP软件实现数字滤波和FSK解调,可以简化数字系统的硬件电路,提高系统的可靠性和灵活性。

参考文献

[1]王秉钧,孙学军,王少勇,等.现代通信系统原理[M].天津:天津大学出版社,1999.[2]Teaching DSP through the practical case study of an FSK Modem.

[3]Implemention ofan FSK Modem using the TMS320C17.

[4]FSKmodulation and demodulation with the MSP430 microcontroller.

[5]吴镇杨.数字信号处理的原理与实现[M].南京:东南大学出版社,2001.

几种非线性滤波算法的研究-内附程序

2017 年秋季学期研究生课程考核 (读书报告、研究报告) 考核科目:雷达系统导论 学生所在(系):电子与信息工程学院 学生所在学科:电子与同学工程 学生姓名: 学号: 学生类别: 考核结果阅卷人 第 1 页(共页)

几种非线性滤波算法的介绍与性能分析 作者姓名:学号: 专业院系:电信学院电子工程系 电子邮件: 摘要—非线性滤波算法在雷达目标跟踪中有着重要的应用,对雷达的跟踪性能有着至关重要的影响。好的滤波算法有利于目标航迹的建立及保持,能够得到较精确的目标位置,为发现目标后的后续工作提供可靠的数据依据。本文重点介绍了雷达数据处理中的几种非线性滤波算法:扩展卡尔曼滤波(EKF)、不敏卡尔曼滤波(UKF)、粒子滤波(PF),并且给出了一个利用这三种算法进行数据处理的一个实例,通过这个实例对比分析了这三种算法的性能以及优劣。 关键字—非线性滤波算法;扩展卡尔曼滤波;不敏卡尔曼滤波;粒子滤波; I.概述(一级表题格式) 在雷达对目标进行跟踪前要先对目标进行检测。对于满足检测条件的目标就需要进行跟踪,在跟踪的过程中可以利用新获得的数据完成对目标的进一步检测比如去除虚假目标等,同时利用跟踪获得数据可以进一步完成对目标动态特性的检测和识别。因此对目标进行准确的跟踪是雷达性能的一个重要指标。在检测到满足条件的目标后,根据目标运动状态建立目标运动模型,然后对目标跟踪算法进行设计,这是雷达目标跟踪中的核心部分。 目前主要的跟踪算法包括线性自回归滤波,两点外推滤波、维纳滤波、- αβ滤波、加权最小二乘滤波、维纳滤波和卡尔曼滤波[1]。对于线性系统而言最优滤波的方法就是卡尔曼滤波,卡尔曼滤波是线性高斯模型下的最优状态估计算法。但是实际问题中目标的运动模型往往不是线性的,因此卡尔曼滤波具有很大的局限性。目前主要用的非线性滤波算法可以分为高斯滤波和粒子滤波[2]。不敏卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波就是高斯滤波中的典型代表,也是应用相对较为广泛的。粒子滤波的应用范围比高斯滤波的适用范围要广,对于系统状态非线性,观测模型非高斯等问题都有很好的适用性。本文具体分析阐述了扩展卡尔曼滤波算法,不敏卡尔曼滤波算法,粒子滤波算法,并且通过一个实例利用仿真的方法分析了这三种算法在滤波性能上的优劣,最后对这三种算法做了一定的总结。 我本科毕业设计题目为《基于历史数据的路径生成算法研究》,由于我是跨专业保研到电信学院,该课题所研究内容不属于雷达系统研究范围,是一种城市路网最快路径生成算法。 II.几种非线性滤波算法 A.扩展卡尔曼滤波 扩展卡尔曼滤波是将非线性系统转换为近似的线性系统的一种方法,其核心思想是围绕滤波值将非线性函数展开成泰勒级数并略去二阶及以上的项,得到一个近似的线性化模型,然后应用卡尔曼滤波完成状态估计。 扩展卡尔曼滤波状态空间模型: k k k w x f+ = + ) ( x 1 状态方程 k k k v x h+ =) ( z观测方程 其中(.) f和(.) h为非线性函数 在扩展卡尔曼滤波中,状态的预测以及观测值的预测由非线性函数计算得出,线性卡尔曼滤波中的状态转移矩阵A阵和观测矩阵H阵由f和h函数的雅克比矩阵代替。 对 (.) f和(.) h Taylor展开,只保留一次项有: ) ? ( ) ?( ) ( k k k k k x x A x f x f- + ≈ ) ? ( ) ?( ) ( k k k k k x x H x h x h- + ≈ 其中: k k x x k k dx df A ?= =为f对 1- k x求导的雅克比矩阵 k k x x k k dx dh H ?= =为h对 1- k x求导的雅克比矩阵 ) ?( ? 1-k k x f x=,于是可以得出: k k k k k k k w x A x f x A x+ - + ≈ + ) ? ) ?( ( 1 k k k k k k k v x H x h x H z+ - + ≈ + ) ? ) ?( ( 1 通过以上变换,将非线性问题线性化。接下来EKF 滤波过程同线性卡尔曼滤波相同,公式如下: )) | (?( ) |1 ( X?k k X f k k= + ) ( ) ( ) | ( ) ( ) |1 (P k Q k k k P k k k+ Φ' Φ = + )1 ( )1 ( ) |1 ( )1 ( )1 (S+ + + ' + + = +k R k H k k P k H k )1 ( )1 ( ) |1 ( )1 ( K1+ + ' + = +-k S k H k k P k

