数字均衡（精选六篇）
数字均衡 篇1
1 均衡器结构的选择
自适应滤波器按照结构可分为两类:线性均衡器和判决反馈均衡器。
1.1 线性均衡器
线性滤波器是均衡中最常见的滤波器结构,他是一种横向滤波器,包含一条每隔T秒(T为码元间隔)抽头的延时线,均衡器的输出是接收信号及其时延值的线性加权。线性均衡器的结构如图1所示。
图1中ωm为均衡器的抽头系数,M表示抽头个数,x(n)为输入信号序列,均衡器输出undefined为序列x(n)的在n时刻的估计值。常用的优化估计准则有两种:最大失真准则和最小均方误差准则。最大失真定义为均衡器输出最大的码间干扰,其目的是使干扰的峰值最小化。最小均方误差准则是指通过最小化均衡器输出的估计值与期望值之间误差的均方值,获得均衡器的抽头权系数{ωn}。线性滤波器的长度取决于信道产生干扰的程度,对于有限长的线性横向滤波器,只有准确初始化的前提下,才能获得最小的峰值失真,但是对于高速传输在短波信道中引起的码间串扰是相当大的,初始时刻是不清楚的,因此得到的估计序列不是最优的。
1.2 判决反馈均衡器
判决反馈均衡器由前馈和反馈两节组成,在原理上相当于线性均衡器后加了个反馈部分。前馈节为一个线性滤波器,反馈节由检测判决器和反馈横向滤波器构成。反馈滤波器的输入信号是前馈滤波器的输出,其作用是根据字符估计减去码间干扰部分,抵消信道的后尾失真。判决反馈均衡器的结构如图2所示。
前馈部分和反馈部分分别有Nf和Nb个抽头,均衡后的输出为:
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判决反馈均衡器是非线性的,其反馈部分根据判决器的判决结果减去码间干扰部分,只要判决无误,就不会引入噪声。较低误码率时,依然可以有效工作,实际上在训练阶段结束时,大多数情况下可以满足这一要求,当然误码率较高时,会造成误码传播,总的来说,选择判决反馈均衡器能够较好地消除码间串扰。
2 自适应算法的选择
均衡器必须跟踪短波信道参数的时变特性。要求自适应算法收敛速度快、算法稳定、计算量小,从而便于快速捕捉信道特性。常用的自适应算法有基于最大失真准则的迫零算法、基于最小均方误差准则的LMS 类算法和RLS类算法,其中迫零算法是基于无噪声假设的,多用于理论分析。
2.1 LMS算法
LMS算法是由Widrow和Hoff于1960年提出的,具有运算量小、简单易实现等优点[1]。LMS算法是在Wiener滤波的基础上发展而来的,由于Wiener滤波权系数的求解需要矩阵求逆,计算复杂高,一般使用“最陡下降算法”近似,即:
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式中ᐁ(n)表示代价函数的梯度,即ᐁ(n)=ᐁJ[ω(n-1)],LMS算法用适当的估计值undefined代替最陡下降法中的梯度ᐁ(n),误差信号e(n)定义为期望输出d(n)与滤波器实际输出之间的误差,则抽头系数的迭代形式为:
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其中μ(n)称为步长。LMS算法步骤如下:
步骤一: 初始化:ω(0)=0,n=0;
步骤二: 更新n=n+1:
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2.2 RLS算法
递推最小均方(RLS)算法实质上是Kalman滤波算法的一个特例,又称为Kalman算法。RLS算法是状态相量x(n)的线性最小方差估计,其数学公式用状态空间概念描述,解是递推计算得到的,和LMS类算法相同,RLS算法也是基于代价函数最小准则得到的,但两者的代价函数不同。LMS算法的代价函数为瞬时平方误差,RLS算法的代价函数如下:
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式中0<λ<1称为遗忘因子。
RLS算法步骤如下:
步骤一:初始化:ω(0)=0;P(0)=I;
步骤二:更新n=n+1,依次循环计算下列各式:
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2.3 平方根卡尔曼算法
平方根卡尔曼算法是卡尔曼算法的一种改进算法。经典卡尔曼算法不够稳定,主要原因是P(n)由两个半正定矩阵的差组成,此外,k(n),P(n)维数大,取值结尾误差有传播积累。为了提高算法稳定性,卡尔曼(Kalman)提出了基于平方根因式分解算法的平方根卡尔曼算法,定义:
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其中U(k)是一个N×N维对角线上元素为1的上三角矩阵;D(k)是一个N×N维对角矩阵,再定义矢量F和V:
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代入到式(5),可得:
U*(k)D(k)Ut(k)=(1+q)U*(k-1)[D(k-1)
-α-1V(k-1)V*t(k-1)]Ut(k-1) (6)
式中:α=X(k)tP(k-1)X*(k)+ξ
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由式(6)可得:
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向量X,F,V定义为:
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则:
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卡尔曼增益G和上三角矩阵U和D定义如下:
