DSP（共8篇）
DSP 篇1
定点dsp与浮点dsp的比较
定点运算DSP在应用中已取得了极大的成功，而且仍然是DSP应用的主体。然而，随着对DSP处理速度与精度、存储器容量、编程的灵活性和方便性要求的不断提高、自80年代中后期以来，各DSP生产厂家陆续推出了各自的32bit浮点运算DSP。和定点运算DSP相比，浮点运算DSP具有许多优越性：
浮点运算DSP比定点运算DSP的动态范围要大很多。定点DSP的字长每增加1bit,动态范围扩大6dB。16bit字长的动态范围为96dB。程序员必须时刻关注溢出的`发生。例如，在作图像处理时，图像作旋转、移动等，就很容易产生溢出。这时，要么不断地移位定标，要么作截尾。前者要耗费大量的程序空间和执行时间，后者则很快带来图像质量的劣化。总之，是使整个系统的性能下降。在处理低信噪比信号的场合，例如进行语音识别、雷达和声纳信号处理时，也会发生类似的问题。而32bit浮点运算DSP的动态范围可以作到1536dB，这不仅大大扩大了动态范围，提高了运算精度，还大大节省了运算时间和存储空间，因为大大减少了定标，移位和溢出检查。
由于浮点DSP的浮点运算用硬件来实现，可以在单周期内完成，因而其处理速度大大高于定点DSP。这一优点在实现高精度复杂算法时尤为突出，为复杂算法的实时处理提供了保证。
32bit浮点DSP的总线宽度较定点DSP宽得多，因而寻址空间也要大得多。这一方面为大型复杂算法提供了可能、因为省的DSP目标子程序已使用到几十MB存储器或更多；另一方面也为高级语言编译器、DSP操作系统等高级工具软件的应用提供了条件。
DSP的进一步发展，必然是多处理器的应用。新型的浮点DSP已开始在通信口的设置和强化、资源共享等方面有所响应。
★ 利用VB实现PC机与多单片机通讯
★ 爱在春风化雨间《爱与责任》精彩演讲稿
★ 正确处理图书管理人员与读者间的关系
★ 中国象棋与国家象棋间的历史文化差异
★ 大鼠骨髓间充质干细胞的分离与培养
★ 中小学阳光大课间体育超市的创意与实践
★ 乡村环境景观生态结构与人体心理间的关系分析论文
DSP 篇2
本文介绍了一个软件定义收发信机(SDR)小组项目,它所制作的低成本工具套件,能够让业余玩家既用上当下流行的SDR,又不必携带冗赘的个人电脑以及声卡。它的高频发射器具有1W的输出功率,性能良好,同时自带电池,能够装入小型箱包,便于携带。SDR2GO电路板能够为耳机和麦克风提供单边带调制操作,或者是诸如PSK31、RTTY的数字模式操作,也能和单独的调制解调器比如NUE-PSK进行无线电传输。
让我们切入正题
我们先来简单介绍一下SDR软件定义收发信机技术以及SDR2GO的特性。SDR技术的基本原则是,一个接收到的射频信号,可以通过被转成两个相位差90°的相关信号来解调。这一过程是由音频频谱中携有两个输出信号的SoftRock来完成。这两个信号分别被称为同相(I)信号和正交(Q)信号。
然而,SoftRock接收到的IQ信号同时包含叠加和差分成分。SDR2GO通过板载算法将IQ信号转化成一个信号,这正是我们所需求的音频信号。为了能选择叠加成分和差分成分,I信号和Q信号之间插入了90°的相位差。这样一来,当I信号被加入到Q信号中,得到的是差分成分,而当Q信号被从I信号中去除时,得到的是叠加成分。这样得到的音频信号还要经过滤波处理,以符合理想的频率范围。
信号调制过程与之类似。例如麦克风输入的单音频信号首先经过滤波,然后被转化成单独的音频I信号和Q信号。这个过程仍由SDR2GO完成。两个信号被送入SoftRock,它们被转换成无线电频率,同时额外的90°相位差被加入到I信号和Q信号之间。两路信号由SoftRock合成,从而产生理想的调制射频输出信号。这种信号处理方法早在20世纪50年代就开始使用,长期以来被称为“调相”,用以信号的单边调制解调。
利用数字信号处理技术调制解调的最大好处是,所有需要的数学操作例如加法、减法、乘法以及相位平移都比用传统模拟电路完成精度要高得多。在单边调制使用早期,相位调制非常流行,产生的信号也很不错。但这种方法的干扰信号抑制被限制在30～40dB。这就导致了射频和音频信号的相位平移网络在全频域运作之后,产生幅相不平衡。有了数字信号处理,就有可能在很广的范围进行幅度和相位平移,精度也要比模拟电路高得多。同时干扰信号抑制也可能高于50dB。数字信号处理的滤波效果,也要比传统模拟滤波器好很多。相比晶体或者LC滤波器,数字滤波器边沿陡峭,也没有震荡,而且带通波纹也是最小的。
SDR2GO提供了频率调整与显示,以及典型的操作控制,诸如音频输出电平调整、边带选择以及输入音频类型选择。以上所描述的SDR2GO功能通常是由带有双声卡的PC以及某些免费软件共同完成的。这样的系统表现固然出色,然而代价却是笨重与繁冗。笔记本电脑或许是一种解决方案,伴随便携性而来的却是电源问题。
在项目小组的共同努力下,SDR2GO工具套件诞生了,其主要特性列在了上页的表格中。
设计探索
基于以下两个原因,我将叙述这个项目的开发过程。第一,我们的团队合作非常棒,每个人都极尽所能参与其中,我坚信作为小组合作开发的工具套件,功能要比某人单打独斗开发要丰富得多。同时,我们还希望自己的所作所为,能够激发他人也能够如此开发、分享团队项目。第二,我们不得不描述开发过程中令人生厌的细节,以便回答读者的问题,为何选用此技术方案或者设备,而非其他。毫无疑问,有些读者有自己钟爱的技术或设备。我希望本文能够鼓励大家实施自己的设计思想,并且能够分享开发成果。
在制作20世纪70年代早期的电池供电低功率发射器时,我获益良多。经过一段长时间的停滞,我突然意识到我们正如增长的太阳黑子周期,退休即将来临,光阴稍纵即逝,于是再次拾起制作乐趣。我找到一本有趣的书《射频设计实验方法》(Experimental Methods in RF Design),其中介绍了一个17m波长的数字信号处理发射机,它能够为单边调制提供IQ调制与解调。
书中这款数字信号处理器在TAPR有售,我买了一台。它工作正常,但有一些缺陷。它并没有为书中的软件程序操作发射机提供完整的必要IO,而且程序只能运行在DOS平台上。由于缺乏耐心重拾DOS,我只好将这个工程束之高阁。
就在此时,我周围其他无线电爱好者们正在讨论SoftRock接收机。因为我的主要兴趣是发射机,所以一开始我并没有留意。相反,我浏览网站,试图找到一款SSB QRP发射机套件。我还搜索了能够支持Windows XP下编程的DSP评估开发板。我找到了几款发射机套件和大量开发板。但是大多数发射机套件都是注重于CW操作,并且使用晶体滤波器,而且大多数开发板都很贵。
终于,我找到了一款相关的新型SoftRock套件:RXTX 6.2版。这是一台功能完整的收发信机,能够执行SSB和其他模式的操作。除此之外,只需要一台双声卡的PC和一些免费软件。这个结果令人相当满意。稍事克制兴奋,我开始不慌不忙、有条不紊地搭建SoftRock RXTX工具套件。居然第一次试机就成功了!无需调频过程,也不用测试实验,没有扫描杂声,音质又很棒,我一下子就喜欢上了它。当时的RXTX能够让用户选择工作频段,比如30/40m,或是17/20m。于是我做了一堆RXTX工具套件,乐此不疲。
我偏好便携操作无线电设备,所以我部署了一个QRP设备,包含一台带有PCMCIA声卡的笔记本电脑用作DSP接口,自带锂电池和简易偶极子天线的SoftRock。当我还在职的时候有几次去欧洲,就带上了这套装备,十分有趣。当我坐在塞纳河畔公园长椅上摆弄机器的时候,行人纷纷驻足围观。
用嵌入式DSP处理器替换PC的念头仍然萦绕于心。我继续在网上搜寻DSP开发板。到了2007年底,Freescale发布了一款价格相对低廉(150美元)的开发板,叫做SoundBite。这款开发板体积紧凑(10.16cm×12.7cm),有4个立体声通道。而且每个立体声通道的采样率都能达到192kbps和24位的精度。处理器运算速度高达每秒180百万运算指令(MIPS)。因为是新近发布的开发板,所有程序都支持最新的Windows平台,于是我买了一套SoundBite。此时我坚信24位模数转换(ADC)和数模转换(DAC)是SDR获得良好性能必要条件。这是我购买SoundBite的主要动机。
SoundBite开发板支持多种编程语言,包括汇编和C语言。相对于去学习C语言,我更乐于使用汇编。最初的实现是利用4条通道中的一条来处理信号接收,而另一条用来发射。结果令人满意。
现有版本的SDR使用Si570芯片,还带有由约翰·菲舍(K5JHF)和吉斯·泰伦(K5BCQ)设计的微处理器控制器作为压控振荡器。这个设备还包含了旋转编码器,用以配置参数和频率控制,宽大的LCD显示优良。配合SoftRock,Si570芯片能够通过不同模式进行频率控制。这块泰伦/菲舍压控振荡器单元有着独特的属性,它能在软件控制下产生非常平滑的步进。这使得用户调节Si570的方式非常类似于操作可变电容和微调驱动。
此时,我搬到了德克萨斯州奥斯汀市居住,参加了奥斯汀QRP俱乐部的活动。约翰·菲舍,吉斯·泰伦和米尔特·克拉姆(W8NUE)在这个小组都很活跃。一次会议上,我带来了自己基于SoundBite开发的SDR,扭捏地展示给大家。大伙的兴致和赞扬着实吓我一跳。原来小组成员中多人都有类似的兴趣,并且基于相同理念,在Microchip的dsPIC上完成了类似设计。结果,多名组员都购买了SoundBite开发板,开始了自己的设计实验。
在小组间多次对话和邮件讨论之后,大家决定设计一款自制的SDR原型机,它使用和SoundBite开发板相同的处理器和解码器。唯一的区别是,原型机仅使用1个解码器,而不像SoundBite使用4个。使用单解码器的目的是减少电流消耗。这项改动需要我们切换音频输入和输出,以便单解码器能够同时胜任发送和接收工作。
我们设法使原型机运行起来,并将结果与SoundBite版本进行比较。结果显示原型机有一些缺陷。首先,我们不得不在解码器之前增加大量音频增益,还得在解码器之后调整音频电平以进行接收、发送。我们复制了SoundBite的JTAG接口电路,用以对DSP处理器进行在线编程和调试。尽管我们尝试了一些号称与Freescale兼容的第三方JTAG接口,但都无法在原型机上正常运行。这就要求使用SoundBite来编程,将程序烧制进DIP封装的EEPROM里,然后再把EEPROM移到我们的原型机电路板上。这样的编程过程实在是太繁琐了。
