低通滤波器
低通滤波器设计原理
低通滤波器设计原理低通滤波器是一种常用的信号处理技术，用于从信号中去除高频成分，使得信号中只保留低频成分。
其设计原理基于信号的频率特性和滤波器的特性。
一、低通滤波器的基本原理低通滤波器的基本原理是通过选择合适的频率截止点，使得该频率以下的信号通过滤波器，而高于该频率的信号被滤除或衰减。
这样可以实现去除高频噪声或不必要的信号，保留主要的低频信号。
二、滤波器的频率响应滤波器的频率响应是指滤波器对不同频率信号的响应程度。
低通滤波器的频率响应在截止频率以下保持较高的增益，而在截止频率以上逐渐衰减。
具体来说，低通滤波器的频率响应可以用一个截止频率和一个衰减因子来描述。
三、滤波器的类型根据滤波器的特性，低通滤波器可以分为两类：理想低通滤波器和实际低通滤波器。
理想低通滤波器是指在截止频率以下完全通过信号，而在截止频率以上完全抑制信号的滤波器。
实际低通滤波器是指在截止频率以下有一定的增益，而在截止频率以上有一定的衰减的滤波器。
四、滤波器的设计方法1. 传统方法：传统的低通滤波器设计方法包括巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器和椭圆滤波器。
这些方法通常基于模拟滤波器设计原理，通过选择合适的滤波器阶数和截止频率来实现低通滤波器的设计。
2. FIR滤波器设计：FIR滤波器是一种常用的数字滤波器，其设计方法与传统方法有所不同。
FIR滤波器通过选择合适的滤波器系数来实现低通滤波器的设计。
常用的FIR滤波器设计方法包括窗函数法、最小均方误差法和频率采样法等。
五、滤波器的性能指标低通滤波器的性能指标包括截止频率、衰减因子、通带波动和群延迟等。
截止频率是指滤波器开始衰减的频率，通常用3dB衰减点来定义。
衰减因子是指滤波器在截止频率以上的衰减程度，通常以分贝（dB）为单位来表示。
通带波动是指滤波器在通带范围内的增益波动程度，通常以分贝为单位来表示。
群延迟是指滤波器对不同频率信号的传输延迟，通常以时间为单位来表示。
六、应用领域低通滤波器在各个领域都有广泛的应用。
低通滤波器的工作原理与性能分析
低通滤波器的工作原理与性能分析低通滤波器是一种常用的信号处理器件，它的主要功能是削弱或消除输入信号中高频成分，并保留低频成分。
低通滤波器在各种通信系统、音频处理、图像处理等领域有着广泛的应用。
本文将介绍低通滤波器的工作原理，并从性能方面进行分析。
一、低通滤波器的工作原理低通滤波器的工作原理基于频域的概念，在时域上看，它就是一个对信号进行平滑处理的装置。
通过将高频成分的能量逐渐减小，低频成分的能量保持较大，从而达到滤波的目的。
低通滤波器的主要构成部分是滤波器核心，常见的有RC低通滤波器、LC低通滤波器和数字低通滤波器等。
这些滤波器核心根据具体的应用需求，采用不同的电路结构和滤波算法来实现。
以RC低通滤波器为例，它由一个电阻和一个电容组成。
当输入信号经过电阻和电容的串联时，高频成分的能量会被电容器电阻消耗，因此输出信号中的高频成分就会被削弱或消除。
而低频成分则会通过电容器并在输出端保留较大的能量。
LC低通滤波器则利用电感元件和电容元件的组合，通过改变电感元件和电容元件的参数，可以调整低通滤波器的截止频率。
通过适当的设计和参数选择，可以实现在所需频率范围内对高频成分的有效滤除。
数字低通滤波器则是基于数字信号处理技术实现，其核心是一组滤波器系数和数字滤波算法。
通过输入信号的采样和离散操作，数字低通滤波器可以对输入信号进行有效滤波。
在实际应用中，数字低通滤波器因其设计灵活性和性能优势而得到了广泛的应用。
二、低通滤波器的性能分析低通滤波器的性能主要通过以下几个指标来评估：1. 截止频率：低通滤波器的截止频率是指滤波器在输入信号频率高于该频率时，输出信号能量下降到指定比例的频率。
截止频率越低，滤波效果越好，对高频成分的衰减也越大。
2. 幅频特性：低通滤波器的幅频特性描述了滤波器在不同频率下对输入信号幅度的影响。
通过绘制滤波器的幅频响应曲线，可以清晰地了解滤波器的频率响应特性。
3. 相频特性：低通滤波器的相频特性描述了滤波器输出信号相位与输入信号相位之间的关系。
常见低通高通带通三种滤波器的工作原理
常见低通高通带通三种滤波器的工作原理低通滤波器的工作原理：低通滤波器是一种能够通过低频信号而抑制高频信号的滤波器。
其工作原理基于信号的频谱特征，将高频成分滤除，只保留低频成分。
