信息与通信工程专业英语课文翻译

第一课当代数字设计及数字信号处理课文A:数字信号处理介绍什么是数字信号处理？数字信号处理，或DSP，如其名称所表示，是采取数字方式对信号进行处理。在这种情况下一个信号能够代表各种不一样东西。从历史角度来讲，信号处理起源于电子工程，信号在这里意味着在电缆或电话线或者也有可能是在无线电波中传输电子信号。然而，更通用地说，一个信号是一个可代表任何东西--从股票价格到来自于远程传感卫星数据信息流。术语“digital”起源于“digit”，意思是数字（代能够用你手指计数），所以“digital”字面意思是“数字，用数字表示”，其法语是“numerique”。一个数字信号由一串数字流组成，通常（但并非一定）是二进制形式。对数字信号处理经过数字运算来完成。数字信号处理是一个非常有用技术，将会形成二十一世纪新科学技术。数字信号处理已在通信、医学图像、雷达和声纳、高保真音乐产生、石油开采等很广泛领域内引发了革命性变革。这些领域中每一个都使得DSP技术得到深入发展，有该领域自己算法、数学基础，以及特殊技术。DSP发展广度和深度结合使得任何个人都不可能掌握已发展出全部DSP技术。DSP教育包含两个任务：学习应用数字信号处理通用标准及学习你所感兴趣特定领域数字信号处理技术。模拟和数字信号在很多情况下，所感兴趣信号初始形式是模拟电压或电流，比如由麦克风或其它转换器产生信号。在有些情况下，比如从一个CD播放机可读系统中输出信号，信号本身就是数字。在应用DSP技术之前，一个模拟信号必须转换成数字信号。比如，一个模拟电压信号，可被一个称为模数转换器或ADC电路变换成数字信号。该转换器产生一系列二进制数字作为数字输出，其值代表每个采样时刻输入模数转换设备电压值。信号处理通常信号需要以各种方式处理。比如，来自于传感器信号可能被一些没用电子“噪声”污染。测心电图时放在病人胸部电极能测量到当心脏及其它肌肉活动时微小电压改变。信号也常会被来自于电源电磁干扰所影响。采取滤波电路处理信号最少能够去掉不需要信号部分。如今，对信号滤波以增加信号质量或抽取主要信息任务越来越多地由DSP技术完成而不是采取模拟电路完成。DSP发展和应用数字信号处理发展起源于60年代大型数字计算机进行数字处理应用，如使用快速傅立叶变换（FFT）能够快速计算信号频谱。这些技术在当初并没有被广泛应用，因为通常只有在大学或者其它科研机构才有适宜计算机。因为当初计算机很贵，DSP仅仅局限于少许非常主要应用。先驱们探索工作主要集中在4个关键领域：雷达和声纳，用于保卫国家安全；石油开采，能够赚大量钱；空间探索，其中数据是不能重复产生；及医学图像，能够救治生命。20世纪80年代到90年代个人电脑普及使得DSP产生了很多新应用。与以往由军方或政府需求驱动不一样，DSP突然间由商业市场需求驱动了。任何认为自己能在这个飞速发展领域盈利人都会立刻成为DSP供给商。DSP经过在移动电话、CD播放器及语音邮件等产品中应用进入了公共应用领域。这些技术革命是自上而下发生。在20世纪80年代早期，DSP是电子工程专业硕士课程，后，DSP成为了本科生课表中一部分。今天，DSP是很多领域科学家及工程师需要掌握标准技能。DSP能够与以前电子技术发展相类比。在电子工程领域，几乎每个科学家和工程师都具备基本电路设计背景。不然，他们将在技术界落伍。DSP未来也会如此。DSP已在科学及工程许多领域掀起了变革。其中一些扩展应用如图1所表示。数字信号处理器(DSPs)20世纪70年代后期及80年代前期微处理器出现使得DSP技术在更广泛范围内应用成为可能。然而，通用微处理芯片，如IntelX86系列用于对数字敏感DSP应用并不理想，在20世纪80年代，DSP变得越来越主要，这造成了很多主要电子元件制造商（如德州仪器,ADI及摩托罗拉等）开始重视开发数字信号处理器芯片—一个专用微处理器，具备专为数字信号处理需求操作而设计系统结构。（这里要注意是，DSP缩写可指数字信号处理，这个术语表示广泛应用用于数字化地处理信号技术，或者数字信号处理器，一个特殊微处理芯片）。与通用微处理芯片一样，一个DSP是一个可编程设备，具备私有指令码。DSP芯片每秒能够执行上百万次浮点数运算，像其它更广为人知通用微处理器一样，更加快更强大DSP在不停地出现。DSPs能够被嵌入到其它通常包含模拟和数字电路复杂片上系统设备中。空间：空间图像增强；数据压缩；经过空间探索进行智能传感分析医学：诊疗图像（CT，MRI，超声包括其它）；心电图分析；医学图像存放/恢复商业：多媒体展示图像和声音压缩；电影特效；视频会议DSP电话：语音及数据压缩；去回声；信号复用滤波军事：雷达；声纳；军火指挥；安全通信工业：石油和采矿预测；过程监视/控制；非破坏性测试；CAD设计工具科学：地震统计及分析；数据采集；频谱分析；仿真和建模即使DSP技术所依赖一些数学理论，如傅立叶变换及希尔伯特变换、数字滤波器设计及信号压缩等，可能相当复杂，而实际中实现这些数字运算技术却非常简单，其包含主要运算可由一个廉价具备加减乘除功效四则运算器实现。