基于TMS320C54x的FIR数字滤波器设计

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(完整版)利用DSP的FIR滤波器设计

(完整版)利用DSP的FIR滤波器设计

题目:利用DSP的FIR滤波器设计数字处理器(DSP)有很强的数据处理能力,它在高速数字信号处理领域有广泛的使用,例如数字滤波、音频处理、图像处理等。

相对于模拟滤波器,数字滤波器没有漂移,能够处理低频信号,频率响应特性可做成非常接近于理想的特性,且精度可以达到很高,容易集成等。

使用可编程的DSP芯片实现数字滤波可以通过修改滤波器的参数十分方便地改变滤波器的特性,下面主要说明利用TMS320VC54x DSP芯片设计实现FIR数字滤波器。

设计目的意义一个实际的使用系统中,总存在各种干扰,所以在系统设计中,滤波器的好坏将直接影响系统的性能。

使用DSP进行数字处理,可以对一个具有噪声和信号的混合信号源进行采样,再经过数字滤波,滤除噪声,就可以提取有用信号了。

所以说,数字滤波器是DSP最基本的使用领域,熟悉基于DSP的数字滤波器能为DSP使用系统开发提供良好的基础。

技术指标1、数字滤波器的频率参数主要有:①通带截频:为通带和过渡带的边界点,在该点信号增益下降到规定的下限。

②阻带截频:为阻带和过渡带的边界点,在该点信号衰耗下降到规定的下限。

③转折频率:为信号功率衰减到1/2(约3dB)时的频率,在很多情况下,也常以fc作为通带或阻带截频。

④当电路没有损耗时,固有频率:就是其谐振频率,复杂电路往往有多个固有频率。

2、增益和衰耗滤波器在通带内的增益并非常数。

①对低通滤波器通带增益,一般指ω=0时的增益;高通指ω→∞时的增益;带通则指中心频率处的增益。

②对带阻滤波器,应给出阻带衰耗,衰耗定义为增益的倒数。

③通带增益变化量指通带内各点增益的最大变化量,如果通带增益变化量以dB为单位,则指增益dB值的变化量。

3、阻尼系数和品质因数阻尼系数α是表征滤波器对角频率为ω0信号的阻尼作用,是滤波器中表示能量衰耗的一项指标,它是和传递函数的极点实部大小相关的一项系数。

4、灵敏度滤波电路由许多元件构成,每个元件参数值的变化都会影响滤波器的性能。

实验四FIR数字滤波器的设计

实验四FIR数字滤波器的设计

实验四FIR数字滤波器的设计
FIR(有限冲击响应)数字滤波器是一种常见的数字信号处理器件,
可以用于滤波、降噪等应用。

下面是一种FIR数字滤波器的设计流程:
1.确定滤波器的需求:首先确定需要滤除的频率范围和滤波的类型,
例如低通、高通、带通、带阻等等。

2.设计滤波器的频率响应:根据滤波器的需求,设计其理想的频率响应。

可以使用窗函数、最小二乘法等方法获得一个理想的滤波器响应。

3.确定滤波器的阶数:根据设计的频率响应,确定滤波器的阶数。


数越高,滤波器的响应越陡峭,但计算复杂度也会增加。

4.确定滤波器的系数:根据滤波器的阶数和频率响应,计算滤波器的
系数。

可以使用频域窗函数或时域设计方法。

5.实现滤波器:根据计算得到的滤波器系数,实现滤波器的计算算法。

可以使用直接形式、级联形式、传输函数形式等。

6.评估滤波器的性能:使用所设计的FIR滤波器对输入信号进行滤波,评估其滤波效果。

可以使用频率响应曲线、幅频响应、群延时等指标进行
评估。

7.调整滤波器设计:根据实际的滤波效果,如果不满足需求,可以调
整滤波器的频率响应和阶数,重新计算滤波器系数,重新实现滤波器。

以上是FIR数字滤波器的基本设计流程,设计过程中需要考虑滤波器
的性能、计算复杂度、实际应用需求等因素。

TMS320C54x汇编语言编程实现FIR滤波器

TMS320C54x汇编语言编程实现FIR滤波器

已知一低通滤波器的采样率为8KHz,通带为1500Hz,阻带为2000 Hz,带内波动3dB,带外衰减-50dB,滤波器的相位具有线性特性。

具体幅频特性见下图。

要求用等波纹方法设计出该FIR滤波器,然后用TMS320C54x汇编语言编程实现该FIR滤波器。

使用MATLAB设计语言设计滤波器:[n,fo,mo,w] = remezord( [500 600], [1 0], [0.01 0.1], 2000 );b = remez(n,fo,mo,w);其中,b为FIR滤波器系数,本题系数的具体设计结果为:-0.0119(FE7AH) 0.0406(0532H) -0.0178(FDB9H) -0.0315(FBF8H) 0.0087(011DH) 0.0498(0660H) 0.0066(00D8H) -0.0826(F56DH) -0.0488(F9C1H) 0.1779(16C5H) 0.4142(3504H) 0.4142(3504H) 0.1779(16C5H) -0.0488(F9C1H) -0.0826(F56DH) 0.0066(00D8H) 0.0498(0660H) 0.0087(011DH) -0.0315(FBF8H) -0.0178(FDB9H) 0.0406(0532H) -0.0119(FE7AH)频响如图1所示图1 滤波器频响图DSP设计代码:.title "FIR.asm".mmregs.global _c_int00PA0 .set 0PA1 .set 1size .set 22.bss count,2.bss x,22.bss y,64.dataCOEF: .word 0FE7Ah ; H0----H21 .word 0532h.word 0FDB9h.word 0FBF8h.word 011Dh.word 0660h.word 00D8h.word 0F56Dh.word 0F9C1h.word 16C5h.word 3504h.word 3504h.word 16C5h.word 0F9C1h.word 0F56Dh.word 00D8h.word 0660h.word 011Dh.word 0FBF8h.word 0FDB9h.word 0532h.word 0FE7Ah.text_c_int00: SSBX FRCTST #0, *(count)STM #x+22,AR1STM #y,AR2STM #21 ,AR0LD #x+1 ,DPPORTR PA1,@x+1fir: RPTZ A,#21MACD *AR1-,COEF,ASTH A,*AR1PORTW *AR1+,PA0STH A,*AR2+ADDM #1,*(count)CMPM *(count),1024BC done, TCBD firPORTR PA1,*AR1+0done: B done.end通过CCS观察滤波器频响如图2所示,图2 滤波器频响输入信号为正弦波,频率为1000Hz,输入文件sin_1000.dat,输出文件out_1000.dat,波形如图3所示图3 输入信号频率为1000Hz时的输出结果输入信号为正弦波,频率为2500Hz,输入文件sin_2500.dat,输出文件out_2500.dat,波形如图4所示图4 输入信号频率为2500Hz时的输出结果Matlab分析代码见Lowpass_FIR\annaly\FIR_annaly.m文件,分析结果如图所示:图5 输入信号频率为1000Hz 时的分析结果图6 输入信号频率为2500Hz 时的分析结果0.0020.0040.0060.0080.010.0120.014-4-22441000Hz 输入信号-4-22441000Hz 输出信号42500Hz 输入信号00.0020.0040.0060.0080.010.0120.01442500Hz 输出信号。

实验五FIR数字滤波器的设计

实验五FIR数字滤波器的设计

实验五FIR数字滤波器的设计
FIR数字滤波器的设计可以分为以下几个步骤:
1.确定滤波器的类型和规格:根据实际需求确定滤波器的类型(如低通、高通、带通等)以及滤波器的截止频率、通带衰减以及阻带衰减等规格。

2.选择滤波器的窗函数:根据滤波器的规格,选择合适的窗函数(如矩形窗、汉宁窗、布莱克曼窗等)。

窗函数的选择会影响滤波器的频率响应以及滤波器的过渡带宽度等特性。

3.确定滤波器的阶数:根据滤波器的规格和窗函数的选择,确定滤波器的阶数。

通常来说,滤波器的阶数越高,滤波器的性能越好,但相应的计算和处理也会更加复杂。

4.设计滤波器的频率响应:通过在频率域中设计滤波器的频率响应来满足滤波器的规格要求。

可以使用频率采样法、窗函数法或优化算法等方法。

5. 将频率响应转换为差分方程:通过逆Fourier变换或其他变换方法,将频率响应转换为滤波器的差分方程表示。

6.量化滤波器的系数:将差分方程中的连续系数离散化为滤波器的实际系数。

7.实现滤波器:使用计算机编程、数字信号处理芯片或FPGA等方式实现滤波器的功能。

8.测试滤波器性能:通过输入一组测试信号并观察输出信号,来验证滤波器的性能是否符合设计要求。

需要注意的是,FIR数字滤波器的设计涉及到频率域和时域的转换,以及滤波器系数的选择和调整等过程,需要一定的信号处理和数学背景知识。

DSP综合课程设计-基于TMS320C5402的FIR数字滤波器的设计

DSP综合课程设计-基于TMS320C5402的FIR数字滤波器的设计

DSP综合课程设计题目:基于TMS320C5402的FIR数字滤波器的设计姓名:目录摘要 ............................................... - 3 - 1.数字滤波器设计原理............................... - 4 -1.1 数字滤波器的定义和分类....................... - 4 -1.2 数字滤波器的优点............................. - 5 -1.3 FIR滤波器的基本原理......................... - 6 -1.3.1 FIR数字滤波器的特点和结构.............. - 6 -1.3.2 FIR滤波器的优点........................ - 8 -1.4 FIR和IIR滤波器的比较....................... - 9 -2.TMS320C54的硬件结构与主要特性................... - 10 - 3.数字滤波器的MATLAB辅助设计.................... - 12 -3.1 MATLAB简介................................. - 12 -3.2 FIR数字滤波器的MATLAB设计原理方法......... - 13 -3.2.1FIR滤波器的设计原理.................... - 13 -3.2.3等效最佳一致逼近法..................... - 18 -3.3 基于FDAtool的滤波器设计.................... - 23 -3.3.1 FDAtool界面介绍....................... - 23 -4 数字滤波器的CCS实现............................ - 25 -4.1 简述CCS环境................................ - 25 - 4.2 CCS特点....................................... - 26 -4.3 CCS的配置.................................. - 26 -4.4 CCS环境中工程文件的使用.................... - 27 -4.4.1 建立工程文件........................... - 27 -4.4.2 创立新文件............................. - 28 -4.4.3 向工程中添加文件....................... - 28 -4.5 编译链接装载................................ - 30 -4.6利用M atlab 产生噪声信号用于滤波器测试....... - 31 -4.7 将滤波器设计文件载入到内存中................ - 32 -4.8 查看滤波器滤波效果.......................... - 33 -4.9 观察结果.................................... - 34 -5 总结............................................ - 35 -6 附录程序清单................................... - 36 -摘要: 滤波器的设计是数字信号处理中最基础的部分,也是比较重要的部分。