大约在此时,市面上出现了相对廉价的上网本。吉斯·泰伦大胆的使用了一款内置声卡的上网本,它能提供48kHz、16位精度的采样。这样确实可行。我也用SoftRock RXTX配合上网本做了类似尝试,16位精度的生产卡处理IQ信号效果不错。
在小组讨论期间,是否使用dsPIC进行16位数字处理和16位解码,仍然是最热烈的话题。
回顾了dsPIC技术之后,我了解到dsPIC系列产品处理16位信号时的最高速率是40MIPS。这与我第一次购买的TAPR DSP处理器的速率上限是相同的。利用《射频设计实验方法》书中所介绍的算法可知,工作在40MIPS的dsPIC能够处理48kH采样而不会使处理器超载。
项目小组还试图寻找解码器的替换方案。可供选择的还有德州仪器出产的TLV320AIC23BPW。它在16位精度下的采样率高达48kHz。典型ADC信噪比为85dB。它还为麦克风和音频输入分别提供独立的输入,为耳机和音频输出分别提供独立输出。利用dsPIC解码的SSB发送器早有先例。尤哈·尼尼科斯基(OH2NLT)在他的个人网站上分享了自己所设计的“Cheap DSP”。
尤哈回应了我的一些电子邮件,并在网站上提供了源代码。特别的是,代码包含了汇编语言程序,能够实现两个简单的有限脉冲响应滤波器(FIR)。这些滤波器能够提供两个必须的功能。它们能将接收到和发送的音频限制于1400Hz以下的频率,并且在I、Q信道之间产生调制解调所必须的90°相位差。对使用这种同时提供带宽限制和90°相位平移的滤波器,我还不太熟悉,所以决定先做一些技术实验。随着研究的进展,我读到了马文·E.弗蕾尔金了不起的著作:《通讯系统中的数字信号处理》(Digital Signal Processing in Communication Systems)。弗雷尔金在书中介绍了一种叫做“希尔伯特变换”的技术。通过这种技术修改Cheap-DSP滤波器,能够获得额外的低频噪声抑制。
以往经验显示,利用希尔伯特变换的基带信号进行调制解调,容易受到60Hz电源辐射的干扰。所以,SDR2GO上的希尔伯特变换算法使用了300～3000Hz带通滤波器,而不是低通滤波器。
至此,小组决定利用TLV320AIC23BPW解码器和dsPIC33FJ128GP802手工布线制作原型机。可是解码器只有SMD封装,而dsPIC却是DIP封装。幸运的是,解码器的SMD封装足够大,可以轻松地手工焊接。吉斯·泰伦将解码器装载到一个便捷的电路板上,供大家使用。约翰·菲舍用C语言编写了解码器和dsPIC之间的基本接口程序。
到了这个时候,我不得不硬着头皮上了。虽然从20世纪60年代开始我就通过各种不同的语言编写程序,但我一直抵制C语言。我埋头其中,深入研究了一阵。多亏约翰和米尔特·克拉姆的耐心解答,以及约翰的包容,我修改了他的代码,将希尔伯特变换潜入到Cheap DSP工程之中。
利用DSP开发板、K5BCQ/K5JHF Si570控制器VFO和SoftRock RXTX,项目小组很快就完成了SSB/PSK原型机的开发制作。结果让人满意。尤其是双输入(麦克风和音频线路输入)双输出(耳机和音频线路输出),所有的发送和接收都是通过dsPIC应用程序直接操作l2C总线解码器来切换的。
然而接收到的音频输出都偏小。我们并没有在SoftRoc接收IQ信号和解码器ADC输入之间增加放大器,而是改变DSP算法,通过将原始数据左移2～4位获得4～16倍的增益。方法略显粗糙,却很有效。
设计过程发展到这一步,我们决定增加IQ信号增益和IQ信号相位差的用户控制功能。为了使IQ信号处理时获得最大的干扰信号抑制,IQ信号的增益必须相同,所有频率的相位差也都必须是90°。每台SoftRock的IQ信号增益和相位差都略微不同。事实上,有两套幅度放大和相位平移,分别来自SoftRock的接收链和发送链。
完成编码器功能之后,SoftRock发送和接收的干扰信号抑都达到了50dB。而且DSP开发板上还增加了块EEPROM,通过按压编码器的一个开关可以存储接收和发送参数。
我们对既有的成果很满意,但是有两个方面还有待改进。第一,通过简单粗暴的方法增加信号增益,使得DSP算法缺乏美感。第二,我们确实需要高效的AGC系统。
在此期间,团队仍然在讨论解码器的替换方案。我们主要关注TI的TLV320AIC3204。这个解码器与TLV320AIC23BPW相似,双输入加双输出。这款解码器的优点是增益模块在ADC之前,又在DAC之后。通过I2C总线可以任意调节每个模块的增益幅度。所以选用这款解码器,不仅消除了对额外增益模块的需求,还为接收链AGC提供了实现方法。
然而,使用此款解码器有一个问题。它只有32脚QFN封装。我决定制作另一款手工布线的原型机。吉斯再一次拯救了方案,他制作了接口转换板,安装上了TLV320AIC3204的样片。
为了使解码器运行起来,必须重写新代码来配置解码器。我们有幸找到一段参考代码。TI又发布了一款廉价的TMS320VC5505 eZDSP USB Stick评估开发板,使用的就是TLV320AIC3204解码器。不幸的是,开发板并没有提供多输入端口和输出端口的物理接口,所以它并不能作为发射机的备选方案。但是TI提供了基本解码器配置代码,使得我们能够操控dsPIC开发平台。
没有费多大劲,我们就让更新后的原型机运行起来。一旦我们能够配置和控制解码器,一切问题迎刃而解,AGC也被顺利加入其中。
再一次,我参考了弗雷尔金的《通讯系统中的数字信号处理》,第339页至第342页详细描述了一款基于AGC的DSP方案,该方案中不需要计算任何对数,这是C语言的标准特性。而且,AGC计算的结果是以分贝为单位描述增益的。这对于解码器来说非常理想,因为解码器控制接口的参数设置,正是以分贝为单位。最后的结果就是AGC算法完美地运行起来。幸而有米尔特·克拉姆的努力,AGC增益表现得增加迅速、衰减缓慢。
在这次探索过程的开始,我把DSP处理器看做是系统的核心器件,解码器只是次要部分。然而通过这次设计,我意识到要在SDR中获得优秀的DSP性能,解码器才是关键部件。在取得TLV320AIC3204和dsPIC上实现高效AGC这样的里程碑成就之后,大家觉得是时候设计和细化电路板了。这个电路板的一个主要的特性就是要在DSP处理中加入对Si570的控制与显示。这是用独立电路板替代PC的硬性要求。
Si570控制
Si570能够通过多种方式为SoftRock接收机和发射机产生频率信号。最早让我注意到这个装置的,是汤姆·霍尔弗里奇(KM5H)在2007年8月发布的一个帖子。总部在德克萨斯州奥斯汀市的Silicon Labs公司开发了Si570。我们有幸能够找到负责这款神器的工程师,他还多次参加了我们的俱乐部会议。他描述了Si570的设计和生产工作。
Si570有着操控SoftRock的理想频率范围,它要求时钟频率四倍于所需求的接收和发送频率。更重要的是,时钟的相位噪声极低。该时钟由晶振控制,一旦设备达到固定温度,时钟就会非常稳定。Silicon Labs提供了详细的数据手册和一份应用笔记(AN334:Si57X ANSI C参考设计)。这份笔记指导多位业余人士通过PC或者嵌入式处理器控制Si570开发出优秀的应用。
Si570使用晶振控制,每个设备又是独立受控于该晶振。Si570的生产过程的中一个专门过程,就是测试设备晶振,并且将一系列经过计算的配置参数存入板上存储器中。这些参数被控制微处理器所读取,用以正确控制Si570产生所需频率。
对Si570的控制,是通过I2C总线完成的。这与控制TLV320AIC23BPW解码器是相同的协议。在项目的初期讨论中,我们曾考虑使用dsPIC控制Si570,而不是使用单独的微处理器。吉斯·菲舍的Si570控制器在此刻证明了自己。随着dsPIC的开发,使用两个处理器的好处愈发明显,dsPIC控制DSP,而FreescaleMC9S08SH32CWL (SH32)控制Si570。
Si570具有数控晶体振荡器(DCO)以及两个独立的分频器,一个3位精度,一个7位精度。DCO的频率精度高达38位,操作范围4.85Hz～5.67GHz。输出精度为每10亿赫兹误差0.09。SDR2GO上的SH32通过操控DCO频率以及分频器产生读出分辨率为1Hz的信号。SDR2GO进一步利用这一分辨率,产生相当平滑的频率步进。
当控制Si570的时候,用户可能需要明确一个默认的启动频率。SDR2GO的Si570控制器有个独特的功能,就是只要进入默认的启动频率,控制器算法就会进行自动校准。这个特性是通过查询工厂测试和储存的参数来实现的。
配置Si570可以通过两种方法实现。一种方法是使用带有按钮的旋转编码器。通过操控开关和编码器就能配置各种参数。还可以通过键盘接口与SH32进行参数配置。以下是可以通过编码器或者键盘进行配置的参数:
用户可以对1 2个字符或者字母的显示进行编程,存贮32个字母的组合。用户还可以通过5个输入控制位决定字母组合的显示。
总之,用户可以通过编码器或者键盘存储高达958个频率供以后选择。每个储存的频率还可以指定偏移量(+或-)以达到理想的频段。这个频段值将会驱动三个输出位,以接入可切换的带通滤波器。普通的Si570频率控制操作也可以通过键盘完成。
我们的目的是让更多的业余无线电爱好者能够制作这款设计,我们认为实现目标的关键,是使它易于手工焊接。吉斯·泰伦设计过Si570 VFO套件,具有丰富的经验,这次设计自然由他带领大家完成。完成的电路板被设计成双面板,DSP部分在一边,Si570部分在另一边。特别注意的是,吉斯为将所有贴片元件的焊盘都设计得利于手工焊接,所有的物理接入,都有足够的空间。
最终设计
图1是SDR2GO最终设计的框图。图2是原型机开发板的照片。图3和图4是米尔特完成的SDR2GO原型机照片。图5和图6是我自己完成的原型机照片。
希尔伯特变换器的设计
以往经验显示,使用希尔伯特变换方法调制和解调容易受到60Hz电源辐射的干扰。我并没有使用Cheap_dsp项目中希尔伯特换器所使用的69抽头低通滤波器。我利用信号精灵(Signal Wizard) 1.7版设计了两个带通滤波器。信号精灵可以让用户设计特定相移的滤波器。带通范围是300～3000Hz,采样率为每秒12000次。一个滤波器的相移是45°,另一个是135°。净相位差正是IQ调制和解调所需的90°。图7是信号精灵的屏幕截图。在每秒12000次的采样率下,我们选取了一个128抽头的滤波器,它能够产生如图中所示的带通响应。
接收性能
