Rekurzív spektrumbecslő eljárások megvalósíthatósága beágyazott rendszerekben

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Orosz György
Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

Beágyazott jelfeldolgozási feladatok során számos esetben van szükség egy periodikus jel spektrumának ismeretére, különösen annak abszolút értékére. A spektrális együtthatók számítása hagyományosan Diszkrét Fourier Transzformációval (DFT) történik. Ez azonban időnként hátrányos a blokkos feldolgozás miatt. Célszerű tehát megvizsgálni, milyen lehetőségek vannak rekurzív spektrumszámítási eljárások használatára, amelyek minden, a jelből vett minta után, a szükséges számításokkal frissítik a spektrális együtthatók értékét.

Szakdolgozatomban annak járok utána, megvalósítható-e egy ilyen algoritmus egy nem nagy számítási sebességű beágyazott rendszeren.

Munkám során megismertem a rekurzív spektrumszámító eljárásokhoz használt állapotteres jelmodellt, majd két különböző, ennek alapján a Fourier-együtthatókat megadni képes algoritmust. Matlab környezetben megvizsgáltam ezek viselkedését abból a nézőpontból, mennyire lenne praktikus ezeket implementálni egy beágyazott eszközön. Szakirodalmi hivatkozások alapján mindkét algoritmus esetén lehetőség van a számítási igényt csökkentő egyszerűsítésekre. Megvizsgálva ezen javaslatokat arra jutottam, hogy a két algoritmus egyszerűsített változata nevezéktantól eltekintve formailag megegyezik.

Az így eredményül kapott eljárást implementáltam egy beágyazott fejlesztőkártyán egy C nyelvű szoftver formájában. A programozás során további egyszerűsítő, hatékonyságnövelő módosításokat tettem.

Végül mérésekkel megbizonyosodtam róla, hogy az elkészült rendszer működik, emellett pedig néhány jellemzőjét is megvizsgáltam. Méréseim során azt is figyeltem, milyen hatása van a fixpontos aritmetikájú processzoron annak, ha lebegőpontos változókat is használunk a programozás során, és milyen annak, ha ezek nélkül oldjuk meg a feladatot.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.