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令Gt=[g1,g2,…,gN],则:G(k)=G/αN。
当参数ξ和q选择合适时,平方根卡尔曼算法是稳定的,但ξ和q的值对均衡器收敛率和信道衰落很敏感。q值正比于衰落率,而ξ影响收敛速度。ξ越大,收敛慢而稳定,ξ越小,收敛越快,但不够稳定。
3 自适应算法的仿真
基于Watterson建立短波信道的信道模型[2],对LMS算法、RLS类算法和平方根卡尔曼滤波算法进行了仿真,目的是验证在该信道模型下不同算法的收敛速度和稳定性能,用以选择合适的自适应滤波算法,如图3所示。
通过对仿真图形的分析可知,RLS算法与LMS算法相比较,RLS算法的收敛速度快且稳定性较好,但RLS算法与平方根卡尔曼算法相比,平方根卡尔曼算法的收敛速度和稳态特性都较好。从收敛速度和稳态特性两个方面考虑,平方根卡尔曼算法是比较理想的均衡算法。
4 自适应均衡器的性能仿真
通过对均衡器结构和自适应均衡算法的分析,确定了自适应均衡器的结构和算法。在本系统中,采用基于平方根卡尔曼滤波算法的反馈判决均衡器。结合以前的工程背景和实验参数,串行调制解调系统采用的反馈判决均衡器共有24个抽头,其中前馈滤波器抽头14个,反馈滤波器抽头10个。基于Matlab仿真[3],使8PSK调制信号通过本文所建立的信道模型,选用中纬度中度信道[4],比较加自适应均衡器前后的星座图,以验证自适应均衡器的性能。图4为信号均衡前后的星座图。
分析仿真图形,在没有经过均衡的信号空间图中,信号在空间上分布凌乱,在经过均衡后的信号空间图中,信号在空间的分布有一定的特点,只需要划定八个相位空间,则信号就能被较好的解调出来,较均衡前,解调信号的误码率有很大的降低。
摘要：短波信道的时变性可导致数据通信产生严重的码间串扰,必须选择合适的自适应均衡器,以便最大限度地降低码间串扰的影响,从而降低数据通信的误码率。通过比较选择适用于短波信道的自适应均衡器结构及其自适应算法,并通过仿真验证了采用平方根卡尔曼算法和判决反馈结构均衡器的性能。
关键词：码间串扰,自适应均衡器,判决反馈,平方根卡尔曼
参考文献
[1]Widrow,Hoff B M E,Adaptive J R.Switching,Circuits.IRE,WESCON,CONV.Rec.,1960,4:1 096-104.
[2]Watterson C C,Juroshek J R,Bensema W D.ExpermentalConfirmation of an HF Channel Model[J].IEEE Trans.Comm.Tech.,1970,18(6):792-803.
[3]唐向宏,岳恒立,郑雪峰.Matlab及在电子信息类课程中的应用[M].北京:电子工业出版社,2006.
数字幅频均衡功率放大器设计报告 篇2
《数字幅频均衡功率放大器》
参赛学生： 指导教师： 学 校： 院 系： 2009年9月5日
摘要：
本系统采用DSP作为主控制器，通过前置放大、滤波，经AD转换，对信号进行采样，把连续信号离散化，然后通过离散傅氏变换（DFT）运算，在时域和频域对音频信号各个频率分量以及功率等指标进行分析和处理，最后通过低频功放将信号放大，并通过计算机辅助设计软件MATLAB将处理后的参数送入DSP,同时将信息在液晶屏上显示出来。
关键词：DSP、FFT、数字均衡、低频功放、MATLAB 引言
随着数字信号处理(DSP)技术的发展，DSP技术已广泛应用于各个领域。借助于现代数字电子及数字信号处理技术，古老的音响技术也焕发出新的活力。本次大赛中我们选择了F题，围绕这一课题我们进行方案选择与论证、系统的软硬件设计与调试，基本实现了课目的各项指标也要求。并在此基础上，撰写了本报告的。
整个系统分为前置放大、信号滤波、数字均衡及功率放大几个部分，以下分别介绍。前置放大器的设计
2.1 前置放大的硬件设计和带阻网络
2.1.1 前置放大的硬件设计
可控增益宽带放大器由芯片AD603构成。AD603为单通道、低噪声、增益变化范围线性连续可调的可控增益放大器，AD603的带宽为90MHz时，其增益高达30dB.本课题中，我们选择两片AD603，构成如图.1所示的自动增益控制放大器。C1310VAD603输入电阻100欧C1710VR10R15R1310VC19J4U5U6128C113578R0103Q157R910VR74C141210VR114R011C18AGC时间常数电容CavQ21266J29C20R8C013+C12C15C16+12R12R16R14J35J512R17R18R1910V可编程放大器电路P14312
图.1可编程放大电路
2.1.2 带阻网络设计
本题中要求，所制作的带阻网络对前置放大电路所输出的信号v1进行滤波，根据题目要求，本次制作的带阻网络电路图如图.2所示。
图.2带阻网络
根据题目中所给的阻带网络结构，我们采用Multisim进行了辅助分析与设计，其幅频特性的分析结果如图.4所示。
图.3波特图
根据图.3可知，在以10kHz时输出信号v2电压幅度为基准，达到了最大衰减10dB的要求。数字均衡方法比较与选择
在音响系统中，均衡器可以分别调节音频信号的各频率成分增益，从而可以补偿扬声器和声场的缺陷。均衡器可分为三类：图示均衡器，参量均衡器和房间均衡器。传统的均衡器仅将音频信号按高频、中频、低频三段频率进行调节。采用数字信号处理技术可以实现对音频信号的更精细的调节，这类均衡器称为数字均衡器。数字均衡器可以作成图示EQ、参量EQ或者两者兼有的EQ，不仅性能指标优异，操作方便，而且还可同时储存多种用途的频响均衡特性，以供不同节目要求选用。数字均衡可以做到10段参量均衡和29段图示均衡，结合其它功能，如噪声门功能等。
