资料介绍
引 言
ADSP-BF531处理器是ADI公司Blackfin系列产品的成员,专为满足当今嵌入式音频、视频和通信应用的计算要求和低功耗条件而设计的新型16位嵌入式处理器。它基于由ADI和Intel公司联合开发的微信号架构(Micro Signal Architecture,MSA),将一个32位RISC型指令集和双16位乘法累加(MAC)信号处理功能与通用型微控制器所具有的易用性组合在一起。ADSP-BF531处理器具有以下主要特点:最大频率为600 MHz,1200 MMACs;每一个内核中带有2个16位的乘法器,2个40位的累加器,2个40位的逻辑运算单元,4个位的视频运算单元和1个40位的移位器,在一个指令周期内可完成2个16位数的乘法,2个40位数的算术逻辑运算,4个位的视频数据算术逻辑运算,1个40位的移位运算;低功耗采用1.12 V的内核电压和3.3 V的I/O电压,片内集成调压器,并且具备动态电源管理;高达148 KB的片内存储器;丰富的外设接口,支持与SDRAM,SRAM,FLASH和ROM的无缝连接;片上JTAG仿真接口。
提出一种基于ADSP-BF531为核心,集DDS和A/D采样芯片于一体的气体浓度检测系统。该系统针对结构性微气体传感器,充分利用了DDS信号源频率、相位稳定可控的特点和DSP芯片强大的控制能力和高速的数据处理能力,具有硬件简单,成本低,可靠性高,通用性好等优点。
1 自相关检测原理
设被测信号x(k)由有用信号s(k)和噪声u(k)组成:
x(k)=s(k)+u(k)
x(k)的自相关函数为:
式中:Rs(m)为s(k)的自相关函数;Rsu(m)为s(k)与u(k)的互相关函数;Rus(m)为u(k)与s(k)的互相关函数;Ru(m)为u(k)的自相关函数。由于在电路系统中主要为白噪声,有Rsu(m)=Rus(m)=0,随着m的增大,
根据维纳一辛钦定理,功率信号的自相关函数与其功率谱密度函数具有傅里叶变换关系,所以可以用FFT计算自相关函数。但是,实际采样值只有N+1点,所以求出的Rx(m)只能是自相关函数的估计值。当用FFT计算自相关函数时,x(k)必须补N个零,使长度变成2N+1,因此功率谱密度为:
对上式进行IFFT就可以得到Rs(m)。
2 系统硬件设计
气体浓度检测系统硬件框图如图1所示。主要包括传感器激励信号的发生、传感器位置的选取,信号采集以及外部存储器的设计四个部分。其核心是ADSP-BF531芯片,它负责整个系统事务协调以及算法功能实现。系统工作过程中,DSP芯片通过设定 SPI控制器,控制DDS芯片AD9850产生一个特定的稳幅的超声频的正弦信号。这个信号通过放大器和多路开关后,施加在指定的传感器驱动电极上,并驱动传感器发生同频振动。传感器输出信号经由前置放大器放大到适当的程度,再经过高精度的A/D芯片AD9235采样后将转换结果送到DSP进行相关运算,计算出振动幅度
ADSP-BF531处理器是ADI公司Blackfin系列产品的成员,专为满足当今嵌入式音频、视频和通信应用的计算要求和低功耗条件而设计的新型16位嵌入式处理器。它基于由ADI和Intel公司联合开发的微信号架构(Micro Signal Architecture,MSA),将一个32位RISC型指令集和双16位乘法累加(MAC)信号处理功能与通用型微控制器所具有的易用性组合在一起。ADSP-BF531处理器具有以下主要特点:最大频率为600 MHz,1200 MMACs;每一个内核中带有2个16位的乘法器,2个40位的累加器,2个40位的逻辑运算单元,4个位的视频运算单元和1个40位的移位器,在一个指令周期内可完成2个16位数的乘法,2个40位数的算术逻辑运算,4个位的视频数据算术逻辑运算,1个40位的移位运算;低功耗采用1.12 V的内核电压和3.3 V的I/O电压,片内集成调压器,并且具备动态电源管理;高达148 KB的片内存储器;丰富的外设接口,支持与SDRAM,SRAM,FLASH和ROM的无缝连接;片上JTAG仿真接口。
提出一种基于ADSP-BF531为核心,集DDS和A/D采样芯片于一体的气体浓度检测系统。该系统针对结构性微气体传感器,充分利用了DDS信号源频率、相位稳定可控的特点和DSP芯片强大的控制能力和高速的数据处理能力,具有硬件简单,成本低,可靠性高,通用性好等优点。
1 自相关检测原理
设被测信号x(k)由有用信号s(k)和噪声u(k)组成:
x(k)=s(k)+u(k)
x(k)的自相关函数为:
式中:Rs(m)为s(k)的自相关函数;Rsu(m)为s(k)与u(k)的互相关函数;Rus(m)为u(k)与s(k)的互相关函数;Ru(m)为u(k)的自相关函数。由于在电路系统中主要为白噪声,有Rsu(m)=Rus(m)=0,随着m的增大,
根据维纳一辛钦定理,功率信号的自相关函数与其功率谱密度函数具有傅里叶变换关系,所以可以用FFT计算自相关函数。但是,实际采样值只有N+1点,所以求出的Rx(m)只能是自相关函数的估计值。当用FFT计算自相关函数时,x(k)必须补N个零,使长度变成2N+1,因此功率谱密度为:
对上式进行IFFT就可以得到Rs(m)。
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