第37章ARM官方DSP库FIR滤波器的实现
单片机fir滤波器算法的实现
单片机fir滤波器算法的实现单片机是一种常用的嵌入式系统电路，可以通过编程控制其功能。
其中之一的应用就是实现滤波器算法，用于信号处理和数据分析。
FIR滤波器是一种常见的数字滤波器，通过有限长度的冲激响应函数来处理输入信号。
在本文中，我将探讨单片机中FIR滤波器算法的实现。
1. FIR滤波器简介FIR滤波器，全称为有限冲激响应滤波器（Finite Impulse Response Filter），它的输出只依赖于当前和过去的输入样本，不依赖于未来的输入样本。
FIR滤波器常用于去除信号中的噪声、平滑信号、滤除频率特定的组分等应用。
2. FIR滤波器算法原理FIR滤波器的算法原理是基于信号与滤波器的卷积运算。
具体来说，FIR滤波器将输入信号与一组系数进行加权求和，得到输出信号。
这组系数称为滤波器的冲激响应函数，决定了滤波器的频率特性和幅度响应。
3. 单片机中的FIR滤波器实现步骤1) 定义滤波器的系数。
根据需要设计陷波器或带通滤波器等，确定系数的数量和取值。
2) 获取输入信号样本。
通过单片机的模数转换器（ADC）获取输入信号的模拟样本值。
3) 实现滤波器算法。
将输入信号样本与滤波器系数进行加权求和，得到输出信号样本。
4) 输出滤波后的信号。
通过单片机的数模转换器（DAC）将输出信号样本转换为模拟信号输出。
4. 单片机中FIR滤波器算法的实现要点- 系数选择：根据所需的频率响应和滤波器类型，选择适当的系数。
常见的系数设计方法包括窗函数法、最小二乘法等。
- 数据类型选择：根据单片机的数据类型和精度要求，选择适当的数据类型表示滤波器系数和输入/输出信号。
- 内存管理：考虑到单片机的资源限制，合理管理存储器来存储滤波器系数和中间计算结果。
- 实时性要求：根据实时性要求，合理选择单片机的工作频率和计算速度，确保滤波器算法能够满足实时处理的需求。
5. 我的观点和理解FIR滤波器是一种常用的滤波器算法，其在单片机中的实现能够实现信号处理和数据分析的功能。
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滤波原理
fir滤波原理FIR滤波器是一种重要的数字滤波器，其滤波原理基于有限冲激响应（Finite Impulse Response）的特性。
FIR滤波器的输入信号经过一系列延时元件和加权系数的乘积运算后，得到输出信号。
FIR滤波器的名称来自于其冲激响应的长度是有限的。
冲激响应是指当输入信号为单位冲激函数时，滤波器的输出响应。
FIR滤波器的冲激响应通常是系统函数的单位抽样，因此其长度为有限值。
FIR滤波器的输出信号是由输入信号的当前样本和过去n个样本的加权和决定的。
这些加权系数对应着滤波器的冲激响应，称为滤波器的系数。
通过调整这些系数，可以改变滤波器的频率响应特性，从而实现不同类型的滤波功能，如低通滤波、高通滤波、带通滤波等。
FIR滤波器的实现方法多种多样，其中一种常见的方法是基于卷积运算。
输入信号和滤波器的系数进行卷积运算，即将滤波器的每个系数与输入信号对应的样本相乘，然后将乘积相加得到输出信号。
这个过程可以通过时域卷积、频域卷积或者快速卷积等算法进行计算。
相比其他类型的数字滤波器，FIR滤波器具有一些优点。
首先，FIR滤波器的结构简单，易于实现。
其次，由于冲激响应是有限长度的，所以FIR滤波器的相应时间也是有限的，这可以避免信号延迟和相位失真的问题。
此外，FIR滤波器还可以通过在频域设计和窗函数选择等方法来实现对滤波器的精确控制。
总的来说，FIR滤波器是一种非常常用的数字滤波器，其基本原理是通过对输入信号的加权和来实现滤波功能。
它在信号处理、通信系统等领域中广泛应用，并具有灵活性和可控性的优势。
通用DSP实现FIR滤波器实验报告
N -1一、试验目的:1、了解 FIR 滤波器的 DSP 实现方法;2、了解用 FIR 滤波器实现模拟信号滤波的全过程;3、把握 FIR 滤波器直接型构造的实现方法。
二、试验原理:FIR 滤波器是有限长单位脉冲响应数字滤波器，其系统函数一般式为：H (z ) = ∑ h (n )z - nn =0FIR 滤波器的通用 DSP 实现法与前面介绍的 IIR 滤波器构造的实现方法类似, 用 FIR 滤波器对模拟信进展滤波的构造图所示。
数字滤波器对模拟信号滤波的原理图本试验中在以通用DSP(TMS320)为核心的DSP 平台上承受窗函数设计法分别设计了 50 阶的高通、低通、带通 FIR 滤波器,其幅频特性分别如以下图形所示:50)B d (ed u t i n ga M 0 -50 -100-1501000 2023 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000Frequency (Hz))s e r g e d ( e s a h P-500 -1000 -1500-20231000 2023 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000Frequency (Hz)输入 保护滤波器输出A/D FIR 滤波器 D/A低通滤波器的频响特性)s e es no ps eRe dut i nga M1.510.510000 1000 2023 3000 4000 5000 6000 7000 8000Hertz9000 10000r g e d( e s a h P -1000-2023-3000-40000 1000 2023 3000 4000 5000 6000 7000 8000Hertz9000 10000es no ps eRe dut i nga Ms)1.510.50 1000 2023 3000 4000 5000 6000 7000 8000Hertz9000 10000e r ged(e sa hP-500-1000-15000 1000 2023 3000 4000 5000 6000 7000 8000Hertz9000 10000高通滤波器的频响特性带通滤波器的频响特性试验板信号源Input1GndGndOut3示波器试验名称：通用DSP 实现FIR 滤波器姓名：刘宇〔〕同组人：石龄佳〔〕三.试验原理图：图2-5 试验原理图四．试验仪器稳压电源一台,双踪示波器一台, 信号源一台,试验板一块五、试验内容及步骤:1、按试验连接图检查连线是否正确,然后依次翻开信号源﹑示波器﹑试验装置的电源开关。
