限幅演算法

1. 音頻信號的AGC

使放大電路的增益隨信號強度的變化而自動調整的控制方法，就是AGC-自動增益控制。實現AGC可以是硬體電路，即AGC閉環電子電路，也可以是軟體演算法。本文主要討論用軟體演算法來實現音頻信號的AGC。
音頻AGC是音頻自動增益控制演算法，更為准確的說是峰值自動增益控制演算法，是一種根據輸入音頻信號水平自動動態地調整增益的機制。當音量(無論是捕捉到的音量還是再現的音量)超過某一門限值，信號就會被限幅。限幅指的是音頻設備的輸出不再隨著輸入而變化，輸出實質上變成了最大音量位置上的一條水平線；當檢測到音頻增益達到了某一門限時，它會自動減小增益來避免限幅的發生。另一方面，如果捕捉到的音量太低時，系統將自動提高增益。當然，增益的調整不會使音量超過用戶在調節向導中設置的值。圖3是音頻AGC演算法的結構框圖。 首先從串口獲取音頻數據，它是16位的整型數，一般來說，這些數都是比較小的，通過AGC演算法將輸入的音頻數據投影在一個固定區間內，從而使得不論輸入的數據點數值大小都會等比例地向這個空間映射。一方面將獲得的音頻數據最大值與原來的峰值進行比較，如果有新的峰值出現就計算新的增益系數；另一方面在一定的時間周期內獲取一個新的峰值，這個峰值就具有檢測性能，又與原峰值比較，然後就計算新的增益系數。這個增益系數是相對穩定的。當音量加大時，信號峰值會自動增加，從而增益系數自動下降；當音量減小時，新的峰值會減小並且取代原來的峰值，從而使峰值下降，使增益系數上升。最後輸出的數據乘以新增益系數後映射到音頻信號輸入的投影區間內。圖4是音頻信號AGC演算法的程序流程圖。
AGC_Coff是初始增益系數，初始值為1；maxAGC_in是增益峰值，初始值為0；time是采樣點計數，門限值為4096；AGC_in是新的音頻數據，MAXArrIn是新的音頻增益峰值；映射區間【-20000，20000】。
整個系統的軟體部分為5人模塊。系統主函數main( )、CMD文件、中斷向量表、DSP5402頭文件和專為c語言開發的庫函數rtdx.lib。其中主函數部分是核心，主要包括：DSP器件初始化、MCBSP1初始化、MCBSP0初始化、AIC23初始化(內部12個可編程寄存器設置)及演算法程序等。
在CCS2.0集成開發環境下，採用*.c語言和*.asm語言相結合的方式編寫程序。將編寫的程序*.c、*.asm和鏈接程序*.cmd文件編譯鏈接後生成執行目標文件*.out，通過模擬器將執行目標文件*.out下載到系統板上，經過調試、編譯並運行，以音樂作為音頻信號源輸入到系統板上。

2. 神經網路的硬限幅函數是什麼舉個例子

基於MATLAB的神經網路編程

(1)編程理論

作為比較成熟的演算法，軟體Matlab中有神經網路工具箱，所以可以藉助Matlab神經網路工具箱的強大功能，在此基礎上進行二次開發，從繁瑣的編程工作中解脫出來，大大提高工作效率。

Matlab的神經網路工具箱是在Matlab環境下所開發出來的許多工具箱之一，它以人工神經網路理論為基礎，用Matlab語言構造出典型神經網路的激活函數（如S型、線性等激活函數），使使用者對所選定網路的輸出計算編程對激活函數的調用；另外，根據各種修改網路權值的規律，加上網路的訓練過程，用Matlab編寫出各種網路訓練的子程序。這樣，使用者可以根據自己的應用要求，直接調用（或加進自己編寫的）神經網路子函數，而不必要從事繁瑣的編程。

基於Matlab的BP神經網路編程過程如下：
(1)對樣本集進行歸一化
確定輸入樣本和輸出樣本，並對它們進行歸一化，將輸入和輸出樣本變換到（0.1，0.9）區間，由於Matlab的歸一化函數premnmx把數據變換到（-1，1）之間，所以使用自編premnmx2歸一化函數。
(2)創建BP神經網路
在樣本集確定之後，即可進行網路的結構設計，在Matlab中一般使用newff創建函數，它不但創建了網路對象，還自動初始化網路的權重和閾值。如果需要重新初始化網路權重和閾值，可以使用Init函數。
關鍵語句如下：
net＝newff（輸入樣本的取值范圍，[網路各層的神經元數目]，{網路各層神經元的激活函數}，『訓練函數'，『學習函數』，『性能函數』）
一般選用三層BP網路，輸入層、輸出層的神經元個數根據具體情況確定，而隱層神經元個數目前多採用經驗的方法確定。
(3)設置網路的訓練參數
net.trainParam.epochs―最大收斂次數；
net.trainParam.goal―收斂誤差；
net.trainParam.show―顯示間隔；
以上在一般的神經網路訓練中都有使用，本文使用Levenberg－Marquart優化演算法進行訓練，還需設置的參數有：
net.trainParam.mu―Levenberg－Marquart優化演算法中的
net.trainParam.mu_dec― 的縮減因子；

3. 簡述數字濾波技術，其演算法有哪些

1、定義
所謂數字濾波， 就是通過一定的計算或判斷程序減少干擾在有用信號中的比重。 故實質上它是一種程序濾波。

2、演算法
算術平均值法、 中位值濾波法、 限幅濾波法、 慣性濾波法。