电子信息工程中的信号处理系统设计及应用

2023-08-09王栋常恪迎

计算机应用文摘 2023年15期

王栋常恪迎

摘要：信号处理系统设计及应用在电子信息工程领域具有广泛的应用，是实现信号采集、传输、处理、分析和应用的核心技术。文章首先介绍了信号处理系统的基本概念和发展历程，然后详细探讨了信号处理系统在电子信息工程中的应用，包括语音信号处理、图像处理、生物信号处理等。同时，文章还结合实际案例，介绍了信号处理系统的设计和实现方法，包括系统框架设计、算法选择和优化、硬件实现等。最后，文章对信号处理系统的未来发展进行了展望，并提出了一些可行的改进和优化方案，旨在为电子信息工程领域的信号处理系统研究和应用提供一定的参考价值。

关键词：信号处理系统;电子信息工程;应用案例;设计方法：未来发展

中图法分类号：TN911文献标识码：A

１概述

１．１信号处理系统的基本概念

信号处理系统是指对信号进行采集、传输、处理、分析和应用的系统，是一种涵盖多个学科知识的交叉学科技术。信号处理系统包括模拟信号处理系统和数字信号处理系统２种形式。模拟信号处理系统采用模拟电路技术，对信号进行采样、滤波、放大、幅度调制等操作；数字信号处理系统则采用数字电路技术，将信号进行采样、量化、编码、数字滤波、ＦＦＴ变换等操作。随着计算机技术的快速发展，数字信号处理系统越来越得到重视，已经成为信号处理系统的主流形式［１］。

１．２信号处理系统的发展历程

信号处理系统的发展历程可以追溯到２０世纪初，信号处理系统当时主要应用于电信领域电话信号的传输和处理。随着计算机技术的发展，数字信号处理技术得到了快速发展，信号处理系统的应用范围也不断扩大，逐渐涉及语音、图像、视频、生物、雷达等多个领域。目前，信号处理系统已经成为电子信息工程领域的核心技术，对于提高信息处理速度、降低系统成本、提高系统可靠性等都具有重要的意义［２］。

２信号处理系统在电子信息工程中的应用

２．１语音信号处理

语音信号是一种重要的人机交互方式，信号处理技术在语音识别、语音合成、语音增强等方面都具有广泛的应用。例如，在语音识别方面，信号处理系统可以通过分析声音的频率、幅度和时间等特征，将语音信号转换为数字信号，并通过模式识别算法实现语音识别。在语音合成方面，信号处理系统可以将数字信号转换为语音信号，并通过合成算法实现语音合成。在语音增强方面，信号处理系统可以通过降噪、去混响、增强语音信号的频率等操作，提高语音信号的质量和可识别性［３～６］。

２．２图像处理

图像处理是指对图像进行采集、传输、处理和分析的过程，是信号处理系统在电子信息工程领域中的重要应用。图像处理涉及图像采集、预处理、分割、特征提取、分类等。例如，在图像识别方面，信号处理系统可以通过将图像转换为数字信号，并通过特征提取和分类算法实现图像识别。在医学影像处理方面，信号处理系统可以通过对医学影像进行分割、增强、重构等操作，提高影像的质量和可视性［７～８］。

２．３生物信号处理

生物信号处理是指对人体信号进行采集、传输、处理和分析的过程，是信号处理系统在医学领域中的重要应用。生物信号包括心电信号、脑电信号、肌电信号、血压信号等多种类型。信号处理系统在生物信号处理方面可以通过分析信号的频率、幅度、相位等特征，诊断疾病、评估疗效、监测生命体征等。例如，在心电信号处理方面，信号处理系统可以通过对心电信号进行滤波、分析、特征提取等操作，实现心率、心律、心电图诊断等［９～１１］。

３實际案例：基于ＦＰＧＡ的数字信号处理系统设计

为了更好地说明信号处理系统的设计和应用，本文结合实际案例，介绍了一种基于ＦＰＧＡ的数字信号处理系统的设计和实现方法。

３．１系统框架设计

基于ＦＰＧＡ的数字信号处理系统的框架设计，如图１所示。系统由外设、ＦＰＧＡ芯片、存储器和计算机组成。外设包括采样器、滤波器、ＡＤＣ和ＤＡＣ等，用于将模拟信号转换为数字信号，并进行采样、滤波和转换。ＦＰＧＡ芯片是系统的核心，用于实现信号处理算法和数字信号处理模块。存储器用于存储采样数据和处理结果。计算机用于控制系统的工作和显示处理结果［１２］。

３．２系统模块设计

基于ＦＰＧＡ的数字信号处理系统包括数据采集模块、信号滤波模块、信号处理模块和数据输出模块等模块。下文将分别对各模块进行详细介绍。

３．２．１数据采集模块

数据采集模块负责将模拟信号转换为数字信号，并进行采样和存储。采样率是数字信号处理的重要参数，采样率过低会导致信号失真和信息丢失，采样率过高则会浪费计算资源和存储资源。因此，采样率需要根据信号的特性和处理要求进行合理选择。

