基于IIR滤波器的数字幅频均衡器实现

合集下载

iir数字滤波器处理实际案例

iir数字滤波器处理实际案例

IIR数字滤波器处理实际案例I.概述数字信号处理作为一门重要的学科,其在工程领域中得到了广泛的应用。

数字滤波器作为数字信号处理的重要工具,常常用于对信号进行去噪、滤波等处理。

本文将以IIR数字滤波器处理实际案例为主题,探讨IIR数字滤波器的原理、应用以及实际案例分析。

II.IIR数字滤波器原理1. IIR数字滤波器概述IIR数字滤波器(Infinite Impulse Response)是一种常见的数字滤波器,其基本原理是根据输入信号的当前值和过去的输出值计算当前的输出值。

IIR数字滤波器具有反馈,可以实现很复杂的频率响应。

2. IIR数字滤波器结构IIR数字滤波器通常由系统函数和差分方程两部分组成。

系统函数是用来描述滤波器的频率响应特性,而差分方程则是描述滤波器的输入输出关系。

常见的IIR数字滤波器包括Butterworth、Chebyshev等。

III.IIR数字滤波器应用1. 语音信号处理在语音信号处理中,常常需要对信号进行降噪、滤波等处理。

IIR数字滤波器可以很好地满足这一需求,对语音信号进行有效处理。

2. 生物医学信号处理生物医学信号通常包含多种噪声和干扰,需要进行滤波处理以提取有效信息。

IIR数字滤波器在心电图、脑电图等生物医学信号处理中有着广泛的应用。

IV.IIR数字滤波器实际案例分析以一种生物医学信号处理为例,对IIR数字滤波器进行实际案例分析。

1.问题描述假设有一组心电图信号,该信号包含多种噪声和干扰,需要对其进行滤波处理,以提取有效的心电信号。

2.解决方案针对该问题,可以采用Butterworth低通滤波器进行处理。

利用Matlab等工具,设计并实现Butterworth低通滤波器,对心电图信号进行滤波处理。

3.实验结果经过Butterworth低通滤波器处理后,心电图信号的噪声和干扰得到了有效抑制,同时保留了有效的心电信号,达到了预期的滤波效果。

V.总结IIR数字滤波器作为数字信号处理领域中的重要工具,具有着广泛的应用前景。

IIR数字滤波器设计及软件实现

IIR数字滤波器设计及软件实现

实验二 IIR 数字滤波器设计及软件实现1. 实验目的(1)熟悉用双线性变换法设计IIR 数字滤波器的原理与方法;(2)学会调用MATLAB 信号处理工具箱中滤波器设计函数(或滤波器设计分析工具fdatool )设计各种IIR 数字滤波器,学会根据滤波需求确定滤波器指标参数。

(3)掌握IIR 数字滤波器的MATLAB 实现方法。

(4)通过观察滤波器输入输出信号的时域波形及其频谱,建立数字滤波的概念。

2.实验原理设计IIR 数字滤波器一般采用间接法(脉冲响应不变法和双线性变换法),应用最广泛的是双线性变换法。

基本设计过程是:①先将给定的数字滤波器的指标转换成过渡模拟滤波器的指标; ②设计过渡模拟滤波器;③将过渡模拟滤波器系统函数转换成数字滤波器的系统函数。

MATLAB 信号处理工具箱中的各种IIR 数字滤波器设计函数都是采用双线性变换法。

第六章介绍的滤波器设计函数butter 、cheby1 、cheby2 和ellip 可以分别被调用来直接设计巴特沃斯、切比雪夫1、切比雪夫2和椭圆模拟和数字滤波器。

本实验要求读者调用如上函数直接设计IIR 数字滤波器。

本实验的数字滤波器的MATLAB 实现是指调用MATLAB 信号处理工具箱函数filter 对给定的输入信号x(n)进行滤波,得到滤波后的输出信号y(n )。

3. 滤波器参数及实验程序清单 (1)滤波器参数选取三路调幅信号的载波频率分别为250Hz 、500Hz 、1000Hz 。

带宽(也可以由信号产生函数mstg 清单看出)分别为50Hz 、100Hz 、200Hz 。

所以,分离混合信号st 中三路抑制载波单频调幅信号的三个滤波器(低通滤波器、带通滤波器、高通滤波器)的指标参数选取如下:对载波频率为250Hz 的条幅信号,可以用低通滤波器分离,其指标为带截止频率275=p f Hz ,通带最大衰减1.0=p αdB ;阻带截止频率450=s f Hz ,阻带最小衰减60=s αdB 。

