DSP实现FIR滤波器的几种方法
(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。
FIR滤波器及其DSP实现
(2)每次移入新的样本时，以新样本改写滑窗中老的数据，而滑窗中的其他数据不需要移动；
(3)利用片内BK（循环波器的核心算法是计算输入信号与滤波器系数的卷积。设x(n)为输入信号，h(n)为FIR滤波器的冲击响应，n=0，…，N-1，则FIR滤波器的输出y(n)就是x(n)与h(n)的卷积，即：
图3.1FIR系数存储格式示意图
考虑到在执行macd指令时是将低地址的数据复制到高地址来完成延迟功能，所以在用macd指令计算卷积时，先计算x(n-N+1)与h(N-1)的乘积，最后才计算x(n)与h(0)的乘积。因此在程序中，FIR滤波器的系数在程序存储器中按倒序存储。
3.2FIR滤波器的软件设计及其调试
在信号处理领域中，对于信号处理的实时性、快速性的要求越来越高，因此在许多信息处理过程中，如对信号的过滤、检测、预测等，都要广泛地用到滤波器。其中数字滤波器具有稳定性高、精度高、设计灵活、实现方便等许多突出的优点，避免了模拟滤波器所无法克服的电压漂移、温度漂移和噪声等问题，因而随着数字技术的发展，用数字技术实现滤波器的功能越来越受到人们的注意和广泛的应用。而有限冲激响应(FIR)滤波器能在设计任意幅频特性的同时保证严格的线性相位特性，在示否音、数据传输中应用非常广泛。
(1)独立编写C程序和汇编程序，分开编译和汇编，形成各自的目标代码模块，然后用链接器将c模块和汇编模块链接起来。例如，FIR滤波程序用汇编语言编写，对FIR程序用汇编器进行汇编，形成目标代码模块，与C模块链接就可以在C程序中调用FIR程序。
(2)直接在C语言程序的相应位置嵌入汇编语句。
(3)对c程序进行编译.生成相应的汇编程序，然后对汇编程序进行手工优化和修改。上面的例子采用的是第一种方法，这是一种常用的C语言和汇编语言接口方法，采用这种方法最重要的是必须遵守c编译器所定义的函数调用规则和寄存器使用规则。遵循这两个规则就可以保证所编写的汇编模块不破坏C语言的运行环境。C模块和汇编模块可以相互访问各自定义的函数或变量。在编写独立的汇编程序时，必须注意以下几点：
FIR数字滤波器在TMS320VC54xDSP上的实现
FIR数字滤波器在TMS320VC54xDSP上的实现FIR数字滤波器是一种基于采样定理的信号处理算法，可以对离散时间信号进行滤波和降噪。
在实际应用中，FIR数字滤波器常用于音频和图像处理、通信系统等领域。
本文将介绍在TMS320VC54x DSP上实现FIR数字滤波器的方法。
TMS320VC54x DSP是一种高性能数字信号处理器，具有高速计算、低功耗、可编程性强等优势。
在TMS320VC54x DSP上实现FIR数字滤波器需要进行以下步骤：一、设计FIR数字滤波器的传递函数FIR数字滤波器的传递函数可以通过设计滤波器的滤波特性来实现。
在本例中，我们以一个低通滤波器为例，其传递函数为：H(z) = a0 + a1*z^-1 + a2*z^-2 + … + aN*z^-N其中，a0,a1,…,aN是系数，N是滤波器的阶数。
二、将传递函数转化为差分方程将FIR数字滤波器的传递函数转换为差分方程可以更方便地实现。
令y(n)为输出，x(n)为输入，k是滤波器的时间常数，则差分方程为：y(n) = (a0*x(n) + a1*x(n-1) + a2*x(n-2) + … + aN*x(n-N))/k三、将差分方程转化为C语言代码在TMS320VC54x DSP上实现FIR数字滤波器需要将差分方程转化为C语言代码。
代码如下：#define N 10 //滤波器阶数float a[N+1] = {0.5, 0.2, 0.1, 0.05, 0.03, 0.02, 0.01, 0, 0, 0, 0}; //系数float x[N+1] = {0}; //输入数据float y = 0; //输出数据float FirFilter(float input){int i;float output = 0;//将输入数据移位for(i = N; i >= 1; i--){x[i] = x[i-1];}x[0] = input;//计算输出数据for(i = 0; i <= N; i++){output += a[i]*x[i];}return output;}四、在TMS320VC54x DSP上实现FIR数字滤波器在TMS320VC54x DSP上实现FIR数字滤波器需要使用C语言编写程序，并将程序下载到DSP芯片中。
DSP实现32阶的FIR数字低通滤波器
32阶的FIR数字低通、高通、带阻滤波器的实现。
对于DSP来说，低通、高通、带阻滤波器实现程序大致相同，只是在于滤波系数不同。
所以我们滤波器系数分别放在三个头文件中，分别对应低通、高通、带阻。
FIR滤波器程序下面为一个FIR低通、带通、高通的通用程序。