DSP芯片结构设计使得这些运算速度快得不可思议，每秒钟可处理上亿次采样值，从而具备实时性：也就是说，当其处理一个信号时，使之像刚才采样并输出一样具备实时性。如一个扬声器或一个视频显示。以前所提到全部DSP应用实例，如硬盘驱动器和移动电话，都需要实时操作。主要电子元件制造商都在DSP技术领域大量投资。因为他们发觉在具备大规模市场应用产品中，DSP芯片在全世界电子设备中占了很大百分比。现在每年销售额在10亿美元左右，而且看来会连续快速增加。DSP深度如同你从每个应用中所注意到一样，DSP是非常交叉学科，依赖于许多相邻领域技术工作。如图2所表示。DSP与其它技术学科之间边界不是非常精准或明确定义，而是非常含糊或相互重合。假如你想精通DSP，就需要同时学习相关科学、工程及数学领域知识。DSP影响领域1）电信DSP在很多领域对电信工业具备革命性影响：信号音调产生和检测、频带搬移、滤波以去除电源噪声等。这里将要讨论来自电话网三个特例：复用、压缩及回声控制。复用世界上大约有10亿部电话。只要按下极少一些按钮，交换网允许其中一部与任何别电话在几秒之内连接。这项工作复杂性是人脑所不能想象。直到20世纪60年代，两个电话之间连接还需要将模拟话音信号经过机械开关及放大器进行传送。一个连接需要一对线。相比较而言，DSP将音频信号转换成一串数字信号流。因为比特流能够很轻易地被混放在一起而且事后能够分开，所以，许多路话音能够在一条信道上传输。该技术称为复用。压缩当以8000个采样值/秒速度对一个话音信号进行数字化时，大多数数字信息是冗余。也就是说，由一个采样携带信息与其相邻采样在很大程度上是重复。很多DSP算法用于将数字化语音转换成需要较少bits/sec数据流，这称为数据压缩算法。对应解压缩算法用于将信息恢复成其原始形式。这些算法依照压缩比及最终话音质量来区分优劣。通常来说，这些算法能够使数据率从64kb/sec降低到32kb/s而不会造成话音质量损失。回声控制回声是长距离电话连接中一个严重问题。当你对一个电话讲话时，一个代表你声音信号会被传输到所连接接收端，而其中一部分会以回声形式返回。假如连接只有几百米，收到回音时间间隔仅有几毫秒。人耳朵习惯于收到这么短时间延迟回声，连接听起来相当正常。当距离增大时，回声会变得非常惹人注意而且让人无法忍受。洲际通信回声间隔可达几百毫秒，这是相当让人讨厌。数字信号处理技术经过测量返回信号，并产生一个对应相反信号以抵消这些令人讨厌回声来处理这类问题。一样技术还用于令使用话筒人能边听边说而不会以为有回音。这也可用于经过产生数字相反噪音来降低环境噪音。语音处理人类两个最基本感观是视觉和听觉。对应地，许多DSP是与图像及声音处理关于。人们能够听到音乐和话音。DSP在这两个领域都曾带来革命性改变。音乐从音乐家麦克风到高保真音响之间距离是相当长。用数字信号代表数据是很主要，目标是预防模拟话音存放及处理中常有话音衰退现象。这与任何一个人将磁带声音质量与CD声音质量进行对比结果是一样。一个经典场景是，一段音乐在录音棚中是经过不一样声道进行录制。有些情况下，这甚至包含分别录制各个乐器及歌唱者声音。这么做目标是给声音工程师以极大灵活性去制作最终产品。将单独声道音乐合成为最终音乐过程被称为合成。DSP在音乐合成中能够提供多个主要功效，包含:滤波、信号附加及截断、信号编辑等。在音乐合成中DSP最有趣一个应用是人工回放。假如各个信道仅仅是简单地叠加在一起，最终听到音乐是脆弱无力，就如同音乐家在门外演奏一样。这就是为何听众被音乐回声或回音深深影响着，而这些常在演播室中被最小化了。DSP使得人工回声在混合过程中被加到音乐中以仿真不一样听觉环境。具备几百毫秒延迟回声会让人以为像是大教堂一样环境，而加上10-20毫秒延迟回声能够产生愈加当代听觉感受。话音产生话音产生和识别用于人和机器之间通信。不是用手和眼睛，而是用嘴和耳朵。当你手和眼睛需要做别如开车，进行外科手术或对敌人开枪等事情时，这项技术将给你带来极大方便。有两种计算机产生话音方式：数字录音或声道仿真。语音识别对人类声音自动识别要比话音产生难得多。数字信号处理通常经过两步处理话音识别问题：特征抽取及特征匹配。来自于音频信号每个单词都被隔离开并与先前所输单词相比较以确认与那个最靠近。通常，这种系统仅限于极少几百个单词；仅能接收在单词间具备显著停顿话音；对每个说话人都需要重新学习。图像处理图像是具备特殊特点信号。首先，是在空间对参数测量，而大多数信号是在时间上对参数测量。其次，图像包含了大量信息。比如，存放一秒钟电视图像需要10M空间。这要比一样长度话音信号大1000倍。第三，最终对于图像质量判断常经过人类主观评定而非客观标准来判断。这些特殊特点使得图像处理成为DSP中非常独特一个子集。第二课嵌入式系统及应用课文A：嵌入式系统特点什么是嵌入式系统？