DSP系统工具箱
设计和模拟流信号处理系统
DSP系统工具箱™提供算法、应用程序和范围，用于在MATLAB中设计、模拟和分析信号处理系统®和仿真软金宝app件®．您可以为通信、雷达、音频、医疗设备、物联网和其他应用程序建模实时DSP系统。
使用DSP系统工具箱，您可以设计和分析FIR, IIR，多速率，多级和自适应滤波器。您可以将来自变量、数据文件和网络设备的信号流用于系统开发和验证。时间范围，频谱分析仪和逻辑分析仪让您动态地可视化和测量流信号。用于桌面原型和嵌入式处理器(包括ARM)的部署®皮质®架构，系统工具箱支持C/ c++代码生成。金宝app它还支持位精确的金宝app定点建模和基于过滤器、FFT、IFFT和其他算法的HDL代码生成。
算法可作为MATLAB函数、系统对象™和Simulink块。金宝app
开始:
在金宝app， DSP System Toolbox™提供了一个用于滤波器、变换和线性代数的信号处理算法模块库。这些块将流输入信号处理为单个样本或称为帧的样本集合。纸浆包处理启用需要标量处理的低延迟进程和应用程序。框架处理以延迟换取更高的吞吐量。系统工具箱同时支持基于样本和基于帧的处金宝app理模式。
使用System对象的MATLAB程序可以通过MATLAB函数块或MATLAB系统块合并到Simulink模型中。金宝app大部分的系统对象有相应的金宝app仿真软件模块具有相同的功能。
基于帧的操作，在每个中断服务例程(ISR)之间需要一个16个样本的帧，表明基于帧的吞吐量比基于样本的替代方案高许多倍。
DSP系统设计、实现和验证的信号处理模块
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和整金宝app数数据类型。当与定点设计器一起使金宝app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，离散余弦变换(DCT)，短时傅里叶变换(STFT)，离散小波变换(DWT)
- FIR, IIR和模拟滤波器的设计和实现
- 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，和法罗
- 统计和自适应信号处理光谱估计、均衡和噪声抑制技术
- 信号运算与测量比如卷积、开窗、填充、延迟、峰值寻找和过零
- 流信号可视化和测量与时间范围，频谱分析仪，等等
- 信号管理方法，如缓冲、索引、交换、堆叠和排队
- 接收器和源，如啁啾和彩色噪声发生器，NCO, UDP接收器和发射机，等等
- 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
DSP系统工具箱块库，用于Simulink(上)中的信号处理，以及线性系统求解器(左下)和变换(右下)的扩展视图。金宝app
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，用于处理流信号，如单速率和多速率滤波器，自适应滤波和fft。该系统工具箱是设计、模拟和部署信号处理解决方案的理想工具，适用于音频、生物医学、通信、控制、地震、传感器和语音等应用。金宝搏官方网站
流信号处理技术支持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一帧来加速模拟。例如，MATLAB中的流信号处理可以实时处理多声道音频。
流信号处理是通过DSP算法组件库来实现的系统对象™表示数据驱动的算法、源和接收器。系统对象使您能够通过自动化数据索引、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系统对象与标准MATLAB函数和操作符混合使用。
您可以使用针对流信号和数据优化的算法对流数据应用单速率、多速率和自适应滤波器。
MATLAB代码实现了一个基本的流循环(左)。Time Scope(右上)和Spectrum Analyzer(右下)在生成和处理实时信号时对其进行可视化和测量。
DSP系统设计、实现与测试算法库
DSP系统工具箱提供了350多个优化算法，用于流系统的设计、实现和验证——无论是作为MATLAB函数实现还是作为MATLAB系统对象实现。算法支持双精度和单精度浮点数据金宝app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定点设计师™．
在MATLAB中，系统工具箱中的算法类别包括:
- 信号变换，例如快速傅里叶变换和离散余弦变换(DCT)
- 的设计和实现技术数字FIR和IIR滤波器
- 多速率和多级过滤器用于采样率转换，如FIR和IIR半带，多相滤波器，CIC滤波器和法罗滤波器
- 统计和自适应信号处理光谱估计、均衡和噪声抑制技术
- 信号操作和测量，如卷积、加窗、填充、建模延迟、峰值查找和可变分数延迟
- 运行时的信号可视化时间范围，频谱分析仪和逻辑分析仪
MATLAB中可用的信号处理算法的部分列表，由命令行帮助显示或通过制表补全发现。
DSP系统工具箱提供了广泛的滤波器设计与实现FIR, IIR，多级，多速率和自适应滤波器的算法。你可以设计低通滤波器、高通、带通、带阻等响应类型。你可以使用滤波器结构来实现它们，例如直接形式的FIR，重叠添加的FIR, IIR二阶部分(Biquad)，级联allpass和晶格结构。
方法设计筛选器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您可以在运行时调整关键的过滤器参数，如带宽和增益。
在MATLAB中使用DSP系统工具箱设计的数字滤波器也可以用于Simulink中的系统级模型。金宝app在系统工具箱中有一个现成的过滤器模块库，用于设计、模拟和实现低通滤波器，高通滤波，和其他过滤器直接在Simulink。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
- 先进的等纹波FIR滤波器包括最小阶、约束纹波和最小相位设计
- 尼奎斯特，冷杉halfband,IIR多相滤波器，提供线性相位、最小相位和准线性相位半带设计，以及等纹波、倾斜阻带和窗口方法
- 中投插入器以及用于软件定义无线电和sigma-delta转换器中无乘数实现的decimator滤波器
- 优化的多级设计，使您能够优化级联阶段的数量，以实现最低的计算复杂度
