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          快速小波變換的定點(diǎn)DSP實(shí)現(xiàn)

          作者: 時(shí)間:2011-07-06 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

          具有良好的時(shí)——頻局部性,是分析奇異信號(hào)的重要方法。在工程中的應(yīng)用十分普遍,具有低成本,高性能的特點(diǎn)。利用可以滿足工程是實(shí)時(shí)性的要求。文中簡要介紹了理論及算法,并結(jié)合TI公司的16位說明算法的。
          關(guān)鍵詞:算法 小波變換 DSP

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/150501.htm


          1 引言
          小波變換是近年來發(fā)展起來的一種數(shù)學(xué)理論和方法。作為一種新興的理論,小波分析是數(shù)學(xué)發(fā)展史上的重要成果,對(duì)工程應(yīng)用產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。廣泛應(yīng)用于語音信號(hào)處理、圖像信號(hào)處理、信號(hào)檢測(cè)、語音與圖像編碼、多尺度邊緣提取與重建等領(lǐng)域。近年來,在電力系統(tǒng)中也開始應(yīng)用小波分析進(jìn)行故障檢測(cè)及故障定位,并取得了有效的成果。
          計(jì)算機(jī)只能處理數(shù)字信號(hào),所以在實(shí)際信號(hào)處理中,常采用離散形式的小波變換(Discrete Wavelet Transform,DWT)。由于小波變換算法的復(fù)雜性,盡管當(dāng)今處理器芯片運(yùn)算速度得到了大幅度的提高,仍然在實(shí)時(shí)性上不能滿足要求。為了簡化計(jì)算過程,人們發(fā)展了一些算法,如Mallat塔式算法,及利用調(diào)頻Z變換(chirped Z Transform,CZT),梅林變換(Mellia Transform)進(jìn)行計(jì)算等算法。其中,尤其以Mallat塔式算法在實(shí)際應(yīng)用比較廣泛。
          在數(shù)字信號(hào)處理領(lǐng)域,通常使用專用的數(shù)字信號(hào)處理器芯片(DSP)以完成特定的運(yùn)算要求。美國TI公司是全球最大的DSP供應(yīng)商,其生產(chǎn)的TMS320C2xx系列16位DSP芯片具有高性能、低價(jià)格等特點(diǎn),具有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。本文中用該系列DSP芯片小波變換的快速算法。
          本文將小波變換快速算法用DSP加以實(shí)現(xiàn),既可利用小波變換實(shí)現(xiàn)應(yīng)用要求,又可降低成本,增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭力。尤其在當(dāng)今,隨著電力系統(tǒng)的不斷發(fā)展,及用戶對(duì)電能質(zhì)量的要求越來越高,對(duì)電力系統(tǒng)運(yùn)行監(jiān)控及保護(hù)的采樣點(diǎn)數(shù)越來越多的情況下,利用此方法可以解決運(yùn)算量大、運(yùn)算精度高的問題。
          2 小波變換及算法
          2.1 小波變換
          小波函數(shù)的確切定義為:
          設(shè)ψ(t)為—平方可積函數(shù),若其傅里葉變換ψ(ω)滿足條件

          則稱ψ(t)為一個(gè)基本小波或小波母函數(shù)。將其進(jìn)行伸縮和平移后,得到小波基函數(shù)

          所謂小波變換就是把信號(hào)在上述小波基下進(jìn)行展開。當(dāng)然,此變換必須存在逆變換,否則,不能恢復(fù)原信號(hào),該變換就沒有什么意義了。
          2.2 多分辨率分析
          多分辨率分析在正交小波變換理論中具有非常重要的地位,在多分辨率分析理論產(chǎn)生之前,人們構(gòu)造正交小波基函數(shù)要憑借技巧,具有一定的難度。自從有了多分辨率分析理論,這項(xiàng)工作變得容易的多。當(dāng)然,要尋找合適的基函數(shù)還是需要一定的經(jīng)驗(yàn)的。當(dāng)找到了合適的濾波器系數(shù)后,就可以利用Mallat給出的快速小波算法來計(jì)算小波變換了。
          通俗的講,多分辨率分析就是把空間V0上的函數(shù)f(t)分解為細(xì)節(jié)部分W1(小波空間)和大尺度逼近部分V1(尺度空間),然后將大尺度逼近部分V1進(jìn)一步分解,如此重復(fù)就可得到任意尺度(或分辨率)上的逼近部分和細(xì)節(jié)部分。
          2.3 濾波器系數(shù)
          根據(jù)多分辨率分析理論,如果φ(t),ψ(t)分別為尺度空間V0及小波空間W0的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)正交基函數(shù),則在任意相鄰尺度j,j-1之間,都有二尺度空間基函數(shù)關(guān)系

          其中的h(n),g(n)即為濾波器系數(shù),由尺度函數(shù)φ(t)和小波系數(shù)ψ(t)決定。
          2.4?Mallat塔式算法
          當(dāng)有了一組小波基函數(shù)后,剩下的事就是計(jì)算分解了,即把信號(hào)用小波基函數(shù)表示出來,從而關(guān)鍵問題是求出表示式中的系數(shù)。根據(jù)多分辨率分析,將信號(hào)f(t)□Vj-1分解一次(即分別投影到Vj、Wj空間),此時(shí)cj,k和dj,k為j尺度上的展開系數(shù),經(jīng)過不算復(fù)雜的推導(dǎo),可得

          其中cj,k和dj,k分別稱為j尺度空間的剩余系數(shù)和小波系數(shù),上式說明它們可由j-1尺度空間的剩余系數(shù)cj-1,k經(jīng)濾波器系數(shù)進(jìn)行加權(quán)求和得到。實(shí)際中的濾波器h,g的長度都是有限長的或近似有限長的,因此分解運(yùn)算非常簡單。將cj,k進(jìn)一步分解下去,可分別得到Vj+1、Wj+1空間的剩余系數(shù)Cj+1,k和小波系數(shù)dj+1,k

          從而得到任意尺度空間上的分解。分解過程如圖所示

          在上述算法中必須要有一個(gè)初始輸入序列Cj-1,k,分解才能順利進(jìn)行,這是一個(gè)問題。在大多數(shù)應(yīng)用中,為了簡便,常用輸入信號(hào)的采樣序列來近似作為C0,k。在一些文獻(xiàn)里也給出了其它幾種確定C0,k的方法。
          3?算法在DSP上的實(shí)現(xiàn)
          假設(shè)輸入信號(hào)x(t),采樣頻率N(=2n),得采樣序列x(k),k=0,…,N-1,作為初始輸入序列C0,k。濾波器系數(shù)h(m),g(m),m=0,…,L-1。為了應(yīng)用簡便,(1)、(2)式可變?yōu)?br />


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