嵌入式系统是计算机工程一个全新分支。它是对传统不可用户编程专用计算机设备一个发展，仅应用于某一专用领域（比如医疗设备），将计算机技术与机械工程设计结合了起来。嵌入式系统是一个有专用用途计算机，嵌入在设备内部。比如，微波炉中就含有一个嵌入式系统，它接收来自面板输入，进而控制液晶显示器进行显示，控制加热元件开关以煮熟食物。嵌入式系统通常采取微控制器，这种微控制器是一个单一器件，但具备电脑许多功效。摩托罗拉企业和英特尔企业生产微控制器最受专业人士欢迎。嵌入式系统市场正在逐步扩大，因为工程师们认识到许多其余工程项目也可受益于嵌入式系统技术。现在，四处都有嵌入式系统身影，从食品加工到汽车生产以及更多领域。生活在计算机时代意味着，在这十年内，在任何情况下，我们都将极难再找到一个机械设备没有或多或少以某种形式包括到嵌入式系统。嵌入式系统分不一样级别。电脑玩具和厨房用具只是嵌入式系统非常简单表现形式。许多更复杂医疗设备具备更强大功效，实际上其受益于使用了不止一个嵌入式系统。即使这意味着我们在日常生活中随手拿来用一些设备通常会变得更便捷、愈加好用，但这也意味着这些嵌入式设备维修将会是更困难、更昂贵。但同时这还意味着我们许多时间被嵌入式设备解放出来，我们有更多时间做我们所喜欢做。比如，我们都使用带有嵌入式系统洗衣机。我们买汽车也越来越多拥有嵌入式系统。甚至是我们使用制造工具也和嵌入式系统息息相关。显而易见，非常多企业致力于嵌入式系统开发，或独立进行，或按需要联合机械制造厂家共同开发。越来越多工程企业申请使用嵌入式技术，从能构想到全部方向来升级自己产品。假如没有嵌入式系统……你走进你车并用钥匙发动。你需要用到贮物箱一个3.5英寸软盘，把它插到仪表盘上插槽里，拍打方向盘，直到操作系统很快在液晶仪表板显示出来。用中心控制台光标键选择电子点火程序，然后转动钥匙开启发动机。在上班路上你想听一些音乐，那你就往播放机里输入CD程序，等候表明播放器数字信号处理器已经准备就绪绿灯闪烁，然后放入拥有嵌入式系统......你不需要传统用户界面来决定运行哪些程序，汽车电子点火装置会伴随车钥匙做出响应。你不需要加载程序进你设备，那些需要帮助运转工作应该已经被加载完成了（尽管一些新型移动电话能够下载其余程序）你无须浪费时间等候O/S加载-假如需要加载，那么它也不会因为绑定而使加载迟缓。你不需要从一个迟缓磁盘驱动器来加载程序或数据–绝大部分需要信息都在FastROM里。嵌入式系统大致可定义为“一个不一定是计算机，但包含一个处理器系统”。不过不要只集中一个定义上，去思索绝大部分嵌入式系统这些共同特点，最少从某种程度上看，那是十分有益。嵌入式系统，往往在价格和尺寸上差异较大。许多嵌入式系统，如PDA或手机，都是高容量，低成本和低利润。这需要用到尽可能廉价部件，而这通常意味着简单处理器和小内存（RAM和NVRAM/flash）使用。这将造成嵌入式系统软件牺牲可维护性（如可移植性、透明度、模块化）来换取性能最优化（如一个小引导镜像区、一块小RAM空间、小周期循环需求）。日益增加前期软件开发成本和定时保养费用摊销在大批量销售上，并被日新月异较廉价组件组成硬件优化，节约了成本。许多其它嵌入式系统价格方面即使不是主要考虑原因，但要考虑到外形限制或重量等原因，需要用最小器件来满足要求。需要再提是，这些性能优化是以牺牲系统可维护性为代价。除了在可移植性、透明度、模块化方面权衡外，嵌入式系统还需要使用一个低层次语言优化，这种语言不是C语言，也不是从一个UML模型自动生成C语言代码。（比如说用汇编语言而不用C语言，或者是用C语言而不是从UML模型自动生成代码）不过，这种手工调整通常只适适用于在“90/10”准则确定下小部分软件，这是主要性能瓶颈。

2）嵌入式系统通常有电源限制。许多嵌入式系统运行依靠电池，不论是连续供电还是在紧急情况下。所以，功耗性能在复杂性和可维护性成本方面是被许多嵌入式系统青睐。（许多嵌入式系统低功耗性能往往是牺牲了复杂性和可维护性为代价）嵌入式系统往往是实时。从本质上看，大多数嵌入式系统在往数据流反应（对流向和经过系统数据实时做出反应）方向建设。实时限制又偏向可维护性方面性能方向(使得系统偏向于性能表现而不是可维护性方面)（尤其是循环使用）。嵌入式系统通常包含硬件实时约束和软件实时约束。硬件实时约束要求事件在给定时间内得四处理；软件实时约束用于限制事件平均响应时间。实时操作系统使用先发制人优先（优先级式）调度，以确保达成实时要求，但需要仔细考虑到执行上下文（线程）来划分处理，设置执行上下文相对优先次序，并在上下文中管理控制/数据流之间。（执行文本划分，执行文本优先级设置以及执行文本之间数据流管理和控制。）嵌入式系统经常使用自定义硬件。嵌入式系统，往往由现成处理器和现成外围设备相结合而成。即使组件可能是标准，不过自定义混合和匹配需要硬件和软件高度凝聚–大多数嵌入式系统软件都是设备驱动程序操作系统软件（操作系统和设备驱动程序通常会占嵌入式系统软件非常大百分比）。