第37章ARM官方DSP库FIR滤波器的实现
第37章F I R滤波器的实现本章节讲解FIR滤波器的低通，高通，带通和带阻滤波器的实现。
37.1 FIR滤波器介绍37.2 Matlab工具箱生成C头文件37.3 FIR低通滤波器设计37.4 FIR高通滤波器设计37.5 FIR带通滤波器设计37.6 FIR带阻滤波器设计37.7 切比雪夫窗口设计带通滤波器37.8 FIR滤波后的群延迟37.9总结37.1F I R滤波器介绍ARM官方提供的FIR库支持Q7，Q15，Q31和浮点四种数据类型。
其中Q15和Q31提供了快速算法版本。
FIR滤波器的基本算法是一种乘法-累加（MAC）运行，输出表达式如下：y[n] = b[0] * x[n] + b[1] * x[n-1] + b[2] * x[n-2] + ...+ b[numTaps-1] * x[n-numTaps+1]结构图如下：这种网络结构就是在35.2.1小节所讲的直接型结构。
37.2M a t l a b工具箱f d a t o o l生成C头文件下面我们讲解下如何通过fdatool工具生成C头文件，也就是生成滤波器系数。
首先在matlab的命 窗口输入fadtool就能打开这个工具箱：fadtool界面打开效果如下：FIR滤波器的低通，高通，带通，带阻滤波的设置会在下面一一讲解，这里说一下设置后相应参数后如何生成滤波器系数。
参数设置好以后点击如下按钮：点击Design Filter按钮以后就生成了所需的滤波器系数，生成滤波器系数以后点击fadtool界面上的菜单Targets->Generate C header ,打开后显示如下界面：然后点击Generate，生成如下界面：再点击保存，并打开fdatool.h文件，可以看到生成的系数：/** Filter Coefficients (C Source) generated by the Filter Design and Analysis Tool ** Generated by MATLAB(R) 7.14 and the Signal Processing Toolbox 6.17.** Generated on: 22-Dec-2014 21:34:29**//** Discrete-Time FIR Filter (real)* -------------------------------* Filter Structure : Direct-Form FIR* Filter Length : 51* Stable : Yes* Linear Phase : Yes (Type 1)*//* General type conversion for MATLAB generated C-code */#include "tmwtypes.h"/** Expected path to tmwtypes.h* C:\Program Files\MATLAB\R2012a\extern\include\tmwtypes.h*//** Warning - Filter coefficients were truncated to fit specified data type.* The resulting response may not match generated theoretical response.* Use the Filter Design & Analysis Tool to design accurate* single-precision filter coefficients.*/const int BL = 51;const real32_T B[51] = {-0.0009190982091, -0.00271769613,-0.002486952813, 0.003661438357, 0.0136509249,0.01735116541, 0.00766530633,-0.006554719061,-0.007696784101, 0.006105459295,0.01387391612,0.0003508617228, -0.01690892503,-0.008905642666, 0.01744112931,0.020********, -0.0122964941, -0.03424086422,-0.001034529647, 0.0477*******,0.027********, -0.0593*******, -0.08230702579, 0.06718690693, 0.3100151718,0.4300478697, 0.3100151718, 0.06718690693, -0.08230702579, -0.0593*******,0.027********, 0.0477*******,-0.001034529647, -0.03424086422, -0.0122964941,0.020********, 0.01744112931,-0.008905642666, -0.01690892503,0.0003508617228,0.01387391612, 0.006105459295,-0.007696784101,-0.006554719061, 0.00766530633,0.01735116541, 0.0136509249, 0.003661438357,-0.002486952813, -0.00271769613,-0.0009190982091};上面数组B[51]中的数据就是滤波器系数。
