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根據自適應濾波的原理，主要論述和分析了易于實現的最小均方差算法，通過比較IIR結構和FIR結構濾波器的優缺點，采用橫向FIR結構的自適應濾波器來實現。為了滿足自適應濾波的實時性要求，采用TMS320F28234芯片的系統設計，并設計了其硬件最小系統和軟件系統，最后用TMS320F28234實現自適應濾波器。仿真結果表明，本方案的自適應濾波器濾波效果優越，具有較強的實用性。 0 引言 濾波是信號處理領域的一種最基本而又極其重要的技術。利用濾波技術可以從復雜的信號中提取所需要的信號，同時抑制噪聲或干擾信號，以便更有效地利用原始信號。濾波器在電子電路系統中應用很多，技術也較為復雜，有時濾波器的優劣直接決定產品的性能，所以濾波器的理論研究和產品開發非常的重要。 自適應濾波器是相對固定濾波器而言的，當固定的設計規范是未知的，或者采用時不變濾波器不能滿足設計的要求設計規范時，就需要采用自適應濾波器。嚴格地講，自適應濾波器是一種非線性濾波器，因此不滿足齊次性和疊加性條件，如果在某個給定的時刻固定的濾波器參數，則其輸出信號是輸入信號的線性函數。自適應濾波器是在沒有任何關于信號和噪聲的先驗知識的條件下，自適應濾波器利用前一時刻已獲得的濾波器參數來自動調節現時刻的濾波器參數，以適應信號和噪聲未知或隨機變化的統計特性，從而實現最優濾波，所以其適用范圍更廣。 1 DSP的自適應濾波器的總體方案設計 本系統采用利用數字信號處理器來完成自適應濾波器的設計，系統如圖1所示。 系統工作原理：自適應濾波器的整體設計思路中模擬信號輸入，輸入信號首先進行抗混疊濾波，然后將模擬信號變換成數字信號。根據奈奎斯特抽樣定理，為保證有用信息不丟失，抽樣頻率至少是輸入帶限信號最高頻率的2倍。經過ADC轉換成數字信號，DSP芯片預先設計好的自適應濾波算法程序，對輸入的數字信號處理。這種自適應濾波器的設計是具有跟蹤信號和噪聲變化的能力，也不需要知道關于輸入信號的先驗知識。 經過DSP芯片處理后的信號通過DAC再轉換成連續的模擬波形，之后進行平滑濾波就可得到需要的模擬信號。 1.1 自適應濾波器原理 自適應濾波器是一種能夠自動調整本身參數的特殊維納濾波器，在設計時不需要預先知道關于輸入信號和噪聲的統計特性，它能夠在工作過程中逐步“了解”或估計出所需的統計特性，并以此為依據自動調整自身的參數，以達到最佳濾波效果。一旦輸入信號的統計特性發生變化，它又能夠跟蹤這種變化，自動調整參數，使濾波器性能重新達到最佳。 自適應濾波器中參數可調數字濾波器結構可以是FIR數字濾波器或IIR數字濾波器，也可以是格型數字濾波器，輸入信號x(n)通過參數可調數字濾波器后產生輸出信號(或響應)y(n)，將其與參考信號(或稱期望響應)d(n)進行比較，形成誤差信號e(n)，并以此通過某種自適應算法對濾波器參數進行調整，最終使e(n)的均方值最小。 圖2所示即為自適應濾波器的一般結構。 1.2 自適應濾波器結構 自適應IIR濾波器與自適應FIR濾波器相比較，自適應IIR濾波器存在突出的缺點，主要的缺點包括：自適應IIR濾波器存在不穩定的可能性傾向;而且收斂速度慢等。因此，一般采用FIR濾波器作為自適應濾波器的結構。自適應濾波器最直接的實現就是直接形式的FIR結構，但在本論文中采用FIR橫向結構設計自適應濾波器。這種結構僅包含有由延遲級數所決定的有限個存儲單元，可歸結為有限沖激響應(FIR)或橫向濾波器(Kallman)。輸入信號被若干延遲單元延時，其延遲時間可以是連續的。這些延遲單元的輸出與存儲的一組權系數依次相乘，將其乘積相加得到輸出信號。這意味著輸出是輸入信號與所存儲的權系數或沖激響應的卷積。這種濾波結構僅包含有零點(因為沒有遞歸反饋單元)，因此，若要獲得截止的頻率特性，則需要有大量的延遲單元。但是，這種濾波器始終是穩定的，并能提供線性相位特性。圖3所示為FIR橫向濾波器結構。 1.3 DSP的最小硬件系統設計 DSP的硬件最小系統設計包括DSP芯片、電源轉換電路、時鐘電路、復位電路、JTAG仿真接口等，如圖4所示。 【分頁導航】 第1頁：DSP的自適應濾波器的總體方案設計 第2頁：基于DSP的自適應濾波器的軟件設計及仿真驗證 2 基于DSP的自適應濾波器的軟件設計 采用TMS320F28234實現自適應濾波器，自適應算法采用基本的LMS算法，濾波器的結構采用橫向FIR結構。 自適應濾波器的TMS320F28234的設計中，程序設計語言運用匯編語言，自適應濾波器程序設計流程如圖5所示。 3 仿真驗證 為了說明自適應濾波器的優越性，這里通過仿真結果來表明。通過引入一個已有的數據文件方式得到一個受到噪聲干擾的正弦波信號，該波形作為自適應濾波的輸入信號。自適應濾波程序在CCS環境下編譯、鏈接、修改語法錯誤，編譯鏈接通過后，加載并連接程序，連接生成公共目標代碼文件，在線下載到DSP中運行。將編譯產生的可執行文件下載到DSP芯片中后，經過運行得到時域圖，輸入信號的時域圖如圖6所示。 由圖6可以看到，低頻信號中疊加了有噪聲信號，導致低頻信號出現了較大的畸變。低頻的信號中疊加了比較多的高頻噪聲，只有進行高頻濾波才能夠得到比較好的原始低頻信號。在觀察輸出波形時，能夠看到輸出波形中僅剩余了低頻信號，濾除了高頻成分。通過圖6和圖7的對比，輸入信號的高頻噪聲基本上得到了濾除。但是由于參數設置不夠精確等原因造成的高頻噪聲沒有得到完全消除，但是也很明顯的顯現了低通濾波的目的。 4 結語 本文論述了基于TMS320F28234的自適應濾波器系統的設計方案。方案中的自適應濾波器能夠在沒有任何關于信號和噪聲的先驗知識的條件下，達到最優濾波的目的。根據自適應濾波的原理，主要論述和分析了易于實現的最小均方差算法，通過比較IIR結構和FIR結構濾波器的優缺點，采用橫向FIR結構的自適應濾波器來實現。為了滿足自適應濾波的實時性要求，采用TMS320F28234芯片的系統設計，并設計了其硬件最小系統和軟件系統，最后用TMS320F28234實現自適應濾波器。在自適應濾波器的仿真結果中，自適應濾波器實現了對含有噪信號的頻率跟蹤，并表明自適應濾波器能很好地消除疊加在信號上的噪聲。進而驗證了本方案的自適應濾波器濾波效果優越，具有較強的實用性。 【分頁導航】 第1頁：DSP的自適應濾波器的總體方案設計 第2頁：基于DSP的自適應濾波器的軟件設計及仿真驗證 |