即使这种低层次软件经常是可购置，受许可，或者可无偿使用，不过嵌入式系统中很大一部分操作系统是内部自定义开发，要么是精准匹配使用中硬件系统，要么是在自定义配置中粘合现成软件。通常，嵌入式系统功效是分布在多个同类处理器和/或一个分层次主/从处理器。这就需要在处理器处理任务分配以及处理器之间程度、方式和沟通时间上多加考虑。另外，许多嵌入式系统利用专门可编程器件或特定用途集成电路技术，所以需要低层次软件与自定义硬件进行交互。嵌入式系统主要会从视图中隐藏（通常是不可视或对用户透明）从本质上看，嵌入式系统通常与他们“用户”有一个有限界面（实际用户或另一个超级系统组件）。所以，大多数这种系统开发是为了满足在建筑规格和高层次设计开发各种软件功效规格发展需要，而不是适应用户需求。嵌入式系统通常具备单片功效。大多数嵌入式系统是为了一个初始（主要）目标而建。它们能够被分解成几个部分，而且这些组成部分很可能能够有低跨凝聚力和交叉耦合。也就是说，每个部分都能够成为一个单独目标（独立服务于不一样目标），而且组件之间相互作用可能只限于少数明确界定问题。然而，除非大部分或整体都正常工作，不然整个系统将无法运作。一个系统需要全部组件运作正常来使得整个系统实现有用功效性，这就是“单片系统”。这作为部件功效作用一个功效在系统功效非线性方面与其余种类软件相反，那些系统可能当软件完成50%时候系统能够实现50%或更多功效。比如，建立一个太空探测器进行空间旅行或去其余行星将它们信息发送回来。尽管有许多低级别空间探测器组件用于定位，登陆，自展传感和太阳能电池板以及通信。每个低层次响应（功效）都是涵盖范围广泛而功效（整体功效实现）不可缺乏组成部分。假如有任何一个主要组件缺失，即使全部其余组件都完全正常工作，空间探测器还是会出故障。手机是另外一个例子，手机全部子功效，如用户界面，蜂窝基站选择，声码器，通信协议等都是实现用户和特定远程节点间双向音频信息传递这一整体目标实现（双向音频信息涵盖范围广泛目标转移中都是）十分主要方面。这与其余软件制度不一样，如Web服务或桌面工具里，这种低层次响应，可能更独立服务总系统功效，而不是作为一个单片整体不可缺乏部分。即使一个嵌入式系统软件组件组合成一个单片功效体，那些组件本身往往差异很大。嵌入式系统经常联合起软件组件进行信号处理、运行低级别设备驱动程序、实现I/O通信协议、引导和控制，以及建立用户接口等活动。这些专门组件都需要一个不一样开发技能器。嵌入式系统往往是有限开发工具。（和一些有着一整套辅助开发工具软件制度不一样）即使有一些软件制度有一大堆工具来帮助软件开发，不过嵌入式系统软件发展更有限（开发具备更多不足），而且经常只使用基本编译工具。这一部分是因为嵌入式系统通常使用自定义硬件，这可能没有工具支持，且嵌入式系统往往是实时而且性能受限制，难以在调试器控制下冻结整个执行链，也难以在嵌入目标和一个基于主机工作工具之间进行控制和数据转换，以及捕捉广泛执行跟踪数据统计。因为适适用于嵌入式系统软件开发商业工具选择很有限，许多嵌入式系统项目建设自己工具，用于调试和测试，最少是增加与内部工具商业工具（或者最少会在商业工具基础上改变其内部结构以满足自己要求）。嵌入式系统通常有严格强度（可靠性、稳定性、鲁棒性）要求。嵌入式系统通惯用在恶劣环境中和关键任务里使用，或用于医疗用途。所以，嵌入式系统在可靠性上要求，正确处理异常能力，平均无故障工作时间上严格程度远甚于许多其余类型软件。这些又转化到严格开发流程和测试要求。反过来说，这也大大增加了发行一个软件版本所需开销。有些类型嵌入式系统受到一些监管要求影响，而这些要求意在经过强制软件开发过程来降低故障率，或者最少指明哪些文件必须附有嵌入式系统产品。另外，个别嵌入式系统极难甚至不可能升级固件，所以这种系统初始上市时候必须要有正确设计。嵌入式系统往往寿命很长。嵌入式系统通常可使用多年。通常情况下，嵌入式系统支持时间远远超出了原来软件开发人员流失率。这使得它具备完善理由来阐述嵌入式系统软件，（这使得保留完善关于解释嵌入式系统软件统计变得至关主要，尤其是因为源代码本身可能因为性能权衡使本身文件质量受到影响。第三课虚拟仪器课文A：关于虚拟仪器美国国家仪器有限企业（NI）在虚拟仪器领域已处于世界领先地位，仅去年就销售了600多万台新测量仪器。工程师使用虚拟仪器时间已经超出25年，他们将灵活软件和PC技术应用于测试、控制和设计领域，从而使精准模拟和数字测量从直流发展到2.7GHz交流。这篇文章很好地介绍了虚拟仪器，并为后续研究提供资料。什么是虚拟仪器？经过虚拟仪器，基于用户需求软件定义了通用测量和控制硬件功效。虚拟仪器将主流商业技术，比如PC机，与灵活软件和多个测量控制硬件相结合，使得工程师和科学家能依照用户确实切应用需求组成用户自定义系统（见图1）。虚拟仪器能使工程师和科学家降低开发时间，设计更优质产品，并降低产品设计成本。