DSP系统工具箱

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流信号处理系统的设计与仿真

开始:

Simulink的信号处理和线性代数模块金宝app

在里面金宝app,DSP系统工具箱™ 提供用于滤波器、变换和线性代数的信号处理算法块库。这些块将流式输入信号作为单个样本或称为帧的样本集合进行处理。纸浆包处理支持需要标量处理的低延迟流程和应用程序。基于帧的处理以更高的吞吐量换取延迟。系统工具箱支持基于样本和基于帧的处理模式。金宝app

使用系统对象的MATLAB程序可以通过MATLAB功能块或MATLAB系统块合并到Simulink模型中金宝app系统对象有相应的金宝app仿真软件模块具有相同的能力。

基于帧的操作,在每个中断服务程序(ISR)之间获取一帧16个样本,表明基于帧的吞吐量率比基于样本的方案高出许多倍。

DSP系统信号处理模块的设计、实现和验证

金宝app用于信号处理的Simulink块支持双精度和单精度浮点数据类型以及金宝app整数数据类型。当与定点设计器一起使用时,它们还支持定点数据类型。

DSP系统工具箱中的信号处理模块包括:

  • 信号变换,例如快速傅里叶变换(FFT),离散余弦变换(DCT)短时傅里叶变换(STFT),和离散小波变换(DWT)
  • FIR、IIR和模拟滤波器的设计与实现
  • 用于采样率转换的多速率和多级滤波器,例如中投公司,半带,多相,法罗
  • 统计和自适应信号处理频谱估计、均衡和噪声抑制技术
  • 信号操作和测量例如卷积、窗口、填充、延迟、峰值查找和过零
  • 使用时间范围、频谱分析仪等进行流信号可视化和测量
  • 信号管理方法,如缓冲、索引、交换、堆叠和排队
  • 接收器和来源,如啁啾和彩色噪声发生器,NCO, UDP接收器和发射器,和更多
  • 数值线性代数例程,包括线性系统求解器,矩阵分解,和矩阵逆

Simulink中提供的用于信号处理的DSP系统工具箱块库(顶部),以及线性系统解算器(左下)和变换(右下)的扩展视图。金宝app

多速率系统建模

在MATLAB中,DSP系统工具箱支持多速率处理金宝app采样率转换以及需要连接不同采样率或时钟率的系统建模。多速率功能包括多级和多速率滤波器如FIR和IIR半带、多相滤波器,中投公司的过滤器法罗过滤器。它还包括信号操作,如插值、抽取和任意采样率转换。

金宝appsigma-delta模数转换器多级抽取滤波器的Simulink模型

MATLAB中的流信号处理

DSP系统工具箱提供了一个处理流信号的框架MATLAB. 系统工具箱包括一个信号处理算法库,这些算法为处理流信号(如单速率和多速率滤波器、自适应滤波和FFT)而优化。系统工具箱是设计、模拟和部署用于音频、生物医学、通信、控制、地震、传感器和语音等应用的信号处理解决方案的理想选择。金宝搏官方网站

流信号处理技术可以处理连续流动的数据流,这通常可以通过将输入数据划分为帧并在获取时处理每个帧来加速模拟。例如,MATLAB中的流信号处理可以实时处理多声道音频。

流信号处理是使用一个名为系统对象™表示数据驱动的算法、源和汇。系统对象使您能够通过自动化诸如数据索引、缓冲和算法状态管理等任务来创建流应用程序。您可以将MATLAB System对象与标准MATLAB函数和操作符混合使用。

你可以使用时间范围频谱分析仪可视化和测量流信号。

您可以使用针对流信号和数据优化的算法将单速率、多速率和自适应过滤器应用于流数据。

实现基本流循环的MATLAB代码(左)。时间范围(右上角)和频谱分析仪(右下角)在实时信号生成和处理时对其进行可视化和测量。

用于DSP系统设计、实现和测试的算法库

DSP系统工具箱提供了超过350种算法,用于设计、实现和验证流系统——无论是作为MATLAB函数还是作为MATLAB系统对象实现。这些算法支持双精度和单精度浮点金宝app数据类型。大多数算法还支持整数数据类型,以及需要的定点数据类型金宝app定点设计器™

在MATLAB中,系统工具箱中的算法类别包括:

MATLAB中可用的信号处理算法的部分列表,如命令行帮助所示,或通过制表符完成显示。

多速率系统

在MATLAB中,DSP系统工具箱支持多速率处理金宝app采样率转换以及需要连接不同采样率或时钟率的系统建模。多速率功能包括多级和多速率滤波器如FIR和IIR半带、多相滤波器,中投公司的过滤器法罗过滤器。它还包括信号操作,如插值、抽取和任意采样率转换。

多级数字下变频各级的频率响应

单速率和多速率FIR和IIR滤波器设计,以及自适应滤波器

DSP系统工具箱提供了广泛的滤波器的设计与实现FIR、IIR、多级、多速率和自适应滤波器的算法。您可以低通滤波器的设计,高通、带通、带阻和其他响应类型。您可以使用滤波器结构(如直接形式FIR、重叠加FIR、IIR二阶段)来实现它们(Biquad)、级联allpass、点阵结构。

您可以使用Filterbuilder应用,MATLAB代码或Simulink金宝app块。此外,您还可以分析FIR和IIR滤波器的定点量化效果,并确定滤波器系数的最佳字长。

你也可以设计可调滤波器其中,您可以在运行时调整关键滤波器参数,如带宽和增益。

用MATLAB中的DSP系统工具箱设计的数字滤波器也可以用在Simulink中的系统级模型中。金宝app在系统工具箱中有一个用于设计、模拟和实现的过滤器块的现成库低通滤波器高通,以及直接在Simulink中使用的其他过滤器。金宝app

除了传统的FIR和IIR滤波器设计算法,DSP系统工具箱支持专门的滤波器和设计方法,如:金宝app

使用filter builder应用程序和filter visualizer应用程序设计和分析多级单速率低通滤波器

自适应滤波器

DSP系统工具箱提供了几个技术自适应滤波在MATLAB和Simuli金宝appnk中。这些技术广泛应用于系统辨识、谱估计、均衡和噪声抑制等领域。这种自适应滤波器包括基于LMS的基于RLS的仿射投影快速横向频域基于晶格的卡尔曼。系统工具箱包括分析这些自适应滤波器的算法,包括系数跟踪、学习曲线和收敛。

在模拟噪声消除系统模型时可视化归一化LMS自适应滤波器的动态响应

多速率多级滤波器及其分析

DSP系统工具箱提供多速率滤波器的设计和实现,包括多相内插器、抽取器、采样率转换器、,杉木半带半带,Farrow滤波器,CIC滤波器和补偿器,以及对多级设计方法的支持。系统工具箱还提供专门的分析功能,以估计多速率和多级滤波器金宝app的计算复杂性。

使用fvtool的等纹波设计和相应的多速率和多级设计的响应(左),以及输入和各种输出功率谱密度的多速率和多级设计的性能图(右)。

信号范围、分析仪和测量

DSP系统工具箱范围和数据记录用于在MATLAB和Simulink中对流信号进行时域或频域可视化、测量和分析。金宝app的范围配有测量和统计,为用户熟悉的行业标准示波器和频谱分析仪。

系统工具箱还提供了逻辑分析仪用于显示时域信号中的转换,这有助于调试面向HDL实现的模型。

您还可以创建任意的图形来可视化数据向量,例如过滤系数随时间的演变。

时间范围在时域显示信号并支持多种信号—连续、离散、固定大小、可变大小、浮点数据、定点数据金宝app和多通道I/O系统的n维信号。Time Scope允许您在同一轴上显示多个信号,其中每个输入信号具有不同的维度、采样率和数据类型,或在范围窗口中不同显示的多个数据通道上显示多个信号。Time Scope执行分析、测量和统计,包括均方根(RMS)、峰对峰、平均值和中值。

用非线性放大器模型测量啁啾信号产生的谱峰的频率和功率

频谱分析仪计算各种输入信号的频谱,并在线性尺度或对数尺度上显示其频谱。频谱分析仪可以进行测量和分析,如谐波失真测量(THD, SNR, SINAD, SFDR),三阶互调失真测量(TOI),相邻信道功率比测量(ACPR),互补累积分布函数(CCDF),和峰值平均功率比(PAPR)。频谱分析仪的谱图模式视图显示了如何查看时变光谱,并允许自动峰值检测。

DSP系统工具箱提供了一个额外的可视化工具家族,您可以使用它来显示和测量各种信号或数据,包括实值或复数值数据、向量、数组和任何数据类型的帧,包括定点、双精度或用户定义的数据输入序列。一些可视化工具可以显示流数据或信号的3D显示,以便您可以随着时间的推移分析数据,直到模拟停止。