FIR数字滤波器设计实验_完整版

FIR数字滤波器设计实验_完整版

FIR数字滤波器设计实验_完整版本实验旨在设计一种FIR数字滤波器,以滤除信号中的特定频率成分。

下面是完整的实验步骤:材料:-MATLAB或其他支持数字信号处理的软件-计算机-采集到的信号数据实验步骤:1.收集或生成需要滤波的信号数据。

可以使用外部传感器采集数据,或者在MATLAB中生成一个示波器信号。

2. 在MATLAB中打开一个新的脚本文件,并导入信号数据。

如果你是使用外部传感器采集数据,请将数据以.mat文件的形式保存,并将其导入到MATLAB中。

3.对信号进行预处理。

根据需要,你可以对信号进行滤波、降噪或其他预处理操作。

这可以确保信号数据在输入FIR滤波器之前处于最佳状态。

4.确定滤波器的设计规范。

根据信号的特性和要滤除的频率成分,确定FIR滤波器的设计规范,包括滤波器的阶数、截止频率等。

你可以使用MATLAB中的函数来帮助你计算滤波器参数。

5. 设计FIR滤波器。

使用MATLAB中的fir1函数或其他与你所使用的软件相对应的函数来设计满足你的规范条件的FIR滤波器。

你可以选择不同的窗函数(如矩形窗、汉宁窗等)来平衡滤波器的频域和时域性能。

6. 对信号进行滤波。

将设计好的FIR滤波器应用到信号上,以滤除特定的频率成分。

你可以使用MATLAB中的conv函数或其他相应函数来实现滤波操作。

7.分析滤波效果。

将滤波后的信号与原始信号进行比较,评估滤波效果。

你可以绘制时域图、频域图或其他特征图来分析滤波效果。

8.优化滤波器设计。

如果滤波效果不理想,你可以调整滤波器设计参数,重新设计滤波器,并重新对信号进行滤波。

这个过程可能需要多次迭代,直到达到最佳的滤波效果。

9.总结实验结果。

根据实验数据和分析结果,总结FIR滤波器设计的优点和缺点,以及可能的改进方向。

通过完成以上实验步骤,你将能够设计并应用FIR数字滤波器来滤除信号中的特定频率成分。

这对于许多信号处理应用都是非常重要的,如音频处理、图像处理和通信系统等。

第七部分 TMS320C54x的软硬件设计

第七部分 TMS320C54x的软硬件设计

SZU-TI DSPs Lab -
Dr. JI ZHEN
5
等待状态与ta ta的关系 1.4 等待状态与ta的关系 外部器件的存取时间ta 外部器件的存取时间ta ta≤15ns 15ns<ta≤40ns 40ns<ta≤65ns 65ns<ta≤90ns 90ns<ta≤115ns 115ns<ta≤140ns
SZU-TI DSPs Lab -
Dr. JI ZHEN
18
用循环缓冲区实现Z 2.1.4 用循环缓冲区实现Z-1
SZU-TI DSPs Lab -
Dr. JI ZHEN
19
两种实现Z 2.1.5 两种实现Z-1方法的比较
线性缓冲区法
1、新老数据位置直接明了。 新老数据位置直接明了。 需要移动数据。 2、需要移动数据。 要求在一个机器周期中进行一次读和一次写操作, 3、要求在一个机器周期中进行一次读和一次写操作, 因而要求定位在DARAM中。 因而要求定位在DARAM中 DARAM
SZU-TI DSPs Lab -
Dr. JI ZHEN
16
用线性缓冲区实现Z 2.1.3 用线性缓冲区-
Dr. JI ZHEN
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用循环缓冲区实现Z 2.1.4 用循环缓冲区实现Z-1
滑窗式缓冲区,存放N个最新的样本。 滑窗式缓冲区,存放N个最新的样本。 每次输入新样本时,以新样本改写最老的样本, 每次输入新样本时,以新样本改写最老的样本,滑窗 中的数据不需要移动 循环缓冲区首尾相连 利用片内BK 循环缓冲区长度) BK( 利用片内BK(循环缓冲区长度)寄存器对滑窗寻址 循环缓冲区举例,N=6: 循环缓冲区举例,N=6:
16
CS1 OE WE CS2 A 13 CS1 OE WE CS2 A

第8章 TMS320C54x应用系统设计举例

第8章  TMS320C54x应用系统设计举例

SSBX INTM
;关闭所有中断
;读出中断向量(地址vector在中断 向量表程序中定义)
AND #0FF80h, A
OR PMST, A ;保留PMST的低7位 ;设置PMST(其中包括IPTR) ;开所有中断 STLM A,PMST RSBX INTM
中断服务程序 利用前面的y[1]和y[2],计算出新的y[n]。 _tint: LD BB, T ;将系数B 装入T寄存器 MPY y2, A ;y2乘系数B,结果放入A寄存器 LTD y1 ;将y1装入T寄存器,同时复制到y2 MAC AA, A ;完成新正弦数据的计算,a寄存器中为 ;y1*AA+y2*BB STH A, l, y1 ;将新数据存入y1,因所有系数都除过2,所以
FIR数字滤波器
.text > PROG PAGE 0 .cinit > PROG PAGE 0 .switch > PROG PAGE 0 .int_table > VEC PAGE 0 .data > DATA PAGE 1 .bss > DATA PAGE 1 .const > DATA PAGE 1 .sysmem > DATA PAGE 1 .stack > DATA PAGE 1 }
• DSP每计算一个输出值,都需要读取N个样本并进行N次乘
法和累加; • 每当读取一个样本后,将此样本向后移动,读完最后一个样
本后,最老的样本被推出缓冲区,输入最新样本存入缓冲区的
顶部。 •优点:线性缓冲区法具有存储器中新老数据位置直观明了。
第8章:应用系统设计举例——
FIR数字滤波器
N=8的线性缓冲区: 顶部为低地址单元,存放最新样本, 底部为高地址单元,存放最老样本; AR1被用作间接寻址的数据缓冲区的辅助寄存器,指向最老样本单元。 AR2被用作间接寻址的系数区的辅助寄存器。

