积分梳状滤波器的FPGA实现
CIC插值滤波器的FPGA设计与实现
CIC插值滤波器的FPGA设计与实现摘要：基于多速率信号处理原理，设计了用于下变频的CIC插值滤波器，由于CIC 滤波器结构只用到加法器和延迟器，没有乘法器，很适合用FPGA来实现，所以本文分析了CIC滤波器的原理，性能及影响参数，借助MATLAB设计符合系统要求CIC 滤波器，并利用Modelsim软件建模仿真，验证CIC滤波器性能是否达到要求。
（一）CIC滤波器基本原理A．CIC滤波器的基本单元CIC滤波器主要由积分滤波Integrator和梳状滤波Comb两个基本单元部分构成。
典型的CIC滤波器的结构，它由两个基本单元I(积分滤波器)和C（梳状滤波器）级联构成。
本设计主要针对插值滤波器，所以插值滤波器的结构示意图如图1-1所示：图 1-1 3级级联的CIC插值滤波器结构示意图积分器和梳状滤波器之间是一个采样率转换器，对于CIC插值器而言，它完成在每一个样值后补上R-1个0值的工作，，对于CIC抽取器来说，它完成在实际的抽取工作，每R个样值中取样一个。
R（插值倍数）,M（延迟因子，一般取1或者2）以及N（级联级数）是影响CIC 滤波器的三个参数，它们的值需根据通带性能的需求而设定。
（二）CIC插值滤波器的设计流程根据CIC滤波器的原理，本设计的流程如图2-1所示：图2-1 CIC 插值滤波器的设计流程图（三）模型的建立和测试A ．位宽策略对于数字滤波器，一个不得不考虑的问题是为防止溢出每一级所需的位宽。
对于抽取器来说，CIC 滤波器的输出增益为(*)NG R M = （3-1）所以，在全精度的情况下，最后一级输出的位宽为2log (*)out in B B N R M =+ （3-2）其中in B 表示输入数据的宽度，为了保证精度，每一个积分器和梳状滤波器的输入输出位宽都为out B 。
对于插值器而言，输出增益为212,1,2,....2(*)/,1, 2......2i i N i N i N G R M R i N N N --⎛⎫== ⎪ ⎪=++⎝⎭ （3-3）因此，第i 级为避免溢出所需要的位宽为2log ()i in i W B G =+ （3-4）最后一级输出位宽为22log (*)log out in B B N R M R =+- （3-5）在实际当中，当差分延时M=1时，为保证稳定，所有积分器的位宽在理论值的基础上加一。
改进型CIC抽取滤波器设计与FPGA实现
改进型CIC抽取滤波器设计与FPGA实现张杰;戴宇杰;张小兴;吕英杰【摘要】为了改善级联积分梳状(CIC)滤波器通带不平和阻带衰减不足的缺点,给出一种改进型CIC滤波器.该滤波器在采用COSINE滤波器提高阻带特性的基础上,级联了一个SINE滤波器,补偿了其通带衰减.硬件实现时,采用新的多相分解方法结合非递归结构,不仅大大减少了存储单元数量,还使电路结构更加规则.经仿真和FPGA 验证,改进型CIC滤波嚣使用较少硬件,实现了阻带衰减100.3 dB,通带衰减仅为0.000 1 dB.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2009(032)010【总页数】3页(P22-24)【关键词】CIC抽取滤波器;COSINE滤波器;SINE滤波器;设计优化;FPGA【作者】张杰;戴宇杰;张小兴;吕英杰【作者单位】南开大学,南开大学微电子所,天津,300071;南开大学,南开大学微电子所,天津,300071;南开大学,南开大学微电子所,天津,300071;南开大学,南开大学微电子所,天津,300071【正文语种】中文【中图分类】TP368.1抽取滤波器是Σ-Δ模/数转换器中的重要组成部分，积分梳状滤波器经常作为第一级滤波器,用以实现抽取和低通滤波[1]。