我们用一台惠普8640A信号发生器产生校准后的测试信号来评估系统的接收性能,范围从-130dBm(0.1μV)～-30dBm (10mV)。接收的音频通过24位声卡接入,并通过一款应用程序进行处理和显示,见于图8和图9,一款叫做Goldwave的音频分析软件将SDR2GO耳机输出信号音频频谱显示了出来。水平坐标代表0～12kHz的音频频率。垂直坐标代表0～100dBm的幅度。
图8和图9显示在-110dBm和-130dBm之间,带有AGC情况下的接收信号。SDR2GO设置成同时将输出信号发送到耳机的左右声道。所以两个立体声频道都独立处理相同的接收信号。进一步的测试表明带有AGC的SDR2GO能够用于高达-30dBm的信号,接受动态范围达100dB。注意到在两种情形下,从噪声消除可以看出,接收音频都被限制在300～3000Hz频段。耳机音频输出也没有音频干扰的迹象。为了测试,耳机增益被设为0dB。
类似的,在分别使用AGC和不用AGC、相同频率范围的情况下,我们做了一系列测试。不使用AGC时,接收增益分别设置为0dB、20dB和48dB。测试结果显示于图10中。点线显示的是没有AGC的情况,连线表示有AGC时的接收响应。
干扰接收信号抑制
图11展示了接收机的干扰信号抑制。DSP算法被设置成测试模式,耳机左声道添加了噪声,而右声道则是理想信号。图中显示干扰信号抑制接近70dB。然而,为了达到这样的抑制程度,DSP算法必须考虑每个SoftRock固有的幅相不平衡。尽管SoftRock的失衡达到了0.01～0.1dB和1°～2°,他们仍足以将非补偿信号抑制限制到30dB左右。
用软件补偿幅度很简单,只要将I接收音频乘以0.85,再将Q音频乘以一个0.5～0.999之间的小数即可。相移补偿则需要略施小计。Q信号的小部分被加到了I信号,用以补偿相位平移。这种方法在处理-5°～+5°的相位不平衡时效果很好。
SDR2GO的软件程序使得用户可以通过独立的旋转编码器,既调整补偿接收到的IQ信号幅度不平衡,也可以调整补偿相位的不平衡。程序还提供了输出切换,这使得编码器既可以控制幅度参数,也可以控制相位参数。而且,程序还监视了发射/接收的操作模式,可以设置接收或者发射参数。
发射性能
发射性能的评估,是将一个独立的SoftRock RXTX与上文所述24位参考声卡作比较。在此情况下,我使用了3.6版的Rocky程序来生成并显示信号。声音的SSB调制发射性能如图12所示。发射频率是1420.71kHz,工作模式是上边带调制。
输入电流消耗
我们通过13.8V的直流电源来测量输入电流消耗:
接收电流消耗:200mADC
发射电流消耗:300mADC
(无调制)
发射电流消耗:400mADC
(1W射频输出)
搭建你自己的SDR2GO电路板
搭建一个DSP工程的好处很多,缺点也有一个。我们发现使用dsPIC、Si570技术加上SH32控制处理器,可重复的结果得以实现。迄今为止,我们已经做好两台SDR2GO电路板,并且完成封装。两台机器的物理封装布局完全不同,但是结果却一样。只要改变一点布线和电路板接地,就能获得前面所述的传输性能。
唯一缺点也很明显,必须使用表面贴装器件。我怀疑很多业余爱好者和我几年前一样,惧怕焊接SMD的器件。其实,在我收集一些简易工具,发现一些小技巧之后,SMD的焊接变得完全可行。其他组员也有同样的经验。我相信,如果你希望利用现有器件继续制作的话,搞定SMD器件是不可避免的问题。所以,在讲解安装的文章中,会涵盖SMD器件手工焊接的技术细节。
除了SMD的问题以外,搭建SDR2GO套件并没有太大问题。开发板标签清晰、元器件齐全。dsPIC和SH32处理器已预先下载好相应的程序,所以你不必购买编程设备。开发板原理图和制作事项都可以在AQRP网站找到。
唯一需要的测试设备是一台电压表和带有声卡的PC,用以检查音频电平。后者使得幅度和相位的参数设置变得非常简单。
释放DSP真正价值 篇3
这一年间，几乎所有的Ad Network都向DSP或者SSP（供应方平台）的方向转变，大型媒体开始对AdExchange（广告交易平台）跃跃欲试，谷歌、淘宝、腾讯等的加入繁荣了RTB（实时竞价）市场。一年间，通过DSP进行交易的流量从0快速增加到每日40亿展示量，广告主的ROI也通过DSP不断优化的算法得到大幅提升。
2013年5月底腾讯发布的DSP广告投放平台——腾果，再一次将营销人的目光聚焦到了DSP，对于跃跃欲试的广告主来说，DSP真的是精准效果的万用良药吗？对于代理公司来说，如何帮助甄别真正有效的DSP平台，如何让营销人与技术平台无缝对接？对于DSP平台方来说，如何规范技术端口和管理机制，真正为广告主带来切实的ROI回报？
行业声音
针对性细分 “千人千面”
彭亮
国美在线高级副总裁 新闻发言人
2012年12月至今，国美网上商城与库巴网整合，彭亮担任国美在线高级副总裁及新闻发言人，分管营销中心、无线业务中心、客服中心及公共发展中心。
无论何时品牌都需要树立良好的知名度及美誉度，在竞争剧烈的电商行业尤甚，尤其是大促时期，好的资源竞争激烈，传统广告固定购买仍占主导地位。现阶段，DSP和RTB广告大约占国美在线总体互联网推广费用的20%。RTB广告能够在全网媒体资源上实现低价并覆盖海量不同的目标人群，防止用户流失、增加复购等，类似于一个站外推荐工具。相对于传统广告，RTB的效果根据不同的投放方式和目的，效率大约在2-4倍。
大数据营销本身就是多维度营销数据的组合发挥。国美在线把数据来源分为三大类：媒体数据、自有数据以及供应链即厂商数据。三类数据进行不同纬度的交叉分析，能够发挥最大效力。在营销计划制定、媒体选择、投放方式、效果评估等各个环节，拥有不止一套效果监测体系，对三类数据同时进行分析和评估。
实际操作中，国美在线的广告团队通过技术系统和手段，针对不同人群特点、人群参与程度匹配不同的广告，实现“千人千面”的广告效果。如在首次到站的消费者中可以分成单款小额、多款小额和单款大额集中典型的消费模式，这也是由国美在线本身的品类结构决定的，不同消费者的消费心理决定了消费模式的不同，多次购买的消费行为也有更为细分的模式，决定我们的广告投放策略要有针对性的划分。
传统线下广告随着今年广告投放策略的调整，可能会在下半年开始投放。现阶段网络广告和RTB广告的预算占比为8：2。国美在线RTB广告一般情况下长期在线，会根据每月预算及活动力度，灵活地调整投放策略及每日预算。借促销力度较大的时机拉新并找回客户，选择尽可能多的位置投放，提升消费者观看广告频次，也具有一定的品牌效应。
智慧营销锦囊
数字化趋势势不可挡，消费者消费模式也发生了巨大变化。通过互联网和移动互联网，消费者自主获取大量信息，并通过比较做出消费抉择。同时，社交网络的发展，消费者可以迅速地将消费信息分享给他人，进而影响社交群体的消费行为。
消费模式的改变引发了营销变革，对信息选择的自主性，促使消费者成为营销的主导者。基于大数据计算，掌握消费者即时消费倾向，以效果为目的的精准营销，将会是广告主的优先选择，这也是广大DSP的最大发展机遇。
在新效果营销模式下，资源、数据、算法是保证效果的必要条件。Ad Exchange以资源为核心，DSP以数据挖掘和优化算法为核心，通过高质量的服务，来保证广告主的营销效果。未来，具备足够资源规模、用户数据足够全面、算法足够先进的平台，才能提供最好的营销效果。广告主可以利用DSP平台的数据和算法优势，与DSP进行充分的数据合作，让受众、资源、广告主形成强壮的营销闭环，及时优化投放方案和算法，实现营销效果最佳。
当前市场上主要有三家Exchange平台，各自掌握独特资源和受众数据优势。Google侧重于搜索数据，淘宝侧重于网购数据，而腾讯则拥有最全面的受众行为数据，并且在资讯、社交、搜索、网购、即时通信等领域拥有业界领先的产品，并且流量资源庞大，数据全面。基于这些优势条件，结合深度受众数据挖掘，腾讯自有效果营销平台，可以为广告主提供更精准的营销选择。同时，各DSP平台也可通过对接腾讯Ad Exchange的优质资源，结合自有算法和服务优势，为广大广告主提供效果营销服务。
郑靖伟 腾讯网络媒体事业群广告平台部总经理
技术之外 经验主导
张灵燕
电众数码广告有限公司首席运营官
电众数码目前服务的品牌客户而言，广告主对于DSP这种新数字营销平台的应用主要来自两种需求，一种是“尝试型”，将DSP作为传统互联网展示广告“买位置”和“买关注”之外的一种新鲜手段补充，如汽车、IT以及消费类电子产品等行业客户，DSP可以更精准地与目标受众接触沟通，提升营销效率。另一种则是“效果型”，这类客户对营销目的达成效果非常关注，如营销活动参与量、到店量、甚至产品销量等。如电众服务旅游行业的各国海外观光局，旅游城市的酒店等。还有一类传统销售通路为主的品牌客户新建的电商平台，DSP可以直接引导及提升受众网购行为，或成为连接线上线下（O2O）到店的新商务营销模式的桥梁。
互联网营销的价值在于提升目标受众的关注度和准确性，主流网络媒体的主流广告位是最具“人气”的稀缺资源，对应“目标受众关注度”需求。而DSP平台更是在“高关注”的同时“卖准确”，整理并关注相对长尾的网络内容资源，利用技术手段结合目标受众的浏览行为进行归因分析，帮助广告主精准有效地触及目标受众，提升广告效率。
DSP实验报告 篇4
按照实验讲义操作步骤，打开CCS软件，熟悉软件工作环境，了解整个工作环境内容，有助于提高以后实验的操作性和正确性。实验步骤：
以演示实验一为例：
1． 使用配送的并口电缆线连接好计算机并口与实验箱并口，打开实验箱电源；
2．启动CCS，点击主菜单“Project->Open”在目录“C5000QuickStartsinewave”下打开工程文件sinewave.pjt，然后点击主菜单“Project->Build”编译，然后点击主菜单“File->Load Program”装载debug目录下的程序sinewave.out；
3． 打开源文件exer3.asm，在注释行“set breakpoint in CCS！!”语句的NOP处单击右键弹出菜单，选择“Toggle breakpoint”加入红色的断点，如下图所示；
4． 点击主菜单“View->Graph->Time/Frequency…”，屏幕会出现图形窗口设置对话框
5． 双击Start Address，将其改为y0；双击Acquisition Buffer Size，将其改为1；DSP Data Type设置成16-bit signed integer，如下图所示；
6． 点击主菜单“Windows->Tile Horizontally”，排列好窗口，便于观察