使用FIR滤波器实现音频滤波实验指南
使用FIR滤波器实现音频滤波实验指南音频滤波是通过使用数字滤波器来处理音频信号以达到去除或增强特定频率分量的目的。
其中，FIR（Finite Impulse Response）滤波器是一种常用的数字滤波器。
本实验指南将介绍如何使用FIR滤波器实现音频滤波。
实验目的：通过使用FIR滤波器，实现对音频信号的滤波，包括低通滤波、高通滤波和带通滤波。
实验材料：1.电脑或音频设备2. 数字信号处理软件（如MATLAB或Python）实验步骤：2. 设计FIR滤波器：确定所需滤波器的类型和参数。
对于低通滤波器，你需要设置截止频率，即希望保留的信号频率下限。
对于高通滤波器，你需要设置截止频率，即希望保留的信号频率上限。
对于带通滤波器，你需要设置上下限频率，即希望保留的信号频率范围。
使用数字滤波器设计工具（如MATLAB中的“fir1”函数）来设计FIR滤波器。
确定滤波器的阶数和系数。
3. 实施滤波：将所选的音频信号输入滤波器中，并对其进行滤波处理。
在MATLAB中，可以使用“filter”函数来实现滤波过程。
确保滤波器的输出数据类型与输入数据类型一致。
4. 分析结果：检查滤波后的音频信号，以了解滤波器的效果。
可以使用频谱分析工具（如MATLAB中的“fft”函数）查看信号频率特性的变化。
实验注意事项：1.在设计FIR滤波器时，需要根据特定应用的要求选择适当的滤波器类型和参数，并考虑信号频率范围、阶数、滤波器系数等因素。
2.实验过程中，确保滤波器的输入和输出数据类型一致，以防止数据损失或溢出。
3. 在分析滤波结果时，可以结合音频播放软件或工具，如MATLAB中的“sound”函数，以便直接听取滤波效果，并对滤波器参数进行调整。
总结：本实验指南介绍了如何使用FIR滤波器实现音频滤波。
通过选择合适的滤波器类型和参数，将音频信号输入滤波器中，并对其进行滤波处理，可以去除或增强特定频率分量。
此外，可以使用频谱分析工具来检查滤波后信号的频率特性变化。
通用DSP实现FIR滤波器
9
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
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然后点击 Generate，生成如下界面：
再点击保存，并打开 fdatool.h 文件，可以看到生成的系数：
/* * Filter Coefficients (C Source) generated by the Filter Design and Analysis Tool * * Generated by MATLAB(R) 7.14 and the Signal Processing Toolbox 6.17. * * Generated on: 22-Dec-2014 21:34:29 * */
果。
#define TEST_LENGTH_SAMPLES 320
#define BLOCK_SIZE
32
#define NUM_TAPS
29
/* 采样点数 */ /* 调用一次arm_fir_f32处理的采样点个数 */ /* 滤波器系数个数 */
uint32_t blockSize = BLOCK_SIZE; uint32_t numBlocks = TEST_LENGTH_SAMPLES/BLOCK_SIZE;
numTaps+blockSize-1. */
float32_t *pCoeffs; /**< points to the coefficient array. The array is of length numTaps. */
} arm_fir_instance_f32;
1. 参数 pCoeffs 指向滤波因数，滤波因数数组长度为 numTaps。但要注意 pCoeffs 指向的滤波因数应
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配置好低通滤波器后，具体滤波器系数的生成大家参考本章第二小节的方法即可。
37.3.3 低通滤波器实现
通过工具箱fdatool获得低通滤波器系数后在开发板上运行函数arm_fir_f32 来测试低通滤波器的效
/* 需要调用arm_fir_f32的次数 */
static float32_t testInput_f32_50Hz_200Hz[TEST_LENGTH_SAMPLES]; /* 采样点 */
static float32_t testOutput[TEST_LENGTH_SAMPLES];
/* 滤波后的输出 */
37.3.2 fdatool 获取低通滤波器系数
设计一个如下的例子： 信号由 50Hz 正弦波和 200Hz 正弦波组成，采样率 1Kbps，现设计一个低通滤波器，截止频率 125Hz， 采样 320 个数据，采用函数 fir1 进行设计（注意这个函数是基于窗口的方法设计 FIR 滤波，默认是 hamming 窗），滤波器阶数设置为 28。fadtool 的配置如下：
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/*
* Discrete-Time FIR Filter (real)
* -------------------------------
* Filter Structure : Direct-Form FIR
结构图如下：
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这种网络结构就是在 35.2.1 小节所讲的直接型结构。
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37.2 Matlab 工具箱 fdatool 生成 C 头文件