FFT算法及IIR、FIR滤波器的设计资料

FFT算法及IIR、FIR滤波器的设计资料

《DSP原理及其应用》实验设计报告实验题目:FFT算法及滤波器的设计摘要随着信息科学的迅猛发展,数据采集与处理是计算机应用的一门关键技术,它主要研究信息数据的采集、存储和处理。

而数字信号处理器(DSP)芯片的出现为实现数字信号处理算法提供了可能。

数字信号处理器(DSP)以其特有的硬件体系结构和指令体系成为快速精确实现数字信号处理的首选工具。

DSP芯片采用了哈佛结构,以其强大的数据处理功能在通信和信号处理等领域得到了广泛应用,并成为研究的热点。

本文主要研究基于TI的DSP芯片TMS320c54x的FFT算法、FIR滤波器和IIR滤波器的实现。

首先大概介绍了DSP和TMS320c54x的结构和特点并详细分析了本系统的FFT变换和滤波器的实现方法。

关键词:DSP、TMS320c54x、FFT、FIR、IIRAbstractWith the rapid development of information science, data acquisition and processing is a key technology of computer applications, the main research of it is collection, storage and processing of information data. The emergence of the digital signal processor (DSP) chip offers the potential for the realization of the digital signal processing algorithm. Digital signal processor (DSP), with its unique hardware system structure and instruction system become the first tool of quickly and accurately realize the digital signal processing.DSP chip adopted harvard structure, with its powerful data processing functions in the communication and signal processing, and other fields has been widely applied, and become the research hot spot.This paper mainly studies the FFT algorithm based on TMS320c54x DSP chip of TI, the realization of FIR filter and IIR filter. First introduced the DSP and TMS320c54x briefly, then analyzed in detail the structure and characteristics of the system of the realization of FFT transform and filter method.Keyword: DSP、TMS320c54x、FFT、FIR、IIR1.绪论1.1课题研究的目的和意义数字信号处理器(DSP)已经发展了多20多年,最初仅在信号处理领域内应用,近年来随着半导体技术的发展,其高速运算能力使很多复杂的控制算法和功能得以实现,同时将实时处理能力和控制器的外设功能集于一身,在控制领域内也得到很好的应用。

基于DSP的FIR滤波器课程设计

基于DSP的FIR滤波器课程设计

第1章绪论 (2)1.1课程设计(论文)目的 (2)第2章系统方案设计 (2)2.1系统功能介绍 (2)2.2系统方案设计流程图(如图2.1) (3)2.3设计主要内容及步骤 (3)2.3.1滤波器的原理 (3)2.3.2DSP 实现FIR滤波的关键技术 (4)2.3.3具体的操作步骤 (6)第3章详细设计 (6)3.1MATLAB程序流程图(如图3.1) (6)3.2CCS汇编程序流程图(如图3.2) (7)第4章实验过程 (8)4.1 实验步骤与内容 (8)4.2 实验过程中出现的错误及解决的办法 (11)4.3 CCS程序运行后的各种输出结果 (11)第5章结束语 (13)第6章参考文献 (14)第1章绪论1.1课程设计(论文)目的通过课程设计,加深对DSP芯片TMS320C54x的结构、工作原理的理解,获得DSP应用技术的实际训练,掌握设计较复杂DSP系统的基本方法。

通过使用汇编语言编写具有完整功能的图形处理程序或信息系统,使学生加深对所学知识的理解,进一步巩固汇编语言讲法规则。

学会编制结构清晰、风格良好、数据结构适当的汇编语言程序,从而具备解决综合性实际问题的能力。

第2章系统方案设计2.1系统功能介绍任何一个实际的应用系统中,都存在着各种各样的干扰。

数字滤波器是使用最为广泛的信号处理算法之一。

数字滤波器在语音信号处理、信号频谱估计、信号去噪、无线通信中的数字变频以及图像信号等各种信号处理中都有广泛的应用。

在本设计中,先使用MATLAB模拟产生合成信号,然后再利用CCS进行滤波处理。

将模拟信号的采样频率设定为32000Hz,设计一个FIR低通滤波器,其参数为:滤波器名称:FIR低通滤波器采样频率:Fs=40000Hz通带:4000Hz~4500Hz过渡带:2500Hz~3000Hz,3500Hz~4000Hz带内波动:0.5dB阻带衰减:50dB滤波器级数:N=154滤波器系数:由MATLAB根据前述参数求得。

