王冰

【摘  要】 信号处理系统在电子信息工程领域具有广泛的应用，该系统集合了信号采集、传输、处理、分析和应用等核心技术。文章介绍了信号处理系统的基本概念和发展历程，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、图像处理和生物信号处理等方面，并结合实际案例，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、硬件实现等方面，最后对信号处理系统进行了展望，提出了一些可行的改进和优化方案，以期为电子信息工程领域信号处理系统的研究和应用提供一定的参考和借鉴。

【关键词】 信号处理系统；电子信息工程；FPGA

一、信号处理系统概述

（一）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，涵盖多个学科的交叉技术。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两种形式。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、放大和幅度调制等操作；数字信号处理系统则采用数字电路技术，对信号进行采样、量化、编码、数字滤波和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受到重视，已经成为信号处理系统的主流形式。

（二）信号处理系统的发展历程

信号处理系统的发展可以追溯到20世纪初，当时该系統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，逐渐涉及了语音、图像、视频、生物和雷达等多个领域。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之一，在提高信息处理速度、降低系统成本和提高系统可靠性等方面，具有重要的意义。

（三）数字信号处理中的FPGA技术

FPGA是一种可编程逻辑芯片，能够根据业务需要在现场进行编程，从而实现不同的数字电路设计。相比ASIC（专用集成电路）和微控制器，FPGA具有更高的灵活性和可重构性，也具有更高的性能和功耗效率。FPGA通常由可编程逻辑单元（如逻辑门、触发器等）以及可编程的连线和输入/输出接口组成。相关人员通过在FPGA上编写代码，可以实现对各种数字信号的处理。FPGA可以根据不同的应用场景和要求进行编程和配置，可以实现高度定制化的数字电路设计。FPGA是数字信号处理领域一种重要的可编程硬件平台，具有高度定制化、高性能、低延迟和低功耗等优势，被广泛应用于无线通信、图像处理、雷达和音视频处理等领域。

二、数字信号处理系统设计

（一）系统框架设计

基于FPGA的数字信号处理系统框架设计，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，用于信号处理算法的实现和数字信号的处理；存储器用于存储采样数据；计算机用于控制系统的工作和显示处理结果。

（二）系统模块设计

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之一，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。设计人员需要根据信号的特性和处理要求合理地选择采样率。

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，可以通过去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，设计人员需要根据信号的频率和特性适当选择滤波方法。

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之一，负责信号处理和数字信号处理模块的搭建。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、降噪算法和增强算法等，这些算法可以用于信号处理、特征提取、信号识别、语音识别和图像处理等方面。

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。相关人员需要根据处理结果和后续应用选择输出数据格式。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。

（三）实验结果分析

1. 数据采集的实验结果

在数据采集的实验中，文章采用了基于AD转换器的数据采集模块，并进行了不同采样率下的实验。实验采用了正弦信号和方波信号作为测试信号，通过示波器验证实验结果。实验结果如表1所示。

由表1可知，当采样率为2kHz时，即采样率过低导致了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。

2. 信号滤波实验结果

在信号滤波实验中，本研究采用了基于FPGA的数字信号处理系统进行了不同滤波方法的实验。实验采用了含有高频噪声的正弦信号作为测试信号，通过示波器验证实验结果。实验结果如表2所示。

由表2可知，当不进行滤波时，正弦信号受到高频噪声的干扰，信号失真程度较高；当进行低通滤波时，在一定程度上去除了高频噪声，信号的质量得到明显改善；当进行高通滤波时，信号严重失真，不适合处理信号；当进行带通滤波时，高频噪声得到了完全消除，信号质量较好；当进行带阻滤波时，低频和高频信号均被消除，信号的特征被明显改变。

3. 信号处理实验结果

在信号处理实验中，本研究采用基于MATLAB的信号处理工具箱，进行了不同信号处理方法的实验。实验采用了含有噪声的心电信号作为测试信号，通过频谱分析验证实验结果。

实验结果如表3所示。

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；小波变换和自适应滤波方法在去噪方面效果较好，可以有效地去除信号中的噪声；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。

三、仿真实验

以FPGA的语音识别系统为例，假设要设计一个基于FPGA的数字信号处理系统仿真实验，该系统可以识别英文数字0～9。以下是具体的实验步骤、框图和仿真实验信号处理系统的MATLAB代码：

（一）实验步骤

1. 硬件平台设计：选择Digilent Basys 3 FPGA开发板和模拟音频输入模块，设计硬件电路图和PCB布局。

2. 数据采集模块设计：利用模拟音频输入模块采集语音信号，并通过ADC模块将模拟信号转换为数字信号；采样率选择了16 kHz，采样精度为16位，将采集的数据存储在FPGA内部的RAM中。

3. 信号滤波模块设计：Butterworth低通滤波器去除语音信号中的高频噪声和不需要的频率成分，以提高信号的可识别性；滤波器的截止频率为4 kHz。

4. 特征提取模块设计：利用小波变换算法对滤波后的语音信号进行特征提取，提取语音信号的MFCC（Mel频率倒谱系数）特征，用于语音识别。

5. 语音识别模块设计：基于GMM-HMM（高斯混合模型-隐马尔可夫模型）的语音识别算法，将语音信号MFCC特征与GMM-HMM模型进行匹配，识别出语音信号代表的数字0～9。

6. 数据输出模块设计：将识别结果输出到串口或SD卡中，采用文本格式进行存储。將语音信号的波形和识别结果显示在LCD屏幕上，方便用户进行交互操作。

实验流程如图2所示。

（二）各流程仿真实验信号处理系统的MATLAB代码

数据采集模块：

recObj = audiorecorder;

disp（'开始录音...'）;

recordblocking（recObj， 5）;

disp（'录音结束.'）;

y = getaudiodata（recObj）;

Fs = recObj.SampleRate;

信号滤波模块：

fc = 3000;

［b， a］ = butter（4， fc/（Fs/2）， 'low'）;

y_filtered = filter（b， a， y）;

特征提取模块：

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］;

语音识别模块：

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

以上程序建立了一个语音识别系统，包含4个模块：数据采集模块、信号滤波模块、特征提取模块和语音识别模块。本研究通过录制语音信号，对各模块进行低通滤波、小波变换和特征提取，最后使用Viterbi算法进行识别，并输出识别结果。以上实验证明，结合FPGA的数字信号处理系统，可以提供实时的语音识别功能。