HIGHPASS .set 0 ;if you want to use ,please set the value to 1 BANDPASS .set 0LOWPASS .set 1.global start,fir.mmregsCOFF_FIR_START: .sect "coff_fir".if LOWPASS.include "lowpass\lowpass.inc".elseif BANDPASS.include "bandpass\bandpass.inc".else.include "highpass\highpass.inc".endifK_FIR_BFFR .set 32d_data_buffer .usect "fir_bfr",64FIR_DP .usect "fir_vars",0d_filin .usect "fir_vars",1d_filout .usect "fir_vars",100h.asg AR4,FIR_DATA_P.asg AR6,INBUF_P.asg AR7,OUTBUF_P.sect "fir_prog"nopstart:LD #FIR_DP,DP ;加载数据页指针STM #d_data_buffer,FIR_DATA_PRPTZ A,#K_FIR_BFFR-1STL A,*FIR_DATA_P+;置数据缓冲区为0STM #d_filin,INBUF_P;新采样数据指针STM #d_filout,OUTBUF_P;滤波输出指针STM #100h,BKfir_loop:NOP ;Add Breakpoint & porbe pointLD *INBUF_P,A;获得输入采样数据CALL fir ;执行滤波STH A,*OUTBUF_P+%main_end:b fir_loop ;Add Breakpointfir:SSBX SXMSSBX FRCTSTM #d_data_buffer,FIR_DATA_PSTL A,*FIR_DATA_P;将采样数据放入数据缓冲X(n)STM #(d_data_buffer+K_FIR_BFFR-1),FIR_DATA_P fir_task:RPTZ A,#K_FIR_BFFR-1MACD *FIR_DATA_P-,COFF_FIR_START,A;乘加累加，且将数据缓冲区的数据移位。
基于DSP实现的FIR低通滤波器
基于DSP实现的FIR低通滤波器FIR（有限脉冲响应）低通滤波器是一种常见的数字信号处理（DSP）滤波器。
它的设计和实现非常灵活，可以用于去除数字信号中高频成分，使得信号能在一定的频率范围内进行平滑处理。
FIR低通滤波器有很多种设计方法，其中最简单的方法是基于窗函数设计，例如矩形窗、汉宁窗、布莱克曼窗等。
这些窗函数的选择取决于滤波器的性能要求和频率响应的形状。
在DSP中，FIR低通滤波器的实现可以采用直接形式、级联形式、并行形式和迭代形式等多种结构。
其中直接形式是最简单和直观的实现方式，也是最容易理解和实现的一种结构。
直接形式的FIR低通滤波器由一个延迟线、一组乘法器和加法器组成。
延迟线用于延迟输入信号，乘法器用于对延迟后的信号进行调制，而加法器则将调制后的信号相加得到输出信号。
```----------------------，，，x(n) -->， Delay ，-->， Multiply，-->--+ Sum ，--> y(n)Line ，，，----------------------```在实现过程中，需要注意的是延迟线的设置和乘法器的系数。
延迟线的长度决定了滤波器的阶数，即滤波器对输入信号的响应范围。
乘法器的系数则决定了滤波器的频率响应，可以通过窗函数的选取来确定。
通常，FIR滤波器的实现可以通过查表法或者卷积法来实现。
查表法通过预先计算所有可能的输入组合，并将其存储在一张查找表中，以减少计算量。
卷积法则通过将输入信号和滤波器的冲击响应进行卷积运算来得到输出信号。
当实现FIR低通滤波器时，还需要考虑滤波器的性能指标和算法的优化。
常见的性能指标包括滤波器的截止频率、抗混叠性能、通带和阻带的幅频特性等。
算法的优化可以从以下几个方面考虑：乘法器的系数选择、滤波器结构的选择、滤波器长度的选择和存储器的优化等。
总之，基于DSP实现的FIR低通滤波器是一种常用的数字信号处理滤波器，它可以用于去除数字信号中的高频成分，平滑信号的频谱。
FIR滤波器设计和DSP实现
FIR滤波器设计和DSP实现FIR滤波器（Finite Impulse Response Filter）又称为有限脉冲响应滤波器，是一种数字滤波器，其脉冲响应为有限长度。
FIR滤波器具有稳定性、线性相位等优点，广泛应用于数字信号处理（DSP）中。
1.窗函数法：窗函数法是FIR滤波器设计中最简单、最常用的方法之一、设计步骤主要有：选择合适的窗函数（如矩形窗、汉宁窗、哈宁窗等）；确定滤波器的截止频率和通带或阻带波动范围；根据窗函数的特性进行滤波器系数的计算。
窗函数法设计得到的滤波器具有较好的频域响应，并且易于实现。
2.频率采样法：频率采样法是通过对滤波器在频域中的理想特性进行采样，然后进行逆变换得到滤波器系数。
设计步骤主要有：确定理想滤波器的频率响应；进行频率采样，得到取样频率上的实际频率响应；对实际频率响应进行逆变换，得到滤波器系数。
频率采样法设计的滤波器可以满足设计要求，但是需要进行逆变换，计算复杂度较高。
3.最小二乘法：最小二乘法是通过求解最小化均方差的优化问题，得到最佳滤波器系数。