基于MATLAB的IIR数字滤波器设计与仿真

基于MATLAB的IIR数字滤波器设计与仿真

基于MATLAB的IIR数字滤波器设计与仿真一、概述在现代数字信号处理领域中,数字滤波器扮演着至关重要的角色。

其通过对输入信号的特定频率成分进行增强或抑制,实现对信号的有效处理。

无限脉冲响应(IIR)数字滤波器因其设计灵活、实现简单且性能优良等特点,得到了广泛的应用。

本文旨在基于MATLAB平台,对IIR数字滤波器的设计与仿真进行深入研究,以期为相关领域的研究与应用提供有益的参考。

IIR数字滤波器具有无限长的单位脉冲响应,这使得其在处理信号时能够展现出优秀的性能。

与有限脉冲响应(FIR)滤波器相比,IIR滤波器在实现相同性能时所需的阶数更低,从而减少了计算复杂度和存储空间。

在需要对信号进行高效处理的场合,IIR滤波器具有显著的优势。

MATLAB作为一款功能强大的数学软件,提供了丰富的函数和工具箱,使得数字滤波器的设计与仿真变得简单而高效。

通过MATLAB,我们可以方便地实现IIR滤波器的设计、分析和优化,从而满足不同应用场景的需求。

本文将首先介绍IIR数字滤波器的基本原理和特性,然后详细阐述基于MATLAB的IIR数字滤波器的设计方法和步骤。

接着,我们将通过仿真实验验证所设计滤波器的性能,并对其结果进行分析和讨论。

本文将总结IIR数字滤波器设计与仿真的关键技术和注意事项,为相关领域的研究人员和工程师提供有益的参考和启示。

1. IIR数字滤波器概述IIR(Infinite Impulse Response)数字滤波器是数字信号处理中常用的一类滤波器,它基于差分方程实现信号的滤波处理。

与FIR (Finite Impulse Response)滤波器不同,IIR滤波器具有无限长的单位脉冲响应,这意味着其输出不仅与当前和过去的输入信号有关,还与过去的输出信号有关。

这种特性使得IIR滤波器在实现相同的滤波效果时,通常具有更低的计算复杂度,从而提高了处理效率。

IIR滤波器的设计灵活多样,可以根据不同的需求实现低通、高通、带通和带阻等多种滤波功能。

基于IIR滤波器的数字幅频均衡器实现

基于IIR滤波器的数字幅频均衡器实现

1前言对于音频信号的功率放大,必然会经过某些网络,使得信号特定频率的信号幅度衰减,从而信号失真,为了解决这一问题,可以运用幅频均衡理论对失真信号信号进行了补偿,恢复了原先的信号,然后经过功率放大电路对信号进行放大,这样做可以大大降低了声音信号的失真程度。

