基于DSP的交通流信號(hào)小波分析.pdf

1、本文主要進(jìn)行了以下三個(gè)方面的研究工作，一是在小波多分辨率分析快速算法的基礎(chǔ)上，導(dǎo)出了小波快速算法的矩陣表達(dá)式；二是利用MATLAB對(duì)小波信號(hào)多尺度分解提取低頻系數(shù)和高頻系數(shù)，消噪并重構(gòu)；三是將小波快速算法在高速數(shù)字信號(hào)處理器TMS320C5402芯片上運(yùn)行，并在CCS開(kāi)發(fā)環(huán)境下的軟件仿真器（Simulator）中對(duì)實(shí)測(cè)交通流信號(hào)進(jìn)行分析處理。具體內(nèi)容概括如下：
　　首先，通過(guò)介紹交通流這種特殊的波，道路交通流數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行時(shí)

2、，會(huì)有一些異常值誤導(dǎo)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的建立，影響預(yù)測(cè)結(jié)果的精確度及可靠性。因此，利用計(jì)算機(jī)仿真的小波多分辨率分析是一種處理交通量的有效方法。在小波多分辨率分析的基礎(chǔ)上，詳細(xì)分析了小波快速算法——Mallat算法。為了在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)Mallat算法，推導(dǎo)出了適合于計(jì)算機(jī)高級(jí)語(yǔ)言編程的具有卷積運(yùn)算和信號(hào)周期擴(kuò)展特征的小波快速算法矩陣表達(dá)式。
　　其次，利用MATLAB對(duì)離散的小波信號(hào)分解，提取多尺度小波變換的低頻系數(shù)、高頻系數(shù)，并進(jìn)行小波

3、分解結(jié)構(gòu)的低頻或高頻重構(gòu)。得到交通流原始信號(hào)和三層分解的各層分解系數(shù)圖，各層分解系數(shù)的重構(gòu)圖及合成重構(gòu)圖以及消噪后重構(gòu)的信號(hào)圖。
　　最后，為了使小波快速算法在交通流信號(hào)處理中可行，選用了高速數(shù)字信號(hào)處理器TMS320C5402芯片作為整個(gè)小波快速算法運(yùn)算的核心部件。詳細(xì)介紹了適合小波快速算法的TMS320C5402芯片獨(dú)特的硬件結(jié)構(gòu)特點(diǎn)、特有的匯編指令系統(tǒng)和集成軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境（CCS2.0），并采用模塊化的編程方法實(shí)現(xiàn)小波快速算法