设计步骤主要有：建立最小二乘优化问题的数学模型；对数学模型进行求解，得到最佳滤波器系数。
最小二乘法能够得到较好的滤波器性能，并且不需要进行逆变换，计算复杂度相对较低。
1.将滤波器的系数存储在系数寄存器中；2.将输入信号与相应的系数进行乘法运算；3.将乘法运算的结果累加得到输出信号；4.将输入信号和系数向右移动一个位置；5.重复步骤2-4，直到滤波器输出满足要求。
DSP实现可以采用硬件方法，如使用专用的FPGA或ASIC实现滤波器的计算单元；也可以采用软件方法，在DSP芯片上运行相应的滤波算法代码。
对于较复杂的滤波器设计，可以使用专门的滤波器设计软件进行设计和实现。
综上所述，FIR滤波器的设计和实现是数字信号处理中的重要内容，不同的设计方法和实现方式可以根据具体需求选择。
设计一个合适的FIR 滤波器可以满足信号处理的要求，并且在DSP实现中能够提高系统的运算效率和性能。
FIR滤波器及其DSP实现
FIR滤波器及其DSP实现FIR（Finite Impulse Response）滤波器是一种常见的数字滤波器，它具有有限的脉冲响应。
与IIR（Infinite Impulse Response）滤波器相比，FIR滤波器具有线性相位特性，并且可以实现稳定的滤波效果。
FIR滤波器的核心是其冲激响应，即滤波器的输出响应。
FIR滤波器的输出可以通过对输入信号和滤波器的冲激响应进行卷积来实现。
为了得到所需的滤波效果，需要设计滤波器的冲激响应。
常见的方法包括频域设计和时域设计两种。
频域设计方法主要利用频率响应来设计FIR滤波器的冲激响应。
这包括将所需滤波特性转化为频率域中的理想滤波器响应，然后通过反变换得到冲激响应。
常见的频域设计方法有窗函数法、最优逼近法和频带优化法等。
窗函数法是最简单的频域设计方法之一，通过将理想滤波器的频率响应与窗函数的频率响应相乘得到FIR滤波器的冲激响应。
常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、汉明窗等。
窗函数法的优点是简单易用，但实现的FIR 滤波器在频域存在较大的过渡带宽。
因此，需要根据具体应用需求选择合适的窗函数。
最优逼近法是一种基于最优化理论的频域设计方法。
它通过将所需滤波特性定义为目标函数，利用优化算法来最小化目标函数与实际滤波器响应之间的差距，从而得到FIR滤波器的冲激响应。
最优逼近法能够较好地满足滤波特性的要求，但计算复杂度较高。
时域设计方法主要通过对滤波器的冲激响应进行直接设计来实现。
常见的时域设计方法有零相位响应（Zero-Phase Response，ZPR）设计和线性相位设计。
零相位响应设计方法通过首先设计一个偶对称的冲激响应，并通过反转和平移来得到滤波器的冲激响应。
这样可以实现零相位的滤波效果。
零相位响应设计方法能够保持输入信号的相位信息，适用于对相位要求较高的应用，如音频信号处理。
线性相位设计方法主要通过对滤波器的延迟进行优化来实现。
线性相位设计方法能够使得滤波器的相位响应近似为线性函数，从而实现滤波器对不同频率的信号具有相同的延迟。
FIR滤波器的DSP实现
第四章FIR数字滤波器设计4.1 实验目的1、熟悉使用TI公司的6413DSP开发板。
2、进一步熟悉软件Code Composer Studio的使用。
3、掌握加窗法实现FIR数字滤波器的原理。
4.2 实验内容使用Code Composer Studio软件在6713DSP开发板上实践加窗FIR数字滤波器算法。
4.3 实验器材6713DSP 开发板x1USB 数据线x1供电线x1电脑x14.4 实验原理1.一个长度为N+1的因果FIR滤波器传输函数H(z)是的N次多项式：其对应的频率响应函数为：任何长度为N+1的有限长序列x[n]的特性可由其离散时间傅里叶变换X( )的N+1样本完全描述。
因此，要设计一个长度为N+1的FIR 滤波器，可以利用冲击响应序列{h[n]}或频率响应H( )的N+1个样本来进行。
同时为了保证线性相位，必须满足条件:FIR 滤波器的两种直接设计方法为加窗傅里叶级数法和频率抽样法。
本次实验只用加窗傅里叶级数法实现。
2.由于加窗理想滤波器冲击响应序列的幅值响应出现吉布斯（Gibbs ）现象，我们需要利用两边都是逐渐平滑减小到零的窗函数或者在通带到阻带加入平滑的过渡带等方法减弱吉布斯现象。
使用渐缩的窗函数可以使旁瓣的高度减小，但会使主瓣的宽度相应的增加，结果是在不连续点间出现更宽的过渡带。
现将我们常用的长度为N=2M+1的渐变窗函数列举如下：Hann 窗：Mn M N n n w ≤≤---=)],12cos(1[21)(πHamming 窗：Mn M N n n w ≤≤---=)],12cos(46.054.0[)(π Blackman 窗：M n M N n N n n w ≤≤--+--=)],14cos(08.0)12cos(5.042.0[)(ππKaiser 窗：10,)())]1/(21[1()(020-≤≤---=N n I N n I n w ββ4.5 实验步骤1、将6713 DSP开发板接上电源并与计算机连接，打开6713 DSK Diagnostics Utility 检测实验设备是否连接正常。