这样的实际应用在音响中十分常见,例如生活中的高保真耳机等等,都采用了数字幅频技术。

关键字:幅频均衡IIR滤波器小信号放大带阻网路2方案设计与论证本放大器系统由前置放大(小信号放大)、带阻网络、数字幅频均衡和低频功率放大电路四部分组成。

下面对各个部分进行方案论证。

2.1 小信号放大方案本题要求在输入电压有效值为5mV的条件下,放大倍数达到400倍。

而且20Hz到20kHz衰减不能超过1dB。

-1 dB转化为信号幅值变化为11%,可以说指标要求很高。

我们可以选择使用PGA或AD620实现这一指标。

方案一:使用PGA103和PGA205级联实现。

PGA103可放大1、10、100、1000倍,PGA205可实现1、2、4、8倍放大,两级级联可达到400倍。

放大400倍后衰减未达到1dB,满足要求。

但放大后波形不稳定,而且价格昂贵。

方案二:使用AD620实现。

AD620是放大倍数可连续变化的高精度仪表运放,放大400倍后波形较稳定,而且价格较低,所以选择AD620构建小信号放大电路。

2.2 数字幅频均衡方案方案一:理论推导带阻网络的传递函数,得出带阻网络的系统结构,然后对实际的带阻网络进行模式识别,得出其实际的传递函数。

对输入的信号在时域进行频率测量,根据传递函数计算得出其幅频衰减的程度,然后对其损失的幅度进行补偿。

方案二:利用FFT算法分析信号的频谱,得到信号的频率值,然后再根据带阻网络的传输特性进行补偿。

方案三:对所给的带阻网络电路进行仿真,求出其幅频特性曲线及中心频率,并以实际带阻网络验证其准确性。

运用数字信号处理技术,利用可编程逻辑器件,构建相同于带阻网络对应的数字带通滤波器,对通过带阻网络所衰减的幅度进行补偿。

iir数字滤波器完成的功能

iir数字滤波器完成的功能

iir数字滤波器完成的功能
IIR数字滤波器是一种数字信号处理器件,它可以对数字信号进行滤波处理。

IIR 数字滤波器的主要功能是滤波,即对输入信号进行去除或保留某些频率分量的操作。

它可以将一组数字输入信号转换为一组数字输出信号,这些输出信号经过滤波处理后,其频谱特征发生了改变,以达到相应的滤波目的。

IIR数字滤波器的工作原理基于差分方程,其中包含了反馈回路,这种反馈结构可以使IIR数字滤波器的滤波器的幅频响应更加灵活,因此可以实现更加优秀的滤波效果。

IIR数字滤波器的滤波效果受到滤波器的设计参数的影响,包括截止频率、阶数、滤波器类型等。

由于IIR数字滤波器具有反馈回路,因此比起FIR数字滤波器,它的计算量更少,性能更加灵活,并且IIR数字滤波器可以与实际物理系统的动态特性相似,因此在实际应用中,IIR数字滤波器更加普遍。

它被广泛应用于音频处理、信号处理、图像处理、通信等领域。

IIR数字滤波器课程设计[1]

IIR数字滤波器课程设计[1]

课程设计报告专业班级课程题目学号学生姓名指导教师年月基于MATLAB的IIR数字带通滤波器设计一、数字滤波器数字滤波器是对数字信号实现滤波的线性时不变系统。

数字滤波实质上是一种运算过程,实现对信号的运算处理。

输入数字信号(数字序列)通过特定的运算转变为输出的数字序列,因此,数字滤波器本质上是一个完成特定运算的数字计算过程,也可以理解为是一台计算机。

描述离散系统输出和输入关系的卷积和差分方程只是给数字信号滤波器提供运算规则,使其按照这个规则完成对输入数据的处理。

时域离散系统的频域特性:,其中、分别是数字滤波器的输出序列和输入序列的频域特性(或称为频谱特性),是数字滤波器的单位取样响应的频谱,又称为数字滤波器的频域响应。

输入序列的频谱经过滤波后,因此,只要按照输入信号频谱的特点和处理信号的目的,适当选择,使得滤波后的满足设计的要求,这就是数字滤波器的滤波原理。

数字滤波器根据其冲激响应函数的时域特性,可分为两种,即无限长冲激响应(IIR)数字滤波器和有限长冲激响应(FIR)数字滤波器。

IIR 数字滤波器的特征是,具有无限持续时间冲激响应,需要用递归模型 来实现,其差分方程为: 系统函数为:设计IIR 滤波器的任务就是寻求一个物理上可实现的系统函数H(z),使其频率响应H(z)满足所希望得到的频域指标,即符合给定的通带截止频率、阻带截止频率、通带衰减系数和阻带衰减系数。

二、IIR 数字滤波器设计方法IIR 数字滤波器是一种离散时间系统,其系统函数为假设M ≤N ,当M >N 时,系统函数可以看作一个IIR 的子系统和一个(M-N)的FIR 子系统的级联。

IIR 数字滤波器的设计实际上是求解滤波器的系数和 ,它是数学上的一种逼近问题,即在规定意义上(通常采用最小均方误差准则)去逼近系统的特性。

如果在S 平面上去逼近,就得到模拟滤波器;如果在z 平面上去逼近,就得到数字滤波器。

1.用脉冲相应不变法设计IIR 数字滤波器利用模拟滤波器来设计数字滤波器,也就是使数字滤波器能模仿模拟滤波器的特性,这种模仿可以从不同的角度出发。

IIR数字滤波器设计及实现

IIR数字滤波器设计及实现

实验三IIR数字滤波器设计及实现一、实验目的(1)熟悉用脉冲响应不变法和双线性变换法设计IIR数字滤波器的原理与方法;(2)学会调用MATLAB信号处理工具箱中滤波器设计函数设计IIR数字滤波器,学会根据滤波需求确定滤波器指标参数。

