DSP System Toolbox

Entwicklung und Simulation von Streaming-Signalverarbeitungssystemen

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Die DSP System Toolbox bietet Algorithmen, Apps und Scopes für das Entwickeln, Simulieren und Analysieren von Signalverarbeitungssystemen in MATLAB und Simulink. Sie können Echtzeit-DSP-Systeme für Kommunikation, Radar, Audio, Medizinprodukte, IoT und andere Anwendungen modellieren.

Mit der DSP System Toolbox ist es möglich, FIR-, IIR-, Multiraten-, mehrstufige und adaptive Filter zu entwickeln und zu analysieren. Sie können Signale von Variablen, Datendateien und Netzwerkgeräten für die Systementwicklung und Verifizierung streamen. Die Tools Time Scope, Spectrum Analyzer und Logic Analyzer ermöglichen zudem eine dynamische Visualisierung und Messung der Streaming-Signale. Beim Desktop-Prototyping und der Bereitstellung auf eingebetteten Prozessoren, einschließlich ARM^® Cortex^® -Architekturen, unterstützt die System Toolbox die Erzeugung von C/C++ Code. Sie unterstützt zudem bitgenaue Festkomma-Modellierung und HDL-Codegenerierung aus Filtern und anderen Algorithmen.

Die Algorithmen sind als MATLAB-Funktionen, System Objects und Simulink-Blöcke verfügbar.

Ein Simulink-Modell mit einem von Tiefpass-FIR- und Hochpass-IIR-Filtern gefilterten Signal. Fenster im Vordergrund zeigt den Spectrum Analyzer, der Signalspektren vergleicht, und den Filter Visualizer mit dynamischen Filterreaktionen.

Simulink-Modell, das einen einstellbaren Tiefpass-FIR- und Hochpass-IIR-Filter implementiert. An der Skala lässt sich der Fc-Wert einstellen. Die gefilterten Ausgabesignale und das Ursprungssignal dienen als Eingabe eines Visualisierungs-Scopes.

Signalverarbeitungsblöcke in Simulink

DSP System Toolbox umfasst Blöcke für Algorithmen, Filter, Transformationen und lineare Algebra. Erzielen Sie einen höheren Durchsatz und eine genauere Modellierung von Echtzeitsystemen durch eine Frame-basierte Verarbeitung oder simulieren Sie verschiedene Abtastraten mit Multiraten-Filtern.

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App-Fenster mit Filter Analyzer: Rechter Graph zeigt den Amplitudengang fünf verschiedener simulierter Filter. Im linken Bereich sind Filter und Farbe aufgeführt. Links untern sieht man den Decimator-Multiraten-Filter.

Entwerfen und Analysieren von digitalen Filtern

Nutzen Sie die Filter Builder-App und Filter Designer, um FIR-, IIR-, Mehrphasen-, Multiraten- und adaptive Filter zu entwerfen und zu implementieren. Entwerfen Sie auf Basis von Frequenz-Abstimmschärfenkriterien oder über optimierungsgestützte Algorithmen. Verwenden Sie die Filter Analyzer-App, um Filterreaktionen zu vergleichen.

Entwurf: Dokumentation | Beispiele

Implementierung: Dokumentation | Beispiele

Die Spectrum Analyzer-App: Oben ist die Signalquelle in blau- und gelbschattierten Bereichen zu sehen, die den Verstärker darstellen. Unten sieht man ACPR-Messungen für den Verstärker.

Signalvisualisierung mit Scopes

Visualisieren Sie Signaldaten im Zeit- oder Frequenzbereich mit Scopes. Ähnlich etablierter Benchtop-Signalanalysatoren ermöglichen Scopes Messungen und statistische Angaben zum Analysieren Ihrer Daten. Verwenden Sie Spectrum Analyzer, um Spektrum und Spektrogrammansichten anzuzeigen.

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Ein Simulink-Modell schaltet zwischen Tief- und Bandpass-Filterreaktionen um, die als Eingabe eines Teilsystems einer Basisband-Übertragungsfunktion dienen. Das Teilsystem gibt Phasen- und Amplitudenreaktionen in Array-Diagrammblöcke aus; die Anregung wird in die Filter rückgekoppelt.

Signaltransformationen, -schätzungen und statistiken

Transformieren Sie Signale zwischen den Zeit- und Frequenzdomänen. Verwenden Sie Blöcke, um parametrische oder nicht parametrische Schätzungen zu implementieren und werten Sie Statistiken zu Streamingsignalen aus.

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Integrierte DSP-Entwicklung und -Implementierung

Generieren Sie mit MATLAB Coder und Simulink Coder Quellcode, um für Signalverarbeitungsalgorithmen Prototypen zu erstellen, zu beschleunigen und bereitzustellen. Verwenden Sie Embedded Coder zur Generierung optimierter Software durch kernspezifische Bibliotheken und SIMD-Implementierungen.

C Code-Generierung in DSP System Toolbox

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Ein Time Scope zeigt vier vertikal angeordnete Diagramme an: Die ersten beiden veranschaulichen Drei-Phasen-Spannung und -Stromstärke, das dritte die erkannten Fehler und das vierte den Signalverlust bei den Fehlern.

KI für DSP-Systemmodelle

Nutzen Sie KI-basierte Signalverarbeitungsalgorithmen in Simulink. Erkennen Sie Anomalien in Signalen mithilfe von Deep-Learning-Modellen und extrahieren Sie tiefe Signalmerkmale mithilfe von Wavelet-Streuung.

KI-basierte Anomalienerkennung

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