常用的8种数字滤波算法

常用的8种数字滤波算法 摘要:分析了采用数字滤波消除随机干扰的优点,详细论述了微机控制系统中常用的8种数字滤波算法,并讨论了各种数字滤波算法的适用范围。 关键词:数字滤波;控制系统;随机干扰;数字滤波算法 1 引言 在微机控制系统的模拟输入信号中,一般均含有各种噪声和干扰,他们来自被测信号源本身、传感器、外界干扰等。为了进行准确测量和控制,必须消除被测信号中的噪声和干扰。噪声有2大类:一类为周期性的,其典型代表为50 Hz 的工频干扰,对于这类信号,采用积分时间等于20 ms整倍数的双积分A/D转换器,可有效地消除其影响;另一类为非周期的不规则随机信号,对于随机干扰,可以用数字滤波方法予以削弱或滤除。所谓数字滤波,就是通过一定的计算或判断程序减少干扰信号在有用信号中的比重,因此他实际上是一个程序滤波。 数字滤波器克服了模拟滤波器的许多不足,他与模拟滤波器相比有以下优点: (1)数字滤波器是用软件实现的,不需要增加硬设备,因而可靠性高、稳定性好,不存在阻抗匹配问题。 (2)模拟滤波器通常是各通道专用,而数字滤波器则可多通道共享,从而降低了成本。 (3)数字滤波器可以对频率很低(如0.01 Hz)的信号进行滤波,而模拟滤波器由于受电容容量的限制,频率不可能太低。 (4)数字滤波器可以根据信号的不同,采用不同的滤波方法或滤波参数,具有灵活、方便、功能强的特点。 2 常用数字滤波算法 数字滤波器是将一组输入数字序列进行一定的运算而转换成另一组输出数字序列的装置。设数字滤波器的输入为X(n),输出为Y(n),则输入序列和输出序列之间的关系可用差分方程式表示为: 其中:输入信号X(n)可以是模拟信号经采样和A/D变换后得到的数字序列,也

数字滤波算法

几种简单的数字滤波 假定从8位AD中读取数据(如果是更高位的AD可定义数据类型为int),子程序为get_ad(); 1、限副滤波 /* A值可根据实际情况调整 value为有效值,new_value为当前采样值 滤波程序返回有效的实际值*/ #define A 10 char value; char filter() { char new_value; new_value = get_ad(); if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new_value > A ) return value; return new_value; } 2、中位值滤波法 /* N值可根据实际情况调整 排序采用冒泡法*/ #define N 11 char filter() { char value_buf[N]; char count,i,j,temp; for ( count=0;countvalue_buf[i+1] ) { temp = value_buf[i]; value_buf[i] = value_buf[i+1]; value_buf[i+1] = temp; } } }

return value_buf[(N-1)/2]; } 3、算术平均滤波法 /* */ #define N 12 char filter() { int sum = 0; for ( count=0;count

基于Simulink的2FSK调制解调系统设计

二○一二~二○一三学年第二学期 电子信息工程系 课程设计计划书 班级: 课程名称: 学时学分: 姓名: 学号: 指导教师: 二○一三年六月一日

一、课程设计目的: 通过课程设计,巩固已经学过的有关数字调制系统的知识,加深对知识的理解和应用,学会应用Matlab Simulink 或SystemView等工具对通信系统进行仿真。 二、课程设计时间安排: 课程设计时间为第一周。首先查找资料,掌握系统原理,熟悉仿真软件,然后编写程序或构建仿真结构模型,最后调试运行并分析仿真结果。 三、课程设计内容及要求: 1 设计任务与要求 1.1 设计要求 (1)学习使用计算机建立通信系统仿真模型的基本方法及基本技能,学会利用仿真的手段对于实用通讯系统的基本理论、基本算法进行实际验证; (2)学习现有流行通信系统仿真软件MATLAB7.0的基本实用方法,学会使用这软件解决实际系统出现的问题; (3)通过系统仿真加深对通信课程理论的理解,拓展知识面,激发学习和研究的兴趣;(4)用MATLAB7.0设计一种2FSK数字调制解调系统; 1.2设计任务 根据课程设计的设计题目实现某种数字传输系统,具体要求如下; (1)信源:产生二进制随机比特流,数字基带信号采用单极性数字信号、矩形波数字基带信号波形; (2)调制:采用二进制频移键控(2FSK)对数字基带信号进行调制,使用键控法产生2FSK 信号; (3)信道:属于加性高斯信道; (4)解调:采用相干解调; (5)性能分析:仿真出该数字传输系统的性能指标,即该系统的误码率,并画出SNR(信噪比)和误码率的曲线图;