7． 点击主菜单“Debug->Animate”或按F12键动画运行程序，即可观察到实验结果：
心得体会：
通过对演示实验的练习，让自己更进一步对CCS软件的运行环境、编译过程、装载过程、属性设置、动画演示、实验结果的观察有一个醒目的了解和熟悉的操作方法。熟悉了DSP实验箱基本模块。让我对DSP课程产生了浓厚的学习兴趣，课程学习和实验操作结合为一体的学习体系，使我更好的领悟到DSP课程的实用性和趣味性。实验二 基本算数运算
2.1 实验目的和要求
加、减、乘、除是数字信号处理中最基本的算术运算。DSP 中提供了大量的指令来
实现这些功能。本实验学习使用定点DSP 实现16 位定点加、减、乘、除运算的基本方法
和编程技巧。本实验的演示文件为exer1.out。
2.2 实验原理 定点 DSP 中的数据表示方法
C54X 是16 位的定点DSP。一个16 位的二进制数既可以表示一个整数，也可以表
示一个小数。当它表示一个整数时，其最低位（D0）表示20，D1 位表示21，次高位（D14）表示214。实现 16 位定点加法
C54X 中提供了多条用于加法的指令，如ADD，ADDC，ADDM 和ADDS。其中
ADDS 用于无符号数的加法运算，ADDC 用于带进位的加法运算（如32 位扩展精度加
法），而ADDM 专用于立即数的加法。实现 16 位定点减法
C54X 中提供了多条用于减法的指令，如SUB，SUBB，SUBC 和SUBS。其中SUBS 用于无符号数的减法运算，SUBB 用于带进位的减法运算（如32 位扩展精度的减法），而SUBC 为移位减，DSP 中的除法就是用该指令来实现的。实现 16 位定点整数乘法
在C54X 中提供了大量的乘法运算指令，其结果都是32 位，放在A 或B 寄存器
中。乘数在C54X 的乘法指令很灵活，可以是T 寄存器、立即数、存贮单元和A 或B 寄存器的高16 位。实现 16 位定点小数乘法
在 C54X 中，小数的乘法与整数乘法基本一致，只是由于两个有符号的小数相乘，其结果的小数点的位置在次高的后面，所以必须左移一位，才能得到正确的结果。C54X 中提供了一个状态位FRCT，将其设置为1 时，系统自动将乘积结果左移一位。但注意
整数乘法时不能这样处理，所以上面的实验中一开始便将FRCT 清除。两个小数（16 位）
相乘后结果为32 位，如果精度允许的话，可以只存高16 位，将低16 位丢弃，这样仍可
得到16 位的结果。6 实现 16 位定点整数除法
在 C54X 中没有提供专门的除法指令，一般有两种方法来完成除法。一种是用乘法
来代替，除以某个数相当于乘以其倒数，所以先求出其倒数，然后相乘。这种方法对于
除以常数特别适用。另一种方法是使用SUBC 指令，重复16 次减法完成除法运算。实现 16 位定点小数除法
在 C54X 中实现16 位的小数除法与前面的整数除法基本一致，也是使用循环的
SUBC 指令来完成。但有两点需要注意：第一，小数除法的结果一定是小数（小于1），所以被除数一定小于除数。
2.3 实验内容
本实验需要使用C54X 汇编语言实现加、减、乘、除的基本运算，并通过DES 的存 贮器显示窗口观察结果。1 编写实验程序代码 用 ccs simulator 调试运行并观察结
2.4 实验结果
1、加法结果
2、乘法结果
3、减法结果
4、除
2.5 思考题（0.5、0.25）
实验三 C54X的浮点数的算术运
一、实验目的 练习TMS320C54X 汇编程序的编写与调试方法，重点练习C54X 程序流程控制的方法。学习并掌握应用 TMS320C54X 来进行浮点数的各种算术运算的算法实现。练习并掌握 TMS320C54X 的汇编语言的汇编指令系统的使用方法，重点练习具有C54X 特点的一些在功能上有所扩展的特殊指令，并了解这些指令在进行算术运算或各种控制时所带来的方便。练习并掌握用 CCS 调试程序的一些基本操作。二．实验原理 1 浮点数的表示方法
在定点运算中，小数点是在一个特定的固定位置。例如，如果一个 32-bit 的数把小数点放在最高有效位（也就是符号位）之后，那么就只有分数（绝对值小于1）才能被显示。在定点运
算系统中，虽然在硬件上实现简单，但是表示的操作数的动态范围要受到限制。3 浮点数运算的步骤
程序代码分成四个 ASM 文件输入，通过编译生成.obj 文件，连接生成.out 文件后就可以在DES320PP－U 实验系统上调试运行（先要创建一个工程文件，然后加入四个工程文件，并且一起编译，连接。因为每个文件都对下一个文件作了引用）。步骤如下：
a.首先启动 setup CCS C5000，在其中设置目前需要的CCS 的工作状态为C54xxsimulator,保存这一设置并退出。然后再启动CCS 实验系统软件CCS C5000。
b.在下拉菜单中选择“File”->“Load Program”以装入所要调试的程序fc.out，这时，在反汇编窗口中能看到程序的源代码。
c.在下拉菜单中选择“View”->“CPU Registers”->“CPU Register”,可以看见在CCS 界面下部份会出现CPU 中的相关寄存器；选择“View”->“Memory…”,在弹出的“Memory Window Options”窗口中选择要观察的区域为数据区，地址开始为0x80h，然后就可以看见出现一个Data Memory 窗口，其中显示了从0x80h 开始的.bss 区。
d.在反汇编窗口中需要观察的地方设置断点：在这条指令处双击将其点为红色即可。比如在加法程序中有指令nop 的位置都可以加一个断点。
e.在下拉菜单中选择“调试”——“连续运行”（或直接点击“运行程序”按钮）运行浮点数程序。如果编写程序时在计算完毕后遇到一个断点，那么程序到此会自动停止。
f.当示范程序在第一个断点处停下来时，此时就可以看见程序初始化后的情况：被加数12.0 以浮点数的格式放在内存区0x08a-0x08b 中，其值为4140h 和0000h。加数12.0 放在内存区0x08c-0x08d 中，其值也为4140h 和0000h。
g.再点击“运行程序”按钮，之后程序会在下一个断点处停下来，这时可以看见被加数被格式转换后的变量op1hm、op1lm 和op1se 的值在内存区0x084-0x086 中，分别为00c0h、0000h 和0082h。同样加数被格式转换后的变量op2se、op2hm 和op2lm的值在内存区0x087-0x089 中，分别为0082h、00c0h 和0000h。
h.再点击“运行程序”按钮，程序停下来时就可以观察到在存储器窗口中表示结果的变量rlthm、rltlm、rltsign 和rltexp 的值在内存区0x080-0x083 中，其值分别为0040h、0000h、0180h 和0083h。
i.这时可以看到 A 寄存器中的值为AH=41c0h，AL=0000h 这就是最后的以浮点数的格式表示的结果值24（=12+12）。加法运算到此结束。
j.继续点击“运行程序”按钮，当程序再次停下来时就可以看见在A 寄存器中显示的13.0 与12.0 进行减法运算的结果：AH=3f80h，AL=0000h。这是用浮点数格式表示的数1（=13-12）。减法运算的程序到此结束。
k.继续点击“运行程序”按钮，当程序再次停下来时就可以看见在A 寄存器中显示的12.0 与12.0 进行乘法运算的结果：AH=4310h，AL=0000h。这是用浮点数格式表示的数144（=12*12）。乘法运算的程序到此结束。
l.继续点击“运行程序”按钮，当程序再次停下来时就可以看见在A 寄存器中显示的12.0 与4.0 进行除法运算的结果：AH=4040h，AL=0000h。这是用浮点数格式表示的数3（=12/4）。至此加、减、乘、除四种运算都运行完毕。
m.如果程序运行不正确，请检查源程序是否有误，必要时可以在源程序中多插入断点语句。程序在执行到断点语句时自动暂停，此时可以通过检查各个寄存器中的值以及内存单元中的值来判断程序执行是否正确。
三．在 CCS 的C54xx simulator 上调试观察实验结果
浮点加法断点一：
浮点加法断点二：
浮点加法断点三：
浮点减法
浮点数乘法
浮点数除法
四 心得体会
通过学习C54X的浮点数的算术运算,以及实验结果的观察，使我了解了浮点数运算的原理，学习并掌握用TMS320C54X来进行浮点数的各种算术运算的算法实现。实验四用定时器实现数字振荡器
实验四 用定时器实现数字振荡器
4.1 实验目的
在数字信号处理中，会经常使用到正弦/余弦信号。通常的方法是将某个频率的正弦/余弦值预先计算出来后制成一个表，DSP 工作时仅作查表运算即可。在本实验中将介绍另一种获得正弦/余弦信号的方法，即利用数字振荡器用叠代方法产生正弦信号。本实验除了学习数字振荡器的DSP 实现原理外，同时还学习C54X 定时器使用以及中断服务程序编写。另外，在本实验中我们将使用汇编语言和C 语言分别完成源程序的编写。
4.2
本实验利用定时器产生一个 2kHz 的正弦信号。定时器被设置成每25uS 产生一次中断（等效于采样速率为40K）。利用该中断，在中断服务程序中用叠代算法计算出一个SIN值，并利用CCS 的图形显示功能查看波形。
4.3 实验原理 数字振荡器原理
sinkωT，其
z 变换为
H(z=
其中，A=2cosωT, B=-1, C=sinωT。设初始条件为0，求出上式的反Z 变换得：
y[k]=Ay[k-1]+By[k-2]+Cx[k-1] 2 C54X 的定时器操作
C54X 的片内定时器利用CLKOUT 时钟计数，用户使用三个寄存器（TIM，PRD，TCR）来控制定时器，参见表4-1。在表4-2 中列出了定时器控制寄存器的各个比特位的具体定义。‘VC5402 的另一个定时器（定时器1）的控制寄存器分别为：0x30
TIM1）,0x31（PRD1）,0x32（TCR1）。C54X 中断的使用
C54X 中用户可以通过中断屏蔽寄存器 IMR 来决定开放或关闭一个中断请求。图 4-1 给出了 C5402 的 IMR 寄存器的各个比特位的定义。
图 4-1 ‘C5402 的IMR 寄存器
其中，表示HPI 接口中断，INT3-INT0 为外部引脚产生的中断，TXINT 和TRINT 为TDM 串口的发送和接收中断，BXINT0 和BRINT0 BSP 串口的发送和接收中断，14