在本次设计中，我们给出了一个有参量EQ或者两者兼有的EQ。其设计过程如下：
3.1 数字均衡器实现方案选择
方案一：采用ARM（嵌入式系统）实现数字均衡
基于精简指令集（RISC）的32位ARM微控制器具有一定的数字信号处理能力，可以用来实现简单的数字均衡器，但当均衡器的功能及性能要求较高时，ARM就不能胜任了。
方案二：采用基于DSP的数字信号处理系统
数字信号处理器具有强大的数字信号处理功能，能够胜任较为复杂的音频信号的各种处理功能，速度快，功耗低。但是DSP弱于事务管理。往往要结合其它处理器，实现友好的人机界面。
方案三：大规模可编程器件
利用大规模可编程器件实现的算法是以逻辑运算完成的最大优越性在于“高速”，实现算法的系统延时非常小，但价格较高。
综合以上各种因素，并考虑到我们的知识与能力，我们选择DSP实现音频信号的数字均衡，并以DSP实现简单的人机界面。
3.2 数字均衡算法选择
3.2.1 软件理论实现方案有三种，如下： 方案一：带通滤波器
根据数字均衡基本原理，我们可以采用一组中心频率和带宽符合一定要求、增益可调的带通滤波器（band-pass filter）实现均衡，并采用MATLAB等计算机辅助分析与设计工具，选择设计理想的滤波器，生成滤波函数的时域冲激响应系数，最后在DSP中以时域卷积的形式实现滤波与均衡。
方案二：傅立叶变换
傅立叶变换是将信号从时域变换到频域的一种变换形式，是信号处理领域中的一种重要的分析工具。离散傅立叶变换（DFT）是连续傅立叶变换在离散系统中的表现形式。在信号的频谱分析、系统分析、设计和实现中都会用到DFT的计算。快速傅立叶变换（FFT）算法，这是一种快速计算的DFT，可以明显降低运算量，大大地提高了DFT的运算速度。
序列x(n)的DFT表达式为：
N/21X(k)x(r)W1r02rkNWkNN/21r0x(r)W22rkN
DSP芯片的出现使FFT的实现变得更为方便。由于大多数DSP芯片都具有在单指令周期内完成乘法累加操作的功能，并且提供了专门的FFT指令，这使得FFT算法在DSP芯片中的实现速度更快，从而更加证实了用DSP的好处。综上所述，由于使用了DSP芯片，而DSP芯片里提供了专门的FFT指令，所以软件理论采用了傅立叶变换的方式。低频功放的硬件设计
由于甲类功率放大器的效率小于50%，所以不符合题目中≥60%的要求。B类功率放大器虽然效率较高，但是其交越较大，所以也不符合要求。AB类功放存在着交越失真，也不符合，所以选择D类功率放大器。D类功放具有效率高、体积小、输出功率大等优点。
对于D类功放有三种方案
4.1 采用专用的D类功放器件
此类经典D 类功放主要由脉冲宽度调制器、开关放大器和低通滤波器等三部分组成，由三角波发生器、比较器和音频输入信号构成脉宽调制器(PWM)；两只输出场效应管组成开关放大器；LF 和 CF 构成低通滤波器，用以恢复音频信号。驱动级用来驱动开关放大器，使放大器输出信号为在VDD和VDD 间切换的高频方波。
图.4经典D 类功放结构示意图
4.2 基于DSP或ARM的D类功率放大器件
首先对输入的音频PCM信号进行采样, 然后进入DSP 处理系统进行数字变换和滤波, 包括差值运算器, 数字低通滤波器和Σ-△调制器。然后用已经获得的二进制序列法去控制MOS管的通断, 并通过模拟的0~24K 的低通滤波器传输到模拟输出。
此方案是利用DSP 芯片的高速计算能力, 实现了数字功率放大器的功能及数字处理本身的特性, 整个放大过程的精度、信噪比和延时都可以通过对算法的修改来实现,。比PWM技术具有更大的灵活性, 且能实现较好的还原效果。
4.3 采用可编程器件实现D类功率放大器
在全数字音频功率放大器的设计中，采用了CPLD来实现将PCM数字语音数据转换成PWM信号，并在D类放大器的实现上采用了改进的PWM方案，实现了D类放大器具有效率高、滤波器设计简化等特点。
信号经过AD转换器进入DSP器件，再经过由CPLD构成的脉冲宽度调制器，产生的信号用来驱动级由MOS管构成的开关放大器，经滤波之后将信号反馈到输入端，与输入值作比较来减少输出波形的失真度。如图.5所示。
图.5 低频功放的组成框图
本次设计中，我们采用由高速模拟比较器、波形发生成及PID环节构的控制器。硬件系统的设计
5.1 DSP的硬件设计
本开发板配有8位数码管显示、16个按键的控制电路、外接21引脚液晶显示、2个138译码器、AD与DA转换器和丰富的外部扩展接口。具体功能和应用介绍如下。
5.1.1 DSP芯片介绍
此次竞赛采用TMS320C5416芯片，这个芯片的特点有：1采用哈佛结构，能同时对程序存储器、数据存储器进行操作；2采用多种线结构，可同时进行取指令和多个数据存取操作；3采用流水线操作；4配有专用的硬件乘法—累加器，可在一个周期内完成一次乘法和一次累加操作；5具有的特殊DSP指令；6快速的指令周期；7硬件配置强；支持多处理结构；省电管理和低功耗。
5.1.2 按键电路
本实验板有16个小按键，按键读写控制由138译码器（U10）的11、12脚结合两块SN74HC573芯片控制，以识别按键操作。138再由DSP的A12到A15端口（高四位地址）控制按键的选通。按键电路可以用于控制数码管显示、液晶显示等等，这主要由编程控制
5.1.3 液晶电路
实验板上提供外接21脚液晶，我们采用外接型号为ATM240128的液晶显示屏。
液晶显示内容由DSP的D0到D7端口外接10千欧电阻提供数据。液晶的现实控制由138译码器控制LCD使能端口、DSP_R/W控制WR和RD端口、DSP_A0、A1分别控制LED背景光源负极和数据命令选择端。
