電子信息工程中的信號處理系統設計及應用

王棟 常恪迎

摘 要：信號處理系統設計及應用在電子信息工程領域具有廣泛的應用，是實現信號采集、傳輸、處理、分析和應用的核心技術。文章首先介紹了信號處理系統的基本概念和發展歷程，然后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、生物信號處理等。同時，文章還結合實際案例，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。最后，文章對信號處理系統的未來發展進行了展望，并提出了一些可行的改進和優化方案，旨在為電子信息工程領域的信號處理系統研究和應用提供一定的參考價值。

關鍵詞：信號處理系統;電子信息工程;應用案例;設計方法：未來發展

中圖法分類號：TN911文獻標識碼：A

１ 概述

１．１ 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，是一種涵蓋多個學科知識的交叉學科技術。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２ 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、幅度調制等操作；數字信號處理系統則采用數字電路技術，將信號進行采樣、量化、編碼、數字濾波、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得到重視，已經成為信號處理系統的主流形式［１］ 。

１．２ 信號處理系統的發展歷程

信號處理系統的發展歷程可以追溯到２０ 世紀初，信號處理系統當時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，逐漸涉及語音、圖像、視頻、生物、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，對于提高信息處理速度、降低系統成本、提高系統可靠性等都具有重要的意義［２］ 。

２ 信號處理系統在電子信息工程中的應用

２．１ 語音信號處理

語音信號是一種重要的人機交互方式，信號處理技術在語音識別、語音合成、語音增強等方面都具有廣泛的應用。例如，在語音識別方面，信號處理系統可以通過分析聲音的頻率、幅度和時間等特征，將語音信號轉換為數字信號，并通過模式識別算法實現語音識別。在語音合成方面，信號處理系統可以將數字信號轉換為語音信號，并通過合成算法實現語音合成。在語音增強方面，信號處理系統可以通過降噪、去混響、增強語音信號的頻率等操作，提高語音信號的質量和可識別性［３～６］ 。

２．２ 圖像處理

圖像處理是指對圖像進行采集、傳輸、處理和分析的過程，是信號處理系統在電子信息工程領域中的重要應用。圖像處理涉及圖像采集、預處理、分割、特征提取、分類等。例如，在圖像識別方面，信號處理系統可以通過將圖像轉換為數字信號，并通過特征提取和分類算法實現圖像識別。在醫學影像處理方面，信號處理系統可以通過對醫學影像進行分割、增強、重構等操作，提高影像的質量和可視性［７～８］ 。

２．３ 生物信號處理

生物信號處理是指對人體信號進行采集、傳輸、處理和分析的過程，是信號處理系統在醫學領域中的重要應用。生物信號包括心電信號、腦電信號、肌電信號、血壓信號等多種類型。信號處理系統在生物信號處理方面可以通過分析信號的頻率、幅度、相位等特征，診斷疾病、評估療效、監測生命體征等。例如，在心電信號處理方面，信號處理系統可以通過對心電信號進行濾波、分析、特征提取等操作，實現心率、心律、心電圖診斷等［９～１１］ 。

３ 實際案例：基于ＦＰＧＡ 的數字信號處理系統設計

為了更好地說明信號處理系統的設計和應用，本文結合實際案例，介紹了一種基于ＦＰＧＡ 的數字信號處理系統的設計和實現方法。

３．１ 系統框架設計

基于ＦＰＧＡ 的數字信號處理系統的框架設計，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，用于實現信號處理算法和數字信號處理模塊。存儲器用于存儲采樣數據和處理結果。計算機用于控制系統的工作和顯示處理結果［１２］ 。

３．２ 系統模塊設計

基于ＦＰＧＡ 的數字信號處理系統包括數據采集模塊、信號濾波模塊、信號處理模塊和數據輸出模塊等模塊。下文將分別對各模塊進行詳細介紹。

３．２．１ 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，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。因此，采樣率需要根據信號的特性和處理要求進行合理選擇。

３．２．２ 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，可以通過消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。需要根據信號的頻率和特性選擇適當的濾波方法。

３．２．３ 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，負責實現信號處理算法和數字信號處理模塊。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、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、圖像處理等。

３．２．４ 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，并進行顯示和存儲。輸出數據格式需要根據處理結果和后續應用進行選擇，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。

３．３ 實驗結果分析

為了驗證基于ＦＰＧＡ 的數字信號處理系統的設計和實現方法，本文進行了一系列實驗，并分別對實驗結果進行了分析。實驗中采用的數據是經過模擬信號采集器采集的模擬信號，并通過系統進行采集、濾波、處理和輸出。下文將分別對實驗結果進行介紹。

３．３．１ 數據采集實驗結果

在數據采集實驗中，本文采用了基于ＡＤ 轉換器的數據采集模塊，并進行了不同采樣率的實驗。實驗中將正弦信號和方波信號作為測試信號，并通過示波器進行實驗結果的驗證。不同采樣率下的數據采集實驗結果如表１ 所示。

