通信工程毕业论文开题报告模板

时间:2017-11-29 开题报告 我要投稿

  开题报告既是规范本科生毕业论文工作的重要环节,下面是小编搜集整理的通信工程毕业论文开题报告模板,供大家阅读参考。

  题目:基于Matlab的FIR滤波器组设计方法研究

  一、选题的依据及意义:

  所谓数字信号处理技术是指运用数值计算的方法对信号进行分析、变换、综合、估值与识别等的处理。随着电子技术和电子计算机技术的发展?数字信号处理技术受到了越来越广泛的关注?数字信号处理的理论和技术也在不断丰富和完善?新的理论和新技术层出不穷。可以说?数字信号处理是发展最快、应用最广泛、成效最显著的新科学之一?目前已广泛地应用在语音、雷达、声纳、地震、图像、通信、控制、生物医学、遥感遥测、地质勘探、航空航天、故障检测、自动化仪表等领域。 数字滤波器是数字信号处理中的重要组成部分之一?在数字信号处理中?数字滤波占有极其重要的地位。滤波器可以分为IIR滤波器和FIR滤波器两大类?IIR滤波器并不能得到严格的线性相位特性?因此在许多实际应用中为了得到线性相位特征?还必须另外增加相位校正网络?使滤波器设计变得复杂?成本也高?而FIR滤波器在保证幅度特性满足技术要求的同时?还可以很容易的做到有严格的线性相位特性。它可以在保证任意幅频特性的同时具有严格的线性相频特性?同时其单位抽样响应是有限长的?因而滤波器是稳定的系统。因此?FIR滤波器在通信、图像处理、模式识别等领域都有着广泛的应用。 目前对数字滤波器的设计有多种方法?其中著名的Matlab软件包?功能强大、使用方便。传统的数字滤波器的设计过程复杂?计算工作量大?滤波特性调整困难?影响了它的应用。利用Matlab信号处理工具箱可以快速有效的设计由软件组成的常规数字滤波器?可以随时对比设计要求和滤波器特性调整参数?直观简便?极大的减轻了工作量?有利于滤波器设计的最优化

  在许多数字信号处理系统中,如语音或音频信号处理中,有限冲激响应(FIR)滤波器是最常用的组件之一,它完成信号预调、频带选择和滤波等功能。FIR滤波器虽然在截止频率的边沿陡峭性能上不及无限冲激响应(IIR)滤波器,但是却具有严格的线性相位特性,稳定性好,能设计成多通带(或多阻带)滤波器组,所以能够在数字信号处理领域得到广泛的应用。

  Matlab是mathswork公司推出的一套高性能的数值计算和可视化软件,它集数值分析、信号运算、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体,具有很强的绘图功能。利用它自带的丰富的函数和信号处理工具箱,可以很方便地设计和仿真FIR滤波器组。

  二、国内外研究概况及发展趋势(含文献综述):

  随着集成电路技术的发展,各种新型的大规模和超大规模集成电路不断涌现集成电路技术与计算机技术结合在一起,使得对数字信号处理系统功能的要求越来越强。数字滤波在语音信号、图象处理、模式识别和谱分析等领域中的一个基本的处理技术。数字滤波与模拟滤波相比数字滤波具有很多突出的优点,主要是因为数字滤波器是过滤时间离散信号的数字系统,它可以用软件(计算机程序)或用硬件来实现,而且在两种情况下都可以用来过滤实时信号或非实时信号。尽管数字滤波器这个名称一直到六十年代中期才出现,但是随着科学技术的发展及计算机的更新普及,数字滤波器有着很好的发展前景。20世纪60年代起,由于计算机技术、集成工艺和材料工业的发展,滤波器的发展上了一个新台阶,朝着低功耗、高精度、小体积、多功能、稳定可靠和价廉等方向努力,其中高精度、小体积、多功能、稳定可靠成为70年代以后的主攻方向,导致数字滤波器、RC有源滤波器、开关电容滤波器和电荷转移器等各种滤波器的飞速发展。到70年代后期,上述几种滤波器的单片集成己被研制出来并得到应用,90年代至现在主要致力于把各类滤波器应用于各类产品的开发和研制。当然,对滤波器本身的研究仍在不断进行。