模块化I/0NI企业在25年前引进了虚拟仪器，改变了工程师和科学家们测量以及实现周围世界自动化方式。，NI企业在90个国家售出了600模块化I/0为何我们需要虚拟仪器？虚拟仪器之所以必要，是因为它提供了与今天理念、产品要求相适应快速检测仪器和过程设计、开发和交付。只有采取虚拟仪器，工程师和科学家们才能适应不停改变需求，组成由用户定义设备。为了满足不停增加需求，更加快地创新理念和交付产品，科学家和工程师们求援于先进电子设备、处理器和软件。想想大多数当代手机都包含上一代最新特征，包含录音、电话薄和文本消息功效。新一代版本则包含了相机、MP3播放器、蓝牙网络和英特网浏览功效。因为软件在这些设备中起到了越来越主要作用，使得先进电子设备功效不停增加成为可能。工程师和科学家不用改变硬件就能在设备中增加新功效，所以无需进行大成本硬件重开发便可改进理念和产品，并延长了产品寿命和使用，缩短了产品交付时间。工程师和科学家们可经过软件改进设备功效，而不用为详细工作深入开发专门电子设备。然而，功效增加也带来了价格提升。功效升级可能会引入了不可预见交互和错误。设备级软件能快速开发、扩展系统功效，而设计与测试设备必须为这些功效提供验证工具。满足上述需要唯一方法是仍采取以软件为中心测试和控制系统。虚拟仪器使用高效软件、模块化I/O和商业平台，所以对保持与新概念和产品开发速度同时有独特定位。NI企业开发软件平台LabVIEW是最初虚拟仪器图形化开发环境，它使用标志或者图标加速开发，该软件形象地反应了功效，能够经过快速调用图块实现功效强化。其次，虚拟仪器单元是模块化I/O，设计成能以任何次序和数量快速地进行合并来确保虚拟仪器能够监视控制开发中任何问题。工程师和科学家使用优异软件来驱动模块化I/O，能在并行操作中快速存取功效块。再者，使用商业平台虚拟仪器单元通常能加强精准同时，确保虚拟仪器利用最近计算机能力和数据传输技术。这些原因使得虚拟仪器成为一个影响处理器、总线等产业技术投资力度长线技术。总之，技术创新要求软件加速新概念和产品开发，同时需要仪器快速适应新功效。因为虚拟仪器使用了关于软件、模块化I/O和商业平台，使得它具备与现在概念和产品研发保持同时独一无二性能。为何虚拟仪器如此成功？虚拟仪器为建立测量和自动化系统提供了一个新模型，所以被广泛采取。成功关键包含个人电脑快速发展；激增低成本、高性能数据转换器（半导体）开发以及系统设计软件出现。这些原因使得虚拟仪器系统能够具备非常广泛用户基础。尤其地，PC机性能在过去间提升了10000x以上（见图2）。虚拟仪器利用PC性能提升来进行分析测量，并处理了新一代PC处理器、硬驱动、显示和I/O总线应用时出现新问题。基于电脑虚拟仪器能够被成功采纳就得益于这些快速进步，以及在学校及早开设电脑技术课程总体趋势。虚拟仪器另一个动力是高性能、低成本模数转换器（ADC）和数模转换器（DAC）增多。比如无线通讯和高清视频等应用连续不停地影响着这些技术。而传统专利转换技术似乎前进得很慢，商用半导体技术趋于遵照摩尔氏定律，即每18个月性能翻倍。虚拟仪器硬件使用这些广泛可行半导体，从而递送到高性能测量前端。系统设计软件促进了虚拟仪器发展，这些软件为设计特定仪器系统提供了直观接口。LabVIEW就是这种软件一个例子。LabVIEW图形开发环境提供了灵活、有效编程语言，同时也提供了用于测量和自动化应用高级功效模块和配置工具程序。什么使得NI企业成为虚拟仪器领导者？一言以蔽之，答案是软件。软件使得工程师和科学家创造用户定义仪器成为可能。处于任何虚拟仪器中心位置都是灵活软件，NI企业创造了世界最好虚拟仪器软件平台之一LabVIEW。LabVIEW对信号采集、测量分析和数据表示来说是有力图形开发环境，它给予编程语言灵活性，而不是传统开发工具复杂性。自从1986年，当初NI企业为苹果企业引入LabVIEW，很快并不停地吸引工程师和科学家寻求高效、强壮编程语言方便在测试、控制和设计应用中使用。LabVIEW是被数千工程师和科学家钟爱图形开发环境（见图3）。为满足喜爱基于文本编程工程师，NI也提供了LabWindows/CVI，这是一个ANSIC应用开发环境，同时为使用VisualStudio.NET进行虚拟仪器开发提供了工具MeasurementStudio。即使软件是每个虚拟仪器心脏，不过几乎每个虚拟仪器都需要对硬件进行精准测量。虚拟仪器软件独立于所选编程环境，所以它必须为系统测量硬件提供出众综合能力，包含LabVIEW在内NI软件为来自于第三方硬件提供商千万传感器、相机、传动装置、传统仪器和插入式器件（USB，PCI等等）提供开放式连接。，NI测量硬件为客户提供了超出6，000，000虚拟仪器测量信道。从低成本USB数据采集，图像采集和过程控制可视系统到2.7GHzRF测量，再到GPIB总线通讯，NI为测量硬件和完善虚拟仪器需要可扩展硬件平台提供测量硬件，并将它展示给25000多家企业。为何NI区分于其余虚拟仪器企业？