FIR滤波器在DSP上的实现
FIR 滤波器在DSP 上的实现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。
数字滤波是语音处理、图像处理、频谱分析等应用中的基本处理算法。
DSP 是一种处理数字信号的专用微处理器，主要应用于实时快速地实现各种信号的数字处理算法。
用DSP 芯片实现数字滤波具有稳定性好、精确度高、不受环境影响等优点。
数字滤波器分为有限冲激响应滤波器FIR 和无限冲激响应滤波器IIR 。
对称FIR 滤波器在数字信号处理中应用十分广泛，常用于相位失真要求较高的场合，例如：(1)通信系统：调制解调器、综合业务数据网等，都要求保证数据脉冲的形状和通道中的相关时间。
f2)希尔伯特变换器：要求输入输出信号正交。
(3)高保真音响系统：音乐的相位失真必须减到最小，尽可能逼真地重现原来的声音等等。
由于FIR 是全零点的滤波器，因而系统总是稳定的。
这对于系统综合是很重要的。
2. FIR 滤波器的基本结构设h(n)(n=0,1,2,…,N 一1)为滤波器的冲激响应，输入信号为x(n)，则FIR 滤波器就是要实现下列差分方程：10()()()N k y n h k x n k -==-∑ (1)式(1)就是FIR 滤波器的差分方程。
FIR 滤波器的最主要的特点是没有反馈回路，因此它是无条件稳定系统。
它的单位脉冲响应h(n)是一个有限长序列。
由上面的方程可见，FIR 滤波箅法实际上足一种乘法累加运算，它不断地输入样本x(n)，经延时做乘法累加，再输出滤波结果y(n)。
FIR 滤波器的一个分支的延时线，把每一节的输出加权累加，得到滤波器的输出。
结构如图1所示，它由一条均匀间隔的延迟线上对抽失信号进行加权求和构成。
3. 利用MATLAB 确定滤波器的系数设计一个线性相位FIR 低通滤波器，技术指标：通带截止频率fp=1500Hz ，阻带起始频率fst=2250 Hz ，通带允许的最大衰减为Rp=0.25 dB ，阻带应达到的最小衰减为As=50dB 。
基于DSP实现的FIR低通滤波器
基于DSP实现的FIR低通滤波器FIR（Finite Impulse Response）低通滤波器是一种数字信号处理（DSP）算法，用于滤除输入信号中高于一些截止频率的频域成分，并使输出信号只包含低于该截止频率的成分。
FIR低通滤波器通常由一组脉冲响应函数（Impulse Response）的加权和组成，其中权重决定了滤波器的频率响应。
实现FIR低通滤波器的一种常见方法是使用离散时间线性卷积运算。
滤波器的输入信号通过一个延迟线数组，然后与一组权重向量进行内积。
该内积计算的结果即为滤波器的输出。
在DSP领域，用于实现FIR低通滤波器的算法有很多种，其中最常用的是基于迭代结构（Direct Form）的算法。
此算法按照滤波器的脉冲响应函数的长度进行迭代，每次迭代处理输入信号的一个样本。
该算法的优点是实现简单、稳定可靠。
下面是一个基于DSP实现的FIR低通滤波器的伪代码示例：```python#定义滤波器的截止频率和脉冲响应函数长度def cutoff_frequency = 1000 # 截止频率为1kHzdef length = 101 # 脉冲响应函数长度为101#初始化滤波器的权重向量def weights = [0.0] * length#计算滤波器的脉冲响应函数for i in range(length):#计算当前权重对应的频率frequency = i * sampling_rate / length#如果当前频率小于截止频率，则设置权重为1，否则为0weights[i] = 1 if frequency <= cutoff_frequency else 0#初始化输入和输出信号数组def input_signal = [0.0] * signal_lengthdef output_signal = [0.0] * signal_length#循环处理输入信号的每个样本for i in range(signal_length):#延迟线数组移位，并将当前输入样本放入延迟线的第一个位置delay_line[1:] = delay_line[:-1]delay_line[0] = input_signal[i]#计算滤波器的输出output_signal[i] = sum(delay_line * weights)```这段示例代码实现了一个FIR低通滤波器，截止频率为1kHz，脉冲响应函数长度为101、首先，根据截止频率计算出权重向量。
通用DSP实现FIR滤波器
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实验三、 FIR滤波器的硬件实现方法 实验三、 FIR滤波器的硬件实现方法
一、实验目的： 实验目的：
1、了解FIR滤波器的硬件实现方法; 了解FIR滤波器的硬件实现方法; FIR滤波器的硬件实现方法
二、实验原理: 实验原理:
本实验中FIR滤波器的硬件实现方法是以单片机为核心, 本实验中FIR滤波器的硬件实现方法是以单片机为核心,加上外扩展 FIR滤波器的硬件实现方法是以单片机为核心 的存储单元及其它电路来实现FIR的滤波运算, 的存储单元及其它电路来实现FIR的滤波运算,我们实现的是一个四阶的 FIR的滤波运算 FIR滤波器 选用的是直接型的结构, 其结构如图3 所示: 滤波器, FIR滤波器,选用的是直接型的结构, 其结构如图3-1所示: x(n) h(0) Z-1 h(1) Z-1 h(2) Z-1 h(3) y(n)
0
1000
2000
3000
4000 5000 6000 Frequency (Hz)
7000
8000
9000 10000
图2-2 低通滤波器的频响特性
3
高通滤波器的频率特性如图2 所示: 高通滤波器的频率特性如图2-3所示:
1.5 Magnitude Response
1
0.5
0
0
1000
2000
3000
2
低通滤波器的频率特性如图2 所示: 低通滤波器的频率特性如图2-2所示:
50 Magnitude (dB) 0 -50 -100 -150
0
1000
2000
3000
400Hz)
7000
8000
9000 10000
0 Phase (degrees) -500 -1000 -1500 -2000
FIR滤波器在DSP上的实现
FIR滤波器在DSP上的实现
1引言
近年来，随着数字信号处理（DSP）技术的发展，自由响应滤波器（FIR）已成为DSP系统的核心部分，广泛用于各种应用，如声学信号处理、通信器件、生物医学信号处理等。
本文首先介绍FIR滤波器的基本原理，之后介绍如何在DSP上实现FIR滤波器，主要介绍两种实现方法：延迟求和和移位加法（Shift-Add）。
最后，将对比分析两种实现方法的优劣，并分析哪些条件下使用移位加法。
2FIR滤波器的原理
输入的时域信号x[n]经过一系列不同阶数的延迟单元滤波器系数h[n]的乘法和求和运算，从而得到输出的时域信号y[n]，即
y[n]=\sum_{k=0}^{k=N}h_{k}x[n-k]
其中，x[n]表示输入时域信号，h[n]表示滤波器系数，y[n]表示输出时域信号，N表示滤波器的阶数。
3在DSP上实现FIR滤波器。
dsp实验报告 fir实验报告
dsp实验报告 fir实验报告DSP实验报告：FIR实验报告引言：数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是一门研究如何对数字信号进行处理和处理的学科。
其中，滤波器是数字信号处理中最常用的技术之一。
本实验报告旨在介绍FIR（Finite Impulse Response）滤波器的原理、设计和实现过程，并通过实验验证其性能。
一、FIR滤波器的原理FIR滤波器是一种线性时不变系统，其输出信号仅由输入信号的有限个历史样本决定。
其基本原理是将输入信号与滤波器的冲激响应进行卷积运算，以实现对输入信号的滤波处理。
二、FIR滤波器的设计方法1. 理想低通滤波器设计方法理想低通滤波器的频率响应在截止频率之前为1，在截止频率之后为0。
通过对理想低通滤波器的频率响应进行采样和离散化，可以得到FIR滤波器的系数序列。
2. 窗函数法设计FIR滤波器窗函数法是一种常用的FIR滤波器设计方法。
其基本思想是将理想低通滤波器的频率响应与一个窗函数进行乘积，从而得到实际可实现的FIR滤波器的系数序列。
常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、汉明窗等。
三、FIR滤波器的实现FIR滤波器可以通过直接形式和间接形式两种方式实现。
直接形式是按照滤波器的差分方程进行计算，而间接形式则是利用FFT（Fast Fourier Transform）算法将滤波器的系数序列转换为频域进行计算。
四、FIR滤波器的性能评估1. 幅频响应幅频响应是评估FIR滤波器性能的重要指标之一。
通过绘制滤波器的幅频响应曲线，可以直观地观察滤波器在不同频率下的衰减情况。
2. 相频响应相频响应是评估FIR滤波器性能的另一个重要指标。
相频响应描述了滤波器对输入信号的相位延迟情况，对于某些应用场景，相频响应的稳定性和线性性非常重要。
3. 稳态误差稳态误差是指FIR滤波器在达到稳态后输出信号与理想输出信号之间的差异。
通过对滤波器的输入信号进行模拟或实际测试，可以计算出滤波器的稳态误差，并评估其性能。
基于TMS320F2812DSP处理器的FIR滤波器的设计与实现
基于TMS320F2812DSP处理器的FIR滤波器的设计与实现FIR（Finite Impulse Response）滤波器是一种常见的数字滤波器，其主要特点是线性相位特征和有限脉冲响应。
在本文中，将基于TMS320F2812 DSP处理器设计和实现一个FIR滤波器。
首先，我们需要确定FIR滤波器的参数，包括滤波器的长度和系数。
滤波器的长度决定了滤波器的频域分辨率，系数则决定了滤波器的频率响应。
在设计中，我们可以使用窗函数法或最小二乘法等方法来确定滤波器的系数。
接下来，我们需要编写代码将FIR滤波器的系数加载到DSP处理器的内存中。
TMS320F2812DSP处理器使用C语言进行编程，可以使用DSP编译器将代码编译成可执行文件。
在代码中，需要定义一个数组来存储FIR 滤波器的系数，并使用内置函数来实现滤波器运算。