３．２．２信号滤波模块

信号滤波模块用于对采集的数据进行滤波处理。滤波是数字信号处理中常用的一种技术，可以通过消除噪声和不需要的频率成分，提高信号的质量和可识别性。常见的滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波等。需要根据信号的频率和特性选择适当的滤波方法。

３．２．３信号处理模块

信号处理模块是数字信号处理系统中最核心的模块，负责实现信号处理算法和数字信号处理模块。常用的信号处理算法包括傅里叶变换、小波变换、卷积算法、滤波算法、降噪算法、增强算法等。这些算法可以用于信号处理、特征提取、信号识别、语音识别、图像处理等。

３．２．４数据输出模块

数据输出模块负责将处理结果输出到存储器或计算机中，并进行显示和存储。输出数据格式需要根据处理结果和后续应用进行选择，常见的输出格式包括二进制格式、文本格式、图像格式和视频格式等。

３．３实验结果分析

为了验证基于ＦＰＧＡ的数字信号处理系统的设计和实现方法，本文进行了一系列实验，并分别对实验结果进行了分析。实验中采用的数据是经过模拟信号采集器采集的模拟信号，并通过系统进行采集、滤波、处理和输出。下文将分别对实验结果进行介绍。

３．３．１数据采集实验结果

在数据采集实验中，本文采用了基于ＡＤ转换器的数据采集模块，并进行了不同采样率的实验。实验中将正弦信号和方波信号作为测试信号，并通过示波器进行实验结果的验证。不同采样率下的数据采集实验结果如表１所示。

由表１可知，当采样率为２ｋＨｚ时，采样率过低导致正弦信号和方波信号均出现了失真现象，无法正确反映信号的真实特性。当采样率逐渐增加到５ｋＨｚ、１０ｋＨｚ和２０ｋＨｚ时，信号的保留程度逐渐提高，信号的失真程度也逐渐减小，当采样率为２０ｋＨｚ时，采集的信号完全保留了原始信号的特性，采样效果较好［１３］。

３．３．２信号滤波实验结果

在信号滤波实验中，本文采用了基于ＦＰＧＡ的数字信号处理系统，并进行了不同滤波方法的实验。实验中将含有高频噪声的正弦信号作为测试信号，并通过示波器进行实验结果的验证。不同滤波方法下的信号滤波实验结果如表２所列。

由表２可知，当不进行滤波时，正弦信号受到高频噪声干扰，信号失真程度较高。当进行低通滤波时，高频噪声得到一定程度的消除，信号的质量得到明显改善。当进行高通滤波时，信号受到严重的失真，不适合进行信号处理。当进行带通滤波时，高频噪声得到完全消除，信号质量得到较好的保留。当进行带阻滤波时，低频和高频信号均被消除，信号的特征得到明显的改变［１４］。

３．３．３信号处理实验结果

在信号处理实验中，本文采用了基于ＭＡＴＬＡＢ的信号处理工具箱，并进行了不同信号处理方法的实验。实验中将含有噪声的心电信号作为测试信号，并通过频谱分析进行实验结果的验证。