在过去25年里，NI企业一直是虚拟仪器领导者。这种领先地位在连续革新中得以加强和巩固。因为NI企业创造和创造了最初虚拟仪器图形化开发环境LabVIEW，它吸引了数千万工程师和科学家构建虚拟设备。NI经过了解客户项目开发需求，连续地进行主要软件革新，包含Express技术，LabVIEW实时模块和LabVIEWPDA模块以及SignalExpress软件。Express技术NI企业在为LabVIEW，LabWindows/CVI和MeasurementStudio创造了Express技术，以此降低保留动力和功效时编码复杂性。现在已经有超出50%数据采集用户使用DAQ助手简化数据采集任务。LabVIEW实时模块和LabVIEWPDA模块NI企业为使用LabVIEW实时模块时确实定性执行拓展了LabVIEW功效，并开发了配套硬件开发平台，以使嵌入式应用程序布署成为现实。LabVIEWPDA模块将虚拟仪器和LabVIEW平台拓展到手持式设备。NISignalExpress软件设计和测试工程师要求NI提供能进行交互性测量和数据分析虚拟仪器软件。作为回应，NI企业创造了SignalExpress，这是可进行探测性测量拖放式、无编程要求理想环境。NI企业除了提供强大软件微分器外，还提供在虚拟仪器企业中最广和最革新Ｉ／Ｏ选择。为了满足工程师和科学家们不停增加需求，NI不停延伸产品范围。一些NI硬件革新最近例子，包含USBDAQ设备，M系列DAQ设备和NICompactRIO：USBDAQ设备在最近调查中，70％NI数据采集（DAQ）客户说他们很快将会购置多功效USBDAQ。那一月，NI推出了USB－6008，售价145美元，这是多功效DAQ最低价。M系列DAQ设备在底，NI发行M系列DAQ产品，这帮助它确立了在插入式数据采集中领导地位。这些产品有很多区分于其余产品特征，其中一小部分特征包含第一批18位PCI设备，第一批有最大吞吐量6个DMA信道PCI数据采集设备和申请专利设备标准计划。CompactRIO可重构控制和I/ONI最具革命性另一些I/O产品是CompactRIO。在这些I/O平台中心有了FPGA芯片，工程师就能创建自定义硬件并可重复使用LabVIEWFPGA对其进行重定义。谁在使用NI虚拟仪器？NI客户包含工程师，科学家和广泛工业领域中专业技术人员。从测试DVD录像机到研究先进医学，他们使用NI软硬件开发用户定义仪器，更加快更低成当地交付各种各样产品和服务。这是一些客户怎样使用NI虚拟仪器产品实例：美联社赛车——打造F1刹车钳和制动试验测力机在30多年时间里，美联社赛车在刹车钳、比赛离合器技术和制造方面一直居于世界领先水平。美联社赛车提出一款独特新型测力器有显著优势，而使用NIDAQ设备和LabVIEW虚拟仪器将在这个创新市场中提供必需灵活性。利盟墨盒电试验利盟国际爱德科曼说：“在基于PC模型仪器和行业标准软件辅助下，我们继续使用现有测试系统来满足最新需求，这种方式所需开发时间是最短。将软件升级到NI5122，NI6552和LabVIEW7Express后，产品质量和产量得到提升，我们用最小研发代价提升了测试系统性能。”德州仪器——射频和无线元件表征德州仪器（TI）是最主要无线IC提供商之一，有靠近40亿美元税收。为了使表征过程呈流线型，TI利用NITestStand和LabVIEW开发了测试、管理和自动化软件。使用NI产品后，TI企业在没有降低质量和资源同时扩展了业务。Drivven——机车引擎控制单元（ECU）原型在过去项目中，Drivven花费了最少2年时间和50万美元在自定义硬件上开发ECU制模系统。这个项目标设备成本（包含摩托和CompactRIO）总计1，5000美元，开发时间大约3个月。基于FPGA可重构硬件、CompactRIO和LabVIEW实时模型提供了可靠性和精准定时资源，确保系统足够健壮，能支持在高温强震环境下作业。课文A：数字图像处理入门1.介绍数字图像处理技术仍是程序设计中一个极具挑战性领域，有以下几个原因。首先，数字图像处理在计算机发展史上出现得相对较晚，直到第一个图形操作系统出现后，它才真正得以应用。其次，数字图像处理尤其是实时处理时需要最细致优化。将图像处理与音频处理相比较是提供思绪好方法。我们考虑按每秒30次速度检测一副320×24032位位图上全部像素点所必需内存带宽：10Mo/sec。要达成相同质量标准，立体声音频波实时处理需要44100（采样每秒）×2（字节每采样每信道）×2（信道）=176Ko/sec，这要比图像处理少50倍。显然，我们不能使用相同技术来处理音频和图像。最终，因为数字图像处理是一个二维域，所以要精心制作一个数字滤波器还是有些复杂。我们将从颜色表示这一基本方法开始，探讨一些用于图像处理现行方法。然后是更为先进卷积矩阵和数字滤波器。最终，我们概述图像处理应用。这篇文章目标是让读者对现在数字图像处理技术有所了解。