2 方案设计与论证 频移键控是利用载波的频率来传递数字信号,在2FSK 中,载波的频率随着二进制基带信号在f1和f2两个频率点间变化,频移键控是利用载波的频移变化来传递数字信息的。在2FSK 中,载波的频率随基带信号在f1和f2两个频率点间变化。故其表达式为: { )cos() cos(212)(n n t A t A FSK t e ?ωθω++= 典型波形如下图所示。由图可见。2FSK 信号可以看作两个不同载频的ASK 信号的叠加。因此2FSK 信号的时域表达式又可以写成: )cos()]([)cos(])([)(2_ 12n s n n n n s n FSK t nT t g a t nT t g a t s ?ωθω+-++-=∑∑ 1 1 1 1 t ak s 1(t) cos (w1t+θn ) s 2(t) s 1(t) co s(w1t +θn )cos (w2t+φn) s 2(t) cos (w2t+φn) 2FSK 信号 t t t t t t 2.1 2FSK 数字系统的调制原理 2FSK 调制就是使用两个不同的频率的载波信号来传输一个二进制信息序列。可以用二进制“1”来对应于载频f1,而“0”用来对应于另一相载频w2的已调波形,而这个可以用受矩形脉冲序列控制的开关电路对两个不同的独立的频率源w1、f2进行选择通。如下原理图:

几种卡尔曼滤波算法理论

自适应卡尔曼滤波 卡尔曼滤波发散的原因 如果卡尔曼滤波是稳定的,随着滤波的推进,卡尔曼滤波估计的精度应该越来越高,滤波误差方差阵也应趋于稳定值或有界值。但在实际应用中,随着量测值数目的增加,由于估计误差的均值和估计误差协方差可能越来越大,使滤波逐渐失去准确估计的作用,这种现象称为卡尔曼滤波发散。 引起滤波器发散的主要原因有两点: (1)描述系统动力学特性的数学模型和噪声估计模型不准确,不能直接真实地反映物理过程,使得模型与获得的量测值不匹配而导致滤波发散。这种由于模型建立过于粗糙或失真所引起的发散称为滤波发散。 (2)由于卡尔曼滤波是递推过程,随着滤波步数的增加,舍入误差将逐渐积累。如果计算机字长不够长,这种积累误差很有可能使估计误差方差阵失去非负定性甚至失去对称性,使滤波增益矩阵逐渐失去合适的加权作用而导致发散。这种由于计算舍入误差所引起的发散称为计算发散。 针对上述卡尔曼滤波发散的原因,目前已经出现了几种有效抑制滤波发散的方法,常用的有衰减记忆滤波、限定记忆滤波、扩充状态滤波、有限下界滤波、平方根滤波、和自适应滤波等。这些方法本质上都是以牺牲滤波器的最优性为代价来抑制滤波发散,也就是说,多数都是次优滤波方法。 自适应滤波 在很多实际系统中,系统过程噪声方差矩阵Q和量测误差方差阵R事先是不知道的,有时甚至连状态转移矩阵 或量测矩阵H也不能确切建立。如果所建立的模型与实际模型不符可能回引起滤波发散。自适应滤波就是这样一种具有抑制滤波发散作用的滤波方法。在滤波过程中,自适应滤波一方面利用量测值修正预测值,同时也对未知的或不确切的系统模型参数和噪声统计参数进行估计修正。自适应滤波的方法很多,包括贝叶斯法、极大似然法、相关法与协方差匹配法,其中最基本也是最重要的是相关法,而相关法可分为输出相关法和新息相关法。

滤波各种算法优缺点

滤波关键看你什么应用!采样频率,这个方法很多的。以下仅供参考: 1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法) A、方法: 根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为A) 每次检测到新值时判断: 如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效 如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值 B、优点: 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰 C、缺点 无法抑制那种周期性的干扰 平滑度差 2、中位值滤波法 A、方法: 连续采样N次(N取奇数) 把N次采样值按大小排列 取中间值为本次有效值 B、优点: 能有效克服因偶然因素引起的波动干扰 对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果 C、缺点: 对流量、速度等快速变化的参数不宜 3、算术平均滤波法 A、方法: 连续取N个采样值进行算术平均运算 N值较大时:信号平滑度较高,但灵敏度较低 N值较小时:信号平滑度较低,但灵敏度较高 N值的选取:一般流量,N=12;压力:N=4 B、优点: 适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波 这样信号的特点是有一个平均值,信号在某一数值范围附近上下波动 C、缺点: 对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用 比较浪费RAM 4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法) A、方法: 把连续取N个采样值看成一个队列 队列的长度固定为N 每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果 N值的选取:流量,N=12;压力:N=4;液面,N=4~12;温度,N=1~4 B、优点: 对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高 适用于高频振荡的系统 C、缺点: 灵敏度低 对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差 不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差 不适用于脉冲干扰比较严重的场合 比较浪费RAM 5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法) A、方法: 相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法” 连续采样N个数据,去掉一个最大值和一个最小值 然后计算N-2个数据的算术平均值