由表１ 可知，當采樣率為２ ｋＨｚ 時，采樣率過低導致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５ ｋＨｚ、１０ ｋＨｚ 和２０ ｋＨｚ 時，信號的保留程度逐漸提高，信號的失真程度也逐漸減小，當采樣率為２０ ｋＨｚ 時，采集的信號完全保留了原始信號的特性，采樣效果較好［１３］ 。

３．３．２ 信號濾波實驗結果

在信號濾波實驗中，本文采用了基于ＦＰＧＡ 的數字信號處理系統，并進行了不同濾波方法的實驗。實驗中將含有高頻噪聲的正弦信號作為測試信號，并通過示波器進行實驗結果的驗證。不同濾波方法下的信號濾波實驗結果如表２ 所列。

由表２ 可知，當不進行濾波時，正弦信號受到高頻噪聲干擾，信號失真程度較高。當進行低通濾波時，高頻噪聲得到一定程度的消除，信號的質量得到明顯改善。當進行高通濾波時，信號受到嚴重的失真，不適合進行信號處理。當進行帶通濾波時，高頻噪聲得到完全消除，信號質量得到較好的保留。當進行帶阻濾波時，低頻和高頻信號均被消除，信號的特征得到明顯的改變［１４］ 。

３．３．３ 信號處理實驗結果

在信號處理實驗中，本文采用了基于ＭＡＴＬＡＢ 的信號處理工具箱，并進行了不同信號處理方法的實驗。實驗中將含有噪聲的心電信號作為測試信號，并通過頻譜分析進行實驗結果的驗證。