我们既不会深入研究理论，也不会研究编码；我们更关注是算法本身，也就是方法。总之，这篇文章应该仅仅用做思想源泉而不是代码之源。2.一个简单图像处理方法2.1颜色数据：矢量表示a.位图在计算机内存中，位图是表示数字彩色图像最原始也是最基本方式。位图由一行行像素组成，像素是“图像元素”缩写。每个像素所展现颜色都由一个特定值来决定。由三个数字定义该值，而这些数字是将颜色分解为三原色红、绿、蓝后得到。任何一个人眼可见颜色都由这三种颜色合成。三原色由0~255之间值来量化。比如，白色值为R=255，G=255，B=255；黑色可表示为（R，G，B）=（0,0,0）；粉红色：（255,0,255）。这就是说，一幅图像是一个巨大二维颜色阵列。而每个像素都被编码成3个字节，代表三原色。这允许图像包含256×256×256=16800000个不一样颜色。这一技术就是RGB编码，尤其适适用于人类视觉。有了摄影机和其余测量仪器，我们能看到数以千计颜色，但在这种情况下，RGB编码就显得不适用。选择0-255作为量化范围有两个很好理由：第一，人眼不够敏感，难以识别超出256个亮度等级（1/256=0.39%）颜色。也就是说，对于人类观察者而言，采取超出256个灰度等级（黑白之间256个灰度级）并不能提升图像质量。所以256个灰度级足够了。第二，255这个值便于计算机存放。实际上，作为计算机存放单元，一个字节最多能够有256个编码值。不一样于音频信号在时间域中进行编码，图像信号编码是在二维空间域中进行。原始图像数据要比音频信号时域数据更轻易了解。这就是我们能对图像进行大量填充、滤波处理而无需变换原始数据原因，而对于音频信号来说，这是不可能。这一部分只需分析原始图像信号，做些简单效果和滤波处理而无需改变原始数据。标准维度也叫分辨率。一个位图大约有500行，500列。这一分辨率用于模拟式电视机和计算机应用。你能够很轻易地计算出这种尺寸位图所需内存空间。我们有500×500个像素，每一个像素由三个字节进行编码，组成750Ko。同硬盘大小相比，这并不算很大，不过当你要实时处理一幅图像时，事情就显得很困难。实际上，流畅地渲染图像需要每秒最少传输30幅图像，所需10Mo/sec带宽是巨大。我们将注意到，RAM中数据访问与传输能力限制对图像处理影响巨大，有时它影响甚至超出了因为CPU处理能力限制而带来影响，这与我们习惯优化思绪大不相同。值得注意是，使用JPEG这么当代压缩技术能够很轻易地将图像大小缩小50倍而不会引发太严重失真，但这是另一课题。b.颜色矢量表示正如我们所见，在位图中，颜色由3字节进行编码来代表其三原色组成。很显著，一个数学家会立刻将颜色定义为三维空间矢量，三维空间每条坐标轴代表一个基色。所以，我们可利用大部分几何数学概念来表示颜色，比如定量，内积，投影，循环或间距。我们将在一些滤波器中看到这个极其有趣想法。图1说明了这一新解释方式：2.2滤波器应用a.边缘检测之前我们说过，经过计算两个颜色矢量之间几何距离就能分辨出这两种不一样颜色。若给定两种颜色C1=（R1，G1，B1）和C2=（R2，G2，B2），它们之间距离可由以下公式得到：D（C1，C2）=第一个滤波器：边缘检测。边缘检测目标是确定图片中不一样形状边缘位置，并将结果绘制成位图，比如能够在黑色背景上用白色表示边缘。这种方法非常简单；我们依次检测图像中每个像素，并与其右邻、底邻比较颜色。假如其中一个结果差异很大，那么所研究像素就是边缘一部分，则变为白色，反之则是黑色。我们把每个像素和它右邻、底邻相比较是因为图像是二维。实际上，假如你想象一幅图像只有可选红色和蓝色横向条纹，若只将某像素点和它右邻相比较，就不可能测得这些条纹边缘。所以，必须对每个像素点进行右邻、底邻比较。这种算法已经在不一样类型源图像中做了测试，得到了很好结果。但频繁内存访问使得该算法运算速度十分有限。两个平方根能够很轻易地经过平方比较结果去掉；然而，颜色提取质量不轻易提升。假如我们假设最长运算是取得像素函数和放置像素函数，得到多项式复杂度为4*N*M，这里N代表行值，M代表列值。 在实时计算中这是不够快。对于一个300×300×32图像，在AthlonXP1600+处理器上，每秒只能完成大约26次转换，确实很慢。下列图是应用该算法处理一个实例图像结果：图2边缘检测结果对该算法所得结果解释是：结果质量取决于源图像锐度。假如源图像边缘锐度大，则结果很完美。但假如原始图很含糊，你就得先用锐度滤波器处理一下，稍后我们会对此做详细介绍。另一个要说是，你能够把每个像素和它右侧、底部第二个或第三个最近像素相比较而不是最近像素比较。依据源图像锐度，边缘将变得更粗且更精准。最终我们将看到另一个使用矩阵卷积进行边缘检测方法。b.颜色提取像素比较另一个直接应用是颜色提取。我们打算将每个像素和一个给定颜色C1相比较而不是和它相邻部分比较。该算法将尝试检测出图像里全部含C1颜色对象。比如，这一算法在机器人技术中相当有用。它能让你从图像流中搜索出一个特定颜色。