其优点是实现时不需要乘法器电路，且系数为整数，不需要电路来存储系数，同时通过置换抽取可以使部分电路工作在较低频率，与相同滤波性能的其他FIR滤波器相比，节约了硬件开销[2]。
经过仿真，抽取率为32的一阶积分梳状滤波器第一旁瓣相对于主瓣的衰减最大约为15 dB，这样的阻带衰减根本达不到实用滤波器的设计要求。
为了改变滤波性能，一般采用级联积分梳状滤波器(CIC)[3]。
但经过CIC降频滤波系统降频后会产生信号混叠现象，并且主瓣曲线不平，需要用新的算法或新结构来修正改善这些特性。
1 CIC抽取滤波器原理经典的抽取滤波器为Hogenauer [3]CIC滤波器，其传输函数表达式为：(1)式中：参数M为降频因子，决定了CIC的通带大小；K为滤波器的阶数，对阻带衰减起到加深作用。
cic滤波器的fpga实现
cic滤波器的FPGA实现发布时间：2016-01-26 15:07:21技术类别：CPLD/FPGA一、关于多采样率数字滤波器很明显从字面意思上可以理解，多采样率嘛，就是有多个采样率呗。
前面所说的FIR，IIR滤波器都是只有一个采样频率，是固定不变的采样率，然而有些情况下需要不同采样频率下的信号，具体例子我也不解释了，我们大学课本上多速率数字信号处理这一章也都举了不少的例子。
按照传统的速率转换理论，我们要实现采样速率的转换，可以这样做，假如有一个有用的正弦波模拟信号，AD采样速率是f1，现在我需要用到的是采样频率是f2的信号，传统做法是将这个经过f1采样后的信号进行DA转换，再将转换后的模拟信号进行以f2采样频率的抽样，得到采样率为f2的数字信号，至此完成采样频率的转换但是这样的做法不仅麻烦，而且处理不好的话会使信号受到损伤，所以这种思想就被淘汰了，现在我们用到的采样率转换的方法就是抽取与内插的思想。
二、抽取先来总体来解释一下抽取的含义：前面不是说，一个有用的正弦波模拟信号经采样频率为f1的抽样信号抽样后得到了数字信号，很明显这个数字信号序列是在f1频率下得到的，现在，假如我隔几个点抽取一个信号，比如就是5吧，我隔5个点抽取一个信号，是不是就是相当于我采用了1/5倍f1的采样频率对模拟信号进行采样了？所以，抽取的过程就是降低抽样率的过程，但是我们知道，这是在时域的抽样，时域的抽样等于信号在频域波形的周期延拓，周期就是采样频率，所以，为了避免在频域发生频谱混叠，抽样定理也是我们要考虑的因素下面来具体来介绍如上图所示，假如上面就是某一有用信号经采样频率f1抽样得到的频谱，假设这时候的采样频率为8Khz ，可以通过数格子得到，从0到F1处有8个空格，每个空格代表1Khz，有些朋友可能会问，这不是在数字频域吗，单位不是π吗，哪来的hz？是的，这里是数字频域，采样频率F1处对应的是2π，这里只是为了好解释，我们用模拟频率来对应数字频率。
FPGA数字滤波器设计方案与实现
封面作者：PanHongliang仅供个人学习基于FPGA的数字滤波器的设计与实现来源：现代电子技术作者：齐海兵刘雄飞等在信息信号处理过程中，如对信号的过滤、检测、预测等，都要使用到滤波器，数字滤波器是数字信号处理中使用最广泛的一种方法，常用的数字滤波器有无限长单位脉冲响应（IIR）滤波器和有限长单位脉冲响应（FIR）滤波器两种[1]。
对于应用设计者，由于开发速度和效率的要求很高，短期内不可能全面了解数字滤波器相关的优化技术，需要花费很大的精力才能使设计出的滤波器在速度、资源利用、性能上趋于较优。