5.1.4 ADDA转换器
实验板AD转换器由贴片芯片TLV1571组成，DA转换器由贴片芯片TLV5619组成。
TLV1571 是TI 公司专门为DSP 配套制作的一种10 位并行A/D 转换器，具有速度高、接口简单、功耗低的特点，外围电路中通过A/D 转换器把模拟信号转换为数字信号，再由DSP 实时地对大量数据进行数字技术处理。TLV5619是美国德州仪器公司推出的高速低功耗DAC器件, 它是带有12位并行数字输入的电压输出 型DAC。该器件与TMS320系列器件的并行接口兼容, 采用2.7~5.5 V单电压供电。当使用LDAC管脚时, 它可以异步更新缓冲区的数据。当设置为低功率时, 其功耗仅为50 nW。软件设计
6.1软件流程图如图.10所示。
开始初步确定中心频率用matlab仿真进行辅助设计满足技术指标？YN参数处理导入CCS，进行仿真N满足技术指标？Y下载运行结束
图.10 软件流程图 系统测试
系统测试过程中，首先通过MATLAB仿真，按照竞赛要求设计20hz-20khz的衰减小于1.5分贝，得到滤波系数h(n),然后通过ccs进行数字信号处理。首先通过A/D转换，将模拟信号转换成数字信号，然后将输入的信号 与h(n)进行卷积，得到滤波的信号，本设计考虑到实行性，及稳定性采用40阶的FIR滤波器。在调试的过程中，遇到的问题很多，如实时性，首先用80阶的FIR,不能完成实时性，后来，通过调试改为40阶FIR滤波器。D类功放的测试分控制电路部分、功率主回路部分及系统总体测试。首先完成了，D类功放主回路的调试与测试，这部分调试通过后，再调试控制回路，完成了其中的高速PWM发生器，PID环节。设计总结
我们花了两个多月的时间来准备电子设计大赛，从9月2日起，比赛正式开始，到今日为止，整整四天三夜。在这些天的奋斗过程中，大家互相合作，互补不足。俗话说：“三个臭皮匠，顶个诸葛亮。”在这四天三夜里，我们集聚了个人的所长，及时的完成了我们选的题目。在这次的次赛中，我们对电子制作有了更加浓厚的兴趣，对数字信号处理、数字均衡、DSP及相关期间有了更进一步的了解，我们再完成任务的同时，也锻炼了我们吃苦耐劳的能力。但，由于初次参加此类比赛，对有些芯片还不是很了解，导致在比赛过程中，在芯片选择上，花费了大量的时间。这说明我们的准备工作做的还不是非常到位。
参考文献
[1]黄智伟.《 全国大学生电子设计竞赛系统设计》.北京航空航天大学出版社.2006年； [2]邹彦.《DSP原理及应用》.电子工业出版社
[3]曾宝国;曾妍.《D 类功率放大器的原理及应用》.四川信息职业技术学院
数字均衡 篇3
摘 要：为了克服常数模算法(Constant Modulus Algorithm,CM A)收敛速度慢、稳态误差大及复信道引起相位旋转的缺点，提出了结合数字锁相环的等增益 合并空间分集判决反馈盲均衡算法。该算法利用空间分集技术来提高信噪比，利用判决反馈 盲均衡器来克服码间干扰，利用二阶锁相环来跟踪信道的时变特性，具有纠正相位旋转、收 敛速度较快、稳态误差小的优点。时变多普勒频移水声信道的仿真结果，验证了该算法的有 效性。
关键词：空间分集；数字锁相环；判决反馈；水声信道
Spatial Diversity Decision Feedback Blind Equalization Algorithm with Digital Phase-Locked Loop Structure GUO Ye-cai，ZHU Jie
(School of Electrical and Information Enginee ring ,Anhui University of Science and Technology,Huainan Anhui 232001,China)
Abstract:In order to overcome the disadvantages of low convergent rate of Constant Modulus Algorithm(CMA), big steady-state error and carrier ph a se rotation caused by complex communication channel, spatial diversity decision feedback blind equalization algorithm with digital phase-locked loop structure w as proposed. The proposed algorithm can improve signal-to-noise by spatial di ver sity technique, overcame intersymbol interference by decision feed-back blind e q ualizer, and trace time-varying characteristic by two-order phase-locked loo p, w hich has ability to compensate carrier phase rotation, to improve the convergenc e rate, and to reduce steady-state error. The validity of the proposed algorit hm was proved by computer simulation of underwater acoustics channel with time-v arying Dopple frequency-shift.