然后，打个比喻，你能够让机器人过去拿到一个红球。我们将调用这种参考色C0=（R0，G0，B0），在图像中进行搜寻。再一次，即使能够很轻易地去掉平方根，也不能有效提升算法运算速度。真正降低循环速度是N×M次访问内存以取得像素，并放置像素。这决定了算法复杂度：2×N×M，N和M各自代表位图中行值和列值。在我计算机上针对300×300×32原始位图测得有效速度大约是每秒40次转换。c.颜色与灰度转换对于3D彩色空间，灰度值由（1，1，1）向量来直接表示。实际上，灰色阴影红、绿、蓝三个分量值是相等，所以它们组成必须是（n，n，n），n是0到255之间整数（比如：（0,0,0）黑色，（32,32,32）黑灰，（128,128,128）中灰，（192,192,192）亮灰，（255,255,255）白色等）。现在该算法思想是找到一个颜色在（1，1，1）向量中主要性。我们使用标量投影达成此目标。一个颜色向量C=（R，G，B）在向量（1,1,1）上投影计算以下：然而，投影值能够达成441.67，即白色（255,255,255）标准。为预防数值超出255，我们将投影值乘以一个因子255/441.67=1/sqrt(3)。所以，公式可实际上，将颜色转化为灰度值就相当于对该像素红、绿、蓝三个分量取平均值。你也能够将（R3）公式用于其余颜色度转换中。比如你能够选择红度图像，红度（C）=R，或是黄度图像，黄度（C）=（G+B）/sqrt(6)等等。我们不可能经过优化该算法来降低算法复杂度，不过我们能够从研究像素数目N×M来取得计算复杂度，其中（N，M）表示位图分辨率。它在我计算机上执行时间和以前算法相同，大约每秒35次转换。3.结论数字图像处理并不是简单地将音频信号处理规则转换到二维空间中。图像信号有其特有属性，所以我们必须用特殊方法来处理。比如，快速傅里叶变换适适用于音频处理，但对图像处理没有用。相反地，在图像处理中，能很轻易地直接设计出数字滤波器，而不需要任何信号转换。数字图像处理已经成为了当代信号技术热点领域。它应用已远远超出简单美学考虑，涵盖了医学影像、电视和多媒体信号、安全、便携式数字设备、视频压缩，甚至数字电影等领域。我们已经掌握了图像处理中一些基本概念，但还有很多内容有待深入挖掘。假如你刚开始研究这个课题，我希望本文能使你对其有所了解，并赋予你继续研究下去动力。第六课当代通信技术课文A:蓝牙蓝牙无线技术是一个小范围无线通信技术，意在保持高安全级基础上，在便携式设备与固定设备之间实现无线连接。蓝牙技术关键特征是健壮、低功耗、低成本。蓝牙规范定义了各种设备进行互连通信统一结构。蓝牙技术已在全世界使用，所以在世界各地，任何一台支持蓝牙功效设备都能够和邻近使用蓝牙设备连接。支持蓝牙电子设备经过小范围对等网络，即所谓微微网实现无线连接与通信，在一个微微网中，每个设备能同时与其余7个设备实现通信。当蓝牙设备进入或离开无线邻近范围时，微微网就自动地动态建立。基本蓝牙无线技术具备同时进行数据和声音传输能力。这使得用户能够享受诸如免提语音通话、打印和传真功效、同时掌上电脑、笔记本电脑和移动电话等各种创新型应用。关键系统蓝牙规范将蓝牙关键系统定义为一个普通服务层协议，这个服务层覆盖了七层协议下四层。通用访问应用（GAP）定义了服务发觉层协议（SDP）和所需要通用协议子集。完整蓝牙应用需要蓝牙规范中定义很多附加服务和高层协议。最低三层有时组成一个子系统，即蓝牙控制器。这是一个常见实施方式，包括在蓝牙控制器和包含逻辑信道控制和适配协议、设备层和高层（所谓蓝牙主机）在内其余蓝牙系统之间标准物理接口通信。即使该接口是可选，但结构设计考虑了它意义及特征。蓝牙规范经过定义对等层协议信息交换，确保独立蓝牙系统之间互通性，并经过定义蓝牙控制器和蓝牙主机间通用接口确保了独立蓝牙子系统互通性。这里列出了大量功效块和功效块间服务及数据路径。图表里显示功效块提供了大量信息，总体上蓝牙规范除了在需要实现互通性地方外并没有定义详细实现。人们定义了设备间操作标准交互，用于设备间操作蓝牙设备依照蓝牙规范交换协议信令。蓝牙关键系统协议包含射频（RF）协议、链路控制（LC）协议、连接管理(LM)协议、逻辑链路控制和适配协议(L2CAP)，全部这些协议都是由蓝牙规范定义。另外，SDP协议是全部蓝牙应用必备服务层协议。蓝牙关键系统经过许多服务接入点提供服务，如图表中椭圆所表示。这些服务由控制蓝牙关键系统基础服务原语组成。它们可分为三种类型：其中设备控制服务用于改进蓝牙设备性能和模式；传输控制设备则创建、修改和释放（信道和链路上）承载业务；数据服务则为基于承载业务传输提供数据。通常认为前二者属于控制平面类，最终一项属于用户平面类。蓝牙控制器子系统服务接口定义为蓝牙控制器标准组成部分。在这种配置中，蓝牙控制器对底下三层以及主系统中其余蓝牙应用L2CAP层进行操作。此标准接口称为主机到控制器接口（HCI），它实施是否是可选择。因为蓝牙架构是在独立主机