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循环神经网络

利用matlab程序分别设计一正弦型信号_ARM Mbed数字信号处理

發布時間：2025/3/15 循环神经网络 33 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了利用matlab程序分别设计一正弦型信号_ARM Mbed数字信号处理小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

背景知識視頻教程

使用ARM Mbed平臺的嵌入式系統?viadean.comARM mbed OS入門 - viadean?viadean.comARM mBed 教程 - viadean?viadean.com

信號處理對于許多應用而言很重要。借助現代計算機的強大功能，許多信號處理功能現在都可以通過數字方式完成。本文，我們將說明如何使用Arm Mbed -DSP庫進行數字信號處理和控制。

低通濾波器

在Arm Mbed 網站上，有關于如何設計和實現低通FIR（有限脈沖響應）濾波器的出色教程。我們基本上將遵循該示例，并將其擴展到高通濾波器和帶通/停止濾波器。

首先，我們需要使用MATLAB軟件（http://www.mathworks.com）創建數字濾波器。數字濾波器設計是一個復雜的主題，因為它涉及復雜的數學運算。 MATLAB有一個信號處理工具箱，可以使數字濾波器的設計更加簡單。 FIR（有限脈沖響應）濾波器和IIR（無限脈沖響應）濾波器是常用的數字濾波器。這里使用FIR濾波器，因為它不需要反饋環路并且更穩定。

以下是MATLAB代碼，該代碼使用“ fir1”函數創建了低通濾波器。采樣率為48,000 Hz，奈奎斯特頻率為采樣頻率24,000 Hz的一半，截止頻率為6000 Hz。 “ fir1”功能在歸一化的頻率范圍（0到1）中創建一個28階數字濾波器，其中1代表奈奎斯特頻率，即24,000 Hz。因此，歸一化的截止頻率將為6000 / 24,000 = –?，或0.25。

下圖顯示了FIR低通濾波器及其29個（+1階）系數。現在，我們可以在mbed程序中使用這些系數來實現低通數字濾波器。

fir_coeff =-0.0018 -0.0016 0.0000 0.0037 0.0081 0.0085 -0.0000 -0.0174-0.0341 -0.0334 0.0000 0.0676 0.1522 0.2229 0.2505 0.22290.1522 0.0676 0.0000 -0.0334 -0.0341 -0.0174 -0.0000 0.00850.0081 0.0037 0.0000 -0.0016 -0.0018

以下是使用上述FIR低通濾波器系數的mbed示例。它首先使用1000 Hz正弦波和15,000 Hz正弦波生成混合信號（32×20點），然后使用FIR低通濾波器濾除15,000 Hz。最后，它通過虛擬COM端口將原始信號和濾波后的信號打印到計算機上。在下圖中，濾波后的信號上移了3 V，因此我們可以分別查看兩個信號。

在此程序中，您將需要mbed-DSP庫

下圖顯示了使用Arduino串行繪圖儀的程序輸出，原始混合信號在底部，濾波后的信號在頂部。如我們所見，經過濾波后，僅剩下1000 Hz信號。

高通濾波器

下圖顯示了相應的FIR高通濾波器及其29個（+1階）系數。現在，我們可以在mbed程序中使用這些系數來實現低通數字濾波器。

fir_coeff =0.0018 0.0016 -0.0000 -0.0037 -0.0080 -0.0085 -0.0000 0.01730.0340 0.0332 -0.0000 -0.0674 -0.1516 -0.2221 0.7487 -0.2221-0.1516 -0.0674 -0.0000 0.0332 0.0340 0.0173 -0.0000 -0.0085-0.0080 -0.0037 -0.0000 0.0016 0.0018

修改上述C程序，并使用新值更改FIR系數，如下所示。

下圖顯示了使用Arduino串行繪圖儀的程序輸出，原始混合信號在底部，濾波后的信號在頂部。正如我們這次看到的，經過濾波后，僅剩下15,000 Hz的信號。

帶通濾波器

對于帶通濾波器，修改上述MATLAB代碼，在這種情況下，僅允許通過0.5×24,000（12,000 Hz）到0.7×24,000（16,800 Hz）之間的頻率。其他頻率被阻止。下圖顯示了相應的FIR帶通濾波器及其29個（+1階）系數。

現在，我們可以在mbed程序中使用這些系數來實現帶通數字濾波器。

fir_coeff =-0.0011 -0.0030 0.0033 0.0010 0.0000 -0.0024 -0.0171 0.03320.0207 -0.0974 0.0400 0.1292 -0.1494 -0.0622 0.2069 -0.0622-0.1494 0.1292 0.0400 -0.0974 0.0207 0.0332 -0.0171 -0.00240.0000 0.0010 0.0033 -0.0030 -0.0011

修改上例，并使用新值更改FIR系數，如下所示

下圖顯示了使用Arduino串行繪圖儀的程序輸出，原始混合信號在底部，濾波后的信號在頂部。正如我們這次看到的那樣，經過帶通濾波后，僅剩下15,000 Hz的信號。

帶阻濾波器和陷波濾波器

對于帶阻濾波器，請修改上述 MATLAB代碼，并將“ fir1”功能行，在這種情況下，將阻止0.5×24,000（12,000 Hz）到0.7×24000（16,800 Hz）之間的頻率，并允許使用其他頻率。當頻帶變得足夠窄時，帶阻濾波器將變成陷波濾波器。

fir_coeff =0.0011 0.0029 -0.0032 -0.0010 -0.0000 0.0023 0.0165 -0.0320-0.0200 0.0939 -0.0385 -0.1245 0.1440 0.0599 0.7974 0.05990.1440 -0.1245 -0.0385 0.0939 -0.0200 -0.0320 0.0165 0.0023-0.0000 -0.0010 -0.0032 0.0029 0.0011

下圖顯示了相應的FIR帶阻濾波器及其29個系數，可在mbed程序中使用它們來實現帶阻數字濾波器。

修改上述示例，并使用新值更改FIR系數，如下所示

下圖顯示了使用Arduino串行繪圖儀的程序輸出，原始混合信號在底部，濾波后的信號在頂部。我們可以看到，濾波之后，停止了15,000 Hz信號，僅剩下1000 Hz信號。

快速傅立葉變換（FFT）

快速傅立葉變換（FFT）和逆FFT具有許多重要的應用。在本節中，我們將展示如何使用mbed-DSP庫執行FFT和逆FFT：

以下示例說明了如何使用“ arm_cfft_f32（）”執行復雜的FFT。 “ arm_cfft_f32（）”函數只能用于[16、32、64，…，4096]的數據長度，但可以同時用于FFT和逆FFT。檢查mbed-DSP庫以獲取功能的詳細信息。

程序首先根據FFT長度（FFT_LEN）創建并初始化復數FFT實例S，在這種情況下為512點。然后，它使用“ sin（）”函數（30 Hz和100 Hz）生成混合頻率信號，采樣時間dt = 0.001秒；因此，采樣頻率為Fmax = 1 / dt = 1000Hz，Nyquest頻率為Fmax / 2 = 500Hz。當我們要使用實信號時，我們將虛分量設置為零。它還同時通過虛擬COM將原始混合信號打印到計算機。然后，它將程序暫停5秒鐘。最后，它調用“ arm_cfft_f32（）”以執行復雜的FFT，并調用“ arm_cmplx_mag_f32（）”以計算變換后的信號的幅度，并通過虛擬COM將FFT變換信號的幅度打印到計算機。

參閱

ARM Mbed數字信號處理 - viadean?viadean.com

總結

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