基于FPGA的32阶FIR滤波器设计

研究了一种采用FPGA实现32阶FIR数字滤波器硬件电路方案;讨论了窗函数的选择、滤波器的结构以及系数量化问题;阐述了FIR滤波器的FPGA实现,各模块的设计以及如何优化硬件资源,提高运行速度等问题.实验结果表明了该方法的有效性.     

一种程控滤波器的设计

该程控滤波器以LPC2138为控制核心,由可编程运算放大器、模拟滤波器、键盘与显示等功能模块组成。通过键盘设置参数,实现了放大器放大增益、低通和高通滤波器的带通频率步进调节功能。实验数据表明,该设计方案正确可行。     

基于最小均方优化算法的语音增强方法

在通信过程中，语音信息易受外界因素影响，导致信号变弱、信息传递出现差错。采用最小均方（LMS）优化算法，利用步长的变化动态调整收敛因子，产生增强语音信号，提高语音通信质量。通过比较不同类型声源在不同噪声强度下采用LMS优化算法处理后声音信号的增强效果，证明了该算法的稳态误差、收敛速度与收敛因子μ的取值关系密切，解决了LMS算法动态误差大的问题，达到了降低信噪比、提升音频质量的目的。     

信号失真度测量装置设计

针对传统总谐波失真测量方法的局限性，设计了以快速傅里叶变换算法为核心的总谐波失真测量装置。该装置由电压偏置电路、自动增益控制电路、四阶滤波电路等组成，通过了单次时间、精度、数据对比等测试验证。结果表明：输入信号基波幅度在30～600 mV范围内，装置的总谐波失真测量值与理论计算值的相对误差小于5%;单次测量完成时间小于5 s。该装置具有高精度、可控增益、测量与运算速度快等优点，可用于分析和测量总谐波失真度，为信号的保持与还原提供了数据支撑。     

基于激光雷达和超宽带的SLAM算法

为了解决基于概率估计的同时定位与地图构建(SLAM)方法存在的精度低、计算量大、数值不稳定等问题,提出了一种基于激光雷达和超宽带(UWB)的SLAM算法。通过UWB和容积卡尔曼滤波器(CKF)对移动目标位姿进行估计,以及激光雷达和CKF对路标点的位置进行估计,实现实时定位与地图构建的目的。对比传统SLAM算法,该算法引入了UWB定位系统,消除了目标位姿估计的累计误差及其对地图构建的影响。仿真结果表明,提高了定位和地图构建精度。