而采用调试好的IP核需要向Altera公司购买。
本文采用了一种基于DSP Builder的FPGA设计方法，以一个低通的16阶FIR滤波器的实现为例，通过生成的滤波器顶层模块文件与A/D模块文件设计，在联星科技的NC-EDA-2000C实验箱上验证了利用该方法设计的数字滤波器电路工作正确可靠，能满足设计要求。
1、FIR滤波器的参数设计1.1 设计要求数字滤波器实际上是一个采用有限精度算法实现的线性非时变离散系统，它的设计步骤为先根据需要确定其性能指标，设计一个系统函数H（z）逼近所需要的技术指标，最后采用有限精度算法实现。
本系统的设计指标为：设计一个16阶的低通FIR滤波器，对模拟信号的采样频率Fs为48KHz，要求信号的截止频率Fc=10.8kHz，输入序列为宽为9位（最宽位为符号位）。
1.2 FIR滤波器的参数选取设计频率选择性数字滤波器时，通常希望能有近似恒定的频响幅度，并尽量减小通带内的相位失真，斜率为整数的线性相位对应于时域中简单的延时，他在频域中可将相位失真降低到最小的程度[2]，用Matlab提供的滤波器设计的专门工具箱--FDAtool仿真设计滤波器，满足要求的FIR滤波器幅频特性，如图1所示。
2、数字滤波器的DSP Builder设计2.1 DSP Builder介绍DSP Builer是Altera推出的一个数字信号处理（DSP）开发工具，他在Quartus II FPGA设计环境中集成了Mathworks的Matlab和Simulink DSP开发软件[3]。
基于FPGA的梳状谱干扰技术研究及实现
2.4信号存储求和模块
先将第1个频点产生的信号存储到RAM中（边生成边存 储）,等到第2个频点产生的信号到来时，将RAM中数据读取 出来和第2个频点产生信号相加，并将结果存储到RAM中，这 样存储到RAM中的结果就是第1个频点和第2个频点信号的；
申耳测说
ELECTRONIC TEST
循环操作，最终存储到RAM中的数据，就是N个频点信号的 和，即最终所需的梳状谱干扰信号。本文设定梳状谱频点数 为4点、8点、16点可调。
4结束语
本文针对冲击地压微震定位任务 提出了一种通过卷积神经网络进行定 位的方法，并釆用短时傅里叶变换将 处理后数据直接代入模型，该定位法 利用了卷积神经网络强大的二维数据 处理方法和优秀的特征提取能力。通 过实验及结果分析表明,该方法在微震定位中能取得较好的 定位效果，定位准确率是优于TD0A时差定位法的。
3测试结果
本文釆用赛灵思公司的vivado平台对干扰程序进行事 项。测试的方法是使用vivado中自带的仿真软件对干扰程序 进行仿真,将仿真得到的干扰信号时域数据导出并对其进行 频域分析得到干扰信号的频域数据，最后将频域数据绘图得 到干扰信号的频域波形。
在仿真中中分别设置不同的干扰参数来生成梳状谱干 扰信号。
2021.13
理论算法
图8模型损失函数变化图
3. 3结果分析
训练完成后,保存绘制成的变化曲线用来观察模型定位 效果。训练中的损失loss以及准确率acc的变化的曲线分别 如图& 9所示。
通过损失函数和准确率的变化曲线可以看到,在完成 500次迭代后,损失函数值为0. 0753,准确率达到了 97. 5%。
2梳状谱干扰信号的FPGA实现
梳状谱干扰信号实现的主要流程如图1所示。
手把手教系列之梳状滤波器设计实现
⼿把⼿教系列之梳状滤波器设计实现[导读]：前⾯⼀篇⽂章关于IIR/移动平均滤波器设计的⽂章。
本⽂来聊⼀聊陷波滤波器，该滤波器在混⼊谐波⼲扰时⾮常有⽤，算法简单，实现代价低。
本⽂来⼀探其在机理、应⽤场景。
注：尽量在每篇⽂章写写摘要，⽅便阅读。
