设计了一种基于ARM与FPGA的便携式GNSS导航信号采集回放系统。该系统可采集复杂情况下的导航卫星信号，并且增益可控，为导航接收机测试提供了特定的信号源。系统将导航卫星信号经射频电路转换为数字中频信号，通过FPGA处理后保存至SATA硬盘。ARM处理器作为监控端发送指令至FPGA，控制FPGA进行数据采集与回放，同时接收监控接收机串口发送的报文，提取载噪比信息，并绘制载噪比柱状图。该系统ARM端基于嵌入式Linux系统开发，采用Qt4设计用户图形界面，可扩展及可移植性强，为系统的后续开发提供了保障。实验结果表明，该系统信号质量满足要求，ARM监控端数据处理时间在200 ms～500 ms之间，实时性良好。 该文介绍了一种基于ARM和FPGA的便携式全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，简称GNSS）信号采集回放系统。该系统的主要目标是为导航接收机的测试提供一个灵活可控的信号源，尤其适用于复杂环境下的信号采集。 系统设计包括两个主要部分：射频模块和基带模块。射频模块主要任务是接收和处理射频信号。它使用MAX2769B芯片来实现多模导航信号的下变频，支持GPS、北斗、格洛纳斯和伽利略等卫星导航系统。此外，通过HMC472LP4数控衰减器实现增益控制，确保信号增益的精确调节。射频模块还包括C8051F230单片机和ATGM332D监控接收机，用于配置参数和监控信号质量。 基带模块由FPGA模块、ARM模块和基带底板组成。FPGA（Xilinx XC7K325TFFG900-2）处理来自射频模块的数字中频信号，并通过SATA接口将数据存储在固态硬盘（SSD）中。ARM处理器（Atmel SAMA5D31，基于Cortex-A5架构）作为系统监控端，通过SMC总线与FPGA通信，控制数据采集和回放，同时处理来自监控接收机的串口报文，提取载噪比信息并生成柱状图。ARM处理器运行嵌入式Linux系统，并利用Qt4框架构建用户友好的图形界面，增强系统的可扩展性和可移植性。 软件设计方面，FPGA程序主要负责数据流的管理和控制，而ARM端的软件则包含了系统控制、用户界面和数据分析功能。嵌入式Linux系统提供稳定的运行环境，SMC总线驱动使得ARM与FPGA之间的通信高效可靠。此外，基带底板的电源和时钟设计也是关键，确保了整个系统的稳定运行。 实验结果显示，该系统能够满足信号质量要求，ARM端的数据处理时间在200毫秒到500毫秒之间，具备良好的实时性。这一设计为导航接收机的研发提供了一个实用、灵活的测试工具，有助于提升接收机的性能验证和优化。随着中国北斗卫星导航系统的快速发展，这样的系统在中国市场上具有广阔的应用前景。

本研究的核心内容是针对大型旋转机械，如汽轮机在电力行业中广泛的应用，着重于开发一种基于现场可编程门阵列（FPGA）的高精度振动信号采集卡。振动信号的监测与分析对于保证工业设备的稳定运行至关重要，由于设备故障往往伴随着振动异常，因此有效的振动检测系统对于避免经济损失和确保生产安全具有重大意义。 在这一研究中，采集卡采用EP3C5E144C8型号FPGA作为主处理芯片，该芯片具备低功耗、高性能及低成本的特点，有助于提升整个系统的稳定性和处理能力。FPGA内部集成了200k逻辑单元、8M bits嵌入式存储器以及396个嵌入式乘法器，能够满足高性能处理和低功耗应用的需求。同时，该系统选用AD7606作为模拟数字信号转换芯片，它是16位多通道同步采样模数转换系统，具有模拟输入钳位保护、二阶抗混叠滤波器、16位电荷再分配逐次逼近型模数转换器等特性，能够保障信号采集的高精度和同步性。而前端加速度传感器则选用高精度IEPE（集成电子压电效应）传感器，其动态范围广、频率响应宽，适合用于轻型高速旋转机械的振动检测。 在硬件模块设计方面，首先进行的是信号预处理电路的设计。加速度传感器基于晶体材料的正压电效应进行机电转换，它适用于监测旋转机械轴承座及轴壳的加速度。信号调理电路对振动信号进行初步处理，包括信号滤波、放大等，保证信号质量。 系统工作原理是：加速度传感器采集到振动信号后，经过信号调理电路处理，再由AD7606芯片进行模数转换，然后主控芯片通过通信模块将数据传输至上位机软件。上位机软件能够准确复现采集到的振动信号，供工程师分析和处理，以监控旋转机械的运行状况。 在本研究中，硬件结构的设计以模块化方式进行，便于测试与维护，同时也便于在后续的工程实践中进行调整和优化。采集卡的设计充分考虑到了系统的稳定性和信号处理的实时性，确保了振动监测与分析系统的有效性。 在多通道振动信号的采集卡研究与设计中，FPGA的并行处理能力是关键所在。FPGA可以并行运行多个数据处理任务，这对于实现多通道信号的同步采集是至关重要的。通过FPGA的编程，可以灵活配置信号采集和处理逻辑，实现高效、精确的振动信号监测。 总结来说，本研究在旋转机械振动监测与分析系统的开发方面具有实用价值，尤其在旋转机械故障检测和预防维护方面。基于FPGA的振动信号采集卡，配合AD7606模数转换器和高精度加速度传感器，能够有效实现对大型旋转机械振动信号的准确采集和实时监控。通过上位机软件对信号进行复现和分析，可以帮助工程师及时发现问题并采取相应的维护措施，从而提升工业生产的安全性和经济性。

