【摘要】：车载环境下,由于MEMS (Micro Electro Mechanical systems)双轴傾角计元件自身特点和受到车辆振动、电磁波干扰等原因,真实信号往往受到严重的干扰,给振动信号处理与数据分析析带来很大困难,致使难鉯得到预计的分析结果,必须进行去噪处理而现有的DSP(Digital Signal
Processing)处理器在处理速度和抗干扰性能方面不能满足高速、实时的需求。基于FPGA (Field-programmable Gate Array)的信号处理器茬信号处理领域应用十分广泛,而自适应滤波技术是目前信号处理中最为活跃的课题之一
为了实现自适应抵消技术对强噪声背景下的弱振動信号提取,首先,论文在对自适应滤波算法研究的基础上,针对传统LMS算法中固定步长在收敛速度与调整步长因子之间的矛盾,提出了一种新的变步长算法,建立步长和误差信号之间的非线性关系,并采用MATLAB对论文中算法、传统算法以及其他改进算法进行仿真对比,验证其优越性。其次,论文提出了算法基于FPGA协处理器的滤波器设计方案,采用Verilog
HDL语言进行功能描述,在ISE11.1开发平台上完成系统的硬件设计与逻辑综合,并在ModelSim软件中模拟仿真最後,论文对真实车辆加速度信号进行滤波分析,将双轴倾角计采样的数据经过422接口转RS232接口的硬件转换之后,通过上位机解析得到含噪振动信号,然後在SEED-XDTK XUPV2PRO开发板中Virtex-II Pro
XC2VP30芯片中进行自适应滤波处理,通过串口在PC机上查看滤波效果。其中,为了辅助系统设计,论文还实现了用于仿真的浮点数转实数转換工具、基于XC2VP30器件的UART波特率发生器、UART发送器和接收器以及用于步长计算的除法器
实验表明,相比于传统算法,论文改进算法具有计算速度快、收敛速度快等优点。基于FPGA的车辆振动信号处理系统硬件实时性高,具有很好的扩展性,最大时钟为3.046MHz,滤波效果良好、可以满足信号处理方面的實时处理需求
【学位授予单位】：长安大学
【学位授予年份】：2011
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