  2 国外数字滤波器发展历史及研究成果

  数字滤波有线性滤波和非线性滤波。线性滤波是指卷积滤波?又分为频域滤波和时域滤波?在实域中根据滤波方式又分为递归滤波和递归滤波。非线性滤波主要是指同态滤波?它是用取对数的方法将非线性问题线性化。 近些年?线性滤波方法?如Wiener滤波、Kalman滤波和自适应滤波得到了广泛的研究和应用。同时一些非线性滤波方法?如小波滤波、同态滤波、中值滤波和形态滤波等都是现代信号处理的前沿课题?不但有重要的理论意义?而且有广阔的应用前景。Wiener滤波是最早提出的一种滤波方法?当信号混有白噪声时?可以在最小均方误差条件下得到信号的最佳估计。但是?由于求解Wiener-Hoff方程的复杂性?使得Wiener滤波实际应用起来很困难?不过Wiener 滤波在理论上的意义是非常重要的?利用Wiener滤波的纯一步预测?可以求解信号的模型参数?进而获得著名的Levinson算法[2]。 Kalman滤波是20 世纪60 年代初提出的一种滤波方法。与Wiener滤波相似?它同样可以在最小均方误差条件下给出信号的最佳估计。所不同的是?这种滤波技术在时域中采用递推方式进行?因此速度快?便于实时处理?从而得到了广泛的应用。Kalman滤波推广到二维?可以用于图象的去噪。当假设Wiener滤波器的单位脉冲响应为有限长时?可以采用自适应滤波的方法得到滤波器的最佳响应。由于它避开了求解Wiener-Hoff方程?为某些问题的解决带来了极大的方便阔。小波滤波就是利用信号和噪声的目的。同态滤波主要用于解决信号和噪声之间不是相加而是相乘关系时滤波问题。另外?当信号和噪声之间为卷积关系的时候?在一定条件下可以利用同态滤波把信号有效地分离开来?由同态滤波理论引申出的复时谱也成为现代信号处理中极为重要的概念.Wiener滤波、Kalman滤波和自适应滤波都是线性滤波?线性滤波的最大缺点就是在消除噪声的同时?会造成信号边缘的模糊。中值滤波是20世纪70年代提出的一种非线性滤波方法?它可以在最小绝对误差条件下?给出信号的最佳估计。这种滤波方法的优点?就是能够保持信号的边缘不模糊。另外它对脉冲噪声也有良好的清除作用。形态滤波是建立在集合运算上的一种非线性滤波方法?它除了用于滤除信号中的噪声外?还在图象分析中发挥了重要的作用. 关于数字滤波器理论研究的发展也带来了数字滤波器在实现上的空前发展。 20世纪60年代起?由于计算机技术、集成工艺和材料工业的发展?滤波器的发展上了一个新台阶?朝着低功耗、高精度、小体积、多功能、稳定可靠和价廉等方向努力?其中高精度、小体积、多功能、稳定可靠成为70年代以后的主攻方向?导致数字滤波器、RC有源滤波器、开关电容滤波器和电荷转移器等各种滤波器的飞速发展。到70年代后期?上述几种滤波器的单片集成己被研制出来并得到应用?90年代至现在主要致力于把各类滤波器应用于各类产品的开发和研制。当然?对滤波器本身的研究仍在不断进行

  目前?国外有许多院校和科研机构在研究基于FPGA的DSP应用?比较突出的有Denmark大学的研究小组正在从事FPGA实现数字滤波器的研究。由于FPGA实现乘法器有困难?因此他们重点研究开发无乘法的滤波器算法。加州大学洛杉矶分校的研究小组采用运行时重构技术开发了一种视频通讯系统?该系统用一片FPGA可每帧重构四次完成视频图像压缩和传送的操作。此外?他们还在进行Mojave项目的开发工作?力图采用运行时重构技术来实现自动目标识别应用[3]。