为定时器 0 中断。在中断屏蔽寄存器 IMR 中，1 表示允许 CPU 响应对应的中断，0 表示禁止。当然要 CPU 响应中断，INTM 还应该为 0（允许所有的中断）。
本实验的初始化程序读取中断向量表的启始地址，然后设置的高
DSP 能正确响应中断，代码如下：
ld #0,dp ；设置DP 页指针 ssbx intm ；关闭所有中断
ld #vector, a ；读出中断向（地址vector 在中断向量表程序中定义）
and #0FF80h, a ；保留高9 位（IPTR）andm #007Fh, pmst ；保留PMST 的低7 位 or pmst, a ；
stlm a, pmst ；设置PMST（其中包括IPTR）
4.4 实验内容
C54X 汇编语言或C 语言实现数字振荡器，并通过CCS 提供的图形显示窗口观察出信号波形以及频谱。实验分下面几步完成： 根据确定数字振荡器的频率，确定系数。2 启动 CCS，新建工程文件。
选择 Project 菜单中的Options 选项，或使用鼠标右键单击工程文件名（如sinewave.pjt）并选择build options 项来修改或添加编译、连接中使用的参数。选择Linker Output Filename”栏中写入输出OUT 文件的名字，如sine.out，你还可以设置生成的MAP 文件名。4 完成编译、连接，正确生成OUT 文件。5 选 View→Graph→
5…打开图形显示设置窗口。在汇编源程序的中断服务程序（_tint）中的“nop”语句处设置断点。用右键单击图形显示窗口，并选择“Proporties”项以便修改显示属性。清除所有断点，关闭除波形显示窗口外的所有窗口，并关闭工程文件。完成编译、连接，正确生成OUT 文件。
10打开 C 源程序（timer.c）窗口，在中断服务程序（函数tint（）的“con_buf=0
Start Address ”改为 buf ；“ Acquisition Buffer Size ”改为“ Display Data Size 128，“DSP DataType”为“32-bit floating point”
DSP学习总结 篇5
根据一学期以来对DSP这门课程的学习，学到了很多DSP相关的知识。了解了如何根据实际需求选择DSP芯片，也知道了C54x的汇编和链接过程，还掌握了C54x的寻址方式。对于老师的授课方法也有一定的见解。
开始学DSP的时候比较着急，因为也感觉什么都不会，不知道从哪里下手。手上的资料只有书，后来去图书馆看了两本，一本是《DSP原理与开发》，除了有详细的理论说明之外，还会在每个章节之后配上一个例程，缺点就是错误也不少，估计时间太仓促，校对没做好。另一本书是清华大学出版社的《TMS320C28X系列DSP的CPU与外设》，是从TI的英文的技术手册翻译过来的，分上、下两册，可以作为工具书，很实用，缺点是没有例子。书看了一两遍，觉得还是一头雾水。后来有相应的实验开课，慢慢对DSP有点了解了，刚开始都不知道怎么建PROJECT，后来问了同学，然后再看TI的例程，仿照它的程序框架，边看例程，边对着实验指导书，看得主要是如何初始化，需要对每个外设进行哪些寄存器的初始化，寄存器为什么这样设置，程序如何进中断，如何出中断等等。边看书边做实验，效率会高很多，也就能慢慢理解了。
对于刚学DSP的新手我觉得掌握一些初级知识就差不多了。
第一步：硬件入门。1.先学习DSP的硬件基础：了解CPU结构、中断、EMIF、HPI、GPIO、SPI、Timer、供电方式、时钟；2.了解DSP互连的存储器：SDRAM、FLASH、FIFO、双口RAM、SDSRAM等不需深入研究；3.了解CPLD/FPGA的硬件结构、连接原理、VerilogHDL编程语言需深入研究；4.了解DSP Bootloader不需深入研究；5.了解DSP和外部通信的接口：PCI、USB、LAN、UART等，有时间可以看看DM642的VideoPort
第二步：工具入门。1.学习数字电路、模拟电路、电路分析的知识；2.学好一种PCB绘制软件如Protel DXP2006；3.学习信号完整性、学习传输线理论，特性阻抗知识；
DSP语音信号处理 篇6
第一章 绪
论.........................................................................................................1
1.1课程设计的目的及意义..................................................................................1 1.2设计要求..........................................................................................................1 1.3 研究内容.........................................................................................................1
第二章 语音信号处理理论基础........................................................................3
第三章
系统方案论证.....................................................................................5 第四章
GUI设计实现.....................................................................................6
4.1 图形用户界面概念.........................................................................................6 4.2用户界面设计..................................................................................................6
4.2.1 GUI设计模板........................................................................................6 4.2.2 GUI设计窗口........................................................................................6 4.2.3 GUI设计窗口的基本操作....................................................................6 4.2.4 语音的录入与打开................................................................................9 4．3课程设计的软件实现....................................................................................9
4.3.1语音信号的短时谱.................................................................................9 4.3.2 自相关方法估计语音信号的声道参数..............................................10 4.3.3 基音周期检测......................................................................................12 4.4 GUI实验箱操作界面设计............................................................................14 第五章 心得体会..................................................................................................15 参考文献...................................................................................................................16
摘
要
语音信号处理是研究数字信号处理技术和语音信号进行处理的一门学科，是一门新型的学科，是在多门学科基础上发展起来的综合性技术，它涉及到数字信号处理、模式识别、语言学。语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号处理的一门学科。处理的目的是要得到一些语音参数以便高效的传输或存储；或者是通过处理的某种运算以达到某种用途的要求。语音信号处理又是一门边缘学科。如上所诉，它是“语言语音学”与“数字信号处理”两个学科相结合的产物。
语音信号处理属于信息科学的一个重要分支，大规模集成技术的高度发展和计算机技术的飞速前进，推动了这一技术的发展。在数字音频技术和多媒体技术迅速发展的今天，传统的磁带语音录放系统因体积大、使用不便、放音不清晰而受到了巨大挑战。本次课程设计提出的体积小巧，功耗低的数字化语音存储与回放系统，可以有效的解决传统的语音录放系统在电子与信息处理的使用中受到的限制。
本文提出了语音信号处理课程建设的实验环节中的一些考虑，作为专业课程的学习，实验内容不能仅仅停留在验证性实验上，还应增加实验延伸的设计要求，是学生加深对理论分析认识的同时，强调培养学生的实际动手能力和知识综合运用能力。从而提高语音信号的教学和实验的质量。实验内容采用MATLAB编程实现，不仅易于语音信号处理的实现，更易引导学生完成实验延伸的设计。
第一章 绪
论
1.1课程设计的目的及意义
