滤波是滤除信号中某些特定频率的波形的技术，在数字信号处理中，主要用于滤除噪声和干扰信号。由于噪声和干扰信号的不确定性，采用固定滤波系数的数字滤波器无法达到最佳的效果。自适应滤波器能够随着环境的改变而改动滤波器自身的参数和结构，从而能够随着噪声和干扰信号的不断变化修正滤波器的参数和结构，最终实现较理想的滤波。本文研究了最小均方差（LMS）算法，并结合自适应滤波器的结构和原理，设计出FIR结构自适应滤波器。最后给出MATLAB仿真结果，并利用DSP验证自适应滤波器的性能。

基于CCS6.0的F28335 SPI自发自收实验。其中，可以通过控制位选择是否启用FIFO功能。代码备注详细，完全可移植。

基于DSP的语音与图像的9/7、5/3小波分解与重构，王靖琰，，在小波变换和TI (Texas Instruments) 的浮点数字信号处理器TMS320C6713B的基础上, 对9/7、5/3小波的构造和Mallat 快速算法的分解、重构分别作了详�

TI官网下载的dsp 28377s封装，自己转换成Altium Designer的格式

一、 引　言 　　在许多数字信号处理系统中，FIR滤波器是最常用的组件之一，它完成信号预调、频带选择和滤波等功能。F工R滤波器在截止频率的边沿陡峭性能虽然不及11R滤波器，但是，考虑到FIR滤波器严格的线性相位特性和不像IIR滤波器存在稳定性的问题，FIR滤波器能够在数字信号处理领域得到广泛的应用。 　　数字滤波器（Digital Filter，简称为DF）是指用来对输入信号进行滤波的硬件和软件。所谓数字滤波器，是指输入、输出均为数字信号，通过一定运算关系改变输入信号所含频率成分的器件。数字滤波器和模拟滤波器相比，因为信号的形式和实现滤波的方法不同，数字滤波器具有比模拟滤波器精度高、稳定、体积

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本文在对DSP 数字助听器展开分析基础上，对助听器应用的响度补偿、噪声处理、回声抑制等关键技术进行了探讨，以便了解助听器功能实现方法，为关注这一话题的人们提供参考。