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基于FPGA的FIR滤波器的性能研究

来源:    作者:     发布时间:2015-04-20 14:18:00     点击数:

在MATLAB中提供了一些滤波器的函数,使FIR滤波器的运算更加方便和快速。
函数fir1是实现加窗线性相位FIR数字滤波器的经典设计方法,可以设计出低通、高通、带通和带阻滤波器。
函数fir2是基于频率取样的FIR滤波器设计方法,其滤波器的频率特性由矢量f和a决定,f和a分别为滤波器的频率向量和幅值向量。考虑到验证方法是采用数字幅频均衡,所设计的FIR带通滤波器是由带阻网络的幅频特性决定的,所以本文是采用函数fir2()设计的。
函数fircls是多波段有限最小二乘FIR电感器生产滤波器设计。
函数rids是最小二乘线性相位FIR滤波器设计。
函数firpm是Parks-McClellan最优化FIR滤波器设计。
函数firreos是升余弦FIR滤波器设计。
函数kaiserord是用Kaiser窗进行设计的FIR滤波器的参数估计。
fir2()以频率取样为基础可设计出任意形状的FIR滤波器的频率响应,最基本的调用形式如下:
g.JPG
其中返回的行向量b是一个包含n+1个n阶FIR数字滤波器的系数,此FIR滤波器的频率特性是由频率向量f和幅值向量a决定的。
调用程序代码如下:
h.JPG
综上所述,我们只需要知道幅值与频率的关系,我们就可计算出任意阶数的FIR滤波器的系数。
1.3 基于FIR IP Core设计FIR数字滤波器
Mtera提供的FIR Compiler是一个结合Altera FPGA器件的FIR Filter Core,使得基于FPGA的数字信号处理DSP(Digital Signal Proce-ssing)系统的开发更加便捷,如果采用设计好的FIR滤波器的IP核,设计周期短,占用逻辑资源少,其运算速度相比DSP处理器有很大的提高。
使用FIR Cor塑封电感器e之前,首先必须保证MATLAB、Ouartus II及IP核本身,即FIR Compiler等工具安装正确。如果一切正常,打开QuanusⅡ,在MegaWizard Plug-In Manager库中的DSP子库中选择FIR Compiler,选择应用器件和输出文件名。再点击Next,则生成一个FIR Compiler功能模块,如图4所示。

i.JPG


单击Parameterize按钮,打开FIR滤波器核的参数设置窗口,进行电感特性FIR滤波器参数的配置。注意在Parameter Settings中,如果选择的是从文件中导入系数,则需要注意导入文件的格式,FIR Compiler支持一体成型电感器的格式是一行只有一个数据,且文件最后不能有回车。所以在MATLAB生成滤波器系数时,对其进行列处理,再将滤波器系数复制到一个(.txt)文件,将(txt)文件导入。

j.JPG


再按照图4完成Step2、Step3,生成FIR模块如图5所示。此时只需要在顶层文件调用,编写其输入输出引脚。再编写外围模块AD、DA的程序,上电下载程序即可验证产生的FIR带通滤波器。

2 基于FPGA的FIR数字带通滤波器的系统测试
2.1 阶数对FIR数字滤波器的性能影响
采用EP2C8Q208C8N这款FPGA,逻辑资源数为8 256,能做到的FIR带通滤波器的最高阶数为310阶,AD转换芯片是采用8位模拟数字转换芯片、采样速率高达40 MSPS的TLC5540,基准电压选5 V,DA转换芯片是采用10位转换速率为165 MSPS的DAC9000。对FIR带通滤波器的实际输
出进行采样,再将采样的幅值和频率值导入MATLAB,得到的幅频特性曲线如图6所示。

l.JPG

m.JPG


阶数越高,其通频带越小,衰减特性也越尖锐,越接近我们需要设计的FIR带通滤波器,但不足之处就是耗费资源,其资源利用情况如表1所示。
2.2 不均匀采样数据对FIR数字滤波器的性能影响
不均匀采样,就是在幅度衰减剧烈的频率附近多选取数据采样点,而在其它幅度变化不剧烈的频段少选取采样点。在保持FIR滤波器阶数不变的前提下,改变每组采样数据的采样点个数,每组采样数据均采用不均匀采样,可以得到不同的频率向量f与幅度向量a,利用函数fir2()就可以得到不同的FIR滤波器特性系数。再将系数导入IP核,对产生的FIR带通滤波器的实际输出进行模压电感器采样,再将采样的幅值和频率值导入MATLAB,得出的幅频特性曲线如图7所示。1

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