基于SOPC的EMD算法实现

摘要

随着科学技术的发展，非线性、非平稳信号的处理正成为工程实践和科学应用研究中的重要难题。传统的傅立叶分析要求系统是线性，数据具有严格的周期性或者是平稳性。因此，傅里叶分析以及建立在其基础上的短时傅里叶变换、Wigner-Ville分布和小波变换等不能很好地分析非线性、非平稳信号的问题。经验模态分解方法(EMD)是近十年来出现的一种分析非线性、非平稳信号的新方法。该方法可以将复杂的信号分解为有限数量的本征模函数(IMF)，对IMF分量进行Hilbert变换可以获得信号的时频分布。鉴于目前国内外对EMD方法的研究多限于软件应用方面，课题尝试结合FPGA、SOPC技术来实现EMD方法。针对EMD方法的实现过程及FPGA和SOPC的特点，本文探讨了在嵌入了NiosⅡCPU的SOPC中用C语言编程实现EMD方法的技术问题。论文所完成的工作如下：
　　 ●设计了系统硬件结构，并根据实际需要选择FPGA、片外SRAM和SDRAM、UART、片上RAM等功能块。并对外设的参数进行设置，构建起SOPC硬件平台。
　　 ●运用SOPC实现采集数据的EMD分解。利用一种简易的一次线性镜像估计处理信号的边缘效应，将存入片内RAM中的数据进行EMD分解，并将分解所得的IMF分量通过UART传至PC机，PC机端实现IMF分量的存储和显示工作。
　　 ●对实际信号进行了EMD分解，并比较了硬件分解与软件分解的差异，论述了硬件分解的优缺点。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1论文的研究背景

1.2经验模态分解方法发展和应用

1.3论文的选题及结构

第二章EMD时频分析概述

2.1传统的非平稳信号处理方法及其局限

2.1.1短时傅立叶变换

2.1.2时频联合分析

2.1.3小波分析

2.1.4信号的子带分解

2.2 EMD算法原理

2.2.1瞬时频率

2.2.2时间特征尺度

2.2.3固有模态函数

2.2.4 EMD分解过程

2.2.5 EMD方法的特点

2.3 EMD算法的相关问题

2.3.1端点效应

2.3.2停止准则

2.4.本章总结

第三章SOPC硬件设计

3.1 FPGA概述

3.1.1FPGA的发展

3.1.2 FPGA的优点

3.1.3 CycloneⅡ系列FPGA

3.1.4 FPGA开发流程

3.2 SOPC技术简介

3.2.1 SOPC技术的发展

3.2.2　IP核概念简介

3.2.3 NiosⅡ软核处理器简介

3.2.4Avalon总线简介

3.2.5 SOPC设计流程

3.3 SOPC硬件平台配置

3.3.1 NiosⅡCPU配置

3.3.2 UART核配置

3.3.3 JTAG UAKR配置

3.3.4 SDRAM控制器配置

3.3.5 On Chip RAM配置

3.3.6片外RAM配置

3.3.7 NiosⅡ系统配置

3.3.8 PLL核配置

3.3.9 NiosⅡ系统总图

3.3.10系统的工作过程

3.4本章总结

第四章EMD分解软件设计

4.1定点小数理论

4.2三次样条包络插值原理简介

4.3追赶法简介

4.4端点问题

4.5软件分析

4.6本章总结

第五章仿真与数据分析

5.1实验信号分析

5.1实际信号分析

第六章结论及展望

致谢

参考文献

攻硕期间取得的研究成果