利用FPGA实现小波实时信号处理

精品文档-下载后可编辑利用FPGA实现小波实时信号处理引言

在对时变信号进行分析时，小波变换则显现出了明显的优势，因为它能够同时在时域和频域进行局部分析。小波算法由于具有滤波效果好、信号细节损失少的优点，从而引起了人们的广泛关注和实际生活中的不断应用。目前常用的硬件芯片分为两大类：基于大规模可编程集成电路FPGA的纯硬件实现方案和基于高速通用DSP的软件实现方案。采用FPGA的硬件实现方案硬件接口设计灵活，可以和任意数字外围电路直接使用，且其具有高度的集成度和高速的处理速度；而基于高速通用DSP的软件实现方案代码设计灵活，可以快速修改和调试程序。由于小波算法运算量较大，采用DSP方案则不能满足系统的实时性要求。于是，本文提出了一种采用FPGA实现小波算法的方案。

1小波去噪的基本原理

对于小波算法，应用广泛的是信号处理和图像处理，而在这两个领域中应用多的就是信号及图像的去噪和压缩。由于在正交小波中，正交基的选取比传统方法更接近实际信号本身，所以通过小波变换可以更容易地分离出噪声，因此，相对于传统方法，小波分析在去噪和压缩方面有着众多优势。

小波分析用于去噪的过程如下：

1.1分解

选定一种小波，对含噪信号进行N层小波分解，得到各层分解的小波系数。

1.2阈值处理

将通过分解得出的各层高频小波系数进行阈值处理，在进行到一层时，要同时对该层的高、低频系数进行阈值处理。

1.3重构

将经过阈值处理后的小波系数通过小波逆变换重构出去噪后的信号。

2硬件实现

系统框图如图1所示。根据相关分析，设计采用了赛灵思公司生产的超大规模FPGA器件Virtex5XC5VSX50T。系统接口采用RS422串口，RS422能够以更快的波特率来收发数据，同时其通信距离也更远。在进行小波变换之前需要预存一定长度的数据，因此在接口和小波变换模块之间需要设置一个FIFO。FPGA通过接口模块将收到的含噪信号数据存入FIFO模块中，预存32个数据。

为保证一定的滤波效果又不使算法的运算量过大，本文将小波变换模块的分解、重构层数设为5层。小波变换模块主要包括前向小波变换模块、阈值处理和逆向小波变换模块。前向小波变换模块完成对含噪信号的多层分解，将含噪信号分解为低频分量和高频分量。阈值处理模块去除经过多层小波分解出来的各层高频噪声，在前4层阈值处理过程中需将处理后的高频分量存储到相应的RAM中。逆向小波变换模块完成信号的多层重构，得出去噪后的信号。逆向小波变换模块重构信号的顺序和前向模块相反，是按一层到层的顺序重构信号，在进行到相应层次时将存放在相应RAM中经阈值处理后的高频分量取出与该层低频分量进行重构，完成5层逆向小波变换之后即可得到去噪后的信号。小波变换模块的FPGA结构图如图2所示。

本设计选用DB4小波对含噪信号进行提升小波变换，DB4小波滤波器长度较短，能够提高运算速度，也能够满足一定的滤波效果。

在MATLAB平台中通过执行语句“lsdb4=liftwave（'db4'）；displs（lsdb4）；”就能得到db4提升小波的方案信息。其方案信息如下：

lsdb4={[-0.32227589][-1.11712361-0.30014226]

[-0.018808350.11764809][2.131816710.63642827]

[-0.469083480.14003924-0.02479124][0.73412453]

[1.36216672]}；

由提升小波算法可知，该算法主要由加、减、乘运算组成，对于FPGA实现来说，加减运算可以调用FPGA的加法器IP核，而浮点系数的乘运算可以通过移位相加来实现。以浮点系数-0.32227589为例，-0.32227589=-（（1/4）+（1/16）+（1/128）），所以要实现数据与系数-0.32227589相乘，可以通过右移相加的方法来实现，这样做可以减少对乘法器的调用，从而减少了该部分设计时所需的面积，提高了芯片的处理速度。其具体实现框图如图3所示。

3仿真结果及分析

本设计使用ISE10.1软件完成了硬件电路的Verilog设计、综合，使用Modelsim6.0D完成时序仿真，FPGA系统时钟为39MHz，输入的信号采样率为5kHz，输入的采样信号为某型号光纤陀螺的零漂信号，并添加幅值为1V的伪随机噪声。

如图4所示，第二个信号indata是含噪声的信号，第三个信号outdata是经过提升小波变换后的去噪信号。由图4可以看出，光纤陀螺零漂信号已经完全淹没在噪声之中，在信噪比很低的情况下，经过小波去噪之后能够很好地滤除噪声信号。由图5和图6可以看出，FPGA的小波变换模块从接收到处理完一个数据点所需的时间约为6402632628ps-6388706228ps=13.93μs，完全可以满足一般系统对信号处理实时性的要求。

算法用DSP（TITMS320C6713）实现时，对C代码进行优化，处理一个数据点所需要的时间约为66μs，采用C和汇编混合编程对关键循环进行进行汇编优化，处理一个数据点所需要的时间约为40μs。从实时性的角度来说，用FPGA实现该算法比用DSP更符合信号处理系统对实时性的要求。

4结语

本文提出了利用FPGA实现小波信号处理的方案。相比传统滤波方法，小波变换法能更好地滤除噪声，在选好相应的小波后也能满足实时性的要求，是非常理想