- Fractional-delay过滤器，包括使用适用于可调过滤应用的法罗滤波器结构实现
- 全通IIR滤波器具有任意组延迟，使您能够补偿其他IIR滤波器的组延迟，以获得近似线性相位通带响应
- 点阵波数字IIR滤波器对健壮的实现
- 任意大小和相位FIR和IIR滤波器，使设计任何滤波器规格
设计和分析多级单速率低通滤波器使用滤波器生成器应用程序和滤波器可视化应用程序
多速率和多级滤波器与分析
DSP系统工具箱提供了多速率滤波器的设计和实现，包括多相插补器，抽取器，采样率转换器，冷杉halfband而且IIR halfband， Farrow滤波器，CIC滤波器和补偿器，以及支持多级设计方法。金宝app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的计算复杂性。
左为fvtool的等纹波设计和相应的多速率多阶段设计的响应，右为输入和各种输出功率谱密度的多速率多阶段设计图的表现。
时间范围显示时域信号，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，或者在范围窗口中不同显示器上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)、峰值到峰值、平均值和中位数。
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，并以线性尺度或对数尺度显示其频谱。频谱分析仪执行测量和分析，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)和峰平均功率比(PAPR)。频谱分析仪的频谱图模式视图展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，包括实值或复值数据，矢量，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。
逻辑分析仪显示仿真结果的一个模型的硬件精确可编程FIR滤波器。
您可以使用带有定点设计器的DSP系统工具箱来建模定点信号处理算法，以及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系统对象而且金宝app仿真软件模块在系统工具箱中定点操作模式，使您能够执行设计权衡分析和优化，在提交硬件之前，通过运行不同字长、缩放、溢出处理和舍入方法选择的模拟。
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系统工具箱自动配置系统对象和块进行定点操作。
FFT MATLAB System对象，它提供属性来配置累加器、乘积和输出数据的定点数据类型规范(左)。FFT Simu金宝applink块对话框提供了累加器、乘积和输出信号的定点数据类型规范选项，需要定点设计器(右)。
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Filterbuilder应用程序允许你设计浮点过滤器，可以转换为定点数据类型与定点设计器。这个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应。
不满足滤波器设计约束的量化噪声的定点滤波器设计分析，由于8位字长(左)，停止带衰减不足。试验不同系数字长和使用12位字长就足够了，并且滤波器设计约束得到满足(右)。
使用DSP系统工具箱MATLAB编码器™和金宝app仿真软件编码器，您可以分别在MATLAB和Simulink中根据信号处理算法和系统模型生成C和c++源代码或调优性能的MEX函数。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。
独立执行和与其他环境的集成
使用DSP系统工具箱，您还可以使用从MATLAB代码或Simulink模型生成的C代码，通过生成算法的独立可执行文件，在桌面上进行部署和原型设计。金宝app这个独立的可执行文件仍然可以通过使用UDP组件直接从MATLAB或Simulink中实时调优。金宝app因为这个独立的可执行文件运行在与MATLAB代码或Simulink模型不同的线程上，所以它提高了算法的实时性能。金宝app
信号处理算法生成的C代码可以作为编译库组件集成到其他软件中，例如自定义模拟器或标准建模软件(如SystemC)。
优化了ARM cortex处理器的C代码生成
采用DSP系统工具箱配合硬件支持插件进行金宝app手臂Cortex-A或手臂Cortex-M而且嵌入式编码器®您可以从MATLAB系统对象或Simulink块生成优化的C代码，用于关键的DSP算法，如FFT, FIR和Biquad滤波器。金宝app生成的代码提供了对ARM Cortex-A Ne10库或ARM Cortex-M CMSIS库的优化例程的调用。与标准C代码相比，一个关键的好处是性能立即提高。您还可以使用循环中处理器(PIL)测试执行代码验证和分析。
使用DSP系统工具箱滤波器设计HDL编码器™在MATLAB中，您可以设计数字滤波器和生成高效的，可合成的，可移植的VHDL®和Verilog®fpga或asic中实现的代码。您还可以自动创建VHDL和Verilog测试工作台，以模拟、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™提供可合成和可读的VHDL和Verilog代码生成用于您的系统设计。这种支持包金宝app括针对资源和性能优化的算法，例如过滤器，FFT，传输线,以区域．
一种支持HDL优化FIR滤波器块的硬件架构(即部分串行收缩)的实现细节金宝app
来自离散FIR滤波器块的SIMD代码
在Simulink中使用Intel AVX2为FIR滤波器生成优化代码金宝app
改进的dsp。DynamicFilterVisualizer而且dsp。ArrayPlot
可视化动态过滤器和可变数组，增强响应能力、更快的执行性能和新的工具条
hdl优化的CIC抽取
对硬件控制逻辑进行建模，并为CIC抽取滤波器生成有效的HDL实现，可选择可变抽取因子
数据流建模和仿真改进
在具有有限状态的块上使用展开，在快速加速器模式下运行多线程模拟，并跨域边界使用虚拟总线
看到发布说明有关这些特性和相应功能的详细信息。
