基于FPGA的數字信號處理系統設計

王冰

【摘? 要】 信號處理系統在電子信息工程領域具有廣泛的應用，該系統集合了信號采集、傳輸、處理、分析和應用等核心技術。文章介紹了信號處理系統的基本概念和發展歷程，詳細探討了信號處理系統在電子信息工程中的應用，包括語音信號處理、圖像處理和生物信號處理等方面，并結合實際案例，介紹了信號處理系統的設計和實現方法，包括系統框架設計、算法選擇和優化、硬件實現等方面，最后對信號處理系統進行了展望，提出了一些可行的改進和優化方案，以期為電子信息工程領域信號處理系統的研究和應用提供一定的參考和借鑒。

【關鍵詞】 信號處理系統；電子信息工程；FPGA

一、信號處理系統概述

（一）信號處理系統的基本概念

信號處理系統是指對信號進行采集、傳輸、處理、分析和應用的系統，涵蓋多個學科的交叉技術。信號處理系統包括模擬信號處理系統和數字信號處理系統兩種形式。模擬信號處理系統采用模擬電路技術，對信號進行采樣、濾波、放大和幅度調制等操作；數字信號處理系統則采用數字電路技術，對信號進行采樣、量化、編碼、數字濾波和FFT變換等操作。隨著計算機技術的快速發展，數字信號處理系統越來越受到重視，已經成為信號處理系統的主流形式。

（二）信號處理系統的發展歷程

信號處理系統的發展可以追溯到20世紀初，當時該系統主要應用于電信領域電話信號的傳輸和處理。隨著計算機技術的發展，數字信號處理技術得到了快速發展，信號處理系統的應用范圍也不斷擴大，逐漸涉及了語音、圖像、視頻、生物和雷達等多個領域。目前，信號處理系統已經成為電子信息工程領域的核心技術之一，在提高信息處理速度、降低系統成本和提高系統可靠性等方面，具有重要的意義。

（三）數字信號處理中的FPGA技術

FPGA是一種可編程邏輯芯片，能夠根據業務需要在現場進行編程，從而實現不同的數字電路設計。相比ASIC（專用集成電路）和微控制器，FPGA具有更高的靈活性和可重構性，也具有更高的性能和功耗效率。FPGA通常由可編程邏輯單元（如邏輯門、觸發器等）以及可編程的連線和輸入/輸出接口組成。相關人員通過在FPGA上編寫代碼，可以實現對各種數字信號的處理。FPGA可以根據不同的應用場景和要求進行編程和配置，可以實現高度定制化的數字電路設計。FPGA是數字信號處理領域一種重要的可編程硬件平臺，具有高度定制化、高性能、低延遲和低功耗等優勢，被廣泛應用于無線通信、圖像處理、雷達和音視頻處理等領域。

二、數字信號處理系統設計

（一）系統框架設計

基于FPGA的數字信號處理系統框架設計，如圖1所示，系統由外設、FPGA芯片、存儲器和計算機組成。外設包括采樣器、濾波器、ADC和DAC等，用于將模擬信號轉換為數字信號，并進行采樣、濾波和轉換；FPGA芯片是系統的核心，用于信號處理算法的實現和數字信號的處理；存儲器用于存儲采樣數據；計算機用于控制系統的工作和顯示處理結果。

（二）系統模塊設計

1. 數據采集模塊

數據采集模塊負責將模擬信號轉換為數字信號，并進行采樣和存儲。采樣率是數字信號處理的重要參數之一，采樣率過低會導致信號失真和信息丟失，采樣率過高則會浪費計算資源和存儲資源。設計人員需要根據信號的特性和處理要求合理地選擇采樣率。

2. 信號濾波模塊

信號濾波模塊用于對采集的數據進行濾波處理。濾波是數字信號處理中常用的一種技術，可以通過去除噪聲和不需要的頻率成分，提高信號的質量和可識別性。常見的濾波方法，包括低通濾波、高通濾波、帶通濾波和帶阻濾波等，設計人員需要根據信號的頻率和特性適當選擇濾波方法。

3. 信號處理模塊

信號處理模塊是數字信號處理系統中最核心的模塊之一，負責信號處理和數字信號處理模塊的搭建。常用的信號處理算法，包括傅里葉變換、小波變換、卷積算法、濾波算法、降噪算法和增強算法等，這些算法可以用于信號處理、特征提取、信號識別、語音識別和圖像處理等方面。

4. 數據輸出模塊

數據輸出模塊負責將處理結果輸出到存儲器或計算機中。相關人員需要根據處理結果和后續應用選擇輸出數據格式。常見的輸出格式包括二進制格式、文本格式、圖像格式和視頻格式等。

（三）實驗結果分析

1. 數據采集的實驗結果

在數據采集的實驗中，文章采用了基于AD轉換器的數據采集模塊，并進行了不同采樣率下的實驗。實驗采用了正弦信號和方波信號作為測試信號，通過示波器驗證實驗結果。實驗結果如表1所示。