二、实验原理设计IIR数字滤波器一般采用脉冲响应不变法和双线性变换法。

脉冲响应不变法:根据设计指标求出滤波器确定最小阶数N和截止频率Wc;计算相应的模拟滤波器系统函数;将模拟滤波器系统函数:'转换成数字滤波器系统函数双线性变换法:根据数字低通技术指标得到滤波器的阶数N;取合适的T值,几遍校正计算相应模低通的技术指标--;根据阶数N查表的到归一化低通原型系统函数。

,将"' Q 代入。

‘去归一化得到实际的,/ :' ;用双线性变换法将:’转换成数字滤波器三、实验内容及步骤1、用脉冲响应不变法设计(1)根据设计指标求出滤波器确定最小阶数N和截止频率Wcclear;close all;clc; % 开始准备fp=3400;fs=5000;Fs=22050;Rp=2;Rs=20;T=1/Fs; % T=1s 的模拟滤波器设计指标W1p=fp/Fs*2; W1s=fs/Fs*2; % 求归一化频率[N, Wn] = buttord(W1p, W1s, Rp, Rs, 's'; % 确定 butterworth 的最小阶数 N 和频率参数Wn 得到结果为:N 二7Wn 二 0.3266 即:该设计指标下的模拟滤波器最小阶数为N=7,其截至频率为Wn =0.3266;(2)计算相应的模拟滤波器系统函数打:, clear;close all;clc; % 开始准备fp=3400;fs=5000;Fs=22050;Rp=2;Rs=20;T=1/Fs; % T=1s 的模拟滤波器设计指标W1p=fp/Fs*2; W1s=fs/Fs*2; % 求归一化频率[N, Wn] = buttord(W1p, W1s, Rp, Rs, 's'; % 确定 butterworth 的最小阶数 N 和频率参数 Wn[B,A]=butter(N,1,'s' %计算相应的模拟滤波器系统函数得到结果为: B = 1.0e-003 * 0 00 0 0 0 0 0.3966 A =1.0000 1.4678 1.0773 0.5084 0.1661 0.0375 0.0055 0.0004 >>(3)将模拟滤波器系统函数转换成数字滤波器系统函数 clear;close all;clc; % 开始准备fp=3400;fs=5000;Fs=22050;Rp=2;Rs=20;T=1/Fs; % T=1s 的模拟滤波器设计指标W1p=fp/Fs*2; W1s=fs/Fs*2; % 求归一化频率[N, Wn] = buttord(W1p, W1s, Rp, Rs, 's'; % 确定 butterworth 的最小阶数 N 和频率参数Wn[B,A]=butter(N,1,'s' ; %计算相应的模拟滤波器系统函数 [Bz,Az]=impinvar(B,A %用脉冲相应不变法将模拟滤波器转换成数字滤波器 sys=tf(Bz,Az,T; %得到传输函数‘‘‘‘‘ Bz =1.0e-004 *-0.0000 0.0045 0.2045 0.8747 0.7094 0.1090 0.0016 0Az =1.0000 -5.5415 13.2850 -17.8428 14.4878 -7.1069 1.9491 -0.2304>>>>即:由Bz和Az可以写出数字滤波器系统函数为:Transfer function:-9.992e-015 z~7 + 4.454e-007 z~6 + 2.045e-005 z~5 + 8.747e-005 z~4 + 7.094e-005 z"3 + 1.09e-005 z~2+ 1.561e-007 z z 7 - 5.541 z 6 + 13.28 z 5 - 17.84 z 4 + 14.49 z 3 - 7.107 z 2 + 1.949 z - 0.2304Sampling time: 4.5351e-005>>(4)绘图clear;close all;clc; % 开始准备fp=3400;fs=5000;Fs=22050;Rp=2;Rs=20;T=1/Fs; % T=1s 的模拟滤波器设计指标W1p=fp/Fs*2; W1s=fs/Fs*2; % 求归一化频率[N, Wn] = buttord(W1p, W1s, Rp, Rs, 's'; % 确定butterworth 的最小阶数N 和频率参数Wn[B,A]=butter(N,Wn,'s'; %计算相应的模拟滤波器系统函数[Bz,Az]=impinvar(B,A; %用脉冲响应不变法将模拟滤波器转换成数字滤波器sys=tf(Bz,Az,T;%得到传输函数‘ [H,W]=freqz(Bz,Az,512,Fs; % 生成频率响应参数plot(W,20*log10(abs(H; % 绘制幅频响应grid on; %加坐标网格得到结果为:观察实验结果图可看到:在频率为3402Hz处频率为衰减2.015db,在频率为5017Hz处幅度衰减21.36db。