基于LabView的调制解调系统设计

基于LabVIEW的调制解调系统设计 工程设计报告 题目类型:小组题目 班级: 021212 姓名:李x(组长)、黄XX 学号:1149,1100 联系方式: 西安电子科技大学 电子工程学院

一.摘要 虚拟技术的发展使电子技术实验的分析设计过程得以在计算机上轻松、准确、快捷地完成。这样,一方面克服了实验室在元器件和规格上的限制,避免了损坏仪器等不利因素,另一方面使得实验不受时间及空间的限制,从而促进虚拟电子技术实验教学的现代化。本文介绍了基于LabVIEW的虚拟电子技术实验系统——虚拟调制解调器的设计与实现。此系统具有参数调节方便、易实现、可靠度高等优点。 在实现的过程中,我们小组首先对LabVIEW这款软件的使用进行了深入的学习,掌握了这款软件的基本操作和图形编程的方法;其次对调制解调系统进行学习,了解现在流行的调制解调是如何实现的,然后在理论上设计出一套可以实现的调制解调系统;进而在LabVIEW的开发环境下对设计的系统进行试验验证,经过调试和反复的完善,得到最终的调制解调系统。 二.绪论 (一)虚拟仪器的发展 虚拟仪器发展至今,大体可以分为四代:模拟仪器、分立元件式仪器、数字化仪器、智能仪器和虚拟仪器。 第一代---模拟仪器。这类仪器看起来在某些实验室仍然恩能够看到,是以电磁感应基本定律为基础的指针式仪器,如指针式万用表、指针式电压表、指针式电流表等。这类指针式仪器借助指针来显示最终结果。 第二代---分立元件式仪器。当20世纪50年代出现电子管,20世纪60年代出现晶体管时,便产生了以电子管或晶体管电子电路为基础的第二代测试仪器---分立元件式仪器。 第三代---数字化仪器。20世纪70年代,随着集成电路的出现,诞生了以集成电路芯片为基础的第三代仪器这类仪器目前相当普及,如数字电压表,数字频率计等。这类仪器将模拟信号的测量转化为数字信号的测量,并以数字方式输出最终结果,适用于快速响应和较高准确度的测量。 第四代---智能仪器。随着微电子技术的发展和微处理器的普及,以微处理器为核心的第四代仪器---智能仪器也迅速普及。这类仪器内置微处理器,既能进行自动测试,又具有一定的数据处理功能,可取代部分脑力劳动,习惯上称之智能仪器。其缺点是它的功能模块全部都以硬件的形式存在,无论对开发还是针对应用,都缺乏灵活性。 目前,微电子技术和计算机技术飞速发展,测试技术与计算机深层次的结合正引起测试仪器领域里的一场新革命,一种全新的仪器结构概念导致了新一代仪器---虚拟仪器的出现。它是现代计算机技术,通信技术和测量技术想结合的产物,是传统仪器观念的一次巨大变革,是仪器产业发展的一个重要方向。它的出现使得人类的测试技术进入一个新的发展纪元。 (二)虚拟仪器的特点 任何一台仪器,一般都由信号的采集、信号的分析处理、测试结果的输出三

各种滤波算法比较

数字滤波方法有很多种,每种方法有其不同的特点和使用范围。从大的范围可分为3类。 1、克服大脉冲干扰的数字滤波法 ㈠.限幅滤波法㈡.中值滤波法 2、抑制小幅度高频噪声的平均滤波法 ㈠.算数平均㈡.滑动平均㈢.加权滑动平均㈣一阶滞后滤波法 3、复合滤波法 四、介绍 在这我选用了常用的8种滤波方法予以介绍 (一)克服大脉冲干扰的数字滤波法: 克服由仪器外部环境偶然因素引起的突变性扰动或仪器内部不稳定引起误码等造成的尖脉冲干扰,是仪器数据处理的第一步。通常采用简单的非线性滤波法。 1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法)限幅滤波是通过程序判断被测信号的变化幅度,从而消除缓变信号中的尖脉冲干扰。 A、方法:根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为A)每次检测到新值时判断:如果本次值与上次值之差A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值 B、优点:能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰 C、缺点无法抑制那种周期性的干扰平滑度差 D、适用范围: 变化比较缓慢的被测量值 2、中位值滤波法 中位值滤波是一种典型的非线性滤波器,它运算简单,在滤除脉冲噪声的同时可以很好地保护信号的细节信息。 A、方法:连续采样N次(N取奇数)把N次采样值按大小排列(多采用冒泡法)取