  国内数字滤波器发展历史及研究成果

  我国在DSP技术起步较早?产品的研究开发成绩斐然?基本上与国外同步发展?而在FPGA方面起步较晚。全国有100来所高等院校从事DSP&FPGA的教学和科研?除了一部分DSP芯片需要从国外进口外?在信号处理理论和算法方面?与国外处于同等水平.而在FPGA信号处理和系统方面?有了喜人的进展?正在进行与世界先进国家同样的研究.如?西北工业大学和国防科学技术大学的ATR实验室采用了FPGA可重构计算系统进行机载图像处理和自动目标识别?主要是利用该系统进行复杂的卷积运算?同时利用它的可变柔性来达到自适应的目的。北京理工大学研究利用FPGA提高加解密运算的速度?等等

  国内外数字滤波器研究动态与趋势

  数字滤波器精确度高?使用灵活?可靠性高?具有模拟设备没有的许多优点?已广泛地应用与各个科学技术领域?例如数字电视?语音?通信、雷达、声纳、遥感、图像、生物医学以及许多工程应用领域。随着信息时代数字时代的到来?数字滤波技术已经成为一门及其重要的科学和技术领域[5]。以往的滤波器大多采用模拟电路技术?但是模拟电路技术存在很多难以解决的问题?而采用数字则避免很多类似的难题?当然数字滤波器在其他方面也有很多突出的优点都是模拟技术所不能及的?所以采用数字滤波器对信号进行处理是目前的发展方向。 数字滤波在通信。图像编码?语音编码?雷达等许多领域有着十分广泛的应用。目前?数字信号滤波器的设计在图像处理?数据压缩等方面的应用取得了令人瞩目的进展和成就。近年来迅速发展[6]。

  三、研究内容及实验方案:

  1研究内容

  3.1 FIR滤波器组的设计

  用窗函数法设计FIR滤波器组的基本思路为: (1)根据所要求的分析频率范围和频率分辨率选择一组分析频率ωk及相对应的原型理想低通滤波器的截止频率ωck(k=0,1,…,L-1),L为滤波器组的通道数,得出理想带通滤波器组的复合频率响应。(2)用窗函数法近似实现各个理想带通滤波器。实际的复合频率响应等于理想复合频率响应与设计窗的频率特性的卷积。在用窗函数法设计FIR滤波器时,还需要知道通带内的纹波幅度δ,它可以根据阻带衰减量As的要求来确定,通常的典型值为

  As=-20lgδ=40∽60 (3)

  如果选择Kaiser窗,参数β的计算公式为

  当As >50时,β=0.1102(As-8.7);

  当21

  滤波器的阶数为

  M=(As-7.95)/14.36△F+1 (5)

  式中△F是归一化过渡带宽,即△F=△f•T,而

  △f=△ω/2π (6)

  过渡带宽△ω的选择根据对每个滤波器的频率分辨率要求来决定,必须满足限制条件

  △ωk<2ωck (7)

  如果各通道采用相同的设计窗,保证中心频率及带宽的选择能覆盖-π到π频率范围(不管滤波器的中心频率和带宽如何分布),那么最终得到的实际复合响应一定是理想的,即具有平坦幅度和线性相位。

  在数字语音处理中,语音信号取样频率f s=9.6kHz,频谱分析范围为200Hz到3200Hz,设计一FIR带通滤波器组,使阻带内衰减为60dB。选取滤波器通道数L=15,均匀分布,则理想的原型低通滤波器的截止频率为

  f c=(3200-200)/(2x15)=100Hz

  中心频率为

  f k =(200k+100)Hz, k=1,2,…,15

  采用Kaiser窗函数设计,要求δ=10-3,取As=-20lgδ=60,则由式(4)、(5)、(6)和(7)可计算出相应的参数为

  β=0.1102(As-8.7)=5.65326

  △f<2f c=200Hz

  △F<△f•T=200Hz/9600Hz

  M=(As-7.95)/14.36△F+1≈175

  则带通滤波器组的实际复合冲激响应为

  h(n)=w(nd) δ(n-nd)