最常见的低通滤波器是RC低通滤波器。
它由电阻(R)和电容(C)组成。
当输入信号通过电容时，高频信号会受到电容的阻碍，直流或低频信号则可以通过电容。
由于电阻连接在电容的后面，它可以通过将电流引入接地来吸收高频信号。
因此，该滤波器能够通过电容器传递直流或低频信号，并在一定程度上削弱高频信号。
另一种常见的低通滤波器是巴特沃斯低通滤波器。
巴特沃斯滤波器是一种理想的滤波器，可以将部分高频信号完全剔除而不影响低频信号。
它的原理是将输入信号传递到一个多级滤波器网络中，其中每个级别都由电容、电感和电阻组成。
每个级别的电容和电感与频率有特定的关系，以实现对信号频谱的精确调控。
通过调整这些参数，可以实现不同级别的频率削弱和通带的增益。
高通滤波器的工作原理：高通滤波器是一种能够通过高频信号而抑制低频信号的滤波器。
其原理与低通滤波器相反，在信号频谱中只保留高频成分。
常见的高通滤波器有RC高通滤波器和巴特沃斯高通滤波器。
RC高通滤波器由电容和电阻组成，其工作原理与RC低通滤波器相似，只是电容和电阻的位置调换。
电容呈现出对高频信号的阻碍，而电阻则通过允许低频信号传递。
巴特沃斯高通滤波器与巴特沃斯低通滤波器类似，通过将输入信号传递到多级滤波器网络中，每个级别由电容、电感和电阻组成。
但是，在巴特沃斯高通滤波器中，电容和电感与频率的关系是相反的，可以精确控制信号频谱的通带和削弱。
带通滤波器的工作原理：带通滤波器是一种能够通过一定频率范围内的信号而抑制其他频率信号的滤波器。
其原理是选择性地通过带内信号，同时削弱带外信号。
最常见的带通滤波器是由一个低通滤波器和一个高通滤波器级联组成的。
低通滤波器负责削弱高频信号，高通滤波器负责削弱低频信号，而带通滤波器则保留两者之间的频率范围内的信号。
低通滤波器衰减
低通滤波器衰减1. 引言低通滤波器是一种常用的信号处理工具，用于去除高频信号成分，从而实现信号的平滑和降噪。
在实际应用中，低通滤波器衰减是一个重要的性能指标，它描述了滤波器对高频信号的抑制程度。
本文将介绍低通滤波器的原理、设计方法以及衰减性能评估。
2. 低通滤波器原理低通滤波器是一种允许通过频率较低部分信号的电路或算法。
其基本原理是通过选择合适的截止频率来抑制高于该频率的信号成分。
常见的低通滤波器有巴特沃斯、切比雪夫、椭圆等类型。
2.1 巴特沃斯低通滤波器巴特沃斯低通滤波器是一种无源电路，具有平坦的幅频响应曲线和相位线性特性。
它在截止频率之前具有最大可接受幅度响应，并且在截止频率之后迅速下降。
2.2 切比雪夫低通滤波器切比雪夫低通滤波器是一种有源电路，具有较为陡峭的幅频响应曲线。
它在截止频率之前具有较小的过渡带宽，但在截止频率之后会有一定的纹波。
2.3 椭圆低通滤波器椭圆低通滤波器是一种有源电路，具有最陡峭的幅频响应曲线和最小的过渡带宽。
它在截止频率之前具有最小的纹波和最大可接受幅度响应。
3. 低通滤波器设计方法低通滤波器设计方法主要包括指定截止频率、选择滤波器类型、确定阶数和设计滤波器参数等步骤。
3.1 指定截止频率根据实际需求，确定信号中需要保留的最高频率成分作为截止频率。
截止频率决定了滤波器对高频信号的抑制程度。
3.2 选择滤波器类型根据性能要求和应用场景，选择合适的低通滤波器类型。
巴特沃斯滤波器适用于对幅频响应平坦性要求较高的场合；切比雪夫滤波器适用于对过渡带宽要求较高的场合；椭圆滤波器适用于对纹波和过渡带宽要求较高的场合。
3.3 确定阶数滤波器的阶数决定了其幅频响应曲线的陡峭程度。
一般来说，阶数越高，滤波器的衰减越大。
根据实际需求和性能要求，确定适当的阶数。
3.4 设计滤波器参数根据指定截止频率、选择滤波器类型和确定阶数，设计出具体的滤波器参数。
这些参数包括截止频率、通带衰减、纹波等。
低通滤波器的作用
低通滤波器的作用什么是低通滤波器？低通滤波器是一种信号处理的技术，其目的是去除高频信号并保留低频信号。
它是一种对频率域进行操作的滤波器，通过减小高频信号的振幅来达到滤波的效果。
低通滤波器在许多领域中都有广泛的应用，例如音频处理、图像处理、无线通信等。
下面将讨论低通滤波器在这些领域中的作用。
1. 音频处理在音频处理中，低通滤波器可以用来消除高频噪声，并改善音频的质量。
许多音乐播放器和音频编辑软件使用低通滤波器来去除不需要的高频分量，使音频更加清晰和自然。
另外，低通滤波器还可以用来实现音乐均衡器中的低音调节。