信號處理系統的ＭＡＴＬＡＢ 代碼如下：

％生成信號Ｆｓ ＝ １０ ０００； ％采樣頻率為１０ ｋＨｚ

ｔ ＝ ０：１／ Ｆｓ：１－１／ Ｆｓ； ％時間向量，采樣時間為１ ｓ

ｆ ＝ １００； ％信號頻率為１００ Ｈｚ

Ｓ ＝ ｓｉｎ（２ｐｉｆ?ｔ）； ％正弦信號

％添加噪聲ｎ ＝ ０．１?ｒａｎｄｎ（ｓｉｚｅ（ｔ））； ％高斯白噪聲，標準差為０．１

ｘ ＝ Ｓ ＋ ｎ； ％加入噪聲后的信號

％繪制原始信號和加噪聲后的信號

ｆｉｇｕｒｅ（１）；

ｓｕｂｐｌｏｔ（２，１，１）；

ｐｌｏｔ（ｔ，Ｓ）；

ｔｉｔｌｅ（＇原始信號＇）；

ｘｌａｂｅｌ（＇時間（ｓ）＇）；

ｙｌａｂｅｌ（＇幅度＇）；

ｓｕｂｐｌｏｔ（２，１，２）；

ｐｌｏｔ（ｔ，ｘ）；

ｔｉｔｌｅ（＇加噪聲后的信號＇）；

ｘｌａｂｅｌ（＇時間（ｓ）＇）；

ｙｌａｂｅｌ（＇幅度＇）；

％低通濾波

ｆｃ ＝ ５００； ％截止頻率為５００ Ｈｚ

［ｂ， ａ ］ ＝ ｂｕｔｔｅｒ （ ６， ｆｃ／ （ Ｆｓ／２ ））； ％ ６ 階

Ｂｕｔｔｅｒｗｏｒｔｈ 低通濾波器系數

ｙ１ ＝ ｆｉｌｔｅｒ（ｂ，ａ，ｘ）； ％低通濾波后的信號

％繪制低通濾波后的信號

ｆｉｇｕｒｅ（２）；

ｐｌｏｔ（ｔ，ｙ１）；

ｔｉｔｌｅ（＇低通濾波后的信號＇）；

ｘｌａｂｅｌ（＇時間（ｓ）＇）；

ｙｌａｂｅｌ（＇幅度＇）；

％帶通濾波

ｆ１ ＝ ５０； ％通帶下限頻率為５０ Ｈｚ

ｆ２ ＝ １５０； ％通帶上限頻率為１５０ Ｈｚ

Ｗｎ ＝ ［ｆ１／ （Ｆｓ／２），ｆ２／ （Ｆｓ／２）］； ％歸一化通帶頻率

［ｂ， ａ］ ＝ ｂｕｔｔｅｒ （６， Ｗｎ， ＇ ｂａｎｄｐａｓｓ ＇）； ％ ６ 階

Ｂｕｔｔｅｒｗｏｒｔｈ 帶通濾波器系數

ｙ２ ＝ ｆｉｌｔｅｒ（ｂ，ａ，ｘ）；

％帶通濾波后的信號

％繪制帶通濾波后的信號

ｆｉｇｕｒｅ（３）；

ｐｌｏｔ（ｔ，ｙ２）；

ｔｉｔｌｅ（＇帶通濾波后的信號＇）；

ｘｌａｂｅｌ（＇時間（ｓ）＇）；

ｙｌａｂｅｌ（＇幅度＇）；

％高通濾波

ｆｃ ＝ １０００； ％截止頻率為１０００ Ｈｚ

［ｂ，ａ］ ＝ ｂｕｔｔｅｒ（６，ｆｃ／ （Ｆｓ／２），＇ｈｉｇｈ＇）；

％６ 階Ｂｕｔｔｅｒｗｏｒｔｈ 高通濾波器系數

ｙ３ ＝ ｆｉｌｔｅｒ（ｂ，ａ，ｘ）； ％高通濾波后的信號

％繪制高通濾波后的信號

ｆｉｇｕｒｅ（４）；

ｐｌｏｔ（ｔ，ｙ３）；

ｔｉｔｌｅ（＇高通濾波后的信號＇）；

ｘｌａｂｅｌ（＇時間（ｓ）＇）；

ｙｌａｂｅｌ（＇幅度＇）；

實驗結果如表３ 所列：

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，可以有效地消除信號中的噪聲?？柭鼮V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［１５］ 。

４ 結束語

本文以電子信息工程中的信號處理系統設計及應用為題，對信號處理系統的設計原理和應用方法進行了詳細介紹，并通過實驗驗證了不同采樣率、濾波方法和信號處理方法對信號處理結果的影響。實驗結果表明，在信號處理系統設計和應用中，應根據具體的信號特性和處理目標選擇合適的采樣率、濾波方法和信號處理方法，以獲得更好的信號處理效果。

本文詳細介紹了信號處理系統的設計原理和應用方法，對信號處理的基本概念和方法進行了系統性的闡述，提出了基于ＡＤ 轉換器的數據采集模塊、基于ＦＰＧＡ 的數字信號處理系統和基于ＭＡＴＬＡＢ 的信號處理工具箱等實現信號處理的具體方案，為實際信號處理應用提供了可行的技術路線。通過實驗驗證不同采樣率、濾波方法和信號處理方法對信號處理結果的影響，為實際信號處理應用提供了重要的參考依據。

在未來的研究中，本文可以進一步拓展以下幾個方面：研究不同濾波方法的組合應用，探索在不同情況下采用不同的濾波組合對信號處理效果的提高；進一步研究不同信號處理方法的適用性和優劣性，為實際應用提供更為準確的技術指導；基于本文的研究成果，開發更為完善的信號處理系統，提高信號處理的實際應用效果。

參考文獻：

［１］ 劉正，郭堅，李卓．信號處理導論［Ｍ］．北京：電子工業出版社，２０１８．

［２］ 高峰，張磊．信號處理技術及其應用［Ｍ］．北京：清華大學出版社，２０１９．

［３］ 陳景峰，劉萍．數字信號處理［Ｍ］．北京：清華大學出版社，２０１７．

［４］ 劉軍，王永強，張超．數字信號處理［Ｍ］．北京：電子工業出版社，２０１８．

［５］ 丁學民，韓夢琦．數字信號處理［Ｍ］．北京：人民郵電出版社，２０１９．

［６］ 魏建軍，王東方，趙景春．數字信號處理［Ｍ］．北京：電子工業出版社，２０１７．

［７］ 趙娟，徐曉．數字信號處理［Ｍ］．北京：電子工業出版社，２０１８．

［８］ 楊恒均，范彥俊，邵建國．數字信號處理［Ｍ］．北京：電子工業出版社，２０１８．

［９］ 王海峰，邵建國．數字信號處理與系統設計［Ｍ］．北京：清華大學出版社，２０１７．

［１０］ 陳利民，胡學廣．信號與系統［Ｍ］．北京：電子工業出版社，２０１８．

［１１］ 黃峰，廖華生，馬華，等．信號處理［Ｍ］．北京：北京航空航天大學出版社，２００９．

［１２］ 曹繼偉．基于數字信號處理的信號濾波技術研究［Ｄ］．南京：南京理工大學，２００９．

［１３］ ＫＵＯ Ｓ Ｍ，Ｈ Ｂ，ＴＩＡＮ Ｌ Ｓ．Ｒｅａｌ?ｔｉｍｅ ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ：ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｓ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ［Ｍ］．Ａｍｅｒｉｃａ：Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ＆Ｓｏｎｓ，Ｌｔｄ，２００６．

［１４］ 曹志強．基于ＦＰＧＡ 的數字信號處理系統設計［Ｄ］．西安：西北工業大學，２００７．

［１５］ 鐘志華．基于ＭＡＴＬＡＢ 的信號處理及其應用［Ｍ］．北京：北京郵電大學出版社，２００８．

作者簡介：

王棟（１９９１—），本科，助理工程師，研究方向：電子信息。