DSP System Toolbox содержит алгоритмы и инструменты для проектирования и моделирования систем обработки сигналов, таких как системы связи, радары/сонары, системы управления, медицинские измерительные приборы и другие устройства.
Эти алгоритмы представлены в виде
MATLAB функций, системных объектов и блоков
Simulink.
DSP System Toolbox включает методы проектирования специализированных КИХ-и БИХ-фильтров, БПФ, методы многоскоростной обработки и методы для обработки потоковых данных, а также инструменты для создания прототипов работающих в реальном времени. Вы можете проектировать адаптивные и многоскоростные фильтры, реализовывать фильтры с эффективными по производительности архитектурами и моделировать фильтры на основе арифметики с плавающей точкой.
Инструменты для ввода/вывода сигналов из файлов и устройств, генерации сигналов, спектрального анализа и интерактивной визуализации позволяют анализировать поведение и производительность систем. Для быстрого создания прототипов и разработки встроенных систем, DSP System Toolbox поддерживает арифметику с фиксированной точкой и генерацию C-кода.
Библиотека для проектирования систем со смешанными сигналами в Simulink
Алгоритмы ЦОС для системного проектирования и прототипирования
DSP System Toolbox позволяет математически прогнозировать поведение системы и затем смоделировать ее работу для более точного предсказания и улучшения характеристик системы.
Используя этот toolbox, можно моделировать работу цифровых систем в MATLAB и Simulink. При работе в Simulink также появляется возможность моделирования более сложных систем, таких как системы со смешанными сигналами и многоскоростные системы.
Алгоритмы в DSP System Toolbox являются строительными блоками для систем обработки сигналов в системах управления, связи, радиолокации, а также обработки изображений, видео, речи и звука в медицинских и индустриальных приложениях.
Методы разработки адаптивных, многоскоростных и специализированных фильтров
DSP System Toolbox предлагает много методов для разработки и реализации цифровых фильтров.
Имеются средства для проектирования фильтров низких (ФНЧ) и высоких частот (ФВЧ),
полосовых, режекторных и фильтров с другими типами отклика, а также такие структуры их
реализации, как прямая форма и метод перекрытия с суммированием (overlap-add) для КИХ-
фильтров, прямая форма БИХ с обратной связью второго порядка, всепропускающие каскады
(cascade allpass) и решетчатые структуры (lattice structures).
Разработать фильтр можно несколькими путями: из командной строки MATLAB, с помощью
интерактивных инструментов FDA Tool или Filterbuilder или же в Simulink, используя библио-
теку для создания фильтров.
Потоковая и кадровая обработка в MATLAB
DSP System Toolbox позволяет эффективно моделировать системы обработки сигналов реального времени благодаря поддержке потоковой и фреймовой обработки в MATLAB и Simulink.
Техники потоковой и покадровой обработки ускоряют моделирование благодаря буферизации входных данных во фреймы и одновременной обработке множества семплов данных. Ускорение достигается за счет сосредоточения фиксированного процесса над обработкой сразу многих данных. Несмотря на некоторую задержку в системе, вносимую этой техникой, в большинстве случаев имеется возможность настроить размер кадров и получить систему с улучшенными пропускными способностями без неприемлемых задержек.
В MATLAB потоковая обработка сигналов достигается с использованием System objects для представления управляемых данными алгоритмов, инструментов ввода и вывода данных из моделей. Системные объекты косвенным образом управляют многими параметрами работы системы, такими как индексирование данных, буферизация и регулирование состояния алгоритмов.
В одной программе можно объединять системные объекты со стандартными функциями и операторами MATLAB. Программы MATLAB, использующие системные объекты, могут быть подключены в модели Simulink с помощью блока MATLAB Function.
Для большинства системных объектов имеется аналог в виде блоков Simulink с соответствующими возмож-
ностями. В Simulink блоки из DSP System Toolbox обрабатывают входящие данные как фреймы, когда стоит соответствующая настройка. Поддерживается и обычная посемпловая обработка для процессов с маленькой задержкой и для приложений, требующих скалярной обработки. Многие блоки поддерживают оба режима обработки.