基于TMS320C54x的FIR滤波器设计

基于TMS320C54x的FIR滤波器设计
由于FIR滤波器的单位脉冲h(n)是有限长序列,因此FIR滤波器没有不稳定的问题;由于FIR滤波器一般为非递归结构,因此,在有限运算下不会出现递归型结构中的极限振荡等不稳定现象误差较小;FIR滤波器可以采用FFT算法实现,从而提高了运算效率。
2.1.2 FIR
总结FIR数字滤波器的优点:
(1)很容易获得严格的线性相位,避免被处理的信号产生相位失真,这一特点在宽频带信号处理、阵列信号处理、数据传输等系统中非ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ重要;
现代滤波理论研究的主要内容是从含有噪声的数据记录(又称为时间序列)中估计出信号的某些特征或信号本身。一旦信号被估计出,那么估计出的信号将比原信号会有高的信噪比。现代滤波器把信号和噪声都视为随机信号,利用它们的统计特征(如自相关函数、功率谱函数等等)导出一套最佳的估值算法,然后用硬件和软件实现。目前现代滤波器主要有:维纳滤波器、卡尔曼滤波器、线性预测器、自适应滤波器等,很多专家将基于特征分解的频率估计及奇异值分解算法都归入现代滤波器的范畴。GR雷达信号处理分析系统中的信号分析中的滑动平均谱和常规处理中的反褶积运算采用了现代处理的部分功能。
2.1.3
DSP芯片有专用的数字信号处理函数可调用,或者根据芯片指令集的结构自行设计代码实现FIR的功能;由于FIR设计时其系数计算及其量化比较复杂,因此一般都采用MATLAB软件作为辅助设计,计算出FIR的系数;然后进行代码设计实现。实现FIR滤波器相对简单,但是由于程序顺序执行,速度受到限制。
信号在进入FIR滤波器前,首先要将信号通过A/D器件进行模数转换,把模拟信号转化为数字信号;为了使信号处理能够不发生失真,信号的采样速度必须满足奈奎斯特定理,一般取信号频率上限的4-5倍做为采样频率;一般可用速度较高的逐次逼进式A/D转换器,不论采用乘累加方法还是分布式算法设计FIR滤波器,滤波器输出的数据都是一串序列,要使它能直观地反应出来,还需经过数模转换,因此由FPGA构成的FIR滤波器的输出须外接D/A模块。FPGA有着规整的内部逻辑阵列和丰富的连线资源,特别适合于数字信号处理任务,相对于串行运算为主导的通用DSP芯片来说,其并行性和可扩展性更好,利用FPGA乘累加的快速算法,可以设计出高速的FIR数字滤波器。

FIR数字滤波器在TMS320VC54xDSP上的实现

FIR数字滤波器在TMS320VC54xDSP上的实现

摘要FIR数字滤波器是数字信号处理的经典方法,其设计方法有多种,用DSP芯片对FIR滤波器进行设计时可以先在MATLAB上对FIR数字滤波器进行仿真,所产生的滤波器系数可以直接倒入到DSP中进行编程,在编程时可以采用DSP独特的循环缓冲算法对FIR数字滤波器进行设计,这样可以大大减少设计的复杂度,使滤波器的设计快捷、简单。

关键词FIR;DSP;循环缓冲算法1引言在信号处理中,滤波占有十分重要的地位。

数字滤波是数字信号处理的基本方法。

数字滤波与模拟滤波相比有很多优点,它除了可避免模拟滤波器固有的电压漂移、温度漂移和噪声等问题外,还能满足滤波器对幅度和相位的严格要求。

低通有限冲激响应滤波器(低通FIR滤波器)有其独特的优点,因为FIR系统只有零点,因此,系统总是稳定的,而且容易实现线性相位和允许实现多通道滤波器。

2FIR滤波器的基本结构及设计方法2.1FIR滤波器的基本结构设ai(i=0,1,2,…,N一1)为滤波器的冲激响应,输入信号为x(n),则FIR滤波器的输入输出关系为:FIR滤波器的结构如图1所示:图12.2FIR滤波器的设计方法(1)窗函数设计法从时域出发,把理想的无限长的hd(n)用一定形状的窗函数截取成有限长的h(n),以此h(n)来逼近hd(n),从而使所得到的频率响应H(ejω)与所要求的理想频率响应Hd(ejω)相接近。

优点是简单、实用,缺点是截止频率不易控制。

(2)频率抽样设计法从频域出发,把给定的理想频率响应Hd(ejω)以等间隔抽样,所得到的H(k)作逆离散傅氏变换,从而求得h(k),并用与之相对应的频率响应H(ejω)去逼近理想频率响应Hd(ejω)。

优点是直接在频域进行设计,便于优化,缺点是截止频率不能自由取值。

(3)等波纹逼近计算机辅助设计法前面两种方法虽然在频率取样点上的误差非常小,但在非取样点处的误差沿频率轴不是均匀分布的,而且截止频率的选择还受到了不必要的限制。

基于TMS320C54xFIR滤波器设计

基于TMS320C54xFIR滤波器设计

第1章绪论数字滤波器数字滤波器是一个(按预定的算法,将输入(对应数字频率)转换为所要求的输出离散时刻信号的特定功能装置)。

应用数字滤波器处置(对应模拟频率)时,第一须对输入模拟信号进行限带、抽样和模数转换。

数字滤波器输入信号的数字频率(2π*f/fs,f为模拟信号的频率,fs为采样频率,注意区别于模拟频率),依照奈奎斯特抽样定理,要使抽样信号的频谱不产生重叠,应小于折叠频率(ws/2=π),其频率响应具有以2π为距离的周期重复特性,且以折叠频率即ω=π点对称。

为取得,数字滤波器处置的输出数字信号须经、光滑。

数字滤波器具有高精度、高靠得住性、可程控改变特性或复用、便于集成等长处。

数字滤波器在、信号处置、医学生物信号处置和其他应用领域都取得了普遍应用。

数字滤波器的应用现状与进展趋势滤波器的主要分类有以下几种:(1)按处置信号类型分类,可分为模拟滤波器和离散滤波器两大类。

其中模拟滤波器又可分为有源、无源、异类三个分类;离散滤波器又可分为数字、取样模拟、混合三个分类。

(2)按选择物理量分类,滤波器可分为频率选择、幅度选择、时刻选择(例如PCM制中的话路信号)和信息选择(例如匹配滤波器)等四类滤波器。

(3)按频率通带范围分类,滤波器可分为低通、高通、带通、带阻、全通五个类别,而梳形滤波器属于带通和带阻滤波器,因为它有周期性的通带和阻带。

为适应各类需要,出现了一批新型滤波器,这里介绍几种已取得普遍应用的新型滤波器:(1)电控编程CCD横向滤波器(FPCCDTF):电荷耦合器(CCD)固定加权的横向滤波器(TF)在信号处置中,其性能和造价都可与数字滤波器和各类信号处置部件媲美。

