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基于DSP的微弱信号检测采集系统设计
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2009-08-07
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介绍以TMS320C542 为核心处理器的数据采集系统实现微弱信号检测。该系统优化硬
件调理电路设计，保证采集数据的精度要求。利用DSP 实现时域信号的取样积累平均算法，改善信噪比，有效恢复淹没于强背景噪声中的微弱信号。
通常所用的数据采集系统，其采样对象都为大信号，即有用信号幅值大于噪声信号。但
在一些特殊的场合，采集的信号很微弱，其幅值只有几个μV，并且淹没在大量的随机噪声中。此种情况下，一般的采集系统和测量方法无法检测该信号。本采集系统硬件电路针对微弱小信号，优化设计前端调理电路，利用测量放大器有效抑制共模信号（包括直流信号和交流信号），保证采集数据的精度要求。针对被背景噪声覆盖的微弱小信号特性，采用简单的时域信号的取样积累平均方法，有利于减少算法实现难度。
DSP 芯片因其具有哈佛结构、流水线操作、专用的硬件乘法器、特殊的DSP 指令、快速
的指令周期等特点，使其适合复杂的数字信号处理算法。本系统采用TI 公司的TMS320C542作为处理器，通过外部中断读取ADC 数据，并实现取样累加平均算法。
件调理电路设计，保证采集数据的精度要求。利用DSP 实现时域信号的取样积累平均算法，改善信噪比，有效恢复淹没于强背景噪声中的微弱信号。
通常所用的数据采集系统，其采样对象都为大信号，即有用信号幅值大于噪声信号。但
在一些特殊的场合，采集的信号很微弱，其幅值只有几个μV，并且淹没在大量的随机噪声中。此种情况下，一般的采集系统和测量方法无法检测该信号。本采集系统硬件电路针对微弱小信号，优化设计前端调理电路，利用测量放大器有效抑制共模信号（包括直流信号和交流信号），保证采集数据的精度要求。针对被背景噪声覆盖的微弱小信号特性，采用简单的时域信号的取样积累平均方法，有利于减少算法实现难度。
DSP 芯片因其具有哈佛结构、流水线操作、专用的硬件乘法器、特殊的DSP 指令、快速
的指令周期等特点，使其适合复杂的数字信号处理算法。本系统采用TI 公司的TMS320C542作为处理器，通过外部中断读取ADC 数据，并实现取样累加平均算法。
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