信息时代，⼤家时间都很宝贵，如此亦可节约粉丝们的宝贵时间。
前⽂所说学习的倡导2W1H原则，思来想来并不全⾯，本⽂决定从What Why Where When How⼏个维度展开。
我称之为4W1H学习法，借鉴管理学领域中的5W1H，起源于1932年，美国政治学家拉斯维尔提出“5W分析法”，后延伸出5W1H法。
有兴趣的可以找来阅读，题外话技术⼈员读⼀些⽅法论管理学⽅⾯的书籍于做⼈做事个⼈认为是⾮常有益的。
梳状滤波器之What？在信号处理中，梳状滤波器是通过向其⾃⾝添加信号的延迟⽽实现的，从⽽造成增强或削弱⼲扰的滤波器。
梳状滤波器的频率响应由⼀系列规则间隔的凹⼝组成，从⽽呈现出梳状外观。
其⼤体拓扑形式如下：梳状滤波器有着⼤量不同形式的传递函数，其作⽤是对周期性信号增强或削弱周期性信号，本⽂主要介绍其中⼀种形式的Z传递函数H(Z)=b1−Z−N 1−ρN−N其中：b=1+ρ2其信号流图如下：梳状滤波器英⽂称为comb(梳⼦) filter，这个名字真是⽆与伦⽐的绝！为何？谈到滤波器⼀定会重点关注其对幅频响应曲线，梳状滤波器，正是描述其幅频响应的。
⽽幅频响应从本质上讲是描述系统各频率能量的放⼤或者衰减。
本⽂中谈到的滤波器就是⼀个系统，对其输⼊能量按频率不同进⾏放⼤或者衰减，从⽽起到过滤作⽤。
梳状滤波器之Why？前⾯说到梳状滤波器其幅频响应样⼦和梳⼦长的很像，为啥长的像，来⼀探究竟：其频率响应为：H(e jω)=b1−e jωN 1−ρe jωN现以采样率20000Hz，10阶，阻带带宽50Hz为例。
其幅频响应曲线如下：相频响应曲线为：从幅频响应曲线可看出，其形状真是如梳⼦形状，当阶数越⼤，其齿数越多。
CIC滤波器的原理及FPGA实现
com ber: p rocess (clk_ com b) b eg in if (clk_ com b’even t and clk_ com b= ’1’) then
x ≤x_ in; - - x_ in 是 8 位输入 i0 ≤i0+ conv_ in teger (sx tx) ; i1 ≤i1+ i0; - - 累加 i2 ≤i2+ i1; i3 ≤i3+ i2; - - i3 为第四级积分器输出
……… End if; End p rocess in tegra to r;
大。鉴于此, 当前的专用DDC 芯片中, 都采用了一种 高 效的滤波器—— C IC 滤波器 (C IC 滤 波 器 是 由 Hogenauer E. B. 于 1981 年提出的, 因此又被称为 Hogenauer 滤波器) 作为第一级滤波器, 实现抽取、 低 通滤波; 第二级则采用一般的 F IR 或者 F IR 实现 的特殊滤波器 (如半带滤波器) , 此时它们工作在较 低的频率下, 且滤波器的参数得到了优化, 因此更容 易以较低的阶数实现, 节省资源, 降低功耗。 本文在研究C IC 滤波器基本原理的基础上, 对 其进行了 FPGA 仿真、综合, 并最终应用在工程中, 达到了设计要求。
resou rces and can p lay w ell in h igher frequency. B a sed on the theo ry of C IC filter, I have
基于 FPGA 的数字滤波器设计与实现
基于 FPGA 的数字滤波器设计与实现引言：数字滤波器是现代信号处理的重要组成部分。
在实际应用中，为了满足不同信号处理的需求，数字滤波器的设计与实现显得尤为重要。
本文将围绕基于 FPGA的数字滤波器的设计与实现展开讨论，介绍其工作原理、设计方法以及优势。