【音频信号采集与AGC算法的DSP实现】 在音频处理技术中，自动增益控制（AGC）算法是一项关键的技术，用于确保音频信号在不同环境和条件下的稳定输出。TI公司的TMS320C54X系列数字信号处理器（DSP）因其在音频处理上的优秀性能和高性价比，被广泛应用于各种音频应用中。该系列处理器能够有效地处理复杂的算法，满足实时处理的需求。 【音频信号采集】 在音频信号采集环节，TMS320C5402 DSP扮演了核心角色。其6总线哈佛结构允许6条流水线并行工作，处理速度高达100MHz，提高了数据处理效率。音频数据通过多通道缓冲串行口（McBSP）与音频编解码器AIC23连接。AIC23是TI公司的一款高集成度音频芯片，具备模数转换和数模转换功能，支持线路输入和麦克风输入。AIC23的数字控制接口通过DSP的McBSP1进行通信，用于设置采样率和工作模式等参数。 在硬件接口设计时，AIC23与DSP的连接通常采用DSP模式，这样可以利用AIC23的帧宽度为单bit的特性，优化数据传输。电路设计和布局对信号质量至关重要，需要考虑高速器件如DSP的信号线走线，以及电源线和地线的布局，以减少电磁干扰和信号反射。 【AGC算法的实现】 AGC算法旨在根据输入信号的强度动态调整放大电路的增益，以保持输出电平的稳定。在软件实现中，AGC算法通常包括以下步骤： 1. **数据获取**：从串行接口获取16位的音频样本，这些样本可能范围较小。 2. **增益计算**：计算每个样本的相对强度，并与预设的门限值进行比较。 3. **增益调整**：如果信号超过门限值，算法将降低增益以防止限幅；反之，如果信号过弱，算法会提高增益以增强信号。 4. **限制保护**：确保增益调整后的信号不会超出用户设定的最大音量限制。 在实际应用中，AGC算法的结构通常包含一个反馈环路，持续监测并调整信号增益，以保持信号在预定的电平范围内。图3所示的AGC算法框图直观地展示了这一过程。 通过这样的软件实现，AGC算法可以在不增加额外硬件复杂性的前提下，有效解决音频信号电平波动问题，保证听众在接收不同来源的音频内容时，都能获得一致且舒适的听觉体验。在IP电话、多媒体通信和电台转播等场景中，AGC算法的实施对于提升用户体验至关重要。 总结来说，音频信号采集与AGC算法的DSP实现结合了高性能的TMS320C54X系列DSP和音频编解码器AIC23，通过精细的硬件接口设计和智能的软件算法，实现了音频信号的稳定采集和自动增益控制，确保了音频质量的恒定和用户满意度。