Key words: spatial diversity; digital phase-locked loop; de cision feedback equalization; underwater acoustics channel
信号在信道中传输时，由于多径效应，会产生码间干扰。为了有效地克服码间干扰，常采用 常数模算法设计均衡器。传统的CMA(Constant Model Algorithm)使用的是信号模值信息， 但对信号相位信息不敏感。因此，在对有相位偏移的信号进行均衡时，无法克服相位旋转。 目前，克服常相位旋转主要有两种方法［1-4］： ① 用能同时进行信道均衡和载波相位恢复的修正CMA算法，该算法将CMA分成实部和虚部， 不增加锁相环，能有效克服常相位旋转，但不能克服以一个固定角频率变化的非常相位旋转 ；② 在CMA中使用锁相环技术，一阶锁相环也只能克服常相位旋转，不能克服非常相位旋转 。要克服非常相位旋转，需使用高阶锁相环技术。
影响算法均衡性能的重要因素是多径效应。采用具有非线性结构的判决反馈均衡器，是克服多径效应的重要手段［5-6］2 413，2 843。同时空间分集技术也能 利用多径信号来改善系统的均衡性能［7］。因为分集技术利用多条传输相同信息且 具有近似相等的平均信号强度和相互独立衰落特性的信号路径，在接收端对这些信号进行适 当的合并，大大降低了多径衰落的影响，改善了传输的可靠性。
本文采用具有非线性结构的判决反馈均衡器，利用分集合并技术，结合数字锁相环，提出一 种结合数字锁相环的等增益合并空间分集判决反馈盲均衡算法，以提高均衡性能和通信质量 。
1 单信道判决反馈盲均衡器
在单信道均衡的情况下，常用判决反馈均衡器(Decision Feedback Equalizer, DFE)［ 5-6］2 414，2 843,因为它可以消除前馈滤波器的ISI。判决反馈的基本思想是：一 旦检测 到某个信息符号，就可以估计出它对后续符号产生的干扰，从而事先将其减去。DFE由一个 前向滤波器和一个反馈滤波器构成，反馈滤波器以判决器的输出作为输入，用来消除先前已 经检测到的符号所产生的干扰。从功能上讲，反馈滤波器用来从当前估值中滤除被检测符号 引起的那部分符号间干扰，因此对发射信号的估计更为精确(见图1)。
将前向滤波器输入信号、前向滤波器及反馈滤波器的权系数向量及判决器输入信 号设为
号a(k)的估计。
图1 单信道判决反馈基带等效模型
2 空间分集判决反馈盲均衡器
假设单个天线阵元的接收信号强度低于某个预定电平的概率为p，则相互独立的D个天线阵 元接收到的信号强度同时低于这个预定电平的概率为pD。当D较大时，显然p D远远的小于p,因此可以实现天线空间分集，抵抗空间选择性衰落［8-9］ 。同时，在接收端采用适当的合并技术，将这些信号合并，从而提高接收 端的信噪比，降低误码率。在满足一定误码率的条件下，可以采用冗余度较小的信道编码来 提高有效数据速率；也可以在满足一定误码率的条件下，降低信号的发送功率，节省功耗。 为了在信道均衡中采用空间分集技术，将基于单信道判决反馈盲均衡器扩展为能进行空间分 集的多信道判决反馈盲均衡器(见图2)。在空间分集盲均衡器中每一路由子信道和子盲均衡 器组成。
对盲均衡器的输出 进行合并处理，处理后的结果经判决器输出后作为反馈滤波器的输入。
图2 空间分集判决反馈均衡器结构3 锁相环空间分集判决反馈结构
零中频信号的数字通道均衡处理 篇4
关键词：数字通道,均衡处理,零中频信号
和路和差路两路射频信号经过高放、前中、中放、相检后变成零中频信号I和Q分量, 再分别经A/D变换器转变为数字量IS和QS, 为保证I、Q两路信号的正交性, 以及和差两路信号幅度和相位的一致性, 我们先对每一路信号中的I、Q信号进行正交性均衡处理, 再对和差两路信号进行数字通道均衡处理。
开关接通测试源 (可用外加信号源代替) 后, 整个系统进入数字通道均衡处理系统, 对每一路信号中的I、Q信号进行正交性均衡处理, 并对和差两路信号的幅相一致性进行校正, 保证和路和差路两信号在经过A/D之后的幅度和相位的均衡。
经过正交解调的回波信号, 可以得到I和Q两路正交信号, 再经过傅里叶变换后得到两路信号的频谱。因为幅度和相位误差普遍存在于I和Q两个通道间, 所以相位和幅度校正在正交调教后是必不可少的部分。但是对于不同的频率点, 其频响也有差异, 所以不可能保证在整个信号频率范围内所有频率点处都相同。一般来说是取信号的中心频率fc作为测试信号, 同时对幅度校正环节和相位校正环节的参数做出改变, 使得I和Q两路信号在这个频率点处保持一致。使用以上的方法来校正误差, 能够让在频率范围内通道间的信号保持大致不变。
使用正交解调器让测试信号通过, 在我们认为的理想状态下, 即I和Q通道间有相同的幅度, 存在90°的相位差
表明傅里叶变换后将输出单边谱线, 该谱线出现在fc处。
针对现实情况, 因为通道之间存在交扰, 幅度误差和相位误差肯定在两路信号中出现。考虑到分析的方便性, 可以集中幅度误差和相位误差在Q路。
说明由于两个通道间有一定的交扰, 通过傅里叶变换后将输出双边谱线, 其中一条谱线出现在fc处, 它的幅度和相位响应是;另一条谱线出现在-fc处。
为了消除fc处虚假信号, 可以增加校正相位和校正幅度这两个部份。对这两个部份的参数进行调整, 可以补偿通道间存在的误差, 最后让傅里叶变换后输出单边谱线。
从本质上讲, 分析两通道间的信号, 能够得到通道带来的误差值, 便可以完成通道间交扰的校正。经过正交调解测试信号, 可以得到两路包含通道间交扰的信号, 使用模数变换的方法采样信号, 计算零延时两通道间信号采样值的自相关函数和互相关函数:
上面的方程组中有3个未知变量, 计算出这个方程组的解A、和的值。一经固定误差求得后, 可以通过适当的线性交换完成通道间误差的校正。
通道间存在交扰时 (1) 式的矩阵形式在Q通道信号展开后, 有:
可以得到无通道误差的I和Q通道信号:
和差两路信号通道均衡原理
假设发射脉冲脉宽为75ns, 脉冲重频为100KHz, 信号中频中心频率为60MHz, 中频带宽为20MHz, 两路信号经过高放、前中、中放、相检后变成正交视频 (零中频) 信号I和Q分量, 再分别经A/D变换器转变为数字量IS、QS和IS、QS, 正交信号IS和QS包含了信号的幅度和相位信息, 和路和差路的幅度和相位信息分别为:
以和路的幅度为基准, 对差路的幅相进行校正, 保证两路信号的幅相一致性。
A/D后, 两路信号进入数字通道均衡处理系统, 用一乘法器可实现两路信号的幅度校正。
设A/D采样频率为, 信号周期为T, 信号频率为, 则一个周期采样点数为N=*T=*2/, 采样序列向前或向后移动X点。
在同一采样时刻t, 和信号相位差为, 则根据 (3) 式可算出整个采样序列向前或向后移动X点, 这样就保证了两路信号的相位一致性。
基于DSP的数字音频均衡器设计 篇5
分立器件与运放构建的模拟电感音频均衡器,因受分立器件本身性能的影响,存在许多不利因素,使该音频均衡器在竞争中处于劣势。提出了在ADSP-BF533硬件系统上设计数字音频均衡器的方法。谱分析算法采用FFT,其程序设计可以调用DSP的实时信号处理库函数。均衡器的设计算法采用FIR滤波器的设计方法,FIR滤波器具有严格的线性相位,均衡后的音频不会产生相位失真。系统相对于模拟音频均衡器有较大的优越性,设计灵活、运算精度高、处理速度快、满足实时信号处理的要求。
1 数字音频均衡器的硬件设计
硬件平台以ADSP-BF533(DSP)作为数字信号处理核心,AD1836A作为音频采集和播放单元,LCD显示模块和按键实现人界交互。系统原理如图1所示。
模拟音频信号经AD1836A模数转换,由DSP数字均衡后再传送给AD1836A进行数模转换,以实现音频信号的均衡。用户可以通过LCD显示模块和按键来改变DSP中的软件处理流程或参数,完成对数字音频均衡器的控制。
1.1 主处理器ADSP-BF533
ADSP-BF533处理器是ADSP Blackfin系列的成员,其结构采用了微信号结构(Micro Signal Architecture), 具备简洁的RISC指令集结构。内部指令处理采用流水线技术,并集成乘累加单元(MAC)和算术逻辑单元(ALU),其最高核频率可达600 MHz[1]。
BF533集成了丰富的外设接口,在数字音频均衡器中使用SPORT0完成数字音频的数据传输,使用SPI来配置AD1836A的工作模式,并用可编程标志(PF)与LCD、按键进行连接。
1.2 音频编码器AD1836A
AD1836A[2]是一个高性能的单片编码器,能够提供3个立体声的DAC和2个立体声的ADC。DSP通过SPI将AD1836A配置采样率为48 kHz,数据字宽为24位的音频编码器,并通过SPORT和AD1836A进行数据的传输,其串行数据端口可以采用流行的I2S串行模式。
1.3 LCD显示模块设计
LCD选用MSP-G240128DYSY[3]的点阵式液晶显示模块,该液晶显示模块的驱动控制系统由液晶显示控制器T6963C及其外围电路、行驱动器组、列驱动器组和液晶驱动偏电压电路组成。BF533通过PF接口实现对T6963C8位数据总线和控制线的读写。其中使用PF0～PF7为数据线,PF12～PF14为控制线,图2给出了BF533和LCD的接口方式。
2 数字音频均衡器的软件设计
软件流程如图3所示,首先对BF533进行一系列的初始化,将系统设置在确定的工作状态下。初始化完毕用户通过按键选择LCD的菜单项控制音频信号处理。
2.1 音频信号的谱分析算法
在音频信号处理中加入谱分析可以更直观地看出对不同频段的增益调节效果,方便了调节和分析。频谱特性曲线可以通过离散傅里叶变换得到,如式(1)所示。
式中,x(n)为音频信号采样序列;
实际操作中AD1836A每次通过SPORT0,将4个24位的采样数据送入SPORT0接收缓冲区,并产生一次接收中断,在中断服务程序中接收的数据被送入设定的缓冲区中,当接收计数器达到N时,对采样数据进行FFT,计算出的幅频特性曲线实时显示在LCD上。
2.2 音频信号的均衡器算法
均衡器的作用是对信号的某段特定频率成分进行推进或衰减。只调节低频或高频增益的均衡器,是由搁置滤波器(Shelving Filter)控制,低频调节由低通搁置滤波器实现,高频调节由高通搁置滤波器实现,其频率响应如图4所示。
在大多数应用中,低通和高通滤波器是尽量对频谱的一部分完全删除。但搁置滤波器仅仅是对频谱的一部分进行推进或衰减,而留下剩余部分不受影响,此时就需要设计一个峰值滤波器或带通滤波器,其频率响应如图5所示。
这3种滤波器组成了最简单的均衡系统,本系统是要设计一个图示均衡器,其操作简单便于控制,由一系列的固定中心频率的峰值滤波器组成,可以得出图示均衡器的设计框图如图6所示。
按照上述思路,实际上只需设计均衡器中的滤波器即可,根据线性系统的叠加性,以上的各个滤波器可以并联成一个系统函数,这个系统函数是要求线性相位,以满足不失真的还原出声音信号,而线性相位FIR数字滤波器正好满足上述条件。系统设计了一个9段的均衡器,将AD1836A初始化为采样率fs=48 kHz,定义归一化频率λ=f/fs,可以给出均衡器各个频率段的参数如表1所示。