iir数字滤波器的设计步骤

iir数字滤波器的设计步骤

IIR数字滤波器的设计步骤1.简介I I R(In fi ni te Im pu l se Re sp on se)数字滤波器是一种常用的数字信号处理技术,它的设计步骤可以帮助我们实现对信号的滤波和频率选择。

本文将介绍I IR数字滤波器的设计步骤。

2.设计步骤2.1确定滤波器的类型I I R数字滤波器的类型分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。

根据信号的要求,我们需确定所需滤波器的类型。

2.2确定滤波器的规格根据滤波器的应用场景和信号特性,我们需确定滤波器的通带范围、阻带范围和衰减要求。

2.3选择滤波器的原型常用的I IR数字滤波器有巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器和椭圆滤波器等。

根据滤波器的需求,我们需选择适合的滤波器原型。

2.4设计滤波器的传递函数根据滤波器的规格和选定的滤波器原型,我们需计算滤波器的传递函数。

传递函数表示了输入和输出之间的关系,可以帮助我们设计滤波器的频率响应。

2.5对传递函数进行分解将滤波器的传递函数进行分解,可得到II R数字滤波器的差分方程。

通过对差分方程进行相关计算,可以得到滤波器的系数。

2.6滤波器的稳定性判断根据滤波器的差分方程,判断滤波器的稳定性。

稳定性意味着滤波器的输出不会无限增长,确保了滤波器的可靠性和准确性。

2.7选择实现方式根据滤波器的设计需求和实际应用场景,我们需选择I IR数字滤波器的实现方式。

常见的实现方式有直接I I型、级联结构和并行结构等。

2.8优化滤波器性能在设计滤波器后,我们可以对滤波器的性能进行优化。

优化包括滤波器的阶数和抗混淆能力等方面。

3.总结I I R数字滤波器的设计步骤包括确定滤波器的类型和规格、选择滤波器的原型、设计滤波器的传递函数、对传递函数进行分解、判断滤波器的稳定性、选择实现方式和优化滤波器性能等。

通过这些步骤的实施,我们可以有效地设计出满足信号处理需求的II R数字滤波器。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

1前言对于音频信号的功率放大,必然会经过某些网络,使得信号特定频率的信号幅度衰减,从而信号失真,为了解决这一问题,可以运用幅频均衡理论对失真信号信号进行了补偿,恢复了原先的信号,然后经过功率放大电路对信号进行放大,这样做可以大大降低了声音信号的失真程度。

