dsp课程设计

京江学院JINGJIANGCOLLEGEOFJIANGSUUNIVERSITY本科课程设计课程设计题目专业：通信工程班级：J通信1302学号：4131109059姓名：祝超同组成员名单：汤兆年指导教师姓名：周祥2016年6月一、设计目的与意义1、本课程设计与理论课、实验课一起构成《DSP芯片原理与应用》完整课程体系；2、针对理论课、实验课中无时间和不方便提及内容和需强调重点进行补充与完善；3、以原理算法的实现与验证体会DSP技术的系统性，并加深基本原理的体会。二、设计要求1、系统设计要求：⑴.设计一个以ICETEK5509为硬件主体，FFT为核心算法的频谱分析系统方案；⑵.用C语言编写系统软件的核心部分，熟悉CCS调试环境的使用方法，在CCSIDE中仿真实现方案功能；⑶.在实验箱上由硬件实现频谱分析。2、具体要求：⑴.单路、多路数模转换（A/D）1)回顾CCS的基本操作流程，尤其是开发环境的使用；2)参考实验指导和示例工程掌握5509芯片A/D的C语言基本控制流程；3)仔细阅读工程的源程序，做好注释，为后期开发做好系统采集前端设计的准备。⑵.FFT算法C语言实现与验证1)参考教材14.3节FFT核心算法在CCS软件仿真环境中建立FFT工程：添加main()函数，更改教材中个别语法错误，添加相应的库文件，建立正确的FFT工程；2)设计检测信号，验证FFT算法的正确性及FFT的部分性质；3)运用FFT完成IFFT的计算。⑶.系统集成，实现硬件频谱分析1)整合前两个工程，实现连续信号的频谱分析工程的构建；2)参考A/D转换示例和DSP系统功能自检示例完成硬件连接，并测试开发系统运行效果；3)基于现有系统，对于实时频谱分析给出进一步开发设计和系统改良方案。三、课程设计原理1、DSP应用系统构成：注：一般的输入信号首先进行带限滤波和抽样，然后进行模数（A/D）转换，将信号变成数字比特流。根据奈奎斯特抽样定理，对低通信号模拟，为保持信号的不丢失，抽样频率必须至少是输入带限信号的最高频率的2倍，工程上为带限信号最高频率的3-5倍。2、单路、多路模数转换实验原理（AD)⑴TMS320VC5509A模数转换模块特性：—带内置采样和保持的10位模数转换模块ADC,最小转换时间为500ns,最大采样率为21.5KHz。—2个模拟输入通道（AIN0-AIN1）。—采样和保持获取时间窗口有单独的预定标控制。⑵模数转换工作过程：—模数转换模块接到启动转换模块后，开始转换第一通道的数据。—经过一个采样时间的延迟后，将采样结果放入转换结果寄存器保存。—转换结束，设置标志。—等待下一个启动信号。⑶模数转换的程序控制：模数转换相对于计算机来说是一个较为缓慢的过程。一般采用中断方式启动转换或保存结果，这样在CPU忙于其它工作时可以少占用处理时间。设计转换程序应首先考虑处理过程如何与模数转换的时间相匹配，根据实际需要选择适当的触发转换手段，也要能及时地保存结果。由于TMS320VC5509ADSP芯片内的A/D转换精度是10位，转换结果的低10位为所需数值，所以在保留时应注意将结果的高6位去除，取出低10位有效数字。⑷实验程序流程图：实验程序流程图3、快速离散傅里叶变换（FFT）的基本原理:频谱分析系统FFT是一种快速有效地计算离散傅里叶变换（DFT）的方法。它是根据离散傅里叶变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅里叶变换的算法进行改进获得的。因为需要N次复数乘法和N-1次复数加法，所以计算全部X(k)01kN（），共需要2N次复数乘法和N(N-1)次复数加法。实现一次复数乘法需要四次实数乘法和两次实数加法，一次复数加法需要两次实数加法，因此直接计算全部X(k)共需要42N次实数乘法和2N(2N-1)次实数加法。为减少运算量，提高运算速度，就必须改进算法。FFT算法就是不断地把长序列的DFT分解成几个短序列的DFT，并利用mNW的开始初始化CPU时钟、EMIF、AD采样时钟启动AD0通道采集（连续256次）存入缓冲区nADC0启动AD1通道采集（连续256次）存入缓冲区nADC1周期性和对称性来减少DFT的运算次数。nkNW具有以下固有特性：(1)nkNW的周期性：()(NnknNknkNNN）(2)nkNW的对称性：()nknknnNkNNN（）(3)nkNW的可约性：/,nnNNnNNn另外，/2(/2)1,NkNkNNN。利用nkNW的上述特性，将x(n)或X(k)序列按一定规律分解成短序列进行运算，这样可以避免大量的重复运算，提高计算DFT的运算速度。算法形式有很多种，但基本上可以分为两大类，即按时间抽取(DecimationInTime，DIT)FFT算法和按频率抽取(DecimationInFrequency，DIF)FFT算法。N=8的按时间抽取FFT四.实验程序和流程图1、单路、多路数模转换（A/D）(1)主函数#includemyapp.h#includeICETEK-VC5509-EDU.h#includescancode.h#includefft.hvoidInitADC();voidwait(unsignedintcycles);voidEnableAPLL();unsignedintnADC0[256],nADC1[256];main(){inti;unsignedintuWork;EnableAPLL();SDRAM_init();InitADC();PLL_Init(132);while(1){for(i=0;i256;i++){ADCCTL=0x8000;//启动AD转换，通道0do{uWork=ADCDATA;//ADCDATA见ICETEK-VC5509-EDU.h}while(uWork&0x8000);nADC0[i]=uWork&0x0fff;}for(i=0;i256;i++){ADCCTL=0x9000;//启动