设计理想滤波器传输函数Hd(ejw),其幅频特性如图7所示,其中gain1～gain9是9个频率段的增益,每个频率段的增益可调范围是-12～12 dB。
由图可以看出均衡器的传输函数是由一个低通滤波器并联一系列带通滤波器组成的,因此Hd(ejw)可写成如下形式
Hd(ejw)=gain1·e-jwc
取a=(N-1)/2,根据傅里叶变换的线性特性可以得出其单位冲击响应hd(n)为
对hd(n)进行加窗h(n)=hd(n)w(n),然后让h(n)和x(n)进行卷积,即可得到输出序列y(n),从而完成了滤波运算。
3 系统测试
系统测试包括两方面的内容,首先是谱分析测试,用来检验系统进行的谱分析是否满足工程要求;另一个是均衡器测试,检验均衡器对各个频段的增益调节效果和对整个音频范围的均衡效果。测试方法可以通过BF533的开发软件VisualDSP++的plot功能实现。
3.1 谱分析测试
对输入信号进行48 kHz的采样,将数据放入长度为256的缓冲区中为谱分析作准备。声音信号的频率范围是20 Hz～20 kHz,其20 Hz和20 kHz正弦信号的谱分析测试结果如下。
其中图8和图9分别是是20 Hz和20 kHz的256点的采样信号和频谱图,其中图8(a),图9(a)的频谱是实际信号的频谱,图8(b),图9(b)是FFT得到的频谱,可见该算法能够较好的反映出原始信号的频谱特性。由图可以看出,该算法满足了谱分析的需要。
3.2 均衡器测试
均衡器可以看成是一个线性时不变系统,其系统函数H(ejw)是单位冲击响应h(n)的离散时间傅里叶变换,因此H(ejw)的幅频特性反映了均衡器的均衡效果。
(1)均衡器增益测试。
信号源产生20 Hz～20 kHz的正弦扫频信号,并从示波器观测信号幅度的变化,测试系统的幅频特性曲线是否满足要求。9段均衡器每个频率段的可调范围是-12 ～12 dB,经测试当输入峰峰值为1 V的正弦信号时,设置均衡器的增益全部为0 dB时,输出信号峰峰值为540 mV;在需要频段增益为-12 dB时,输出信号峰峰值为140 mV;在需要频段增益为12 dB时,输出信号峰峰值为2.18 V, 可见均衡的增益是满足要求的。图10和图11为均衡器低中高频3个频段的增益测试频谱图。
(2)均衡器音效测试。
系统可以提供7种音效供用户选择,其中有POP、ROCK、DANCE、COUNTRY、JAZZ、CLASSIC和BRUCE。它们都是对音频信号的不同频段进行放大或衰减,以达到不同的音质效果。每一种音效的各个频段的增益如表2所示。
根据以上参数设计的均衡器,在几个音效下的系统函数幅频特性曲线如图12所示。
4 结束语
介绍了一种基于ADSP-BF533设计数字音频均衡器的方法,即用数字信号处理的方法实现对音频信号的均衡。提出了一种采用FIR滤波器设计均衡器的算法,并利用LCD和按键实现外部控制,该方法满足了对音频信号的实时处理和均衡。
参考文献
[1]Analog Devices Inc.Blackfin@embedded processor ADSP-BF533[M].USA:Analog Devices Inc,2006.
[2]Analog Devices Inc.AD1836A[M].USA:Analog Devices Inc,2003.
[3]Truly Semiconductors Ltd.MFP-G240128DNCW-2N[M].USA:Analog Devices Inc,2004.
[4]丁玉美,高西全.数字信号处理[M].西安:西安电子科技大学出版社,2000.
数字均衡 篇6
空间域方法是直接对构成图像的像素操作的过程。空间预处理可有下式定义:
其中f (x, y) 式输入图像, g (x, y) 是处理后的图像, T是对f的一种操作, 其定义在 (x, y) 的领域。另外, T能对输入图像集进行操作。
2 直方图
简单地说, 灰度级的直方图就是反映一幅图像中的灰度级与出现这种灰度的概率之间的关系的图形。
设变量r代表图像中像素灰度级。在图像中, 像素的灰度级可归一化处理, 这样, r的值将限定在下述范围之内:
在灰度级中, r=0代表黑, r=1代表白。对于一副给定的图像来说, 每一个像素取得[0, 1]区间内的灰度级是随机的, 也就是说r是一个随机变量。假定对每一瞬间他们是连续的随机变量, 那么, 就可以用概率密度函数pr (r) 来表示原始图像得灰度分布。如果用直角坐标系的横轴代表灰度级r, 用纵轴代表灰度级的概率密度函数pr (r) , 这样就可以针对一副图像在这个坐标系做一个曲线来。这条曲线在概率论终就是分布密度曲线, 如图1所示。
为了有利于数字图像处理, 必须引入离散形式。在离散形势下, 用rk代表离散灰度级, 用pr (rk) 代表pr (r) , 并且有下式成立:
式中nk为图像中出现rk这种灰度的像素数, n是图像中像素总数, 而 就是概率论中所说的频数。在直角坐标系中作出rk与pr (rk) 的关系图形, 这个图形称为直方图。
3 直方图修改技术的基础
如上面所述, 一副给定的图像的灰度级分布在范围内。可以对[0, 1]区间的人一个值进行公式 (2) 变换, 每个原始图像的像素灰度值都产生一个s值。变换函数T (r) 应满足下列条件:
1) 在0≤r≤1区间内, T (r) 单值单调增加;
2) 对于0≤r≤1, 有0≤T (r) ≤1。
这里的第一个条件保证了图像的灰度级从白到黑的次序不变。第二个条件则保证了映射变换后的像素灰度值在允许的范围内。
从s到的反变换可用式 (5) 表示:
有概率论理论可知, 如果已知随机变量ξ的概率密度为, 而随机变量η是ξ的函数, 即η=T (ξ) , η的概率密度函数为ps (s) , 所以可以由pr (r) 求出ps (s) 。
因为s=T (r) 是单调增加的, 由数学分析可知, 它的反函数r=T-1 (s) 也是单调函数。在这种情况下, η
对式 (6) 两边求导, 即可得到随机变量η的分布函数ps (s) 为:
通过变换函数T (r) 可以控制图像灰度级的概率密度函数, 从而改变图像的灰度层次。这就是直方图修改技术的基础。
4 直方图均衡化理论
直方图均衡化处理是一累计分布函数变换法为基础的直方图修正法。假定变换函数为:
式中w式积分变量, 而∫0rpr (w) dw就是r的累计分布函数 (CDF) 。这里, 累计分布函数是r的函数, 并且单调地从0增加到1, 所以这个变换函数满足关于T (r) 在0≤r≤1内单值单调增加, 在0≤r≤1内单值单调增加, 在0≤r≤1内有0≤T (r) ≤1的两个条件。
对式 (8) 中的r求导, 则
再把结果代入式 (8) 则
有上面的推导公式可见, 在变换后的变量s的定义域的概率密度是均匀分布的。由此可见, 用r的累计分布函数作为变量函数可产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图像。其结果扩展了像素取值的动态范围。
正如前面谈到的那样, 为了对图像进行数字处理, 必须引入离散形式的公式。当灰度级是离散值的时候, 可以用频数近似代替概率值, 即
式中l是灰度级的总数目, nk是取第rk级灰度值的概率, 是在图 像中出现第rk级灰度的次次, n是图像中像素总数。通常把为得到均匀直方图的图像增理
式 (8) 的离散形式可由式 (12) 表示:
其反变换式为:
因为直方图是近似的概率密度函数, 所以用离散灰度级作变换时很少得到完全平坦的结果。另外, 从上例中可以看出变换后的灰度级减少了, 这种现象叫做简并现象。由于简并现象的存在, 处理后的灰度级总是要减少的。这种像素灰度有限的必然结果。由于上述原因, 数字图像的直方图均衡只是近似的。
那么如何减少简并现象呢?产生简并现象的根源是利用变换公式 (12) 求新灰度时, 所得到的sk往往不是允许的灰度值, 这时就要采用舍入的方法求近似值, 以便用与它最接近的允许灰度来代替它。在舍入的过程中, 一些相邻sk的值变成相同的sk值, 这就发生了简并现象, 也就造成了一些灰度层次的损失。减少简并显现的简单方法是增加像素的比特数。比如, 通常用8bit来代表一个像素, 而现在用12bit来表示一个像素, 这样就可以减少简并现象发生的机会, 从而减少灰度层次的损失。另外, 采用灰度间隔放大理论的直方图修正法也可以减少简并现象。这种灰度间隔放大可以按照眼睛的对比度灵敏度特性和成像系统的动态范围进行放大。一般实现方法有如下几步: (1) 统计原始图像得直方图; (2) 根据给定的成像系统的最大动态范围和原始的灰度级来确定处理得灰度级间隔; (3) 根据求得的步长来求变换后的新灰度; (4) 用处理后的新灰度代替处理前的灰度。以上两种方法都可以提高直方图均衡化处理的质量, 大大减少由于简并显现而带来的灰度级丢失。
5 算法
直方图均衡化处理的中心思想是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。对图像空间域点的增强过程是通过增强函数s=T (r) 来完成的, s、r分别为目标图像和原始图像上的像素点 (x, y) , 在进行均衡化处理时, 增强函数需要满足两个条件:增强函数T (r) 在0≤s≤l-1的范围内是一个单调递增函数。这个条件保证了在增强处理时没有打乱原始图像的灰度排列次序;另一个需要满足的条件是对于0≤s≤l-1应当有0≤T (r) ≤l-1, 它保证了变换过程中灰度值的动态范围的一致性。同样的, 对于反变换过程r=T-1 (s) , 在0≤s≤1时也必须满足上述两个条件。累计分布函数 (cumulative distributionfunction, CDF) 就是满足上述条件的一种, 通过该函数可以完成r到s的均匀分布转换。:
pr (rj) 是第j级灰度值的概率, nj是图像中j级灰度的像素总数, l是图像中灰度级的总数目, n是图像中像素的总数。根据该方程可以由原图像的各像素灰度值直接得到直方图均衡化后各像素的灰度值在实际处理变换时, 一般先对原始图像的灰度情况进行统计分析, 并计算出原始直方图分布sk, 然后根据计算出的累计直方图分布, 得到所有的源图像各灰度级到目标图像各灰度级的映射关系, 再按照新的映射关系对源图像各点像素进行灰度转换, 即可完成对源图的直方图均衡化。
6 结论
作者曾在VisualC++6.0环境下用该算法试验过, 可以使一些原本不易观察到的细节能变得清晰可辨, 甚至将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图片处理成清楚、明晰的富含大量有用信息的可使用图像, 明显改善图像的视觉效果, 也说明了直方图均衡化作为适应性强的增强工具的强大作用。
摘要：详细阐述了灰度直方图均衡化将原始图像密集的灰度分布变成在全部灰度范围内的均匀分布, 从而拉大图像的对比度并在视觉上达到明显增强的效果, 使一些原本不易观察到的细节能变得清晰可辨。
关键词：灰度直方图均衡化,原始图像,增强
参考文献
[1]阮秋琦.数字图像处理[M]. (第3版) .北京:电子工业出版社, 2003.
[2]章毓晋.图像工程上册—图像处理和分析[M].北京:清华大学出版社, 2000.
[3]沈庭芝.数字图像处理及模式识别[M].北京理工大学出版社, 2000.