中间值为本次有效值 B、优点:能有效克服因偶然因素引起的波动(脉冲)干扰 C、缺点:对流量、速度等快速变化的参数不宜 D、适用范围:对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果 (二)抑制小幅度高频噪声的平均滤波法 小幅度高频电子噪声:电子器件热噪声、A/D量化噪声等。通常采用具有低通特性的线性滤波器:算数平均滤波法、加权平均滤波法、滑动加权平均滤波法一阶滞后滤波法等。 3、算术平均滤波法算术平均滤波法是对N个连续采样值相加,然后取其算术平均值作为本次测量的滤波值。 A、方法:连续取N个采样值进行算术平均运算N值较大时:信号平滑度较高,但灵敏度较低N值较小时:信号平滑度较低,但灵敏度较高N值的选取:一般流量,N=12;压力:N=4 B、优点:对滤除混杂在被测信号上的随机干扰信号非常有效。被测信号的特点是有一个平均值,信号在某一数值范围附近上下波动 C、缺点:不易消除脉冲干扰引起的误差。对于采样速度较慢或要求数据更新率较高的实时系统,算术平均滤法无法使用的。比较浪费RAM 4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法) 对于采样速度较慢或要求数据更新率较高的实时系统,算术平均滤法无法使用的。滑动平均滤波法把N个测量数据看成一个队列,队列的长度固定为N,每进行一次新的采样,把测量结果放入队尾,而去掉原来队首的一个数据,这样在队列中始终有N个“最新”的数据。 A、方法:把连续取N个采样值看成一个队列,队列的长度固定为N ,每次采样到

SSB调制解调系统设计

南华大学电气工程学院 《通信原理课程设计》任务书 设计题目:SSB调制解调系统设计 专业:通信工程 学生姓名: 唐军德学号:20114400227 起迄日期:2013 年12月20日~2014年1月3日指导教师:宁志刚副教授 系主任:王彦教授

《通信原理课程设计》任务书

附件二: 《通信原理课程设计》设计说明书格式 一、纸张和页面要求 A4纸打印;页边距要求如下:页边距上下各为2.5 厘米,左右边距各为2.5厘米;行间距取固定值(设置值为20磅);字符间距为默认值(缩放100%,间距:标准)。 二、说明书装订页码顺序 (1)任务书 (2)论文正文 (3)参考文献,(4)附录 三、课程设计说明书撰写格式 见范例 引言(黑体四号) ☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆(首行缩进两个字,宋体小四号) 1☆☆☆☆(黑体四号) 正文……(首行缩进两个字,宋体小四号) 1.1(空一格)☆☆☆☆☆☆(黑体小四号) 正文……(首行缩进两个字,宋体小四号) 1.2 ☆☆☆☆☆☆、☆☆☆ 正文……(首行缩进两个字,宋体小四号) 2 ☆☆☆☆☆☆ (黑体四号) 正文……(首行缩进两个字,宋体小四号) 2.1 ☆☆☆☆、☆☆☆☆☆☆,☆☆☆(黑体小四号) 正文……(首行缩进两个字,宋体小四号) 2.1.1☆☆☆,☆☆☆☆☆,☆☆☆☆ (楷体小四号) 正文……(首行缩进两个字,宋体小四号) (1)…… ①……

………… 图1. 工作波形示意图(图题,居中,宋体五号) 5结论(黑体四号) ☆☆☆☆☆☆(首行缩进两个字,宋体小四号) 参考文献(黑体四号、顶格) 参考文献要另起一页,一律放在正文后,不得放在各章之后。只列出作者直接阅读过或在正文中被引用过的文献资料,作者只写到第三位,余者写“等”,英文作者超过3人写“et al”。 几种主要参考文献著录表的格式为: ⑴专(译)著:[序号]著者.书名(译者)[M].出版地:出版者,出版年:起~止页码. ⑵期刊:[序号]著者.篇名[J].刊名,年,卷号(期号):起~止页码. ⑶论文集:[序号]著者.篇名[A]编者.论文集名[C] .出版地:出版者,出版者. 出版年:起~止页码. ⑷学位论文:[序号]著者.题名[D] .保存地:保存单位,授予年. ⑸专利文献:专利所有者.专利题名[P] .专利国别:专利号,出版日期. ⑹标准文献:[序号]标准代号标准顺序号—发布年,标准名称[S] . ⑺报纸:责任者.文献题名[N].报纸名,年—月—日(版次). 附录(居中,黑体四号) ☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆(首行缩进两个字,宋体小四号)

(整理)11种滤波方法+范例代码.