在我们的现实生活中从磁带、录像带到CD、VCD、DVD；从黑白电视机、彩色电视机、高清晰度电视机到具有数字信号处理功能的电视机；从留声机、录音机到语音信箱；现在正出在模拟信息到数字信息的变革之中，传统的磁带语音录放系统因其体积大，使用不便，在电子与信息处理的使用中受到许多限制。
虽然，目前广播电视系统尚未实现真正的数字化，相信在不久的将来，真正的数字电视、数字收音机、数字收录机将进入家庭。所以，研究音频信号的数字化存储、处理和回放系统有着很重要的现实意义。
通过设计语音信号实验箱可以对语音信号实现各种形式的变换，因此学会对语音信号的处理，也可自行研究将此语音处理技术应用到现实生活中。
语音信号处理的一门比较实用的电子工程的专业课程，语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段，通过语言相互传递信息是人类最重要的基本功能之一，语音是人类特有的功能，它是创造和记载几千年来人类文明史的根本手段，是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。
语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科，它是一门新兴的学科，同时又是综合性的多学科领域刚也涉及面很广的交叉学科。
1.2设计要求
（1）学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法；（2）掌握在windows环境下语音信号的采集方法；（3）掌握数字信号处理的基本概念，基本理论和基本方法；（4）掌握MATLAB设计方法；
（5）学会用MATLAB对信号进行分析和处理。
1.3 研究内容
1．理论依据
根据设计要求分析系统功能，掌握设计中所需理论（采样频率、采样位数的
概念，采样定理； 时域信号的FFT分析；数字滤波器设计原理和方法，各种不同类型滤波器的性能比较），阐明设计原理。2．信号采集
采集语音信号，并对其进行FFT频谱分析，画出信号的时域波形图和频谱图。3．构造受干扰信号并对其进行FFT频谱分析
对所采集的语音信号加入干扰噪声，对语音信号进行回放，感觉加噪前后声音的变化，分析原因，得出结论。并对其进行FFT频谱分析，比较加噪前后语音信号的波形及频谱，对所得结果进行分析，阐明原因，得出结论。4．数字滤波器设计
根据待处理信号特点，设计合适数字滤波器，绘制所设计滤波器的幅频和相频特性。5．信号处理
用所设计的滤波器对含噪语音信号进行滤波。对滤波后的语音信号进行FFT频谱分析。画出处理过程中所得各种波形及频谱图。
对语音信号进行回放，感觉滤波前后声音的变化。比较滤波前后语音信号的波形及频谱，对所得结果和滤波器性能进行频谱分析，阐明原因，得出结论。6．设计图形用户界面
设计处理系统的用户界面,在所设计的系统界面上可以选择滤波器的参数,显示滤波器的频率响应,选择信号等。
第二章 语音信号处理理论基础
语音采集原理是，人耳能听到的声音是一种范围为20Hz—20kHz，而一般语音频率最高为3.4kHz。语音的采集是指语音声波信号经麦克风和高频放大器转换成有一定幅度的模拟量电信号，然后再转换成数字量的全过程。
本次设计的基本原理是对语音的录音和放音进行数字化控制。其中，关键技术在于：为了增加语音存储时间，提高存储器的利用率，采用了非失真压缩算法对语音信号进行压缩后再存储，而在回放时再进行解压缩；同时，对输入语音信号进行数字滤波以抑制杂音和干扰，从而确保了语音回放的可靠质量。
通过设计一个GUI实验箱，并添加相应的控制控件，添加一个声音文件，通过MATLAB编程，使其通过各种按钮实现语音信号处理的各种功能，最后做成一个完整的语音信号处理实验箱。
语音检测算法是现在语音信号处理研究的一个热点。近些年来，语音信号处理技术伴随着人们对通讯技术升级的需求得到了迅猛的发展。IP电话已经走向大规模产业化应用，并以其低廉的成本和满意的话音质量成为通讯供应商竞争的利器，大有取代传统电话的趋势。语音识别技术也已经实现了与说话者无关的大词汇量连续语音识别，并试图从试验研究走向商用。说话者识别技术作为一个新一代的门禁安防技术也已经出现商业应用。很多单工的通讯设备可以通过语音检测技术的应用实现收发状态的自动转换而以比较小的代价达到双工设备的功能。语音检测技术作为这些语音处理算法中的核心预处理单元，成为这些技术能否走向成熟商业应用的关键技术之一。实际通讯环境中会遇到各种不同类型、不同强度的噪声。它们各自在时域或频域中有互不相同的特点，没有一致的统计参数。语音信号本身也是一个时变的复杂信号。不同的语言，不同的音位（语音中的最小发声单位）各不相同。
总之，实际中的噪声和语音信号都是复杂的时变信号。如果不是面向特定背景噪声的应用，通过寻找噪声的共同特征以构建一个噪声信号与语音信号的区分函数是不现实的。语音信号处理本身是一个涉及到传统数字信号处理、统计信号处理、模式识别与建模、发声学、语音语言学等多学科的综合技术。论文在前人研究的基础上，从语音信号的形制机理出发，对语音信号中的基本成分—轻音和浊音的特征进行了深入的研究。Source-Filter模型在语音信号建模中有着广泛的应用，论文在基于Source-Filter模型求取语音信号的LPC谱中发现，语音的短时稳定性（short time stationary）在LPC谱中有着不同于噪声信号的鲜明体现，从而提出了基于音位共振峰轨迹跟踪的语音检测新方法。论文对新算法与国际电信联盟（ITU）的G729B推荐语音检测标准算法进行了对比验证，证明在强背景噪声环境下新算法的性能有20％左右的提高。同时新算法也体现出比G729B更
强的背景噪声适应能力。在算法的实现中，局部大能量的噪声会形成LPC谱中的局部极大值点，它具有类似语音共振峰的特征。为了消除噪声极大值点对音位共振峰轨迹跟踪的不良影响，论文提出了一个共振峰的形态判别标准—音位共振峰的幅值峰谷比原则，并通过大量的试验研究确定了峰谷比的优化量值。试验证明，此方法是剔除局部噪声极值点的有效方法。论文工作将新算法在一个基于TI TMS320C6711的数字信号处理器平台上实时实现。在实现过程中，使用了幅值、步长的分段拟合和插值算法，大大降低了复杂数学函数的运算时间，满足了算法了实时性要求。
第三章
系统方案论证
在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时，则采样之后的数字信号完整的保留了原始信号中的信号，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5—10倍；采样定理又称奈奎斯特定理。
一、采样频率是指计算机每秒钟采集多少个声音样本，是描述声音文件的音质、音调、衡量声卡、声音文件的质量标准。采样频率越高，即采样的间隔时间越短，则在单位时间内计算机得到的声音样本数据就越多，对声音波形的表示也就越精确，采样频率与声音频率之间有一定的关系，根据奈奎斯特理论，只有采样频率高于声音信号最高频率的2倍的时候，才能把数字信号表示的声音还原成为原来的声音，这就是说采样频率是衡量声卡采集、记录和还原声音文件的质量标准。
二、采样位数即采样值或取样值，用来衡量声音波动变化的参数，是指声卡在采集和播放声音文件时候使用数字声音信号的二进制为数。采样频率是指录音设备在一秒钟内对声音信号的采样次数，采样频率越高声音的还原就越真实越自然。
三、采样位数和采样频率对于音频接口来说是最为重要的两个基本指标，也是选择音频接口的两个重要标准。无论采样频率如何，理论上来说采样的位数决定了音频数据最大的力度范围。每增加一个采样位数相当于力度范围增加了6dB。采样位数越多则捕捉到的信号越精确。对于采样率来说你可以想象它类似于一个照相机。显然采样率越高，计算机提取的声音越多，对于原始的还原也越加精确。
第四章
GUI设计实现
4.1 图形用户界面概念
图形用户界面或图形用户接口是指采用图形方式显示的计算机操作环境由用户接口。与早期计算机使用的命令行界面相比，图形界面对于用户来说更为简便易用。
GUI是MATLAB提供的图形用户界面开发环境，提供了一系列用于创建图形用户界面的工具，从而简化界面布局和编程工作。
4.2用户界面设计
4.2.1 GUI设计模板
在MATLAB主窗口中，选择File菜单中的New菜单项，再选择其中的GUI命令，就会显示图形用户界面的设计模板。
MATLAB为GUI设计一共准备了四个模板，分别是Blank GUI、GUI with Uicontrols、GUI with Axes and Menu、Modal Question Dialog。
当用户选择不同的模板时，在GUI设计模板界面的右边就会显示出与该模板对应的GUI图形。
4.2.2 GUI设计窗口
在GUI设计模板中选中一个模板，然后单击OK按钮，就会显示GUI设计窗口，选择不同的GUI设计模式时，在GUI设计窗口中显示的结果是不一样的。
GUI设计窗口由菜单栏、工具栏、空间工具栏以及图形对象设计区等部分组成。GUI设计窗口的菜单栏有File、Edit、View、Layout、Tools和Help六个菜单项，使用其中的命令可以完成图形用户界面的设计操作。
4.2.3 GUI设计窗口的基本操作
（1）前面板的设计：在GUI设计窗口创建图形对象后，通过双击该对象，就会显示该对象的属性编辑器。如下图所示。例如，创建一个Push Button对象，并设计该对象的属性值。
图4-1 按钮属性编辑器
通过以上的按钮属性编辑器可以根据个人情况对按钮的名称、颜色、大小等方面的属性进行修改，使按钮在视觉上变的更加完美。
（2）按钮功能的实现：在GUI设计窗口创建按钮后，通过右键单击按钮，选择View callbacks下的callback对相应的按钮进行编程，使按钮实现相应的功能，如下图所示对按钮的响应功能进行设置。
图4-2 按钮功能编辑器
进入到按钮程序编辑窗口，通过编程即可实现按钮的相应功能，如下图：
图4-3 按钮的编程实现界面
通过对各个按钮控件的修改，和对m文件程序的添加就完成对GUI窗口的设计，最后得到的图形化操作界面如下图所示:
图4-4 图形化操作界面
4.2.4 语音的录入与打开
在MATLAB中，[y,fa,bits]=wavread(‘Blip’,[N1 N2]);用于读取语音，采样值放在向y中，fs表示采样频率，bits表示采样位数。[N1 N2]表示读取从N1点到N2点的值。
Suond(x，fs，bits)；用于对声音的回放，向量y则就代表了一个信号也就是说可以像处理一个信号表达式一样处理这个声音信号。