AD转换，通道1do{uWork=ADCDATA;}while(uWork&0x8000);nADC1[i]=uWork&0x0fff;}asm(nop);//breakpoint}}voidInitADC(){ADCCLKCTL=0x23;//4MHzADCLKADCCLKDIV=0x4f00;}voidwait(unsignedintcycles){inti;for(i=0;icycles;i++){}}voidEnableAPLL(){/*EnusreDPLLisrunning*/*(ioportvolatileunsignedshort*)0x1f00=4;wait(25);*(ioportvolatileunsignedshort*)0x1f00=0;//MULITPLY*(ioportvolatileunsignedshort*)0x1f00=0x3000;//COUNT*(ioportvolatileunsignedshort*)0x1f00|=0x4F8;wait(25);//*(ioportvolatileunsignedshort*)0x1f00|=0x800//MODE*(ioportvolatileunsignedshort*)0x1f00|=2;wait(30000);//APLLSelect*(ioportvolatileunsignedshort*)0x1e80=1;//DELAYwait(60000);}（2）AD流程图2、FFT（1）FFT程序①main.c#includemath.h#includefft.hfloatresult[257];开始初始化CPU时钟、EMIF、AD采样时钟启动AD0通道采集（连续256次）存入缓冲区nADC0将nADC0数据赋值给s0结构体中的实部，虚部为0启动AD1通道采集（连续256次）存入缓冲区nADC1将nADC1数据赋值给s1结构体中的实部，虚部为0FFT（s0,256）FFT(s1,256)floatinput[257];structcompxs[257];intNum=256;constfloatpp=3.14159;main(){inti=1;for(;i257;i++){input[i]=sin(2*pp*i/256);//s[i].real=sin(pi*i/128);s[i].real=input[i];s[i].imag=0;}FFT(s,Num);for(i=1;i257;i++){result[i]=sqrt(pow(s[i].real,2)+pow(s[i].imag,2));}}②FFT.h文件#includemath.hstructcompx{floatreal,imag;};/*定义一个复数结构*/structcompxs[257];/*FFT输入和输出：均从是s[1]开始存放*/structcompxEE(structcompx,structcompx);/*定义复数相乘结构*/voidFFT(structcompx*,int);/*FFT函数定义*/structcompxEE(structcompxb1,structcompxb2){structcompxb3;b3.real=b1.real*b2.real-b1.imag*b2.imag;b3.imag=b1.real*b2.imag+b1.imag*b2.real;return(b3);}/*输入：xin（实部，虚部），输出：xin（实部，虚部），N：FFT点数*/voidFFT(structcompx*xin,intN){intf,m,nv2,nm1,i,k,j=1,l;structcompxv,w,t;nv2=N/2;f=N;for(m=1;(f=f/2)!=1;m++){;}nm1=N-1;/*变址运算*/for(i=1;i=nm1;i++){if(ij){t=xin[j];xin[j]=xin[i];xin[i]=t;}k=nv2;while(kj){j=j-k;k=k/2;}j=j+k;}{intle,lei,ip;floatpi;for(l=1;l=m;l++){le=pow(2,1);lei=le/2;pi=3.14159265;v.real=1.0;v.imag=0.0;w.real=cos(pi/lei);w.imag=-sin(pi/lei);for(j=1;j=lei;j++){for(i=j;i=N;i=i+le){ip=i+lei;t=EE(xin[ip],v);xin[ip].real=xin[i].real-t.real;xin[ip].imag=xin[i].imag-t.imag;xin[i].real=xin[i].real+t.real;xin[i].real=xin[i].imag+t.imag;}v=EE(v,w);}}}}(2)FFT流程图五、实验步骤及结果分析1、两通道模数转换（A/D）在开发环境中的调试2、FFT验证的步骤和分析⑴实验步骤：参考教材中的FFT核心算法在CCS软件仿真中建立FFT工程：首先更改FFT算法中的个别语法错误，初步理解程序，其次编写main()函数使系统能够找到程序入口地址，由于正余弦信号的频谱为脉冲信号，因此这里采用正弦信号作为检测信号，编写检测信号程序时，应注意将采样点放入结构体数组s[257]中。然后添加rts55.lib库文件到工程中，编译、下载，用view###graph###Time/Frequency…观察波形，设置观察窗口为开始输入xin,Nm=log2N变址运算l=1结束输出频谱图l++第l次蝶形运算l=m（检测输入信号的参数设置）（编码生成的参数设置）（自带的FFT算法参数设置）⑵实验结果截图（软仿真）：1.检测信号为input[i]=sin(2*pi*(i%N)/N);2.上图为DSP实验箱自带的FFT算法生成的，FFT输出下图为编码生成的。对比之下可以看