  其中延时nd =(M-1)/2=87

  3.2 Matlab仿真

  在Matlab平台上进行FIR滤波器组的仿真主要有两种途径:一是基于数据流的仿真,一是基于时间流的仿真。基于数据流的仿真是用Matlab函数以命令行的形式实现,在仿真过程中不能改变初始数据或仿真参数,若想改变只有终止仿真重新操作。基于时间流的仿真是用动态仿真工具Simulink来实现,它提供了很多模块库,只需将所需模块调出进行连接即可,初始数据或仿真参数在仿真过程中可以改变,以便动态地观察系统随之引起的变化。

  两种方法相比较而言,基于数据流的仿真有较高的灵活性,对一些特殊的功能模块,由于有Matlab大量函数的支持,用软件编程实现比较容易。而Simulink提供的模块库虽然也很多,但仍然不能满足通信系统的要求,有一定的限制。因此,我们用函数编程来仿真。对前面提到的数字语音处理中的FIR带通滤波器组用Matlab进行仿真,根据系统所给参数编

  3 实验方案

  1. 首先阅读广泛资料?对FIR滤波器的定义、设计方法做一下介绍?分析FIR低通滤波器的研究意义及作用。

  2. Matlab作为工作平台和开发工具?熟悉Matlab软件程序设计的基本原理和实验环境?实现仿真。

  3. 针对FIR低通滤波器的滤波基本原理进行研究?查阅相关资料书籍。并利用窗函数的设计方法进行滤波设计?并运用Matlab进行模拟仿真。

  四、目标、主要特色及工作进度

  1目标

  主要研究基于Matlab的FIR滤波器。具体是采用窗函数设计法、频率采样法、等波纹逼近法进行设计,并用Matlab软件编写程序进行仿真。

  1?研究FIR滤波器的定义、分类、应用以及设计方法。

  2?了解FIR滤波器窗函数的设计方法及原理。

  3?了解FIR滤波器频率采样的设计方法及原理。

  4?确定滤波器的技术指标,并进行Matlab仿真。

  结合上述内容,设计编程,完成利用Matlab软件设计FIR低通滤波器并进行仿真优化。通过设计编程,加深对知识的理解和运用

  2主要特色

  (1) 系统的单位冲激响应h (n)在有限个n值处不为零

  (2) 系统函数H(z)在|z|>0处收敛,极点全部在z = 0处

  (3) 结构上主要是非递归结构,没有输出到输入的反馈,但有些结构中(例如频率抽样结构)也包含有反馈的递归部分。

  设FIR滤波器的单位冲激响应h (n)为一个N点序列,0 ≤ n ≤N —1,则滤波器的系统函数为H(z)=∑h(n)*z^-n

  就是说,它有(N—1)阶极点在z = 0处,有(N—1)个零点位于有限z平面的任何位置进度。

  3工作进度

  第01~03周:资料查找、方案论证、英文资料翻译、开题报告撰写。

  第04~11周:滤波器结构设计;编写程序、仿真测试。

  第12~15周:对比测试。

  第16~18周:毕业论文撰写,答辩。

  五、参考文献

  [1][美]恩格尔 W K. Digital Signal Processing Using MATLAB [M]. 西安:西安交通大学出版社,2002

  [2][美] Nakamura S. Numerical Analysis and Graphic Visualization with MATLAB(SecondEdition) [M].北京:电子工业出版社,2002

  [3]姚天任. 数字语音处理[M].武汉:华中科技大学出版社,2002

  [4][美]Edward W.Kamen.信号与系统基础教程(第3版)(MATLAB版) [M].北京:电子工业出版社,2007

  [5][美] Miroslav D.Lutovac. 信号处理滤波器设计——基于MATLAB和Mathematica的设计方法[M]. 北京:电子工业出版社,2004

  [6]李雪. 基于Matlab的FIR数字滤波器的研究[J]. 科技信息,2009,12:460-461

  [7]郭德才. 基于Matlab的FIR数字滤波器的设计与仿真[J]. 通化师范学院学报,2009,30(8):35-37

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