4．3课程设计的软件实现
4.3.1语音信号的短时谱
周期性声门波可表示为:
(4-1)其中，g[n]是声门波的单周期的波形，p[n]是间隔为P的周期采样序列。当u[n]通过线性非时变声道，且该声道的单位冲击响应为h[n]时，声道输出为：
(4-2)为了观察一段语音，需要降生到输出乘以一个一时刻τ 为中心的窗函数 w[n,τ] ,即得到：
（4-3）
这段语音信号的频域表达式为：
即语音信号的谱包络为
（4-4）
语谱图就是现实时变频谱幅度特征的图形表达式为：
（4-5）
将语音信号短时谱程序写入到MATLAB中得到单色语谱图的波形如下：
图4-5 语音信号单色语谱图
4.3.2 自相关方法估计语音信号的声道参数
由均方预测误差最小的得到正则方程：
其中，在最佳解时的误差为
在自相关法中式4-6，式4-8变为
(4-10)由式4-9和式4-10可列出方程组式4-11 10
（4-6）（4-7）（4-8）（4-9）
（4-11）
解方程组式4-9求出线性预测系数，通过误差式4-11可求出增益G
（4-12）
加窗后信号频谱图如下：
图4-6 加窗后信号频谱图
通过以上的方法，改变参数分别求得4极点模型频率响应和6极点模型频率响应，6极点波形如下图所示：
图4-7 六极点波形图
最后通过以上方法用一个函数分别实现以上三个功能，三个波形显示在一个界面，通过观察图形，查看它们之间的分别。三者比较所得到的波形如下：
图4-8 三者比较波形图
4.3.3 基音周期检测
数据为浊音语音信号speech1_10k(10000样点/秒)用25ms的汉明窗对语音信号speech1_10k进行加窗处理，并画出所得到的加窗信号的自相关函数，再用根据中心消波法及三电平中心消波法原理改进程序，最后对比中方法基音检测的效果并分析结果。
实验原理及方法
相关检测原理：对于离散的数字语音信号序列x(n)，如果周期N，则自相关函数也是同周期的周期函数。即：x(n)=x(n+N)。清音信号没有周期性，他的自相关函数也没有周期。浊音新海具有准周期性。自相关基音检测正是利用这一性质对语音信号进行基音检测的。
中心消波法检测原理：中心消波处理是使用如下图所示的中心消波函数进行处理的：
图4-9 中心消波检测图
三电平消波法原理：为了减少自相关计算中的乘法运算，可以把上述中心消
波以后的信号y(n)的自相关用两个信号的互相关代替，其中一个信号是y(n)另一个信号是对y(n)进行三电平量化产生的结果。且这个信号有三种可能的取值，因而这里的互相关计算只需要做加减法，而这个互相关序列的周期性与y(n)的自相关序列是近似相同的。
三电平法对语音信号处理得到的波形如下：
图4-10 三电平法波形图
中心消波法得到的波形如下图：
图4-11 中心消波法波形图
4.4 GUI实验箱操作界面设计
通过对各个控件的编程和对参数的设计，最后得到的GUI实验箱操作界面如下图所示，通过界面上的各个按钮即可实现相应的功能。
图4-12 GUI实验箱操作界面
第五章 心得体会
通过本次课程设计完成了对语音信号的读取与打开，与课题的要求十分相符；初略的完成了界面的设计，但也存在相当的不足，达到了打开语音文件，显示已定波形。语音信号处理时语音学与数字信号处理技术相结合的交叉学科，将语音当做一种特殊的信号，即一种“复杂向量”来看待。也就是说，体现了数字信号处理技术。
本次课程设计时希望将数字信号处理技术应用与某一实际领域，这里就是指对语音的处理。作为存储与计算机中的语音信号，其本身就是离散化了的向量，我们只需要将这些离散的量提取出来美酒可以对其进行处理了。
本次课设，用到了处理数字信号的强有力工具MATLAB，通过MATLAB李的几个命令函数的调用，很轻易的在实际化语音与数字信号的理论之间搭了一座桥。
最后，还利用了MATLAB的另一强大功能——GUI界面设计。设计出了一个建议的用户应用界面，可以让人实现界面操作。
通过本次课程设计让我更加了解了语音信号处理在现实中的强大的应用空间，同时查阅了很多相关的资料，应用MTALAB软件来完成，熟练掌握了MATLAB软件，本次课程设计要求用GUI设计模块，查阅了很多资料，更加深刻的陆奥了了这方面知识。
本次课程设计，我明白了理论的学习需要在实践中才能得到巩固。在课程设计中，只有动手慢慢研究，才能真正了解MATLAB软件平台中可以直接设计数字滤波器的各个函数的调用，对设计GUI实验箱的所有函数的运用有了比较好的认识。
通过这个课程设计，我学到了很多MATLAB和语音信号的知识，提高了自己在语音信号设计方面的知识能力，动手能力和思维能力都得到了一定的提升，希望自己以后可以更多的继续学习这一门课程设计方面的知识。
参考文献
[1]陈怀琛.MATLAB及在电子信息课程中的应用【M】.北京电子工业出版社.2008.1 [2]张文.基于MATLAB的语音信号的滤波域实现【M】.山西电子技术.2008.2 [3]徐靖涛.基于MATLAB的语音信号分析与处理【M】.重庆科技学院学报.2008.1 [4]张威．MATLAB基础与编程入门【M】．西安电子科技大学出版社，2006． [5]周渊，王炳和，刘斌胜．基于MATLAB的噪声信号采集和分析系统的设计【J】．噪声控制．2004(7)：52-54．
基于DSP的车牌识别系统 篇7
伴随着世界各国汽车数量急剧增加, 城市交通状况日益引起人们的重视, 如何有效地进行交通管理, 已成为越来越多人关注的焦点, 解决这些问题的关键就是建立智能交通系统。车牌识别是智能交通系统的重要组成部分, 它在交通控制与监视中有着多种用途, 目前已广泛应用于各种领域。
2 车牌识别系统的工作原理
车牌识别系统能将输入的车牌图像经过处理识别, 输出为几个字节大小的车牌字符串, 无论在存储空间的占用还是与管理数据库相连方面都有无可比拟的优越性, 有着广泛的应用前景。车牌识别系统的成功开发将大大加速智能运输系统的进程。系统采用DSP-EXP-IV实验箱, 静态视频图象采集卡, 摄像头。该系统的工作过程如下:第一步, 由摄像头拍下车牌图像, 完成图像采集并将采集来的图像存在视频采集卡的SRAM中。第二步, 将图像通过DSP1进行处理, 图像处理包括滤波、二值化、倾斜度调整和去除车牌边框、字符分割以及归一化等等。第三步, 提取字符的特征, 并按照模板匹配法进行识别。第四步, 进行双机通信, 将分析数据传到DSP2, 然后控制液晶屏显示结果。
3 车牌识别系统的实现
3.1 图像采集及存储格式
用摄像头对准车牌, 按下视频采集卡上的复位键, 图像便被存储在采集卡的SRAM空间。
3.2 图像的灰度化。
采集来的图像为彩色的, 由于其调色板内容比较复杂, 使得图像处理的许多算法都没有办法展开, 因此有必要对它进行灰度处理。灰度图像没有颜色的差异, 有的只是亮度上的不同。亮度值大的像素点比较亮 (亮度值最大为255, 为白色) , 反之, 比较暗 (亮度值最小为0, 为黑色) 。
3.3 图像的二值化。
在进行了上述的去色调的处理后, 图像由彩色图像转化为灰度图像。图像中的每个像素只有亮度值。它的大小只决定像素的亮暗程度。为了便于开展后续的图像处理操作, 还需要对得到的灰度图像进行二值化处理。图像的二值化就是把图像中的像素根据一定的标准分化成两种颜色。在本系统中是根据像素的亮度值处理成黑白两种颜色。图像的二值化有很多成熟的算法。它可以采用自适应阈值法, 也可以采用给定阈值法。由于车牌字体与背景颜色一般比较固定且对比鲜明, 所以本系统采用给定阈值[3]的方法。经过二值化后, 电脑显示器上显示的车牌图像见图2。
3.4 车牌的去边框。
由于车牌字体外有边框, 在对字符进行分割、归一化等处理前要先去边框。本系统采用逐行逐列扫描法来去除边框。经过去边框后, 车牌图像在显示器上显示见图5。
3.5 字符的归一化。
每次采集来的图像中, 字符大小都有差异。在提取字符特征向量时, 即使是同一个字符由于大小差异, 每次的提取的特征值也有很大差别, 没有办法利用其与现成的模扳匹配来识别字符。因此, 必须把字符归一化为统一的大小, 以提高识别的准确率。
经过归一化并重新排列后的字符在显示器上显示, 见图6, 7。
3.6 字符特征提取。
在本系统中对采集来的车牌图像经过二值化、去边框、大小归一化等一系列变换, 原来大小不一, 分布不规律的字符变成了一个个大小相同, 排列整齐的字符。下面就要从这些经过处理的字符中提取最能体现字符特征的特征向量。网格特征提取法[1]就是用一组假想的网线对字符图像的区域进行划分。字符图像被均匀分成若干区域, 称之为“网格”。在这里, 网线是在垂直方向和水平方向均匀分布的。分割完毕后, 统计每一个格子中白色像素点的个数作为特征向量。在本系统中为了进一步提高其适应性, 以每个小格子中白色像素点个数与该字符中总的白色像素点个数的比值作为特征向量。例如, 对于数字“6”, 将其平均分成如下图所示的9个网格, 从左到右排列分别为网格1、网格2、网格3, 第二行接着上面的数字继续从左向右排列, 依次类推。然后统计第i个网格中的白像素点个数, 记为s[i], i=0…8。接着统计总的白色像素点的个数, 记为sum。则其九个网格特征提取值为:s[i]/sum, 其中i=0, 1…8。 (见图8, 9)
3.7 字符识别算法--模板匹配法。
车牌字符字符集小, 车牌上出现的汉字只包括全国各省、市、直辖市和部队、武警、公安的简称, 再加上26个英文字母以及10个数字, 字符类别不超过100个。又由于硬件存储空间和运行速度的限制, 系统采用相对较简单的模板匹配法。模板匹配[2]这是图像识别方法中最具代表性的基本方法之一, 它是将从待识别的图像或图像区域f (i, j) 中提取的若干特征向量与模板T (i, j) 相应的特征量逐个进行比较, 计算它们之间规格化的互相关量, 其中互相关量最大的一个就表示其间相似程度最高, 可将图像归于相应的类。也可以计算图像与模板特征向量之间的距离, 用最小距离法判定所属类。
参考文献
[1]张雄伟, 邹霞, 贾冲.DSP芯片原理与应用[M].北京:北京机械工业出版社.2005.[1]张雄伟, 邹霞, 贾冲.DSP芯片原理与应用[M].北京:北京机械工业出版社.2005.
[2]胡小锋, 赵辉.Visual C++/MATLAB图像处理与识别使用案例精选[M].北京:人民邮电出版社, 2004.[2]胡小锋, 赵辉.Visual C++/MATLAB图像处理与识别使用案例精选[M].北京:人民邮电出版社, 2004.