软件滤波算法(转载) 这几天做一个流量检测的东西,其中用到了对数据的处理部分,试了很多种方法,从网上找到这些个滤波算法,贴出来记下 需要注意的是如果用到求平均值的话,注意总和变量是否有溢出,程序没必要照搬,主要学习这些方法,相信做东西的时候都能用得上 1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法) A、方法: 根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为A) 每次检测到新值时判断: 如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效 如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值 B、优点: 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰 C、缺点 无法抑制那种周期性的干扰 平滑度差 2、中位值滤波法 A、方法: 连续采样N次(N取奇数) 把N次采样值按大小排列 取中间值为本次有效值 B、优点: 能有效克服因偶然因素引起的波动干扰 对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果 C、缺点: 对流量、速度等快速变化的参数不宜 3、算术平均滤波法 A、方法: 连续取N个采样值进行算术平均运算 N值较大时:信号平滑度较高,但灵敏度较低 N值较小时:信号平滑度较低,但灵敏度较高 N值的选取:一般流量,N=12;压力:N=4 B、优点:

适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波 这样信号的特点是有一个平均值,信号在某一数值范围附近上下波动 C、缺点: 对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用 比较浪费RAM 4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法) A、方法: 把连续取N个采样值看成一个队列 队列的长度固定为N 每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果 N值的选取:流量,N=12;压力:N=4;液面,N=4~12;温度,N=1~4 B、优点: 对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高 适用于高频振荡的系统 C、缺点: 灵敏度低 对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差 不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差 不适用于脉冲干扰比较严重的场合 比较浪费RAM 5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法) A、方法: 相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法” 连续采样N个数据,去掉一个最大值和一个最小值 然后计算N-2个数据的算术平均值 N值的选取:3~14 B、优点: 融合了两种滤波法的优点 对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差 C、缺点: 测量速度较慢,和算术平均滤波法一样 比较浪费RAM

几种滤波算法

一.十一种通用滤波算法(转) 1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法) A、方法: 根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为A) 每次检测到新值时判断: 如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效 如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值B、优点: 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰 C、缺点 无法抑制那种周期性的干扰 平滑度差 2、中位值滤波法 A、方法: 连续采样N次(N取奇数) 把N次采样值按大小排列 取中间值为本次有效值 B、优点: 能有效克服因偶然因素引起的波动干扰 对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果 C、缺点: 对流量、速度等快速变化的参数不宜 3、算术平均滤波法 A、方法: 连续取N个采样值进行算术平均运算 N值较大时:信号平滑度较高,但灵敏度较低 N值较小时:信号平滑度较低,但灵敏度较高 N值的选取:一般流量,N=12;压力:N=4

适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波 这样信号的特点是有一个平均值,信号在某一数值范围附近上下波动 C、缺点: 对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用 比较浪费RAM 4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法) A、方法: 把连续取N个采样值看成一个队列 队列的长度固定为N 每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果 N值的选取:流量,N=12;压力:N=4;液面,N=4~12;温度,N=1~4 B、优点: 对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高 适用于高频振荡的系统 C、缺点: 灵敏度低 对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差 不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差 不适用于脉冲干扰比较严重的场合 比较浪费RAM 5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法) A、方法: 相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法” 连续采样N个数据,去掉一个最大值和一个最小值 然后计算N-2个数据的算术平均值 N值的选取:3~14

十一种软件数字滤波算法

1 数字滤波 1.1 概述 在单片机进行数据采集时,会遇到数据的随机误差,随机误差是由随机干扰引起的,其特点是在相同条件下测量同一量时,其大小和符号会现无规则的变化而无法预测,但多次测量的结果符合统计规律。为克服随机干扰引起的误差,硬件上可采用滤波技术,软件上可采用软件算法实现数字滤波。滤波算法往往是系统测控算法的一个重要组成部分,实时性很强。 采用数字滤波算法克服随机干扰的误差具有以下优点: 1、数字滤波无需其他的硬件成本,只用一个计算过程,可靠性高,不存在阻 抗匹配问题。尤其是数字滤波可以对频率很低的信号进行滤波,这是模拟滤波器做不到的。 2、数字滤波使用软件算法实现,多输入通道可共用一个滤波程序,降低系统 开支。 3、只要适当改变滤波器的滤波程序或运算,就能方便地改变其滤波特性,这 对于滤除低频干扰和随机信号会有较大的效果。 4、在单片机系统中常用的滤波算法有限幅滤波法、中值滤波法、算术平均滤 波法、加权平均滤波法、滑动平均滤波等。 1.2 限幅滤波算法 原理:该运算的过程中将两次相邻的采样相减,求出其增量,然后将增量的绝对值,与两次采样允许的最大差值A进行比较。A的大小由被测对象的具体情况而定,如果小于或等于允许的最大差值,则本次采样有效;否则放弃本次值取上次采样值作为本次数据的样本。 优点:能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。 缺点:无法抑制那种周期性的干扰,平滑度差。 说明:限幅滤波法主要用于处理变化较为缓慢的数据,如温度、物体的位置等。使用时,关键要选取合适的门限制A。通常这可由经验数据获得,必要时可通过实验得到。 1.3 中值滤波算法 原理:该运算的过程是对某一参数连续采样N次(N一般为奇数),然后把N次采样的值按从小到大排列,再取中间值作为本次采样值,整个过程实际上是一个序列排序的过程。

DSB调制解调系统设计与仿真

DSB调制解调系统设计与仿真 姓名: 学号: 学院:信息工程学院 专业:通信工程 指导老师:

目录 (2) 绪论 (2) 课程设计目的 (3) 课程设计要求 (3) 1. 建立DSB调制解调模型 (4) 1.1 DSB信号的模型 (4) 1.2 DSB信号调制过程分析 (5) 1.3 高斯白噪声信道特性分析 (8) 1.4 DSB解调过程分析 (11) 1.5 DSB调制解调系统抗噪声性能分析 (14) 2. 调制解调仿真过程 (16) 3. 课程设计心得体会 (19) 4. 参考文献 (20)

本课程设计信号的接收端就是通过解调来还原已调制信号从而读取发送端发送的信息。因此信号的解调对系统的传输有效性和传输可靠性有着很大的影响。调制与解调方式往往决定了一个通信系统的性能。双边带DSB信号的解调采用相干解调法,这种方式被广泛应用在载波通信和短波无线电话通信中。 课程设计目的 《通信原理》是通信工程专业的一门极为重要的专业基础课,但内容抽象,基本概念较多,是一门难度较大的课程。本课程设计是DSB调制解调系统的设计与仿真,用于实现DSB信号的调制解调过程,信号的调制与解调在通信系统中具有重要的作用,调制过程是一个频谱搬移的过程,它是将低频信号的频谱搬移到载频位置,解调是调制的逆过程,即是将已调制的信号还原成原始基带信号的过程。在此次课程设计中,我需要通过多方搜集资料与分析,来理解并掌握DSB 调制解调的具体过程和它在MATLAB中的实现方法。通过这个课程设计,我将更清晰地了解DSB的调制解调原理,同时加深对MATLAB这款《通信原理》辅助教学操作的熟练度。 课程设计要求 1.掌握DSB信号的调制解调原理,以此为基础实现DSB信号的调制解调,所有的仿真用matlab或VC程序实现(如用Matlab则只能用代码的形式,不能

十种数字滤波方法

1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法) A、方法: 根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为A) 每次检测到新值时判断: 如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效 如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值 B、优点: 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰 C、缺点 无法抑制那种周期性的干扰 平滑度差 2、中位值滤波法 A、方法: 连续采样N次(N取奇数) 把N次采样值按大小排列 取中间值为本次有效值 B、优点: 能有效克服因偶然因素引起的波动干扰 对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果 自动化科协 C、缺点: 对流量、速度等快速变化的参数不宜 3、算术平均滤波法 A、方法: 连续取N个采样值进行算术平均运算 N值较大时:信号平滑度较高,但灵敏度较低 N值较小时:信号平滑度较低,但灵敏度较高 N值的选取:一般流量,N=12;压力:N=4 B、优点: 适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波 这样信号的特点是有一个平均值,信号在某一数值范围附近上下波动 C、缺点: 对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用 比较浪费RAM 4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法) A、方法: 把连续取N个采样值看成一个队列 队列的长度固定为N 每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果

N值的选取:流量,N=12;压力:N=4;液面,N=4~12;温度,N=1~4 B、优点: 对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高 适用于高频振荡的系统 C、缺点: 灵敏度低 对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差 不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差 不适用于脉冲干扰比较严重的场合 比较浪费RAM 5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法) A、方法: 相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法” 连续采样N个数据,去掉一个最大值和一个最小值 然后计算N-2个数据的算术平均值 N值的选取:3~14 B、优点: 融合了两种滤波法的优点 对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差 C、缺点: 自动化科协 测量速度较慢,和算术平均滤波法一样 比较浪费RAM 6、限幅平均滤波法 A、方法: 相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法” 每次采样到的新数据先进行限幅处理, 再送入队列进行递推平均滤波处理 B、优点: 融合了两种滤波法的优点 对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差 C、缺点: 比较浪费RAM 7、一阶滞后滤波法 A、方法: 取a=0~1 本次滤波结果=(1-a)*本次采样值+a*上次滤波结果 B、优点: 对周期性干扰具有良好的抑制作用 适用于波动频率较高的场合 C、缺点:

基于LabView的调制解调系统设计

基于LabVIEW的调制解调系统设计 工程设计报告 题目类型:小组题目 班级:021212 姓名:李x(组长)、黄XX 学号:1149,1100 联系方式: 西安电子科技大学 电子工程学院