在滤波器的输入和输出之间，需要使用定点数格式进行数据的表示和计算。
TMS320F2812DSP处理器支持定点数运算，可以使用固定小数点或整数表示数据。
在计算过程中，要注意溢出和截断的问题，以保证滤波器的性能和稳定性。
在实现过程中，还需要考虑到采样率和时钟频率的调整。
TMS320F2812DSP处理器具有多个时钟和定时器，可以根据实际需求进行配置和调整。
为了保证滤波器的实时性，应根据采样率和滤波器的长度来确定时钟频率和定时器的设置。
当FIR滤波器的代码编写完成后，可以通过仿真和测试来验证滤波器的性能。
TMS320F2812DSP处理器支持调试和仿真功能，可以使用仿真器或调试器来查看滤波器的输入和输出结果。
在测试过程中，可以输入不同频率和幅度的信号来验证滤波器的频率响应和滤波效果。
总结来说，基于TMS320F2812DSP处理器的FIR滤波器设计和实现分为确定参数、编写代码、调整时钟和测试验证四个步骤。
通过合理的参数选择和代码编写，可以实现一个高性能和稳定的FIR滤波器。
FIR数字滤波器的DSP实现
FIR数字滤波器的DSP实现摘要：在分析了FIR数字滤波器主要特点的基础上，采用最大误差最小化准则的等波纹迫近法，来设计FIR数字滤波器。
然后通过Matlab程序设计语言中Remez函数和Remezord 函数计算FIR数字滤波器的系数,并基于美国德州仪器公司生产的TMS320C5402芯片的数字信号处理功能,应用DSP 汇编语言编程实现了该滤波器,使不同阶数的FIR数字滤波器都可以用Matlab所得到的结果来修改DSP程序中的数据子程序。
关键词：FIR数字滤波器；数字信号处理；Remez函数；Remezord函数；MatlabFIR滤波器的结构主要是非递归结构，没有输出到输入的反馈。
并且FIR滤波器很容易获得严格的线性相位特性，避免被处理信号产生相位失真。
而线性相位体现在时域中仅仅是h( n)在时间上的延迟，这个特点在图像信号处理、数据传输等波形传递系统中是非常重要的。
此外，他不会发生阻塞现象，能避免强信号淹没弱信号，因此特别适合信号强弱相差悬殊的情况。
其主要的不足之处是，其较好的性能是以较高的阶数为代价换来的。
因此，在保证相同性能的前提下，努力降低其阶数是FIR数字滤波器设计的重要因素之一。
下面介绍应用Matlab和DSP芯片来实现FIR滤波器的通用模式。
1、FIR滤波器的设计方法通常采用窗函数法设计FIR滤波器方法简单，但是这些滤波器的设计还不是最优的。
首先通带和阻带的波动基本上相等，虽然一般需要δ2<δ1，但是在窗函数法中不能分别控制这些参数。
另外对于大部分窗函数来说，通带内或阻带内的波动不是均匀的，通常离开过渡带时会减小。
若允许波动在整个通带内均匀分布，就会产生较小的峰值波动。
最优化设计是将所有的采样值作为变量，在某一优化准则下，通过计算机进行迭代运算得到的最优结果。
其优化准则可以使用均方误差准则。
但实践证明，应用最大误差最小化准则的等波纹迫近法是更为实用的方法，应用他设计时，阶数、通带和阻带的边缘以及误差的加权函数都可以自由选择，十分灵活，设计得到的滤波器，其误差在整个频率范围内均匀分布，因而可以以最低的阶数迫近提出的指标要求。
DSP：fir滤波器软硬件实现
设计：
-过渡带宽度=阻带边缘频率-通带边缘频率=22-10=12 kHz
-采样频率：
F1=通带边缘频率+(过渡带宽度)/2=10000+12000/2=16 kHz
Ω1=2Πf1/fs=0.64Π
--理想低通滤波器脉冲响应：
h1[n]=sin(nΩ1)/n/Π=sin(0.64Πn)/n/Π
--根据要求，选择布莱克曼窗，窗函数长度为：
N=5.98fs/过渡带宽度=5.98*50/12=24.9
--选择N=25，窗函数为：
W[n]=0.42+0.5cos(2лn/24)+0.8cos(4лn/24)
--滤波器脉冲响应为：
intnGraphBuf3[ADCNUMBER];
intci=0,keyflage,nAD;
Uint16nMixing[1024];
//液晶----------------------------------------------------------
#define CTRLED (*(unsignedint*)0x108004) // port8004
PORTR PA1,*AR2+0%
.end
链接命令文件
FIR2.obj
vectors.obj
-o FIR2.out
-m FIR2.map
-e start
MEMORY
{
PAGE0:
EPROM:org=0E000h,
len=1000h
VECS: org=0FF80h,
len=0080h
PAGE1:
DSP实验6用窗函数法设计FIR滤波器
DSP实验6用窗函数法设计FIR滤波器实验六用窗函数法设计FIR 滤波器一、实验目的1. 掌握窗函数法设计FIR 滤波器的原理和方法，观察用几种常用窗函数设计的FIR 数字滤波器技术指标；2. 掌握FIR 滤波器的线性相位特性；3. 了解各种窗函数对滤波特性的影响。