通过调整低通滤波器的截止频率，可以增强或削弱音频中的低频分量，达到调节音效的目的。
2. 图像处理在图像处理中，低通滤波器可以用来平滑图像，消除噪声，并减少图像中的细节。
这对于数字图像处理和计算机视觉非常重要。
低通滤波器常用于图像去噪和平滑处理，可以提高图像的质量和清晰度。
例如，在数字摄影中，低通滤波器可以减少图像中的噪点和颗粒感。
3. 无线通信在无线通信领域，低通滤波器用于限制信号带宽，以避免信号重叠和干扰。
它可以减少或阻止高频分量的传输，只传输低频信号。
低通滤波器在无线通信系统中的作用是使接收端只接收到感兴趣的信号，并滤除不需要的信号。
这可以提高信号的可靠性和传输效率。
4. 视频处理在视频处理中，低通滤波器可以用来滤除视频中的噪声和伪影，并减少视频的细节。
这对于视频压缩、视频修复和视频增强非常重要。
低通滤波器在视频压缩中的应用是为了减少视频帧中的高频细节，从而降低视频的数据量，实现更高效的视频压缩。
总结低通滤波器在音频处理、图像处理、无线通信和视频处理中都有重要的作用。
它可以去除高频噪声和干扰，改善信号的质量和清晰度。
无论是消除噪声、平滑图像，还是增强音效和视频效果，低通滤波器都起着关键的作用。
低通滤波器的主要参数
低通滤波器的主要参数包括：
1.截止频率（cutoff frequency）：低通滤波器的截止频率是指滤
波器能够通过的最高频率。
低于截止频率的信号成分将被滤波器通过，高于截止频率的信号成分将被滤除。
2.通带增益（passband gain）：指滤波器在通带内的增益或衰减。
通带是指信号通过滤波器后不被削弱的频率范围。
3.阻带衰减（stopband attenuation）：指滤波器在阻带内的信号
衰减程度。
阻带是指信号被滤波器削弱的频率范围。
4.滤波器类型（filter type）：低通滤波器的类型包括
Butterworth滤波器、Chebyshev滤波器、Bessel滤波器等，不同类型的滤波器具有不同的频率响应和性能。
5.滤波器阶数（filter order）：指滤波器具有的极点或零点的数
量。
滤波器阶数越高，滤波器的性能越好，但计算量也会增加。
6.通带宽度（passband width）：指低通滤波器的通带宽度，即通
带内的频率范围。
通带宽度越宽，滤波器通过低频成分的能力越强，但也会增加信号失真的可能性。
这些参数可以根据不同的应用需求进行选择和调整，以达到最佳的滤波效果。
低通滤波截止频率
低通滤波截止频率低通滤波截止频率一、什么是低通滤波器？低通滤波器是指只允许低于某一特定频率的信号通过，而高于该频率的信号则被阻断的滤波器。
它可以用来去除高频噪声，保留低频信号。
二、低通滤波器的类型1. RC 低通滤波器RC 低通滤波器是最简单的一种低通滤波器，由一个电阻和一个电容组成。
其截止频率可以通过以下公式计算：f_c = \frac{1}{2\pi R C}其中 f_c 表示截止频率，R 表示电阻值，C 表示电容值。
2. LC 低通滤波器LC 低通滤波器由一个电感和一个电容组成。
其截止频率可以通过以下公式计算：f_c = \frac{1}{2\pi \sqrt{L C}}其中 f_c 表示截止频率，L 表示电感值，C 表示电容值。
3. 派文网络派文网络是一种多级 RC 滤波网络，它可以实现更陡峭的衰减曲线和更好的阻带抑制。
其截止频率可以通过以下公式计算：f_c = \frac{1}{2\pi R_1 C_1 \sqrt{6}}其中 f_c 表示截止频率，R1 和 C1 分别为第一级电阻和电容的值。
三、低通滤波器的应用低通滤波器可以用于音频信号处理、图像处理、传感器信号处理等领域。
在音频领域，低通滤波器可以用来去除高频噪声，使音乐更加清晰；在图像领域，低通滤波器可以用来平滑图像，去除图像中的高频噪声；在传感器信号处理领域，低通滤波器可以用来去除高频干扰信号，提取出真正的物理量。
四、如何选择合适的截止频率？选择合适的截止频率需要根据具体应用场景和要求进行。
如果需要保留较高频率的信号，则需要选择较高的截止频率；如果需要去除较高频率的噪声，则需要选择较低的截止频率。
同时还需要考虑到信号带宽、采样率等因素。
五、总结低通滤波器是一种常见且实用的滤波器类型，在各个领域都有广泛的应用。
选择合适的截止频率可以实现更好的滤波效果，提高信号质量。
低通滤波器的原理
