基于DSPTMS320C54X的癲癇腦電信號處理
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再利用CCS中的File->Load Data將十六進制的數據導入到DSP的相應內存中去。
反過來，DSP處理之后的數據利用CCS的數據導出File->Save以文本文件形式保存，再用C語言進行數據逆轉化，把兩個十六進制數進行轉化成十進制的浮點數。
其中的result數組就是十進制的浮點型，origin數組就是十六進制的浮點型。
3．2 核心匯編程序介紹
以下是以16位定點乘法實現32位浮點乘法的部分匯編程序：
本文引用地址：http://www.104case.com/article/186946.htm3．3 實驗結果與分析
圖2(a)為待處理腦電信號，經小波分解后(b)～(f)依次為各級逼近波形圖，(g)～(k)則依次為對應的細節波形圖。濾掉j=3的細節波形即圖2(i)，再進行小波重構后得到圖2(1)，從中發現，原圖2(a)和重構后的圖2(1)幾乎看不出明顯差別。
4 結語
利用小波變換的Mallat算法對癲癇患者的腦電信號進行小波分解，保留腦電的源信號信息，將高頻噪聲濾除，利于進一步分析[5]。本文利用了DSP快速數據處理的優點，采用性價比高的定點型TMS320C54x DSP進行浮點數據處理，結果表明，處理方法可行，效果明顯，文中介紹的方法具有一定的理論和實際應用價值。
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