由表1可知，當采樣率為2kHz時，即采樣率過低導致了正弦信號和方波信號均出現了失真現象，無法正確反映信號的真實特性；當采樣率逐漸增加到5kHz、10kHz和20kHz時，信號的保留程度逐漸提高，信號的失真程度逐漸減小；當采樣率為20kHz時，采集的信號完全保留了原始信號的特性，采樣效果較好。

2. 信號濾波實驗結果

在信號濾波實驗中，本研究采用了基于FPGA的數字信號處理系統進行了不同濾波方法的實驗。實驗采用了含有高頻噪聲的正弦信號作為測試信號，通過示波器驗證實驗結果。實驗結果如表2所示。

由表2可知，當不進行濾波時，正弦信號受到高頻噪聲的干擾，信號失真程度較高；當進行低通濾波時，在一定程度上去除了高頻噪聲，信號的質量得到明顯改善；當進行高通濾波時，信號嚴重失真，不適合處理信號；當進行帶通濾波時，高頻噪聲得到了完全消除，信號質量較好；當進行帶阻濾波時，低頻和高頻信號均被消除，信號的特征被明顯改變。

3. 信號處理實驗結果

在信號處理實驗中，本研究采用基于MATLAB的信號處理工具箱，進行了不同信號處理方法的實驗。實驗采用了含有噪聲的心電信號作為測試信號，通過頻譜分析驗證實驗結果。

實驗結果如表3所示。

由表3可知，傅里葉變換和狄利克雷窗方法在頻譜分析方面效果較好，可以清晰地顯示信號的頻率成分；小波變換和自適應濾波方法在去噪方面效果較好，可以有效地去除信號中的噪聲；卡爾曼濾波方法在信號平滑處理方面效果較好，可以有效地平滑信號中的波動。

三、仿真實驗

以FPGA的語音識別系統為例，假設要設計一個基于FPGA的數字信號處理系統仿真實驗，該系統可以識別英文數字0～9。以下是具體的實驗步驟、框圖和仿真實驗信號處理系統的MATLAB代碼：

（一）實驗步驟

1. 硬件平臺設計：選擇Digilent Basys 3 FPGA開發板和模擬音頻輸入模塊，設計硬件電路圖和PCB布局。

2. 數據采集模塊設計：利用模擬音頻輸入模塊采集語音信號，并通過ADC模塊將模擬信號轉換為數字信號；采樣率選擇了16 kHz，采樣精度為16位，將采集的數據存儲在FPGA內部的RAM中。

3. 信號濾波模塊設計：Butterworth低通濾波器去除語音信號中的高頻噪聲和不需要的頻率成分，以提高信號的可識別性；濾波器的截止頻率為4 kHz。

4. 特征提取模塊設計：利用小波變換算法對濾波后的語音信號進行特征提取，提取語音信號的MFCC（Mel頻率倒譜系數）特征，用于語音識別。

5. 語音識別模塊設計：基于GMM-HMM（高斯混合模型-隱馬爾可夫模型）的語音識別算法，將語音信號MFCC特征與GMM-HMM模型進行匹配，識別出語音信號代表的數字0～9。

6. 數據輸出模塊設計：將識別結果輸出到串口或SD卡中，采用文本格式進行存儲。將語音信號的波形和識別結果顯示在LCD屏幕上，方便用戶進行交互操作。

實驗流程如圖2所示。

（二）各流程仿真實驗信號處理系統的MATLAB代碼

數據采集模塊：

recObj = audiorecorder;

disp（'開始錄音...'）;

recordblocking（recObj， 5）;

disp（'錄音結束.'）;

y = getaudiodata（recObj）;

Fs = recObj.SampleRate;

信號濾波模塊：

fc = 3000;

［b， a］ = butter（4， fc/（Fs/2）， 'low'）;

y_filtered = filter（b， a， y）;

特征提取模塊：

wname = 'db4';

level = 5;

［C， L］ = wavedec（y_filtered， level， wname）;

A5 = appcoef（C， L， wname， level）;

D5 = detcoef（C， L， level）;

features = ［A5 D5］;

語音識別模塊：

gmm = gmdistribution.fit（features， 5）;

hmm = hmminit（gmm， 'hmm5'）;

［states， logP］ = viterbi（hmm， features）;

result = ［］;

for i = 1：length（states）

switch states（i）

case 1

result = ［result 'A'］;

case 2

result = ［result 'B'］;

case

result

以上程序建立了一個語音識別系統，包含4個模塊：數據采集模塊、信號濾波模塊、特征提取模塊和語音識別模塊。本研究通過錄制語音信號，對各模塊進行低通濾波、小波變換和特征提取，最后使用Viterbi算法進行識別，并輸出識別結果。以上實驗證明，結合FPGA的數字信號處理系統，可以提供實時的語音識別功能。