这种滤波器主要用于自适应滤波;P-N序列和Chirp波形的匹配滤波;通用化的频域滤波器及相关积运算;语音信号和相位均衡;相阵系统的波束合成和电视信号的重影消除等均有应用。

固然,更多的应用有待进一步开拓。

总之,FPCCDTF是最有希望的进展方向。

基于DSPC54x的数字滤波器设计

基于DSPC54x的数字滤波器设计

设计天地Design Field前言一个实际的应用系统中,总存在各种干扰。

使用DSP进行数字信号处理时,可以从噪声中提取信号,即对一个具有噪声和信号的混合源进行采样,然后经过一个数字滤波器,滤除噪声,提取有用信号;数字滤波器是DSP最基本的应用领域,也是熟悉DSP应用的重要环节。

在系统设计中,滤波器的好坏将直接影响系统的性能。

FIR滤波算法实际上是一种乘法累加运算。

它不断输入样本,经延时z-1,作乘法累加,再输出滤波结果y(n)。

在这里使用FIR滤波器,它有以下几个特点:系统的单位冲激响应h(n)在有限个n值处不为零;系统函数H(z)在|z|>0处收敛,在|z|>0处只有零点,有限z平面只有零点,而全部极点都在z=0处;结构主要是非递归结构,没有输出到输入的反馈。

本次设计中FTSK输入数据中包含频率为800Hz,1200Hz,1600Hz,2021Hz,中心频率为1600Hz,提取该频率的信号。

利用Matlab设计一个带通滤波器。

具体参数为:采样频率为22050Hz,通带宽度为250Hz,则Fpass1=1475Hz,Fpass2=1725Hz,衰减1db,过渡带为200Hz则Fstop1=1275Hz,Fstop2=1925Hz,阻带衰减为30db。

运行Matlab获得126阶的带通滤波器,并提取系数。

用线性缓冲区和带移位双操作数寻址方法实现FIR滤波器在这里介绍用线性缓冲区法实现z-1,其特点是:对于N级的FIR滤波器,在数据存储区中开辟一个称之为滑窗的N个单元的缓冲区,存放最新的N个输入样本。

从最老的样本开始,每读一个样本后,将此样本向下移位。

读完最后一个样本后,输入最新样本至缓冲区的顶部。

在这里N=126,y(n)=在数据存储区中存放系数a0 ̄a125,并设置线性缓冲区存放输入数据。

Simulator仿真结果分析与硬件调试仿真在系统调试中起着重要作用,TI公司也提供了软件仿真器(Simulator)来调试程序。

基于DSP的语音信号FIR低通滤波器设计

基于DSP的语音信号FIR低通滤波器设计

科信学院DSP应用系统(三级项目)(2014/2015学年第二学期)课程名称:DSP原理与应用题目:基于DSP的语音信号FIR低通滤波器设计专业班级:信息1221学号:学生姓名:Liu指导教师:设计成绩:2015年7 月10 日1、项目设计目的通过课程设计,加深对DSP芯片TMS320C54x的结构、工作原理的理解,获得DSP应用技术的实际训练,掌握设计较复杂DSP系统的基本方法、数字滤波器的设计过程,了解FIR 的原理和特性,熟悉设计FIR数字滤波器的原理,学习FIR滤波器的DSP的实现原理,学习使用CCS的波形观察窗口观察输入/输出信号波形和频谱变化情况。

2DSP汇图2-1 Emulator选项图⑶接着在下面的窗口中按标号顺序进行如下选择:图2-2 Emulator配置图⑷在出现的窗口中按标号顺序进行如下设置:图2-3 Emulator配置完成图⑸在出现的窗口中按标号顺序进行如下设置:图2-4 配置完成图以上设置完成后,CCS已经被设置成Emulator的方式(用仿真器连接硬件板卡的方式),并且指定通过ICETEK-5100USB 仿真器连接ICETEK-VC5509-A2.1.3 语音编解码芯片TLV320AIC23原理ICETEK-VC5509-A 评估板上有一个语音编解码芯片 TLV320AIC23。

TLV320AIC23内置耳机输出放大器,支持MIC和LINE IN两种输入方式(二选一),且对输入和输出都具有可编程增益调节。

AIC23的模数转换(ADCs)和数模转换(DACs)部件高度集成在芯片内部,采用了先进的Sigma-delta过采样技术,可以在8K到96K的频率范围内提供16bit、20bit、24bit和32bit的采样,ADC和DAC的输出信噪比分别可以达到90dB和100dB。

图 2-5 TMS320VC5509与TLV320AIC23的连接示意图系统中AIC23的主时钟12MHz 直接由外部的晶振提供。

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第1章绪论1.1数字滤波器的研究背景与意义当今,数字信号处理(DSP:Digtal Signal Processing)技术正飞速发展,它不但自成一门学科,更是以不同形式影响和渗透到其他学科:它与国民经济息息相关,与国防建设紧密相连;它影响或改变着我们的生产、生活方式,因此受到人们普遍的关注。

数字化、智能化和网络化是当代信息技术发展的大趋势,而数字化是智能化和网络化的基础,实际生活中遇到的信号多种多样,例如广播信号、电视信号、雷达信号、通信信号、导航信号、射电天文信号、生物医学信号、控制信号、气象信号、地震勘探信号、机械振动信号、遥感遥测信号,等等。

