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      如何真正有效进行数字信号处理的实验教学
       

      如何真正有效进行数字信号处理的实验教学

       

      一、课程定位和主要内容

      1、课程定位

      数字信号处理是一门重要的专业基础课,涉及专业广泛,如电子信息工程、计算机、机电一体化、物联网等。

      数字信号处理作为信号与系统的后续课程,主要是要让学生明白连续系统和离散系统的区别,掌握离散信号的分析计算方法。同时数字信号处理是一门理论与实践结合较为紧密的一门课程,是信息类各专业的共同专业基础课程。

      2、课程主要内容

      数字信号处理理论及方法的发展使得用计算机来分析、处理信号成为可能,随着数字信号处理快速算法的提出,和DSP芯片计算速度的不断提高,数字信号处理的应用有了蓬勃发展。数字信号处理这门课就是把当今主流的、典型的数字信号处理的理论以及工程实现的主要方法抽取出来,形成课程教学内容,让学生来学习并掌握。这些内容既有数学的理论基础,又有工程性的编程实践,其内容具有典型性,是面向各种应用的,但不是只局限于某一种专门应用,具体的某种应用是后续专业课(如数字图像处理)所要涉及的内容。

      因此,数字信号处理这门课程需要掌握两方面内容:

      第一,数字信号处理讲述最经典的数字信号处理的各种理论和方法,需要让学生学习和掌握理论分析过程。

      第二,数字信号处理讲述如何在实际应用中使用这些方法,进行信号的分析,这包括了如何实现从理论到应用的算法,以及如何选取数字处理芯片,并根据具体芯片完成算法的改写。

      1)对于数字信号处理,有些信号在时域里面处理比较方便,有些信号在频域里面处理比较方便。所以从时域到频域,频域到时域的变换,是一个非常重要的技术手段,傅里叶变换基础是它的关键内容。数字信号处理的对象是离散化的,用计算机来处理就是要解决离散化的巨量计算问题,其计算的复杂度非常高,作为离散系统,若不能保证它的实时性是没有实用意义的,这样才推出了各种变种的傅立叶变换的算法。

      2)数字滤波器是数字信号处理的第二个重要内容,包括限长滤波器FIR,无限长滤波器IIR、自适应滤波器LMS等,数字滤波器算法的设计和实现都要涉及。

      3、课程难点和实验平台的意义

      数字信号处理作为一门专业基础课,不同于连续时域教学内容,便于直观从物理角度理解和分析,有许多抽象的理论、概念和计算方法,难于用语言直接表达与描述,如循环卷积、频率的包络等,而良好的实验平台可以为学生展现课程内容的直观物理概念。

      为了让学生掌握从理论到应用的算法实现,需要学生亲自动手完成一些基本算法的实现,这也需要一个良好的实验平台,来连接“摸不着”的算法和实际物理信号的处理过程。在实际应用中,需要一步一步完成从概念的理解到解决实际问题的锻炼。具体到信号处理芯片的掌握,对学生来讲也是一个难点,简单易用的实验平台可帮助学生尽快掌握芯片的使用,使学生可以集中精力来学习并实践数字信号处理的算法实现。

      4、一些错误认识

      有些学校把数字信号处理这门课偏向到了TI某种芯片的使用,把TI的例程拿来做为教学的主体,学习如何使用TI芯片中自带的音频编码解码器的使用,当做是数字信号处理的学习。甚至把网络通信的内容都纳入到了课程中,这是不对的,因为这些只是数字信号处理芯片的某种功能,属于芯片功能的内容。

      有些学校把数字信号处理这门课当成了数学课,学习算法并侧重于算法仿真。完全脱离了物理概念,最终学生只记住了一堆公式,甚至不知道这些理论算法干什么用,什么时候用,实际使用中是如何用相应的DSP数字信号处理芯片完成的。比如快速傅里叶变换是一个什么样子,做数学推导,然后用MATLAB仿真,把这门课偏数学内容了。

      二、以往实验教学和实验设备存在的一些问题

      有些人讲DSP处理器的一些内部构造,做一些类似接口的实验,教授学生CCS的一些简单使用,或者运行一段编写好的程序,利用CCS自带的绘图工具观察一下图形结果等,不能结合数字信号处理的课程内容。

      有些人做快速傅立叶变换实验的时候,使用的是TI的开发评估板,并不教学生怎样去做调试,只是将某一个程序一运行就完成实验了。也没有让学生在实践中考虑怎样去选择芯片等等,而在工程实际上这些内容都是必须的。