DSP跨屏联动未来式 篇8
品友互动创始人兼CEO黄晓南就表示DSP广告其实从去年开始不仅在PC端对接广告交易平台，一个大趋势就是在视频、移动方面开始对接。以品友的视频DSP为例，当前它已经覆盖每天10亿次曝光，对接几乎所有的视频网站。而在PC端、移动、视频三者打通的DSP平台，能够更好的在碎片化时代，帮助广告主掌握目标受众，实现跨屏受众的购买。
跟着受众走的视频DSP
尽管受众正在从传统电视移向网络视频，但是消费者手中屏幕越来越多，而单一视频资源的有限性，限制了品牌跨媒体人群的匹配和覆盖，这对于想要实现目标人群有效捕捞的广告主来说，广告投放用户重合问题越发凸显。“跨屏广告投放的目的是为了减少浪费”，优酷土豆广告交易平台产品和研发负责人周盛提道：“一个新媒体产生的意义不单是取代老媒体，还有是拓展媒体本身或内容的覆盖度。”
程序化购买的天然土壤
群邑旗下受众购买公司邑策中国区董事总经理Rajesh Sukhwani在峰会上表示，关于如何利用媒体进行有的放矢的广告投放，很多广告主已经不再使用电视和互联网全面覆盖，他们开始更专注与如何有效的组织活动，锁定目标客户。
联合利华中国数字及消费者关系营销负责人廖明表示，对广告主而言，程序化购买最大的帮助就是优化媒体投放。一是提高效率，降低获取新客或接触目标消费人群的成本。我们快消品公司看重电商带动的销量和消费者与品牌的接触、注册、互动，程序化购买让我们有时间及时改进和优化，不断提升效果。另外，优化的手段和方式非常多，比如创意，过去大家跟创意公司拍拍脑袋，找一个最好的创意，现在可以进行动态创意，创意优化，让消费者选择，什么人群，什么时间看我们广告更合适。
而观众根据自己的喜好主动选择视频剧集，自然归类到某个人群属性中。其实，视频广告主要针对消费者曝光付费的模式，与视频程序化购买按照人群售卖进行DSP广告投放有着异曲同工的联系，这让视频网站推出私有交易平台提供了契机，也让广告主透过与其对接的DSP“撮合”流量、资源等，让广告的效果得到最大价值释放。
爱奇艺数据研究院院长葛承志表示：“程序化购买最根本的是媒体购买的民主化，程序化购买对整个产业链继意味着挑战，也意味着机遇和新的增长点。”从购买热剧到购买受众，黄晓南对《成功营销》记者表示，快消品、汽车等行业越来越多的广告主已经借助视频DSP进行程序化购买广告投放，成功做到“千人千面”视频展示。
撮合流量后再投放
尽管视频广告的市场不小，但是对于品牌广告主来说，它的流量资源价值到底如何，在尝试的同时，他们也在对市场进行着评判。而视频程序化购买越发多样化发展，包括RTB（实时竞价模式）和Non-RTB （非实时竞价模式）如何选择，也让他们有了更多的考量。对于正在势头之上的视频网站，想要将其视频广告流量完全开放给DSP似乎并不可能，面对其所开放的资源，想要更好的帮助广告主完成目标人群的购买覆盖，黄晓南认为撮合型DSP必不可少。
“视频DSP能够有效解决不同视频网站跨平台问题，它透过把不同视频网站前贴片资源进行撮合整理，帮助广告主解决了广告多频次多平台重复出现的问题。”当前，品友已经与包括优酷土豆、爱奇艺PPS、暴风影音等众多主流视频网站以及多家视频交易平台对接，通过视频DSP系统平台和算法支撑，对这些流量资源进行重新撮合整理分析，并透过视频程序化购买多样化技术支持，广告主可以更自主地选择投放方式，让视频广告以更为优化清晰的方式，出现在目标受众的屏幕上，优化用户体验，增加品牌的曝光度和好感度，推动最终效果转换。
“其实，在视频平台并不存在流量好与不好的问题，一部韩剧的贴片广告未必就比一部历史剧贴片广告价值更高。”在黄晓南的眼中，随着越来越多品牌开始进驻视频程序化购买这一市场，未来视频DSP将会朝着主流的方向发展。
移动DSP：移动势能新延展
移动DSP已经应势而发。随着消费者逐渐向移动端转移，广告主想要更加立体地了解用户的兴趣爱好，移动端的覆盖势在必行。这就为移动DSP的发展提供了天然的机会。
据市场研究公司eMarketer预测，到2017年全球60%以上的网络广告预算将倾斜到移动端，搜索和展示广告将都向移动端倾斜。美国Gartner预计全球移动广告支出有望由2014年的180亿美元增加至2017年的419亿美元。移动DSP似乎在2014年也迎来了井喷。
全球化：移动DSP的新延展
芒果移动广告COO王华提到移动端的一个特殊性，那就是如果把移动端和过去PC在线对比，可以看出数据是相对割裂的。而透过对这些不同特性数据进行更为专注的分析把握，能够让广告主更明晰目标受众的需求。InMobi全球程序化购买副总裁Phalgun Raju在峰会也表示：“从移动角度来讲，很多数据都是移动数据，在桌面都看不到。比如地点、内容、设备信息，都是非常独特。”
“但是放眼国内，品牌要面对的现实是，移动DSP的生态还未完全形成。”宏盟媒体集团程序化购买（Accuen）总经理袁俊表示。“今天国内的移动端和早年PC端其实很像，移动广告市场比较混乱，广告主不清楚如何投放，媒体也相对混杂。”黄晓南认为对接全球化，国际上规范化、标准化的RTB生态链将对移动DSP有更大的发展推动作用。而品友互动CTO沈学华表示，由于中国互联网、电商和移动互联网迅速发展，中国RTB业态也得到很好的发展，这都让移动DSP全球化有着无限可能，这也是品友互动新的发力点。
日前，品友互动在对接谷歌移动、芒果移动之后，紧接着又对接全球移动广告平台的InMobi、Smaato等。其已经拥有快速覆盖全球的移动广告的能力，这意味着对于很多广告主来说，品友能撮合的范围进一步扩大。
而对于不断推进全球化市场的品牌来说，全球性的移动DSP为他们提供了一个全球广告营销布局的通道。对此，袁俊也有相似的判断，他认为手机游戏、航空公司、旅游等这类本来就希望打开海外市场的行业，将在移动DSP的全球化中获益。
新体验：从量变到“智变”的升格
移动广告已经完成了量的初级积累，工信部最新公布数据显示，2014年3月，全国移动互联网用户突破8.5亿。这一庞大的基数为品牌移动广告实现从量变到“智变”的升格提供了基础。
其实对于广告主来说，不管是PC端的DSP还是移动DSP，所有广告投放的竞争关键都是一样，即DSP供应商的流量、数据、算法以及实际服务过的客户经验。作为一个撮合系统，移动DSP应该寻找一个最大化创造价值的点，有更多的新玩法。
黄晓南表示品友互动的全球化策略，就是一个新玩法尝试。在PC端，品友已经实现了量变，并透过长期服务经验积累，实现了“智”变。而这些基于PC端成熟的人群建模技术和算法优化，能够有效运用到移动端DSP上。
“透过布局和对接了很多全球移动交易平台，目前品友移动端的流量已经超过10亿，接下来的目标是全球化，帮助中国企业走向全球市场，我们的移动全球化战略可以帮助中国企业在移动端拓展海外市场。”
消费者在移动端的行为数据更为多样，能够帮助广告主根据他们的浏览习惯、时间、频次、偏好等细化标签分类，从而具象目标人群的画像，而小屏幕的视线聚焦效果，也让人机互动更具有冲击力。
跨屏时代DSP全新发力点
视频DSP的实质性跨进，以及移动DSP恰逢发展的最佳契机，这些先决条件都将跨屏程序化购买推上了前台。对于广告主来说，完整的DSP广告营销链，势必需要一条跨屏整合的DSP投放链。
根据美国尼尔森的调研显示，在同样的预算前提下，如果把所有预算投放在电视广告，与把部分预算分配到PC、移动视频来做比较，后者的品牌知名度能提升24%；而品牌参与度则能提升17%。多屏的曝光对品牌广告主是有很大价值的。而多屏程序化购买，已经成为数字广告不可逆转的发展大势。
跨屏互补 承接不同作用
然而，面对不同屏幕之间消费者行为习惯的不同，如何找到目标人群是一个难点。Phalgun Raju也表示程序化购买的最大的挑战就是跨屏，即是如何找到最佳的算法形式，在PC和移动端实现最佳消费者映射，从而完成不同屏幕之间最佳营销组合。
黄晓南认为当前跨屏程序化购买，更多的是一个群组概念，即结合消费者不同渠道行为模式，构建跨屏营销组合。在这个高度信息化的时代，只要你还能接触到电子屏，没错，你就是程序化购买能找到的人。
其实，无论是PC端、移动还是视频，DSP的核心优势是不变的。针对跨屏的对接，黄晓南也提出了她的观点：“通过分析时间、空间、人群这三个维度，视频和传统展示广告以及移动广告之间具有非常强的互补性，这让品牌能在三种DSP跨屏联动投放，取得很大成果。”
举例来说，当汽车品牌新品推广时，为了更好地让目标人群了解新品的特性，其透过在PC端借助DSP以及视频DSP广告投放实现曝光，让人们能够直观感受到品牌的特性和亮点；并且移动DSP能够透过新品试驾活动，吸引他们报名参与并亲身体验传播，有效推动品牌知名度和好感度的提升，推动销售转换。
而在峰会中，黄晓南也举例提到5月20日，某快销品牌正是通过PC端和移动端的联动发布促销活动的广告资讯，创造了50分钟800万的网上销售神话。
在高转化率的牵动之下，跨屏联动，正在成为广告主对于程序化购买最关注的话题之一。
借助跨屏 DSP打造整合营销
“大家都在说多屏广告，而并未强调多屏互动，这对于程序化购买来说是一个新趋势，尤其在移动端。”百度品牌展示广告产品部总监陈蕾在峰会上说道：“如果PC广告能够与移动手机广告产生一定程度互动，能够让大小屏幕的广告制定更充满创意和影响力。”而这，正是跨屏DSP广告投放整合链正在推动的。
谷歌亚太区媒体技术解决方案买方关系总负责人Shayne Orbel认为未来随着在线、电视、其他媒体方式不断碰撞以及技术的不断发展，程序化购买就会像一个宇宙空间一样，不断透过黑洞完成不同矩阵的整合，锁定用户定做广告方式，发挥整合营销作用。因而，对于广告主来说，尤其是想把握住当下的移动生态机会，跨屏DSP无疑更有利帮助他们完成营销方案。
根据广告主的不同投放目标，他们可以根据不同媒体特点，透过针对性大数据分析，设定PC端、移动端不同的投放比例。如对于电商企业，肯定不会推荐20%用于PC端、80%用于移动端，因为虽然移动购物正大幅普及，但毕竟移动电商的交易力量还是不如PC端。而对某知名导航APP这样的产品，由于它是根植于移动端的产品，就会建议将广告预算大幅度朝向移动端倾斜。
在黄晓南看来，DSP的初衷就是跟着消费者走，跨屏DSP很好地解决了广告主如何切入到移动端的问题。同时，跨屏的DSP整合营销链能够针对不同广告主需求，不断优化其预算分配，让广告投放得到最充分的价值实现。
【案例链接】
导航APP的“移动+Banner+视频”跨屏整合DSP尝试
对于地图导航而言，作为天然的移动端产品，它势必希望能够更好地吸引受众下载使用。因此，为了在短时间内，进一步提高某知名导航APP酒店预订、团购交易、打车等重点新业务认知度与线上关注度，吸引更多流量引入，形成下载从而带来预订、交易等使用转化，它借助品友互动“移动+ Banner+视频“跨屏整合DSP营销策略，达成品牌诉求。
明确投放目标
为了更好找到目标人群，在投放过程中，针对品牌目标人群进行标签细化归类，有效对受众实现规模覆盖，透过流量引流迅速提升产品认知度和线上关注度。当目标受众对品牌感兴趣下載时，根据其不同诉求，进行有针对性的差异化牵引，使其完成应用下载，推动销售转换。
投放比例明晰
在跨屏DSP投放中，移动DSP无疑是核心推广手段。品友互动针对品牌特点，确定了这次推广的各类媒体预算分配占比：移动60%、在线展示广告20%、视频广告20%。
借助移动DSP对终端使用人群进行随时随地的影响，刺激使用需求。依托Banner广告针对目标人群进行互联网规模覆盖，迅速提升品牌新功能的知晓度与在线关注度，有效拉升百度指数。视频DSP与Banner广告相互配合，利用其生动丰富的表现形式，传递更多产品特色与卖点诉求，加深目标人群的品牌印象。
跨屏联动凸显效果
【DSP】推荐阅读：