逻辑分析仪显示了一个硬件精确的可编程FIR滤波器模型的仿真结果。

定点建模与仿真

您可以使用带有定点设计器的DSP系统工具箱对定点信号处理算法进行建模,并分析量化对系统行为和性能的影响。您还可以从MATLAB代码或Simulink模型生成定点C代码。金宝app

你可以配置MATLAB系统对象金宝app仿真软件模块在系统工具箱中定点操作模式,使您能够在提交硬件之前,通过使用不同的字长、缩放、溢出处理和舍入方法选择运行模拟来执行设计权衡分析和优化。

定点模式支持许多DSP算法,包括FFT、滤波金宝app器、统计和线性代数。DSP系统工具箱自动化配置系统对象和块定点操作。

FFT MATLAB系统对象,它提供属性来配置累加器、产品和输出数据的定点数据类型规范(左)。FFT Simulink块对话框提供累加器、产品和输出信号的定点数据类型规范选项,这需要定点设计器(右)。金宝app

定点滤波器设计

在DSP系统工具箱中,实现了滤波器的设计功能和过滤器生成器应用程序允许您使用定点设计器设计可转换为定点数据类型的浮点筛选器。此设计流程简化了定点滤波器的设计与优化让你分析量化效果。

定点滤波器设计分析的量化噪声,其中滤波器设计约束不满足,并且由于8位字长(左)的阻带衰减不足。实验使用不同的系数字长和使用12位字长就足够了,满足了滤波器的设计约束(右)。

用于桌面和嵌入式工作流的C和c++代码生成

使用DSP系统工具箱MATLAB编码器™ 和金宝appSimulink编码器™,您可以生成C和c++源代码或MEX函数,从您的信号处理算法和系统模型,在MATLAB和Simulink分别调优性能。金宝app

生成的代码可用于加速、快速原型、实现和部署,或用于产品开发过程中的系统集成。

桌面加速

您可以生成高效、紧凑的可执行代码,这是一个MEX函数,可根据性能进行调整,以加速模拟中的计算密集型算法。您可以加速浮点和定点算法,包括过滤器、FFT、,统计数字线性代数在MATLAB和Simuli金宝appnk中。

为了加速基于帧的流模拟,dspunfold使用DSP展开将生成的MEX函数中的计算负载分布到多个线程。

独立执行并与其他环境集成

使用DSP系统工具箱,您还可以通过生成算法的独立可执行文件,在桌面上使用MATLAB代码或Simulink模型生成的C代码进行部署和原型设计。这个独立的可执行文件仍然可以通过使金宝app用UDP组件直接从MATLAB或Simulink中实时调优。由于此独立可执行文件在不同于MATLAB代码或Simulink模型的线程上运行,因此它提高了算法的实时性能。

生成的信号处理算法的C代码可以作为已编译的库组件集成到其他软件(如自定义模拟器)或标准建模软件(如SystemC)中。

ARM Cortext处理器的优化C代码生成

使用DSP系统工具箱的硬件支持插件金宝app臂皮质臂皮质嵌入式编码器®您可以从MATLAB系统对象或Simulink块为关键DSP算法(如FFT、FIR和双四阶滤波器)生成优化的C代码。生成的代码提金宝app供对ARM Cortex-A Ne10库或ARM Cortex-M CMSIS库的优化例程的调用。与stan相比,一个关键优势是性能立即提高dard C代码。您还可以使用处理器在环(PIL)测试执行代码验证和评测。

用于FPGA和ASIC开发的HDL代码生成

使用DSP系统工具箱滤波器设计HDL编码器™在MATLAB中,可以设计数字滤波器并生成高效的、可合成的、可移植的VHDL®和Verilog®用于FPGA或ASIC实现的代码。您还可以自动创建VHDL和Verilog测试台,用于模拟、测试和验证生成的代码。

使用DSP系统工具箱高密度脂蛋白编码器™提供可合成且可读的VHDL和Verilog代码生成用于您的系统设计。这种支持包金宝app括针对资源和性能进行优化的算法,如过滤器、快速傅里叶变换传输线士官

HDL优化FIR滤波器块支持的硬件架构之一(即部分串行收缩)的实现细节金宝app