      在做DSP开发的时候,首先是要评估算法。采用哪种算法,从数学角度来讲计算量最少,即算法优化,这是很重要的一内容,根据计算内容的特点,来改变计算的结构,使计算量最小,用最小的空间、时间来进行这样一个计算。然后是这种算法怎样来实现,当前的DSP能否完成这些特点的快速傅里叶变换呢?能否达到我所需要的计算时间的要求呢?这些内容对实验来说是非常重要的。

      对于滤波器的实验,一些人就是在CCS环境下的图形工具界面中,给出一组数据,然后处理一下,看一下结果就算完成实验了。这种类似仿真的实验是没有意义的,应该是把真实的信号输入进去,然后让DSP来做处理,得出真实的处理结果。如果数据都是人为给定的,不需要DSP,实验照样也都能做。

      还有一些实验设备,采集一段数据,然后通过DSP计算,然后再输出,完全没有体现出数字信号处理快速算法的优势,也没有体现出数字信号处理芯片的实时性优势,最终使得实验俨然变成如同软件仿真一样,只是处理一组数据的数学验证实验。

      以往各种5000系列实验开发装置都是仿造TI评估板设计制作的,其输入输出通道为语音输入输出方式,并采用了语音编码解码芯片,语音信号都要经过该芯片的过滤压缩处理才进入到DSP,在DSP处理之前已经把很多噪声信号都滤掉了,不是真实的信号了。而且其输入频带范围很窄,DSP就拿不到我想要它处理的具有各种频带的真实信号,这样的实验装置根本无法承担数字信号处理的实验教学需要。

      三、新一代的DSP实验教学方法

      1、要求

      通过数字信号处理中特有的处理算法实战,学习如何根据实际应用要求,选择合适的处理器以及DSP处理器的使用方法,并学习如何选择合适的算法,编写出高效的程序,并在实际工程开发环境中进行调试。

      数字信号处理实验内容要包括DFTFFTFIRIIRLMS、自相关滤波、DCT等等。所有实验都要采集真实的信号,然后经过运算处理,输出实际结果。所有结果都可通过示波器、频谱分析仪、频率特性分析仪等测量仪器进行测量和观察,并实际测量分析信号和处理结果的变化情况。

      2、新一代解决方案

      在信号输入通道上,要将语音编解码芯片开放,变为普通的A/DD/A通道,使真实的信号能进去,可能是一个正弦信号,也可能是真实的语音信号,还可能是一混叠噪声的信号。对于输出,可以直接用频谱分析仪去观测混合输入信号和滤波后的频带情况,看看噪声是否滤掉了,看一下频谱图就知道了,高频部分如果没有了,滤波器就设计得好,反之就要重新设计滤波器。而信号仅仅用CCS下的图形工具,抓一组数据显示是不行的,看一个频谱必须是连续的。频谱仪显示是一直在走,真实反映各种各样的信号,瞬态信号全部能看到。如果是以往语音的A/DD/A、话筒、麦克风、耳机等结构,这些信号都是不可能测出来的。

      对于傅里叶变换、滤波器各实验,DSP处理强调其实时性,要用最快速度、最小空间来实现实时处理,当确定了优化了的算法方案之后,就要选择实现的方案。我们有一个实验就是选用PC编程是什么样结果,用TIDSP编程是怎样结果,做一对比,来体会处理器的选择。

      滤波器实验,我们需要的是真实的,如果按内存里面当前一个数组,把某一时刻的数据用CCS看一下,这说明不了什么问题。用频谱分析仪或者用频率特性分析仪,才能把所有情况看到。要做到这点, A/DD/A就要开放,不开放就不是开展DSP的实验。

      为完成实验中真实信号采集、数字信号处理、信号的完整输出功能,将输入输出通道开放,并配合实验平台上的信号源,该信号源具有各种经常使用的信号类型:正弦波、方波、白噪声等。再配合实验平台上的专用测量分析仪器(示波器、频谱分析仪、频率特性分析仪等),就可以测量出经过真实采样和处理的信号,使学生能对数字信号处理的方法和现象有非常直观的认识和掌握。

      对于后续的专业应用,语音不是重点,因为DSP解决语音没有任何问题,重点是数字图像处理,尤其是视频信号的实时处理。所以为此配置了指纹图像处理模块和视频信号实时处理系统,使学生掌握当今最前沿的图像和视频处理技术。

       

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