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1 引 言
由于小波变换具有良好的时频分析特性，已经广泛应用于各种信号分析领域。由于小波变换算法的复杂性，如果直接计算小波变换，所需内存较大，耗时较长。尽管当今处理器芯片运算速度得到了大幅度的提高，但仍然在实时性上不能满足要求。为了简化计算过程，人们相继设计了一系列的快速算法来计算小波变换，以降低其运算次数。
小波变换在大多数具体应用中主要是在线信号的实时分析处理，微机和通用的微处理器在运算速度上难以适应信号实时、高精度处理的要求。数字信号处理器（DSP）就是为了适应这种需求而开发的。美国TI公司是全球最大的DSP供应商，其生产的TMS320C55x系列16位定点DSP芯片具有低功耗、高性能等特点，具有广泛的应用领域，本文应用该系列DSP芯片，将文献［2］提出的小波变换快速算法用C语言开发加以实现，解决了小波变换实时、高精度处理的要求。
2 小波分解过程的DSP实现
小波分解过程中算法实现的数据结构存储和寻址方式如图1所示。
小波分解过程中C语言算法实现的伪代码如下：
下面分别对伪代码中各个子程序模块的具体实现进行分析。
由于小波变换具有良好的时频分析特性，已经广泛应用于各种信号分析领域。由于小波变换算法的复杂性，如果直接计算小波变换，所需内存较大，耗时较长。尽管当今处理器芯片运算速度得到了大幅度的提高，但仍然在实时性上不能满足要求。为了简化计算过程，人们相继设计了一系列的快速算法来计算小波变换，以降低其运算次数。
小波变换在大多数具体应用中主要是在线信号的实时分析处理，微机和通用的微处理器在运算速度上难以适应信号实时、高精度处理的要求。数字信号处理器（DSP）就是为了适应这种需求而开发的。美国TI公司是全球最大的DSP供应商，其生产的TMS320C55x系列16位定点DSP芯片具有低功耗、高性能等特点，具有广泛的应用领域，本文应用该系列DSP芯片，将文献［2］提出的小波变换快速算法用C语言开发加以实现，解决了小波变换实时、高精度处理的要求。
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