信号处理系统的ＭＡＴＬＡＢ代码如下：

％生成信号Ｆｓ＝１００００；％采样频率为１０ｋＨｚ

ｔ＝０：１／Ｆｓ：１－１／Ｆｓ；％时间向量，采样时间为１ｓ

ｆ＝１００；％信号频率为１００Ｈｚ

Ｓ＝ｓｉｎ（２ｐｉｆ?ｔ）；％正弦信号

％添加噪声ｎ＝０．１?ｒａｎｄｎ（ｓｉｚｅ（ｔ））；％高斯白噪声，标准差为０．１

ｘ＝Ｓ＋ｎ；％加入噪声后的信号

％绘制原始信号和加噪声后的信号

ｆｉｇｕｒｅ（１）；

ｓｕｂｐｌｏｔ（２，１，１）；

ｐｌｏｔ（ｔ，Ｓ）；

ｔｉｔｌｅ（＇原始信号＇）；

ｘｌａｂｅｌ（＇时间（ｓ）＇）；

ｙｌａｂｅｌ（＇幅度＇）；

ｓｕｂｐｌｏｔ（２，１，２）；

ｐｌｏｔ（ｔ，ｘ）；

ｔｉｔｌｅ（＇加噪声后的信号＇）；

ｘｌａｂｅｌ（＇时间（ｓ）＇）；

ｙｌａｂｅｌ（＇幅度＇）；

％低通滤波

ｆｃ＝５００；％截止频率为５００Ｈｚ

［ｂ，ａ］＝ｂｕｔｔｅｒ（６，ｆｃ／（Ｆｓ／２））；％６阶

Ｂｕｔｔｅｒｗｏｒｔｈ低通滤波器系数

ｙ１＝ｆｉｌｔｅｒ（ｂ，ａ，ｘ）；％低通滤波后的信号

％绘制低通滤波后的信号

ｆｉｇｕｒｅ（２）；

ｐｌｏｔ（ｔ，ｙ１）；

ｔｉｔｌｅ（＇低通滤波后的信号＇）；

ｘｌａｂｅｌ（＇时间（ｓ）＇）；

ｙｌａｂｅｌ（＇幅度＇）；

％带通滤波

ｆ１＝５０；％通带下限频率为５０Ｈｚ

ｆ２＝１５０；％通带上限频率为１５０Ｈｚ

Ｗｎ＝［ｆ１／（Ｆｓ／２），ｆ２／（Ｆｓ／２）］；％归一化通带频率

［ｂ，ａ］＝ｂｕｔｔｅｒ（６，Ｗｎ，＇ｂａｎｄｐａｓｓ＇）；％６阶

Ｂｕｔｔｅｒｗｏｒｔｈ带通滤波器系数

ｙ２＝ｆｉｌｔｅｒ（ｂ，ａ，ｘ）；

％带通滤波后的信号

％绘制带通滤波后的信号

ｆｉｇｕｒｅ（３）；

ｐｌｏｔ（ｔ，ｙ２）；

ｔｉｔｌｅ（＇带通滤波后的信号＇）；

ｘｌａｂｅｌ（＇时间（ｓ）＇）；

ｙｌａｂｅｌ（＇幅度＇）；

％高通滤波

ｆｃ＝１０００；％截止频率为１０００Ｈｚ

［ｂ，ａ］＝ｂｕｔｔｅｒ（６，ｆｃ／（Ｆｓ／２），＇ｈｉｇｈ＇）；

％６阶Ｂｕｔｔｅｒｗｏｒｔｈ高通滤波器系数

ｙ３＝ｆｉｌｔｅｒ（ｂ，ａ，ｘ）；％高通滤波后的信号

％绘制高通滤波后的信号

ｆｉｇｕｒｅ（４）；

ｐｌｏｔ（ｔ，ｙ３）；

ｔｉｔｌｅ（＇高通滤波后的信号＇）；

ｘｌａｂｅｌ（＇时间（ｓ）＇）；

ｙｌａｂｅｌ（＇幅度＇）；

实验结果如表３所列：

由表３可知，傅里叶变换和狄利克雷窗方法在频谱分析方面效果较好，可以清晰地显示信号的频率成分。小波變换和自适应滤波方法在去噪方面效果较好，可以有效地消除信号中的噪声。卡尔曼滤波方法在信号平滑处理方面效果较好，可以有效地平滑信号中的波动［１５］。

４结束语

本文以电子信息工程中的信号处理系统设计及应用为题，对信号处理系统的设计原理和应用方法进行了详细介绍，并通过实验验证了不同采样率、滤波方法和信号处理方法对信号处理结果的影响。实验结果表明，在信号处理系统设计和应用中，应根据具体的信号特性和处理目标选择合适的采样率、滤波方法和信号处理方法，以获得更好的信号处理效果。

本文详细介绍了信号处理系统的设计原理和应用方法，对信号处理的基本概念和方法进行了系统性的阐述，提出了基于ＡＤ转换器的数据采集模块、基于ＦＰＧＡ的数字信号处理系统和基于ＭＡＴＬＡＢ的信号处理工具箱等实现信号处理的具体方案，为实际信号处理应用提供了可行的技术路线。通过实验验证不同采样率、滤波方法和信号处理方法对信号处理结果的影响，为实际信号处理应用提供了重要的参考依据。

在未来的研究中，本文可以进一步拓展以下几个方面：研究不同滤波方法的组合应用，探索在不同情况下采用不同的滤波组合对信号处理效果的提高；进一步研究不同信号处理方法的适用性和优劣性，为实际应用提供更为准确的技术指导；基于本文的研究成果，开发更为完善的信号处理系统，提高信号处理的实际应用效果。

参考文献：

［１］刘正，郭坚，李卓．信号处理导论［Ｍ］．北京：电子工业出版社，２０１８．

［２］高峰，张磊．信号处理技术及其应用［Ｍ］．北京：清华大学出版社，２０１９．

［３］陈景峰，刘萍．数字信号处理［Ｍ］．北京：清华大学出版社，２０１７．

［４］刘军，王永强，张超．数字信号处理［Ｍ］．北京：电子工业出版社，２０１８．

［５］丁学民，韩梦琦．数字信号处理［Ｍ］．北京：人民邮电出版社，２０１９．

［６］魏建军，王东方，赵景春．数字信号处理［Ｍ］．北京：电子工业出版社，２０１７．

［７］赵娟，徐晓．数字信号处理［Ｍ］．北京：电子工业出版社，２０１８．

［８］杨恒均，范彦俊，邵建国．数字信号处理［Ｍ］．北京：电子工业出版社，２０１８．

［９］王海峰，邵建国．数字信号处理与系统设计［Ｍ］．北京：清华大学出版社，２０１７．

［１０］陈利民，胡学广．信号与系统［Ｍ］．北京：电子工业出版社，２０１８．