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1 引 言
由于小波變換具有良好的時頻分析特性，已經廣泛應用于各種信號分析領域。由于小波變換算法的復雜性，如果直接計算小波變換，所需內存較大，耗時較長。盡管當今處理器芯片運算速度得到了大幅度的提高，但仍然在實時性上不能滿足要求。為了簡化計算過程，人們相繼設計了一系列的快速算法來計算小波變換，以降低其運算次數。
小波變換在大多數具體應用中主要是在線信號的實時分析處理，微機和通用的微處理器在運算速度上難以適應信號實時、高精度處理的要求。數字信號處理器（DSP）就是為了適應這種需求而開發的。美國TI公司是全球最大的DSP供應商，其生產的TMS320C55x系列16位定點DSP芯片具有低功耗、高性能等特點，具有廣泛的應用領域，本文應用該系列DSP芯片，將文獻［2］提出的小波變換快速算法用C語言開發加以實現，解決了小波變換實時、高精度處理的要求。
2 小波分解過程的DSP實現
小波分解過程中算法實現的數據結構存儲和尋址方式如圖1所示。
小波分解過程中C語言算法實現的偽代碼如下：
下面分別對偽代碼中各個子程序模塊的具體實現進行分析。
由于小波變換具有良好的時頻分析特性，已經廣泛應用于各種信號分析領域。由于小波變換算法的復雜性，如果直接計算小波變換，所需內存較大，耗時較長。盡管當今處理器芯片運算速度得到了大幅度的提高，但仍然在實時性上不能滿足要求。為了簡化計算過程，人們相繼設計了一系列的快速算法來計算小波變換，以降低其運算次數。
小波變換在大多數具體應用中主要是在線信號的實時分析處理，微機和通用的微處理器在運算速度上難以適應信號實時、高精度處理的要求。數字信號處理器（DSP）就是為了適應這種需求而開發的。美國TI公司是全球最大的DSP供應商，其生產的TMS320C55x系列16位定點DSP芯片具有低功耗、高性能等特點，具有廣泛的應用領域，本文應用該系列DSP芯片，將文獻［2］提出的小波變換快速算法用C語言開發加以實現，解決了小波變換實時、高精度處理的要求。
2 小波分解過程的DSP實現
小波分解過程中算法實現的數據結構存儲和尋址方式如圖1所示。
小波分解過程中C語言算法實現的偽代碼如下：
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