低通滤波器的原理模拟低通滤波器的原理是通过电路设计和信号处理技术，实现对不同频率成分的衰减。
其核心元件是电容和电感器，常见的模拟低通滤波器有RC低通滤波器和RLC低通滤波器。
（1）RC低通滤波器：RC低通滤波器通过电容和电阻组成的网络来实现对高频信号的衰减，其原理基于电容在高频环路中的阻抗性质。
在低频情况下，电容的阻抗很高，信号可以顺利通过；而在高频情况下，电容的阻抗变低，信号则会被衰减。
（2）RLC低通滤波器：RLC低通滤波器在RC低通滤波器的基础上添加了电感元件，可以进一步改善滤波效果。
电感在高频情况下表现出较高的阻抗，对高频信号起到了阻隔的作用，通过调整电容、电感和电阻的数值组合，可以实现对不同频率的信号进行滤波。
数字低通滤波器基于数字信号处理技术，其原理是通过数字滤波算法对数字信号进行处理。
常见的数字低通滤波器包括FIR滤波器和IIR滤波器。
（1）FIR滤波器：FIR滤波器利用线性相位特性来设计，其核心是通过一个线性加权的有限差分方程来完成滤波操作。
其特点是具有较为简单的结构和非常稳定的性能，可以根据需求设计出不同的滤波响应。
FIR滤波器对输入信号采样后，进行系数运算得到输出信号。
（2）IIR滤波器：IIR滤波器由于其延迟元件和反馈的存在而具有无限的冲击响应，其核心是通过递归差分方程来实现滤波操作。
相比FIR滤波器，IIR滤波器具有更高的计算效率和更小的系统阶数，但可能引入不稳定和非线性相位失真。
IIR滤波器的输出信号是由输入信号和之前的输出信号计算得到。
低通滤波器在实际应用中有着广泛的应用，例如音频处理、图像处理、通信系统等领域。
通过根据信号特点选择适当的滤波器类型和参数，可以滤除噪声、平滑信号、提取感兴趣的低频成分等。
但也要注意低通滤波器的选择和设计可能会引入相位延迟和幅度失真等问题，需要根据具体需求进行权衡。
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实验名称：FIR 低通滤波器的DSP 实现一、实验目的1、掌握用窗函数法设计FIR 数字滤波器的原理和方法。
2、熟悉线性相位FIR 数字滤波器的特性。
3、了解各种窗函数对数字滤波器的特性的影响。
二、实验设备PC 兼容机一台（操作系统为Windows XP ），安装Code Composer Studio 2.2.1软件和MATLAB 6.5.1(含SIMULINK 工具包)软件。
三、实验内容FIR 低通滤波器的DSP 实现1、实验要求：用窗口法设计线性相位的FIR 低通滤波器，截止频率为1kHz ，采样速率为8kHz 。
窗口大小N=11，分别加矩形窗和海明窗。
检验结果并计算峰值的位置和过渡带宽度。
2、对设计要求的理解（1）要设计的滤波器为理想低通滤波器，便于FIR 低通滤波器的实现。
（2）FIR 滤波器满足线性相位应具有以下两个条件：一是)1,,1,0()(-=N n n h 为实数；二是h(n)满足以21-=N n 的偶对称或奇对称，即)1()(n N h n h --±=。
故使用窗函数设计滤波器时，所加的窗都以原点对称，设计的理想滤波器的单位脉冲响应d(k)都以原点为偶对称或奇对称。
同时保证了d(k)加窗平移后得到的h(n)以M=(N-1)/2对称，也就是保证了设计出的FIR 滤波器具有线性相位。
（3）低通滤波器的系数采用MATLAB 软件仿真工具产生，并把仿真产生的系数导出成头文件，运用到CCS 程序中。
课题一中要求采用两种窗函数设计滤波器，两者仅仅是窗函数不同，相应的滤波器系数不同。
运用MATLAB 产生两个窗函数对应的系数文件。
同时对两种窗函数滤波效果进行对比。
（4）峰值和过滤带的宽度通过理论计算后，再和实际的信号波形进行对比。
3、窗函数法设计FIR 滤波器的思路首先从窗口大小N 中计算出M ，其中21-=N M ；其次是利用离散时间傅里叶反变换，从)(ωd 中计算出滤波器系数d(k)；最后考虑到滤波器的因果性，把d(k)延迟M 个单位得到因果的滤波器系数h(n)，其中1,,1,0,)()(-=-=N n M n d n h 。
四、实验原理1、窗口法设计的滤波器系数的原理。
归一化截止频率是采样速率。
是截止频率，其中s c scc f f f f ,2πω=。