下面我们讲解下如何通过 fdatool 工具生成 C 头文件，也就是生成滤波器系数。首先在 matlab 的命 窗口输入 fadtool 就能打开这个工具箱：
0.003697750857f, -0.03414586186f, 0.2229246944f,
-0.0009190982091, -0.00271769613,-0.002486952813, 0.003661438357, 0.0136509249, 0.01735116541, 0.00766530633,-0.006554719061,-0.007696784101, 0.006105459295, 0.01387391612,0.0003508617228, -0.01690892503,-0.008905642666, 0.01744112931, 0.02074504457, -0.0122964941, -0.03424086422,-0.001034529647, 0.04779030383, 0.02736303769, -0.05937951803, -0.08230702579, 0.06718690693, 0.3100151718, 0.4300478697, 0.3100151718, 0.06718690693, -0.08230702579, -0.05937951803, 0.02736303769, 0.04779030383,-0.001034529647, -0.03424086422, -0.0122964941, 0.02074504457, 0.01744112931,-0.008905642666, -0.01690892503,0.0003508617228, 0.01387391612, 0.006105459295,-0.007696784101,-0.006554719061, 0.00766530633, 0.01735116541, 0.0136509249, 0.003661438357,-0.002486952813, -0.00271769613,
-0.0009190982091 };
上面数组 B[51]中的数据就是滤波器系数。下面小节讲解如何使用 fdatool 配置 FIR 低通，高通，带通和
带阻滤波。关于 fdatool 的其它用法，大家可以在 matlab 命令窗口中输入 help fadtool 打开帮助文档进
行学习。
37.3 FIR 低通滤波器设计
fadtool 界面打开效果如下：
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FIR 滤波器的低通，高通，带通，带阻滤波的设置会在下面一一讲解，这里说一下设置后相应参数后如何
生成滤波器系数。参数设置好以后点击如下按钮：
typedef struct
{
uint16_t numTaps; /**< number of filter coefficients in the filter. */
float32_t *pState;
/**< points to the state variable array. The array is of length
* Filter Length : 51
* Stable
: Yes
* Linear Phase
: Yes (Type 1)
*/
/* General type conversion for MATLAB generated C-code */ #include "tmwtypes.h" /*
* Expected path to tmwtypes.h * C:\Program Files\MATLAB\R2012a\extern\include\tmwtypes.h */ /* * Warning - Filter coefficients were truncated to fit specified data type. * The resulting response may not match generated theoretical response. * Use the Filter Design & Analysis Tool to design accurate * single-precision filter coefficients. */ const int BL = 51; const real32_T B[51] = {
[out] *pDst points to the block of output data.
[in] blockSize number of samples to process per call.
return none.
注意事项：
结构 arm_fir_instance_f32 的定义如下（在文件 arm_math.h 文件）：
参数定义：
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[in] *S
points to an instance of the floating-point FIR filter structure.
[in] *pSrc points to the block of input data.
本章使用的 FIR 滤波器函数是 arm_fir_f32。下面使用此函数设计 FIR 低通，高通，带通和带阻 滤波器。
37.3.1 函数 arm_fir_f32 说明
函数定义如下： void arm_fir_f32( const arm_fir_instance_f32 * S, float32_t * pSrc, float32_t * pDst, uint32_t blockSize)
该按照如下的逆序进行排列：
{b[numTaps-1], b[numTaps-2], b[N-2], ..., b[1], b[0]}