一.摘要 虚拟技术的发展使电子技术实验的分析设计过程得以在计算机上轻松、准确、快捷地完成。这样,一方面克服了实验室在元器件和规格上的限制,避免了损坏仪器等不利因素,另一方面使得实验不受时间及空间的限制,从而促进虚拟电子技术实验教学的现代化。本文介绍了基于LabVIEW的虚拟电子技术实验系统——虚拟调制解调器的设计与实现。此系统具有参数调节方便、易实现、可靠度高等优点。 在实现的过程中,我们小组首先对LabVIEW这款软件的使用进行了深入的学习,掌握了这款软件的基本操作和图形编程的方法;其次对调制解调系统进行学习,了解现在流行的调制解调是如何实现的,然后在理论上设计出一套可以实现的调制解调系统;进而在LabVIEW的开发环境下对设计的系统进行试验验证,经过调试和反复的完善,得到最终的调制解调系统。 二.绪论 (一)虚拟仪器的发展 虚拟仪器发展至今,大体可以分为四代:模拟仪器、分立元件式仪器、数字化仪器、智能仪器和虚拟仪器。 第一代---模拟仪器。这类仪器看起来在某些实验室仍然恩能够看到,是以电磁感应基本定律为基础的指针式仪器,如指针式万用表、指针式电压表、指针式电流表等。这类指针式仪器借助指针来显示最终结果。 第二代---分立元件式仪器。当20世纪50年代出现电子管,20世纪60年代出现晶体管时,便产生了以电子管或晶体管电子电路为基础的第二代测试仪器---分立元件式仪器。 第三代---数字化仪器。20世纪70年代,随着集成电路的出现,诞生了以集成电路芯片为基础的第三代仪器这类仪器目前相当普及,如数字电压表,数字频率计等。这类仪器将模拟信号的测量转化为数字信号的测量,并以数字方式输出最终结果,适用于快速响应和较高准确度的测量。 第四代---智能仪器。随着微电子技术的发展和微处理器的普及,以微处理器为核心的第四代仪器---智能仪器也迅速普及。这类仪器内置微处理器,既能进行自动测试,又具有一定的数据处理功能,可取代部分脑力劳动,习惯上称之智能仪器。其缺点是它的功能模块全部都以硬件的形式存在,无论对开发还是针对应用,都缺乏灵活性。 目前,微电子技术和计算机技术飞速发展,测试技术与计算机深层次的结合正引起测试仪器领域里的一场新革命,一种全新的仪器结构概念导致了新一代仪器---虚拟仪器的出现。它是现代计算机技术,通信技术和测量技术想结合的产物,是传统仪器观念的一次巨大变革,是仪器产业发展的一个重要方向。它的出现使得人类的测试技术进入一个新的发展纪元。 (二)虚拟仪器的特点 任何一台仪器,一般都由信号的采集、信号的分析处理、测试结果的输出三

10种简单的数字滤波算法(C语言源程序)

假定从8位AD中读取数据(如果是更高位的AD可定义数据类型为int),子程序为get_ad(); 1、限副滤波 /* A值可根据实际情况调整 value为有效值,new_value为当前采样值 滤波程序返回有效的实际值*/ #define A 10 char value; char filter() { char new_value; new_value = get_ad(); if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new_value > A ) return value; return new_value; } 2、中位值滤波法 /* N值可根据实际情况调整 排序采用冒泡法*/ #define N 11 char filter() { char value_buf[N]; char count,i,j,temp; for ( count=0;countvalue_buf[i+1] ) { temp = value_buf[i]; value_buf[i] = value_buf[i+1]; value_buf[i+1] = temp; } } } return value_buf[(N-1)/2]; } 3、算术平均滤波法

*/ #define N 12 char filter() { int sum = 0; for ( count=0;count

16QAM调制解调系统设计的设计

资料 《通信原理及系统课程设计》报告 二○一一~二○一二学年第二学期 学号 091603048 姓名张薇 班级通信Q0941 电子工程系

设计任务书 【设计题目】 16QAM调制与解调系统的设计 【设计目的】 通过此综合设计,加深基本理论知识的理解,加强理论联系实际,增强动手能力,提高通信系统仿真的设计技能。 【设计内容】 1.设计任务:利用所学通信知识,设计一个16QAM调制与解调系统,并用 SystemVIEW进行仿真和分析,从而实现理论联系实际的作用。 2.基本要求: (1)用码元速率为19.2Kb/s的随机序列作为实验系统的信号源; (2)用频率为76.8kHz的正交信号作为实验系统的载波信号; (3)用9.6Kb/s的方波信号及其正交信号,作为抽样判决的时钟信号,抽样频率为384kHz; (4)保证串/并变换、并/串变换的正确性; (5)对完成的系统进行性能仿真,加入噪声电压,分析其输出性能。 【提交要求】 1.打印设计报告,内容包括: (1)设计思路及设计方案; (1)系统的基本原理框图以及每一个模块的作用; (2)系统设计过程中,每一个用到的图符中主要参数的意义; (3)每一个用到的图符主要参数的设定和设定的依据; (4)仿真系统参数改变时,给仿真结果带来的影响(如高斯白噪声信道的信噪比增加,则误码率减小); (5)仿真的结果(波形截图,总体分析评价等)。 2.仿真程序(需要加注释)。

目录 一、设计思路 (4) 二、总体方案设计 (4) 1、调制方案 (4) 2、解调方案 (5) 三、总体电路图 (5) 四、模块设计及主要参数设置 (6) 1、串/并转换 (6) 2、低通滤波 (7) 3、抽样判决 (8) 4、并/串转换 (8) 五、仿真结果及分析 (9) 1.仿真参数设置 (9) 2、仿真结果 (9) 3、仿真结果分析 (13) 六、小结 (13)

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