上述这些信号大部分是模拟信号,也有小部分是数字信号。

模拟信号是自变量的连续函数,自变量可以是一维的,也可以是二维或多维的。

大多数情况下一维模拟信号的自变量是时间,经过时间上的离散化(采样)和幅度上的离散化(量化),这类模拟信号便成为一维数字信号。

因此,数字信号实际上是用数字序列表示的信号,语音信号经采样和量化后,得到的数字信号是一个一维离散时间序列;而图像信号经采样和量化后,得到的数字信号是一个二维离散空间序列。

数字信号处理,就是用数值计算的方法对数字序列进行各种处理,把信号变换成符合需要的某种形式。

例如,对数字信号经行滤波以限制他的频带或滤除噪音和干扰,或将他们与其他信号进行分离;对信号进行频谱分析或功率谱分析以了解信号的频谱组成,进而对信号进行识别;对信号进行某种变换,使之更适合于传输,存储和应用;对信号进行编码以达到数据压缩的目的,等等。

数字滤波技术是数字信号分析、处理技术的重要分支。

无论是信号的获取、传输,还是信号的处理和交换都离不开滤波技术,它对信号安全可靠和有效灵活地传输是至关重要的。

在所有的电子系统中,使用最多技术最复杂的要算数字滤波器了。

数字滤波器的优劣直接决定产品的优劣。

1.2数字滤波器的应用现状与发展趋势在信号处理过程中,所处理的信号往往混有噪音,从接收到的信号中消除或减弱噪音是信号传输和处理中十分重要的问题。

根据有用信号和噪音的不同特性,提取有用信号的过程称为滤波,实现滤波功能的系统称为滤波器。

在近代电信设备和各类控制系统中,数字滤波器应用极为广泛,这里只列举部分应用最成功的领域。

(1) 语音处理语音处理是最早应用数字滤波器的领域之一,也是最早推动数字信号处理理论发展的领域之一。

该领域主要包括5个方面的内容:第一,语音信号分析。

即对语音信号的波形特征、统计特性、模型参数等进行分析计算;第二,语音合成。

即利用专用数字硬件或在通用计算机上运行软件来产生语音;第三,语音识别。

即用专用硬件或计算机识别人讲的话,或者识别说话的人;第四,语音增强。

即从噪音或干扰中提取被掩盖的语音信号。

第五,语音编码。

主要用于语音数据压缩,目前已经建立了一系列语音编码的国际标准,大量用于通信和音频处理。

近年来,这5个方面都取得了不少研究成果,并且,在市场上已出现了一些相关的软件和硬件产品,例如,盲人阅读机、哑人语音合成器、口授打印机、语音应答机,各种会说话的仪器和玩具,以及通信和视听产品大量使用的音频压缩编码技术。

(2) 图像处理数字滤波技术以成功地应用于静止图像和活动图像的恢复和增强、数据压缩、去噪音和干扰、图像识别以及层析X射线摄影,还成功地应用于雷达、声纳、超声波和红外信号的可见图像成像。

(3) 通信在现代通信技术领域内,几乎没有一个分支不受到数字滤波技术的影响。

信源编码、信道编码、调制、多路复用、数据压缩以及自适应信道均衡等,都广泛地采用数字滤波器,特别是在数字通信、网络通信、图像通信、多媒体通信等应用中,离开了数字滤波器,几乎是寸步难行。

其中,被认为是通信技术未来发展方向的软件无线电技术,更是以数字滤波技术为基础。

(4) 电视数字电视取代模拟电视已是必然趋势。

高清晰度电视的普及指日可待,与之配套的视频光盘技术已形成具有巨大市场的产业;可视电话和会议电视产品不断更新换代。

视频压缩和音频压缩技术所取得的成就和标准化工作,促成了电视领域产业的蓬勃发展,而数字滤波器及其相关技术是视频压缩和音频压缩技术的重要基础。

(5) 雷达雷达信号占有的频带非常宽,数据传输速率也非常高,因而压缩数据量和降低数据传输速率是雷达信号数字处理面临的首要问题。

告诉数字器件的出现促进了雷达信号处理技术的进步。

在现代雷达系统中,数字信号处理部分是不可缺少的,因为从信号的产生、滤波、加工到目标参数的估计和目标成像显示都离不开数字滤波技术。

雷达信号的数字滤波器是当今十分活跃的研究领域之一。

(6) 声纳声纳信号处理分为两大类,即有源声纳信号处理和无源声纳信号处理,有源声纳系统涉及的许多理论和技术与雷达系统相同。

例如,他们都要产生和发射脉冲式探测信号,他们的信号处理任务都主要是对微弱的目标回波进行检测和分析,从而达到对目标进行探测、定位、跟踪、导航、成像显示等目的,他们要应用到的主要信号处理技术包括滤波、门限比较、谱估计等。

(7) 生物医学信号处理数字滤波器在医学中的应用日益广泛,如对脑电图和心电图的分析、层析X射线摄影的计算机辅助分析、胎儿心音的自适应检测等。

(8) 音乐数字滤波器为音乐领域开辟了一个新局面,在对音乐信号进行编辑、合成、以及在音乐中加入交混回响、合声等特殊效果特殊方面,数字滤波技术都显示出了强大的威力。