二、实验原理与方法如果所希望的滤波器的理想频率响应函数为H d (e jω)，则其对应的单位脉冲响应为ωπωππωd e e H n h n j j d ?-=)(21)(，用窗函数w N (n)将h d (n)截断，并进行加权处理，得到实际滤波器的单位脉冲响应h (n )=h d (n )w N (n )，其频率响应函数为n j N n j e n h e H ωω--=∑=10)()(。
如果要求线性相位特性，则h (n )还必须满足)1()(n N h n h --±=。
可根据具体情况选择h(n)的长度及对称性。
三、实验步骤1. 写出理想低通滤波器的传输函数和单位脉冲响应。
2. 写出用四种窗函数设计的滤波器的单位脉冲响应。
3. 用窗函数法设计一个线性相位FIR 低通滤波器，用理想低通滤波器作为逼近滤波器，截止频率ωc =π/4 rad ，选择窗函数的长度N ＝15，33两种情况。
要求在两种窗口长度下，分别求出h(n)，打印出相应的幅频特性和相频特性曲线，观察3dB 带宽和阻带衰减；4 用其它窗函数(汉宁窗(升余弦窗)、哈明窗(改进的升余弦窗)、布莱克曼窗) 设计该滤波器，要求同1；比较四种窗函数对滤波器特性的影响。
四、实验用MATLAB 函数可以调用MATLAB 工具箱函数fir1实现本实验所要求的线性相位FIR-DF 的设计，调用一维快速傅立叶变换函数fft 来计算滤波器的频率响应函数。
fir1是用窗函数法设计线性相位FIRDF 的工具箱函数，调用格式如下：hn=fir1(N, wc, ‘ftype ’, window)fir1实现线性相位FIR 滤波器的标准窗函数法设计。
FIR滤波器的DSP实现
H(z) h(i)z i （7-2）
i0
● 如图7-10所示为横截型（又称直接型或卷积型）FIR数字滤波器的结构
图。
x(n) h(0)
Z-1 h(1)
Z-1 h(2)
Z-1 h(N-2)
图7-10 横截型FIR数字滤波器的结构图
h(N-1) y(n)
1 线性缓冲区法
● 线性缓冲区法又称延迟线法。其方法是：对于n=N的FIR滤波器，在数据存储器中开辟一个N单元 的缓冲区，存放最新的N个样本；滤波时从最老的样本开始，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。
.set 1
KS
.set 256
;输入样本数据个数
COEF_FIR .sect "COEF_FIR"
;FIR滤波器系数
●N
.set
17
;FIR滤波器阶数
.word 0,158,264,-290,-1406,-951,3187,9287,12272
.word9287,3187,-951,-1406,-290,264,158,0
区的长度为N/2。缓冲区指针AR2指向New 缓冲区中最新的数据；AR3指向Old 缓冲区中最老的 数据，并在程序存储器中设置系数表，如图7-18所示。
2.(AR2)+(AR3)→AH（累加器A的高位） ● (AR2)-1→AR2，(AR3)-1→AR3 3．将累加器B清0，重复执行以下操作N/2次（i=0，1，2，3）： ● (AH)×系数ai+(B)→B，系数指针（PAR）加1 ● (AR2)+(AR3)→AH，AR2 和AR3减1 ● 并保存或输出结果（结果在BH中）。
MAC
第37章ARM官方DSP库FIR滤波器的实现
第37章ARM官方DSP库FIR滤波器的实现ARM官方DSP库是ARM公司为ARM处理器提供的一套优化的数字信号处理（DSP）库。
这些库是为了在ARM处理器上高效地执行数字信号处理算法而开发的，其中包括了FIR滤波器算法的实现。
下面将介绍ARM官方DSP库中FIR滤波器的实现。
首先，FIR滤波器是一种常见的数字滤波器，它使用线性有限冲激响应（Linear Phase Finite Impulse Response）的方式对输入信号进行滤波。
FIR滤波器的输入信号通过一组固定的系数序列与滤波器的历史输入数据进行卷积运算，产生输出信号。
这些系数可以通过设计工具或者优化算法来确定，以满足滤波器的性能要求。
在ARM官方DSP库中，FIR滤波器的实现使用了一种高效的算法，称为卷积实现（Convolution Implementation）。
该算法通过将滤波器的系数序列划分为若干个较小的块，然后对每个块进行卷积运算，最终将结果相加以得到滤波器的输出。
具体地说，ARM官方DSP库中的FIR滤波器实现包含以下步骤：1.初始化：首先需要初始化FIR滤波器的状态，包括输入和输出缓冲区的指针、滤波器的系数序列等。
这些参数可以在FIR滤波器初始化函数中进行设置。
2.内存分配：为了存储滤波器的历史输入数据和输出数据，需要分配一定大小的内存空间。
ARM官方DSP库提供了相应的内存管理函数来实现这一步骤。
3.卷积运算：将输入信号与滤波器的系数序列进行卷积运算。
ARM官方DSP库通过对系数序列进行分块处理，每次只卷积一个块的系数与输入数据，然后把结果累加到输出缓冲区中。
这样可以降低计算量，提高运行效率。
4.更新历史输入数据：每次卷积运算完成后，需要更新滤波器的历史输入数据。
ARM官方DSP库提供了相应的函数来更新历史输入数据。
5.输出结果：最后，将输出缓冲区的数据作为滤波器的输出结果返回。