低通滤波器的频率响应)(ωD 定义为：⎪⎩⎪⎨⎧≤<<≤-≤=π,π,0,1)(ωωωωωωωc c cD 或利用离散时间傅里叶反变换（IDTFT ）我们得到时域信号：∞<<∞-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡===---⎰⎰k kk jk e e e D k d c k j k j kj ccc πωππωπωωωωωωωωωππ)sin(22d .12d )()(c对于k=0的时候需要单独考虑，由极限性质可以得到πωcd =)0( 矩形窗函数)(n w 在时域的定义为：⎩⎨⎧≤=其他,0,1)(rec Mn n w故滤波器的系数M M k kk k w k d k d c ,0,,)sin()()()('-===πω （1）利用延时的性质把滤波器脉冲值响应移位成因果序列，所以FIR 低通滤波器系数1,1,0)()](sin[)()('-=--=-=N n M n M n M n d n h c πω2、如采用同阶数的汉明窗，只需将)(rec n w 改为⎪⎩⎪⎨⎧≤≤--=其他,0,πcos 46.054.0)(ham M n M Mn n w ， 所以。
1,,1,0,)π()](sin[)(πcos 46.054.0)()()(ham -=--⋅⎪⎭⎫ ⎝⎛--=--=N n M n M n M M n M n d M n w n h c ω（2）五、实验的设计1、课题一的滤波器系数具体的求解已知窗口大小N 为11，故5211121=-=-=N M 。
归一化截止频率为：48122πππω=⨯==s c c f f ，由（1）式可得矩形窗设计的滤波器系数10,1,0)5()]5(4sin[)( =--=n n n n h ππ，即可以得到：045.0)10(,0.0)9(,075.0)8(,1592.0)7(,2251.0)6(,25.0)5(,2251.0)4(,1592.0)3(,075.0)2(,0.0)1(,045.0)0(-==========-=h h h h h h h h h h h由（2）式可以得到汉明窗设计的滤波器系数为：1,1,0)]10)5(2cos(46.054.0.[)5()]5(4sin[)()(-=----=-=N n n n n M n d n h πππ，计算的：0036.0)10(,0.0)9(,02985.0)8(,1086.0)7(,2053.0)6(,25.0)5(,2053.0)4(,1086.0)3(,02985.0)2(,0.0)1(,0036.0)0(-==========-=h h h h h h h h h h h2、使用MATLAB 仿真工具产生系数实际在设计FIR 低通滤波器系数时采用MATLAB 仿真工具，具体操作如下： 第一步进入到MATLAB 软件Command Window 界面，输入fdatool 命令，进入到滤波器设计界面。
第二步在Filter Design 设计界面，按照课题要求选择FIR 滤波器，窗函数法，阶数为10，矩形窗。
具体的界面如下图：同时选择工具栏Analysis 中的Filter Coefficients 命令即可以观察滤波器系数。
系数具体如下图：通过观察可以发现：仿真产生的滤波器系数与直接计算的结果相同。
第三步滤波器系数的导出，在工具栏中选择Targets 下的Export to Code Composer Studio 命令，即可以得到C 语言形式的头文件。
该头文件命名为coeffRectangular.h,供CCS 软件中的程序调用。
对于汉明窗，只要在Window 下拉菜单中选择Hamming 即可实现汉明窗FIR 低通滤波器的设计。
其滤波器系数得到如下图：可以得到系数文件coeffHamming.h 供程序调用。
3、低通滤波的实现已知输入信号是)(n x ，通过低通滤波器)(n h 之后，输出信号)(n y 为：)()()(0m n x m h n y Mm -=∑=。
对于矩形窗的低通滤波器，其差分方程为：)10(045.0)8(075.0)7(1592.0)6(2251.0)5(25.0)4(2251.0)3(1592.0)2(075.0)(045.0)(---+-+-+-+-+-+-+-=n x n x n x n x n x n x n x n x n x n y同样对于汉明窗设计的FIR 低通滤波器，其差分方程为：)10(0036.0)8(02985.0)7(1086.0)6(2053.0)5(25.0)4(2053.0)3(1086.0)2(02985.0)(0036.0)(---+-+-+-+-+-+-+-=n x n x n x n x n x n x n x n x n x n y4、程序流程图（1）输入信号的产生波形发生计算步常调用标准的sin和cos函数计算当前波形值返回波形值调用sin、cos函数生成新的输入信号fIn[0],作为fInput。