这样的实际应用在音响中十分常见,例如生活中的高保真耳机等等,都采用了数字幅频技术。

关键字:幅频均衡IIR滤波器小信号放大带阻网路2方案设计与论证本放大器系统由前置放大(小信号放大)、带阻网络、数字幅频均衡和低频功率放大电路四部分组成。

下面对各个部分进行方案论证。

2.1 小信号放大方案本题要求在输入电压有效值为5mV的条件下,放大倍数达到400倍。

而且20Hz到20kHz衰减不能超过1dB。

-1 dB转化为信号幅值变化为11%,可以说指标要求很高。

我们可以选择使用PGA或AD620实现这一指标。

方案一:使用PGA103和PGA205级联实现。

PGA103可放大1、10、100、1000倍,PGA205可实现1、2、4、8倍放大,两级级联可达到400倍。

放大400倍后衰减未达到1dB,满足要求。

但放大后波形不稳定,而且价格昂贵。

方案二:使用AD620实现。

AD620是放大倍数可连续变化的高精度仪表运放,放大400倍后波形较稳定,而且价格较低,所以选择AD620构建小信号放大电路。

2.2 数字幅频均衡方案方案一:理论推导带阻网络的传递函数,得出带阻网络的系统结构,然后对实际的带阻网络进行模式识别,得出其实际的传递函数。

对输入的信号在时域进行频率测量,根据传递函数计算得出其幅频衰减的程度,然后对其损失的幅度进行补偿。

方案二:利用FFT算法分析信号的频谱,得到信号的频率值,然后再根据带阻网络的传输特性进行补偿。

方案三:对所给的带阻网络电路进行仿真,求出其幅频特性曲线及中心频率,并以实际带阻网络验证其准确性。

运用数字信号处理技术,利用可编程逻辑器件,构建相同于带阻网络对应的数字带通滤波器,对通过带阻网络所衰减的幅度进行补偿。

由于方案一和方案二对处理器的速度有很大要求,而且实时性比较高,很难达到同步输出,而方案三采用FPGA并行处理的优势,在其内部用硬件构建带通滤波器,可实时的对信号进行数字幅频均衡。

2.3 功率放大方案根据题目效率要求,可知只有D类功率放大电路满足要求。

跟据PWM信号的产生方式有两种方案方案一:运用数字技术,将所要放大的信号用数字方式存储,在可编程逻辑器件或数字处理芯片内部进行调制,将调制所得到的PWM用DA输出,由D类功率放大电路对信号进行放大。

再经过低通滤波器,便可以将信号还原。

方案二:将所要放大的信号直接由DA输出,硬件产生三角波将所要放大信号进行调制,获得PWM 信号,然后由D 类功率放大电路对信号进行放大。

再经过低通滤波器,便可以将信号还原。

3系统设计3.1总体设计信号经过由OP07构成的跟随器后,进入由AD620构成的410倍小信号放大电路。

放大的信号进入带阻网络进行滤波。

从带阻网络输出后,先通过跟随器进行阻抗匹配,再经过A/D 转换器,得到的数字信号经幅频均衡补偿,输出给D/A 转换后,再送至功率放大电路。

功率放大电路第一级是NE5532构成的跟随器,主要是为了匹配前后的阻抗。

再与三角波输进比较器,形成PWM 信号。

经过由四个MOS 管构成的H 桥放大后,经过滤波电路解调输出正弦波。

图1 系统总体框图3.2小信号放大电路设计使用OP07构建跟随电路。

OP07作为精密运算放大器,有失调电压小、低漂移和低噪声的特点,作为跟随器不会对小信号的P P V -值造成较大的改变。

小信号放大我们使用AD620实现。

AD620是低功耗高精度仪表放大器。

精度很高而且放大增益连续可变,放大增益G 由1和8管脚间接入外部电阻G R 决定。

49.41Gk G R Ω=+只要170G R ≤Ω,增益便可达到400倍。

AD620的输出阻抗为37Ω,串联一个560Ω,输 出阻抗为597Ω图2 前置放大和带阻网络电路图3.3带阻网络设计按照题目给出的带阻网络电路进行仿真,得到带阻网络的幅频特性如下图。

按题目要求我们依照所给电路图构建带阻网络。

图3 带阻网络幅频特性图3.4数字均衡部分设计为了实现针对于带阻网络的均衡输出,我们在数字域内设计了一个与带阻网络特性相反的IIR 带通滤波器,来补偿带阻网络频率特性,如图3所示。

图3中数字域的传递函数()H z ∧为带通网络传递函数倒数1()H s 在时域中的表示。

这样,经过该带通IIR 滤波器的补偿后,输出的模拟信号()x t ∧就是输入模拟信号()x t 的平衡输出。

图4 数字均衡部分设计框图下面介绍带通IIR 滤波器的设计。

根据带阻网络原理图,推出系统传递函数2(84810)(251.1)()(20220)(1052)s s H s s s ++=++在其后端接入补偿网络,对带阻网络频率特性造成的幅度变化进行补偿,补偿网络的传递函数为(20220)(1052)()2(84810)(251.1)s s H s s s ∧++=++为将其设计成为IIR 滤波器,将该传递函数转换到Z 域12122 3.192 1.193()1 1.89860.8991z z H z z z --∧---+=-+它的时域模型为201012()(1)(2)()(1)(2)b y n b y n y b n a x n a x n a x n +-+-=+-+-,其中2010121, 1.8986,0.8991,2, 3.192, 1.193b b b a a a ==-===-=为减少运算所需逻辑资源,减少运算所需周期,对上式进行变换得1210012_()(1)(2)()()_()2()()(1)(2)w tmp n b w n b w n w n x n w tmp n y n a w n a w n a w n -=⨯-+⨯-=-⨯=⨯+⨯-+⨯- 根据上式可以看出,可以利用FPGA 内的一个二路乘累加单元、一个四路乘累加单元和一个加法单元来实现整个运算过程。