在ARM官方DSP库中，FIR滤波器的实现是高度优化的，采用了一系列技术来提高运算效率和降低计算复杂度，包括使用SIMD指令集来进行并行计算、使用低延迟算法来减少运算延迟等。
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MAC *AR3+0%,*AR4+0%,A
LD #y,DP STH A, @y BD FIR PORTR PA1, *AR3+0% .end
a0
a1
x(n-1) x(n-2)
x(n-3)
a2 a3
a4
x(n-4)
• 直接寻址FIR滤波器程序如下： LD #XN，DP SSBX FRCT PORTR PA1,@XN LOP: LD @XNM4,T 数据存储器 MPY @A4,A y y(n) LTD @XNM3 XN x(n) MAC @A3,A XNM1 LTD @XNM2 x(n-1) MAC @A2,A XNM2 x(n-2) LTD @XNM1 x(n-3) XNM3 MAC @A1,A LTD @XN x(n-4) XNM4 MAC @A0,A STH A, @y PORTW @y, PA0 BD LOP PORTR PA1,@XN
数据存储器
y(n)
程序存储器
COFF
x(n) x(n-1)
x(n-2) x(n-3)
a4
a3a2Biblioteka a1x(n-4) AR1a0
N 5,
4.用循环缓冲区和双操作数寻址方法 实现FIR滤波器
数据存储器
y(n) a0 * x(n) a1 x(n 1) a2 x(n 2) a3 x(n 3) a4 x(n 4)
程序存储器
COFF
a4
a3
x(n-1) x(n-2)
x(n-3)
AR1
a2 a1
a0
x(n-4)
• 双操作数、带移位FIR滤波器程序 如下： STM #x+5，AR1 STM #4, AR0 SSBX FRCT x LD #x+1, DP PORTR PA1,@x+1 LOP: RPTZ #4 MACD *AR1-, COFF, A PORTW *AR1+, PA0 BD LOP PORTR PA1,*AR1+0 .data COFF .word a4,a3,a2,a1,a0
数据存储器 A0
a0
A1
A2 A3 A4
a1
a2 a3
a4
N 5,
2.用线性缓冲区和间接寻址方法实现 FIR滤波器
数据存储器
y(n) a0 * x(n) a1 x(n 1) a2 x(n 2) a3 x(n 3) a4 x(n 4)
y
X
y(n) x(n)
数据存储器
y y(n) . .
xn 数据存储器 60h
a0
a0
a1
88h
89h 8Ah 8Bh 8Ch
x(n)
x(n-1) x(n-2)
80h 81h 82h 83h 84h AR4
a2 a3
a4
x(n-3)
AR3
x(n-4)
循环缓冲区FIR滤波器的程序清单
• FIR4.ASM源程序 .title “FIR4.ASM” .mmregs .def _c_int00 .bss y,1 xn .usect “xn”, 5 a0 .usect “a0”, 5 PA0 .set 0 PA1 .set 1 .data table: .word 1*32768/10 .word 2*32768/10 .word 3*32768/10 .word 4*32768/10 .word 5*32768/10 .text _c_int00:SSBX FRCT STM #a0,AR1 RPT #4 MVPD table, *AR1+ STM #xn+4,AR3 STM #a0+4,AR4 STM #5, BK STM # -1, AR0 LD #xn, DP PORTR PA1,@xn FIR: RPTZ A,#4
a:
a0
a1
x(n-1) x(n-2)
x(n-3)
AR1 AR2
a2 a3
a4
x(n-4)
• 间接寻址FIR滤波器程序如下： STM #x+4，AR1 STM #a+4, AR2 STM #4, AR0 SSBX FRCT 数据存储器 LD #x, DP PORTR PA1,@x y(n) y LOP: LD *AR1-,T X x(n) MPY *AR2-,A LTD *AR1x(n-1) MAC *AR2-,A x(n-2) LTD *AR1MAC *AR2-,A x(n-3) LTD *AR1AR1 x(n-4) MAC *AR2-,A LTD *AR1 MAC *AR2+0,A STH A, @y PORTW @y, PA0 BD LOP PORTR PA1,*AR1+0
数据存储器 a:
a0
a1
a2 a3
AR2
a4
N 5,
3.用线性缓冲区和带移位双操作是数 寻址方法实现FIR滤波器
数据存储器
y(n) a0 * x(n) a1 x(n 1) a2 x(n 2) a3 x(n 3) a4 x(n 4)
x 暂存y(n) x(n)
N 5,
1.用线性缓冲区和直接寻址方法实现 FIR滤波器
数据存储器
y(n) a0 * x(n) a1 x(n 1) a2 x(n 2) a3 x(n 3) a4 x(n 4)
y
XN XNM1 XNM2 XNM3 XNM4
y(n) x(n)
数据存储器
A0
A1 A2 A3 A4