（2）FIR滤波器的实现FIR滤波器用滤波器系数乘以保存的N-1个输入值和当前输入值并求和返回计算结果（3）输入信号通过低通滤波器的得到输出信号开始初始化工作变量调用波形发生子程序产生混叠波形（高频加低频成分）调用FIR滤波子程序计算当前输出5、程序代码1、矩形窗的系数文件coeffrectangular.h代码#define FIRNUMBER 11const float fHn[FIRNUMBER] ={-0.0450*******, 9.745429214e-018, 0.07502636313, 0.1591549367,0.2250790745, 0.25, 0.2250790745, 0.1591549367,0.07502636313, 9.745429214e-018, -0.0450*******};2、汉明窗系数文件coeffHamming.h代码#define FIRNUMBER 11const float fHn[11] ={-0.003601265373, 1.635791641e-018, 0.029********, 0.1085672006,0.2053053975, 0.25, 0.2053053975, 0.1085672006,0.029********, 1.635791641e-018, -0.003601265373};3、实验源代码（Fir.c）#include "coeffrectangular.h" //矩形窗系数文件//#include "coeffhamming.h" //汉明窗系数文件#include <math.h>#define SIGNAL1F 1000#define SIGNAL2F 4500#define SAMPLEF 10000#define PI 3.1415926extern const float fHn[11];float InputWave(); //输入波形子程序float FIR(); //滤波器的实现float fXn[FIRNUMBER]={ 0.0 };//输入信号初始化float fInput,fOutput;float fSignal1,fSignal2;float fStepSignal1,fStepSignal2;float f2PI;int i;float fIn[256],fOut[256];int nIn,nOut;main(){nIn=0; nOut=0;f2PI=2*PI;fSignal1=0.0;fSignal2=PI*0.1;fStepSignal1=2*PI/30; //低频成分fStepSignal2=2*PI*1.4; //高频成分while ( 1 ){fInput=InputWave();fIn[nIn]=fInput;nIn++; nIn%=256;fOutput=FIR();fOut[nOut]=fOutput;nOut++; /* break point */if ( nOut>=256 ){nOut=0;}}}float InputWave(){for ( i=FIRNUMBER-1;i>0;i-- )fXn[i]=fXn[i-1];fXn[0]=sin((double)fSignal1)+cos((double)fSignal2)/6.0;fSignal1+=fStepSignal1;if ( fSignal1>=f2PI ) fSignal1-=f2PI;fSignal2+=fStepSignal2;if ( fSignal2>=f2PI ) fSignal2-=f2PI;return(fXn[0]);}float FIR(){float fSum;fSum=0;for ( i=0;i<FIRNUMBER;i++ ){fSum+=(fXn[i]*fHn[i]); //}return(fSum);}六、实验过程和结果分析1、启动CCS软件，打开Fir.pjt编译并load program。