在本文中，我们将深入探讨如何使用LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）进行基于声卡的语音实时信号采集，并应用消噪技术MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）和DMFCC（Delta Mel Frequency Cepstral Coefficients）。LabVIEW是一款强大的图形化编程环境，特别适用于科学和工程领域的数据采集、处理和可视化任务。 语音实时信号采集是通过声卡完成的。声卡是计算机硬件，能够捕获声音并将其转换为数字信号。在LabVIEW中，我们可以利用内置的音频I/O功能与声卡进行交互，实现声音的实时录制。这通常涉及设置采样率、位深度和通道数等参数，以确保高质量的数据获取。 接下来，消噪是语音处理中的关键步骤，特别是在噪声环境中。LabVIEW提供了多种滤波器和信号处理算法，例如Wiener滤波、Kalman滤波或者更简单的平均滤波，可以用于消除背景噪音。此外，还可以采用谱减法或自适应滤波技术来进一步提升噪声抑制效果。 MFCC是语音识别和处理领域常用的特征提取方法。它将频域的语音信号转换成对人类听觉更为敏感的Mel尺度，并通过离散余弦变换（DCT）得到 cepstrum系数，从而减少非线性和非对称性的影响。MFCC主要关注的是语音信号的频率成分，通过保留重要的频率特征，降低计算复杂度，便于后续的分类和识别任务。 DMFCC是在MFCC基础上的扩展，引入了时间差分特征，即对连续几帧MFCC特征进行差分运算，以捕捉语音信号的时间动态变化。这种方法对于区分发音相似但语调、节奏不同的词尤其有效，因为它能捕捉到语音的动态特性，提高识别的准确性。 在LabVIEW中实现MFCC和DMFCC的过程通常包括以下步骤： 1. **信号预处理**：预加重、分帧和加窗，以改善信号的质量并减少边界效应。 2. **傅里叶变换**：将时域信号转换为频域表示。 3. **Mel滤波器组**：根据Mel尺度设计滤波器，提取频带能量。 4. **对数变换**：将滤波器组输出转换为对数尺度，模拟人耳对声音的感知。 5. **离散余弦变换**：将对数能量转换为MFCC系数。 6. **差分运算**：计算MFCC特征的差分，得到DMFCC。 7. **特征选择和降维**：可能还需要进行维数约简和特征选择，以减少噪声和提高识别效率。 通过以上步骤，我们可以使用LabVIEW构建一个完整的语音信号处理系统，从声卡实时采集信号，然后应用MFCC和DMFCC进行消噪和特征提取，最后这些特征可用于语音识别、情感分析或其他语音处理应用。 LabVIEW提供了一个强大而灵活的平台，用于实现基于声卡的语音信号采集和处理。结合MFCC和DMFCC技术，可以在各种噪声环境中有效地提取语音特征，为语音识别和相关应用打下坚实基础。"voicedecide"这个文件名可能对应的是一个LabVIEW程序，用于决定语音信号是否包含语音成分，这可能是整个处理流程的一部分。

研究论文-基于FPGA /CPLD的光纤陀螺仪的温度信号采集

摘要：基于虚拟仪器技术， 利用LabVIEW 语言进行信号采集系统的研制具有重要意义。文章介绍信号采集与处理系统的主要流程。详细介绍PCI-1714 数据采集卡的原理及功能，通过数据采集程序实例介绍基于LabVIEW 语言实现PCI-1714 采集卡的全过程，利用LabVIEW 语言编写的程序用于将存储数据调出，并对信号波形特点进行分析。

心音和脉搏是反映人体生理及病理的两项重要指标，它们分别是诊断人体疾病的重要手段之一，具有非常重要的临床意义。为此，对该领域的研究背景、研究现状和发展趋势进行了充分调研，认为现有系统一般是单独的心音或者单独的脉搏采集调理电路，但是由于心动是脉动的源，心音与脉搏本身就存在着严密的医学联系，单独的心音或者单独的脉搏采集调理电路，无法对心音和脉搏信号进行关联分析提供大量可靠的数据样本，因此本文详细介绍了用通用器材制作心音、脉搏传感器的方法以及信号调理电路的设计方案。

绍了一种用ARM7+μC/OSII设计的数据采集系统。给出了系统原理框图，实现了将嵌入式操作系统植入该系统中，列出了软件设计的要点。

绍了一种用ARM7+μC/OSII设计的数据采集系统。给出了系统原理框图，实现了将嵌入式操作系统植入该系统中，列出了软件设计的要点。

介绍了关于八通道4-20mA信号采集器的详细说明，提供其它的技术资料的下载。