3.5 功率放大器设计功率放大器主要由三部分组成,信号调制,功率放大,信号解调。

信号调制,将放大的低频信号,用三角波调制,即将其幅值与三角波信号作比较,将被放大信号调制成PWM 信号。

功率放大,用调制成的PWM 信号来驱动mosfet 管,来获得功率。

信号解调,由于信号的信息是隐藏在PWM 信号之中,所以要将其解调,方法是,在输出负载前,让信号通过一个低通滤波器,其截止频率为20K.4软件设计本设计在FPGA内部构建了一个二阶的带通IIR滤波器,其逻辑框图如图所示,数据采样模块对数据采样,然后送往滤波器滤波,最后的数据由DA控制模块送到外部的DA5系统测试5.1小信号放大5.2数字均衡5.3功率放大电路12V供电,电流输出1.52A,电源功率18.24W。

输出电压有效值:9.36V,输出功率为11.22W,效率为61.5%.20Hz输出峰峰值6.6V,20kHz输出峰峰值5.9V,衰减为1 dB.6设计总结我们设计制作了数字幅频均衡功率放大器,其中包括前置放大,小信号电压放大倍数475倍,20Hz~20kHz最大衰减0.68 dB,输出电阻597Ω;数字均衡电路输入阻抗602Ω,幅度波动在-1.5 dB到+1.5 dB之间。

功率放大电路也基本完成要求。

附录:源程序:module base_IIR (reset,clk,clken,x,result);parameter b11=-1924;parameter b12=902;parameter a10=2048;parameter a11=-3469;parameter a12=1418;parameter INPUT_WIDTH = 13;parameter COEF_WIDTH = 10;parameter DLY_WIDTH = 32;parameter F_BITS = 4; // fractional bitsparameter OUTPUT_WIDTH = 2 * DLY_WIDTH + 2; // 38parameter L_BIT = COEF_WIDTH ; // low bitparameter H_BIT = L_BIT + DLY_WIDTH - 1; // high bit//Port Declarationinput clk;input clken;input reset;input [INPUT_WIDTH-1:0] x;output [OUTPUT_WIDTH-1:0] result;//Wire Declarationwire [OUTPUT_WIDTH-1:0] out_biquad1;wire [F_BITS-1:0] pzeros;wire [DLY_WIDTH-1:0] xn;wire [OUTPUT_WIDTH-1:0] result_w;//wire [18:0] flag = {19{1}};reg [DLY_WIDTH-1:0] in_biquad2;reg [DLY_WIDTH-1:0] xn_reg;reg [OUTPUT_WIDTH-1:0] result;assign pzeros = 0;xn = {x[INPUT_WIDTH-1],x[INPUT_WIDTH-1],x[INPUT_WIDTH-1],x[INPUT_WIDTH-1], x[INPUT_WIDTH-1],x[INPUT_WIDTH-1:0]};assign xn = {{19{x[INPUT_WIDTH-1]}},x[INPUT_WIDTH-1:0]};always @ (posedge clk)beginif (reset)beginxn_reg <= 0;result <= 0;in_biquad2 <= 0;endelse if (clken)beginxn_reg <= xn;result <= out_biquad1;in_biquad2 <= out_biquad1[H_BIT:L_BIT];endendbase_iir_biquad base_iir_biquad1 (.clk ( clk ),.clken ( clken ),.reset ( reset ),.x ( xn_reg ),.result ( out_biquad1 ));defparambase_iir_biquad1.b1 = b11,base_iir_biquad1.b2 = b12,base_iir_biquad1.a0 = a10,base_iir_biquad1.a1 = a11,base_iir_biquad1.a2 = a12;endmodule电路原理图:前置放大和带阻网络电路图FPGA原理图ADLTC1405原理图DAC7654原理图。

相关文档
最新文档