基于DSP的长序列小波分析快速算法的实现_论文

发布于:2021-09-26 10:54:50

经 验 交 流 基于 DSP 的长序列小波分析快速算法的实现 450000 中原工学院信息商务学院 河南 郑州 施永豪 刘 聪 【摘 要】 小波分析可以对非*稳信号 进行多种类型的分辨率采样分析。为能够进 行实时处理,本文以 SEED-DEC6713V2.1 开 发板为硬件*台,用 C 语言编程实现长序列 小波分析的快速分解与重构算法,在 CCS3.3 仿真环境下实现了某一非*稳信号的小波分 析。仿真结果表明 C6713 芯片配合本文的软 件能够很好的完成信号实时处理任务。 【关键词】DSP;小波分析快速算法;C 语言 傅立叶变换在频域表现出良好的特性, 而在时域无任何定位信息,主要应用是针对 *稳信号。而在实际应用中存在大量非*稳 信号需要我们分析处理,需要考察时域和频 域的对应关系, 对此, 傅立叶分析就无能为力。 小波变换以其良好的时域和频域分析性能, 可以实现对分析对象的任意细节分析,被誉 为“数学显微镜”。由于小波变换算法的复 杂度较大,如果直接计算小波变换,现阶段 微处理器芯片运算速度实现实时处理有一定 难度。为优化计算流程,出现多种小波变换 的快速算法,提高了其应用的可行性,本文 是基于某种长序列小波变换快速算法 [2] 的实 现与仿真。 一、小波分析基本原理 小波分析是一种自适应时频分析法,小 波分析能同时实现时频两域的信号分析,在 计算机上采用多分辨率分析的小波快速算法, 使得小波分析有效性得以提高。小波快速算 法包括分解和重构两个过程。分解算法实现 原始信号的低频和高频分离,之后将得到的 低频成分进一步分解为低频信号和高频信号, 以此逐步进行, 实现原始信号的多层次分解 [1], 分解公式表述如下: SEED-DEC6713V2.1 开 始 开 发 板 以 TI 公 司 的 TMS320C6713 芯片为核心, 建立仿真文件 DSP 处理器的特殊硬件结 构及特有的运算周期适合 初始化 DSP 实现小波分析的快速算法。 为使分析与重构算法的有 配置 DSP 映射存储器 效性和可靠性得以保证, 本文在 CCS3.3 环境下对算 读取仿真文件 法进行仿真,仿真过程中 主要建立了以下数据处理 小波快速分解 单元:仿真文件建立单元、 DSP 初始化单元、映射存 储 器 配 置 单 元 [3][4] 和 快 速 小波快速重构 分解和重构单元。其总的 软件流程图如图 1 所示。 结 束 快速分解和重构数据 图 1 基 于 DSP 的 小 处理单元肩负着实现小波 波分解与重构算法 快速分解和重构的重任, 是软件核心。在此特给出快速分解数据单元 的 C 语言程序伪代码: For(L_ID=1; L_ID<=L_Nuber; L_ID++) { 采 样 数 据 边 界 延 拓 单 元; p_ Tp=pSr-B+1; //* 应用重叠保留法得到展宽数据和滤 波器单元的卷积 for(j=1;j<=S_N;j++) { 数据送到计算区处理程序 ; 卷积计算程序 ; 计算结果存储到目的区程序 ; p_Tp= P_Tp -B+1; // 指针指向下一分段数据的始点 } ScL=(ScL+B-1)/2; // 下层待分解数据源长度 for(i=0; i<S_L; i++) { *( p_Tp2++)=0; // 奇数补 0 值 *( p_Tp2++)=*(p_Sc+i);} * p_Tp2)=0; // 最后一位多补一个 0 交换数据指针 , 将计算结果存放新的数 据区 , 将上采样得到的数据边界展宽 , 采用重 叠保留法计算展宽之后数据与重构滤波器单 元的卷积 , 实现过程与分解过程进本一致。 区别在于 , 存储数据时 , 每层重构的第一个单 元前面去掉的个数多一个数据点 , 该过程的 C 语言伪代码如下 : if(k==1) //i 为分段标记 S_aB_e=(B-1+T_r)*2; / 首个单元需多去掉一些数据 else S_aB_e =(B-1)*2; // 其他数据单元去掉的数据数 for(n= S_aB_e;n<L*2;n+=2) { …… } 将采集的非稳态数据信号导入到 CCS3.3 中,调入到仿真程序中,采用十六进制 Q15 定点格式显示仿真结果,如图 2- 图 5 所示。 本文对采集的非稳态信号进行二重分解,图 2 是采集的原始信号,图 3- 图 5 依次为分解得 到的低频分量,第二层高频分量和第一层高 频分量。分解后的低频分量包含原信号的基 本特征,高频分量包含原信号在传播过程中 所受干扰引起的突变。因此,依据高频信号 分量的特点, 能判断出干扰信号出现的时刻、 频率及原始信号发生畸变的时刻和频率。 三、结论 本文以合众达 SEED-DEC6713V2.1 开发 板为硬件*台,编程实现了长序列信号的小 波快速分解和重构,并对算法进行了验证。 通过对采集非稳态信号的实测,验证了小波 快速算法在 DSP 上实现的有效性和可靠性。 结果表明,小波快速分解和重构算法在 DSP 器件中的实现具有较高的实际应用价值。 参考文献: [1] 程正兴 . 小波分析算法及应用 [M]. 西 安 : 西安交通大学出版社 ,1998. [2] 吕新华 . 一种长序列小波变换的快速实 现方法 [J]. 数据采集与处理 ,2006,21(1):86-89. [3] TMS320C6713, TMS320C6713B FLOATING-POINT DIGITAL SIGNAL PROCESSORS SPRS186I DECEMBER 2001 REVISED MAY 2004 [4] 何正友 . 小波分析讲稿 . 成都:西南 交通大学,2010. [5] 于德介 , 成琼 , 程军圣 . 基于复解析 小波变换的瞬时频率分析方法 [J]. 振动与冲 击 , 2004, 23(1): 108-110. ? j 2 ?cn = ∑ cmj =+12n hm 2 m ? ? ?d j = 2 c j =1 g ∑ m + 2n m

相关推荐

最新更新

猜你喜欢