DSP驱动的存储测试系统:数据采集与压缩优化
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更新于2024-07-29
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本文主要探讨了数字信号处理器(DSP)在存储测试中的关键应用。随着DSP技术的快速发展,它在信号处理领域的广泛应用使得它成为解决存储测试中数据采集、处理和存储效率问题的理想工具。作者刘杰以硕士学位论文的形式,针对动态测试环境中大量数据的分析与处理需求,提出了一种以DSP为基础的数据采集与处理系统设计。
首先,论文的核心内容聚焦于利用DSP的高效性能,通过片上12位ADC进行模拟信号的实时转换,将其转化为数字信号。这一过程包括信号的连续采集,随后通过FIR低通滤波器进行噪声消除和信号优化,再进行数据压缩,以减小存储空间的需求。通过串行异步通信接口,如SCI,将处理后的数据传输至微机,微机将数据保存为dat文件,便于后续分析。
在系统设计中,作者详细阐述了程序流程、AD采样频率的设置策略以及C语言程序编程技巧,同时深入探讨了AD转换误差产生的原因,并提出了提高采样精度的方法,确保数据的准确性。
数字滤波部分,论文介绍了如何将MATLAB计算出的FIR滤波器系数融入到CCS滤波器工程中,实现了低通滤波器的设计,进一步提升了信号处理质量。
动态存储测试系统中,存储容量有限与高数据采集率之间的矛盾是一个挑战。论文提出利用LZW字典压缩技术来解决这一问题。通过将采样数据的高8位和低8位分别进行LZW压缩,有效地利用了DSP的运算优势,显著提高了数据压缩的速度,从而降低了存储压力。
关键词的选用涵盖了DSP(如TI的TM320F2812)在存储测量中的核心角色,以及数据采集、FIR数字滤波器、数据压缩(LZW字典压缩)等关键技术。本文通过实际案例展示了如何巧妙地整合DSP技术,提高存储测试的效能和效率,对于从事相关领域研究和技术实践的人员具有重要的参考价值。
2009-05-28 上传
2018-04-14 上传
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