数字滤波器还可用于作曲、录音和播放,或对旧录音带的音质进行恢复等。

(9) 其他领域数字滤波器的应用领域如此广泛,以至于想完全列举他们是根本不可能的,除了以上几个领域外,还有很多其他的应用领域。

例如,在军事上被大量应用于导航、制导、电子对抗、战场侦察;在电力系统中被应用于能源分布规划和自动检测;在环境保护中被应用于对空气污染和噪声干扰的自动监测,在经济领域中被应用于股票市场预测和经济效益分析,等等。

1.3数字滤波器的实现方法分析数字滤波器的实现,大体上有如下几种方法:(1) 在通用的微型机上用软件来实现。

软件可以由使用者自己编写或使用现成的。

自IEEE DSP Comm.于1979年推出第一个信号处理软件包以来,国外的研究机构、公司也陆续推出不同语言不同用途的信号处理软件包。

这种实现方法速度较慢,多用于教学与科研。

(2) 用单片机来实现。

目前单片机的发展速度很快,功能也很强依靠单片机的硬件环境和信号处理软件可用于工程实际,如数字控制、医疗仪器等。

(3) 利用专门用于信号处理的DSP片来实现。

DSP芯片较之单片机有着更为突出的优点,如内部带有乘法器、累加器,采用流水线工作方式及并行结构,多总线,速度快,配有适于信号处理的指令等,DSP芯片的问世及飞速发展,为信号处理技术应用于工程实际提供了可能。

数字滤波器精确度高、使用灵活、可靠性高,具有模拟设备所没有的许多优点,已广泛地应用于各个科学技术领域, 例如数字电视、语音、通信、雷达、声纳、遥感、图像、生物医学以及许多工程应用领域。

随着信息时代数字时代的到来,数字滤波技术已经成为一门极其重要的学科和技术领域。

以往的滤波器大多采用模拟电路技术,但是,模拟电路技术存在很多难以解决的问题,例如,模拟电路元件对温度的敏感性,等等。

而采用数字技术则避免很多类似的难题,当然数字滤波器在其他方面也有很多突出的优点,在前面部分已经提到,这些都是模拟技术所不能及的,所以采用数字滤波器对信号进行处理是目前的发展方向。

第2章数字滤波器设计原理2.1 数字滤波器的定义和分类数字滤波器是指完成信号滤波处理功能的,用有限精度算法实现的离散时间线性非时变系统,其输入是一组数字量,其输出是经过变换的另一组数字量。

因此,数字滤波器本身既可以是用数字硬件装配成的一台完成给定运算的专用的数字计算机,也可以将所需要的运算编成程序,让通用计算机来执行。

从数字滤波器的单位冲击响应来看,可以分为两大类:有限冲击响应(FIR)数字滤波器和无限冲击响应(IIR)数字滤波器。

滤波器按功能上分可以分为低通滤波器(LPF)、高通滤波器(HPF)、带通滤波器(BPF)、带阻滤波器(BSF)。

按选择物理量分类,滤波器可分为频率选择、幅度选择、时间选择(例如PCM制中的话路信号)和信息选择(例如匹配滤波器)等四类滤波器按处理信号类型分类,可分为模拟滤波器和离散滤波器两大类。

其中模拟滤波器又可分为有源、无源、异类三个分类;离散滤波器又可分为数字、取样模拟、混合三个分类。

当然,每个分类又可继续分下去,总之,它们的分类可以形成一个树形结构,如图2-1所示。

图 2-1 滤波器的分类2.2 数字滤波器的优点相对于模拟滤波器,数字滤波器没有漂移,能够处理低频信号,频率响应特性可做成非常接近于理想的特性,且精度可以达到很高,容易集成等,这些优势决定了数字滤波器的应用将会越来越广泛。

同时DSP处理器(Digital Signal Processor)的出现和FPGA(FieldProgrammable Gate Array)的迅速发展也促进了数字滤波器的发展,并为数字滤波器的硬件实现提供了更多的选择。

数字滤波器具有以下显著优点:精度高:模拟电路中元件精度很难达到10-3,以上,而数字系统17位字长就可以达到10-5精度。

因此在一些精度要求很高的滤波系统中,就必须采用数字滤波器来实现。

灵活性大:数字滤波器的性能主要取决于乘法器的各系数,而这些系数是存放在系数存储器中的,只要改变存储器中存放的系数,就可以得到不同的系统,这些都比改变模拟滤波器系统的特性要容易和方便的多,因而具有很大的灵活性。

可靠性高:因为数字系统只有两个电平信号:"1”和“0",受噪声及环境条件的影响小,而模拟滤波器各个参数都有一定的温度系数,易受温度、振动、电磁感应等影响。

并且数字滤波器多采用大规模集成电路,如用CPLD或FPGA来实现,也可以用专用的DSP处理器来实现,这些大规模集成电路的故障率远比众多分立元件构成的模拟系统的故障率低。

易于大规模集成:因为数字部件具有高度的规范性,便于大规模集成,大规模生产,且数字滤波电路主要工作在截止或饱和状态,对电路参数要求不严格。

因此产品的成品率高,价格也日趋降低。

相对于模拟滤波器,数字滤波器在体积、重量和性能方面的优势己越来越明显。

比如在用一些用模拟网络做的低频滤波器中,网络的电感和电容的数值会大到惊人的程度,甚至不能很好地实现,这时候若采用数字滤波器则方便的多。

2.3 FIR滤波器的基本原理2.3.1 FIR数字滤波器的特点和结构在数字信号处理应用中往往需要设计线性相位的滤波器,FIR滤波器在保证幅度特性满足技术要求的同时,很容易做到严格的线性相位特性。

FIR滤波器不断地对输入样本x(n)延时后,再作乘法累加算法,将滤波结果y(n)输出,因此,FIR实际上是一种乘法累加运算。

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