数字信号处理实验

时间：2025-07-07

实验一卷积（Convolve）算法实验

1.1 实验目的

1．掌握卷积算法的原理；

2．掌握在CCS环境下，TMS320程序编写、编译和调试程序的方法。

1.2 实验设备

计算机，CCS（C5000）软件，实验箱（A/D转换单元，CPU2-5416），DSP仿真器

1.3 实验步骤 1.3.1 实验预习准备

1．复习离散卷积和的基本原理；

2．根据预习报告要求设计离散卷积和子程序；填写实验报告。

实验硬件

1）开关K9拨择连接右边的CPU2:TMS320VC52）“A/D转换

单元”的拨码开关设置：

JP3拨码开关（位于实验箱“A/D转换单元”内）：

SW2拨码开关（位于实验箱“CPLD下载借口”右侧）： S23拨码开关（位于实验箱“模拟信号源”内）：

4）检查：计算机、DSP仿真器、实验箱是否正确连接。如果连接正确，系统上电。

1.3.3 实验步骤

1）启动CCS 2.0 ('C5000)，Project/Open打开“processing”目录中“exp01_cpu2”子目录下“Exp-CONV-AD.pjt”工程文件；双击“Exp-CONV-AD.pjt” 及“Source”可查看各源程序；

2）根据预习报告完成Source中程序相关内容，编译、汇编、连接，从工作界面底部的“Output(输出)”窗口观察编译信息，并根据提示修改程序，直到没有错误、警告发生；建立Convolve.h和Convolveok.c

分别定义用到的声明和实现卷积算法； Convolve.h格式如下：

Convolveok.c的部分内容如下：

3）加载刚构建的“Exp-CONV-AD.out”；在主程序中，在t++及flag = 0处分别设置断点（如图2.1）；单击“Run”运行程序，程序将运行至第一个断点处停止；

图4.1

4）用View / Graph / Time/Frequency打开图形观察窗口；设置观察图形窗口变量及参数（如图4.2）；采用双踪观察由程序产生的两路输入变量Input及Impulse的波形，波形长度为128，数值类型为32位浮点型；再打开一个图形观察窗口，以观察卷积结果波形；该观察窗口的参数设置为：变量为Output，长度为256，数据类型为32位浮点数（参数设置如图4.3）；

图4.2

图4.3

5）调整观察窗口，观察两路输入波形和卷积结果波形（如图4.4）；

图4.4

6）单击“Run”，程序运行至第二个断点处停止，调整图形观察窗口，该部分实验采用实验箱的模拟信号源产生的信号作为卷积的两个输入信号，观察卷积结果（如图4.5）；

图4.5

7）单击“Animate”运行程序，或按F10运行程序；调整观察窗口，并观察卷积结果；改变输入信号的波形、频率、幅值，观察卷积结果并与理论结果对比，实验结束。

8）打开matlab，点击新建建立一个.m文件，并输入如下代码，观察图形，并在CCS（在一个端点之前改变Input及Impulse）及matlab中画出不同序列卷积结果。

k=16;

t=[0:1:128];

xa1=sin(2*pi*t/k); subplot(211) stem(t,xa1,'.') xlabel('n'); ylabel('幅度') title('sin(n)')

c=conv(xa1,xa1) m=length(c)-1; n=0:1:m; subplot(212) stem(n,c,'.'); xlabel('n'); ylabel('幅度')

title('sin(n)的自卷积')

1.4 思考题

在程序中设计任意两个序列，观察卷积结果；

4.5 实验报告要求

1）对比分析实验结果与理论计算的结果；

2）分析设计的卷积和程序是否适用于任意序列的卷积求和，说明理由；

4.6 预习报告要求

1）分析正弦、三角、方波离散序列两两卷积结果并画出图形；

2）根据离散序列卷积和公式及图4.6给定的程序流程图完成下面的求序列卷积和程序

图4.6 Convolveok.c程序流程图

实验一快速傅里叶变换（FFT）及其应用

DFT（Discrete Fourier Transform）是数字信号处理中重要的数学工具之一。其实质是对有限长序列频谱的离散化，即通过DFT使时域有限长序列与频域有限长序列相对应，从而可以在频率域用计算机进行信号处理。DFT有多种快速算法（FFT，Fast Fourier Transform），可使信号处理速度提高，使数字信号的实时处理得以实现。因此，DFT既有重要的理论意义，又有广泛的应用价值。

离散傅里叶变换满足以下关系式：

N 1

knX(k) x(n)W N n 0 N 1

kn x(n) 1X(k)WN Nk 0

k 0,1,2, ,N 1

n 0,1,2, ,N 1

其中WN e

，N称为DFT变换区间长度。

FFT算法应用了DFT运算的两个基本特点，即利用系数WN的对称性和周期性，利

用这些特性，即可以将DFT运算中的同类相合并，又可以将长度为N的序列的DFT逐次分解成长度变小的DFT。

对于基二算法，一般N为2的M次方，即

N 2M