同时，还将介绍一些实际应用场景和案例，以展示基于 FPGA 的数字滤波器在实际应用中的性能和效果。
一、数字滤波器的基本原理数字滤波器是一种将输入信号进行滤波处理，改变其频谱特性的系统。
可以对频率、幅度和相位进行处理，实现信号的滤波、去噪、增强等功能。
数字滤波器可以分为无限脉冲响应滤波器（IIR）和有限脉冲响应滤波器（FIR）两种类型。
IIR滤波器是通过递归方式实现的滤波器，其输出信号与过去的输入信号和输出信号相关。
FIR滤波器则是通过纯前馈结构实现的，其输出信号仅与过去的输入信号相关。
两种类型的滤波器在性能、复杂度和实现方式上存在一定差异，根据具体的应用需求选择适合的滤波器类型。
二、基于 FPGA 的数字滤波器的设计与实现FPGA（Field-Programmable Gate Array）是一种可编程逻辑器件，通过可编程逻辑单元（PLU）、可编程连线（Interconnect）和可编程I/O（Input/Output）实现。
其可编程性使得 FPGA 成为数字滤波器设计与实现的理想平台。
1. FPGA的优势FPGA具有以下几个优势，使得其成为数字滤波器设计与实现的首选平台：灵活性：FPGA可以根据设计需求进行自定义配置，可以通过修改硬件逻辑来满足不同应用场景的需求。
可重构性：FPGA可以重复使用，方便进行修改和优化，减少芯片设计过程中的成本和风险。
高性能：FPGA具有并行处理的能力，可以实现多通道、高速率的实时数据处理，满足对于实时性要求较高的应用场景。
低功耗：FPGA可以进行功耗优化，通过减少冗余逻辑和智能布局布线来降低功耗。
2. 数字滤波器的实现方法基于 FPGA 的数字滤波器的实现方法主要有两种：直接法和间接法。
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积分梳状滤波器的FPGA实现
软件无线电技术的基本思想是将宽带的A／D 转换器尽可能靠近射频天线，即尽可能早地将接收到的模拟信号转化为数字信号，在最大程度上通过DSP 软件来实现通信系统的各种功能。
在软件无线电接收平台中，采样率高有利于提
高采样量化的信噪比和简化设计，但采样率高会导致后续信号处理速度跟不上，所以很有必要对A／D 后的数据流进行降速处理，本文提出了多级CIC 抽取滤
波器结构不仅能够实现更宽输入信号的任意速率的抽取，并且对带外信号的衰
减也更大。
1 CIC 滤波器结构分析
CIC 滤波器最早是由Hogenauer 提出的，后来出现了不少改进的结构形式。
最基本的CIC 抽取滤波器是指该滤波器的冲激响应具有如下形式：
CIC 抽取滤波器在w=0 处的幅度值为R，其幅频特性如图2 所示。
称频率区间0～2π／R 为CIC 滤波器的主瓣，而其他区间为旁瓣。
由图2 可以看见随着
频率的增大，旁瓣电平不断减小，其中第一旁瓣电平为：
可见单级CIC 滤波器的旁瓣电平比较大，只比主瓣低13.46 dB，说明阻带衰减很差，一般很难满足实用要求。
为了降低旁瓣电平，可以采用多级CIC 滤波
器级联的办法来解决。
当Q=5 时，QQS=67.3 dB，由此可见5 级级联的CIC 滤波器具有67 dB 左右的阻带衰减，基本能满足实际要求。
实际应用的CIC 抽取滤波器常采用多级结
构来实现。
由此可见实际应用中采用多级CIC 抽取滤波器能适用更宽的有用输
入信号。
适用于软件无线电系统中的CIC 抽取／内插滤波器如图3 所示，通常
R 的取值为1 或2。
2 五级CIC 滤波器的FPGA 实现
在此设计的CIC 抽取滤波器的参数为：抽取因子D=25，带宽比例因子。