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基于DSP的交通流信号小波分析

王健健  
【摘要】:本文主要进行了以下三个方面的研究工作,一是在小波多分辨率分析快速算法的基础上,导出了小波快速算法的矩阵表达式;二是利用MATLAB对小波信号多尺度分解提取低频系数和高频系数,消噪并重构;三是将小波快速算法在高速数字信号处理器TMS320C5402芯片上运行,并在CCS开发环境下的软件仿真器(Simulator)中对实测交通流信号进行分析处理。具体内容概括如下: 首先,通过介绍交通流这种特殊的波,道路交通流数据采集系统实际运行时,会有一些异常值误导负荷预测模型的建立,影响预测结果的精确度及可靠性。因此,利用计算机仿真的小波多分辨率分析是一种处理交通量的有效方法。在小波多分辨率分析的基础上,详细分析了小波快速算法——Mallat算法。为了在计算机上实现Mallat算法,推导出了适合于计算机高级语言编程的具有卷积运算和信号周期扩展特征的小波快速算法矩阵表达式。 其次,利用MATLAB对离散的小波信号分解,提取多尺度小波变换的低频系数、高频系数,并进行小波分解结构的低频或高频重构。得到交通流原始信号和三层分解的各层分解系数图,各层分解系数的重构图及合成重构图以及消噪后重构的信号图。 最后,为了使小波快速算法在交通流信号处理中可行,选用了高速数字信号处理器TMS320C5402芯片作为整个小波快速算法运算的核心部件。详细介绍了适合小波快速算法的TMS320C5402芯片独特的硬件结构特点、特有的汇编指令系统和集成软件开发环境(CCS2.0),并采用模块化的编程方法实现小波快速算法。在具有软件仿真器(Simulator)的集成开发环境CCS2.0中运行小波快速算法,将运算结果与MATLAB运算结果相比较知,二者完全相同。 以上研究表明,在TMS320C5402芯片上对交通流信号进行小波多分辨率分析,分析处理,效率快、精度高,能够达到比较理想的效果。


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