fir滤波器应用
fir滤波器对不同幅值的信号的滤波效果
一、引言信号处理是一门重要的学科，涉及到许多重要的技术和方法。
其中，滤波器是信号处理中不可或缺的一部分，起着重要的作用。
本文主要讨论fir滤波器对不同幅值的信号的滤波效果。
二、fir滤波器的原理fir滤波器是一种无限脉冲响应滤波器，其特点是具有有限长度的单位冲激响应。
fir滤波器的输入和输出信号之间的关系可以用线性差分方程表示，其数学模型如下：y(n) = b(0)x(n) + b(1)x(n-1) + b(2)x(n-2) + ... + b(M)x(n-M)其中，y(n)是滤波器的输出，x(n)是滤波器的输入，b(i)是滤波器的系数，M是滤波器的阶数。
三、不同幅值信号的滤波效果1. 小幅值信号当输入信号的幅值较小时，fir滤波器的滤波效果会受到影响。
由于幅值较小，信号与滤波器的系数相乘后得到的输出也会相对较小。
在滤波后的信号中，原始信号的特征可能会被减弱，甚至被淹没在噪声中，影响信号的质量。
2. 中幅值信号对于输入信号的中幅值部分，fir滤波器的滤波效果较好。
由于幅值适中，信号与滤波器的系数相乘后能够有效地滤除部分噪声，同时保留原始信号的主要特征。
在滤波后的信号中，原始信号的信息得以保留，并且噪声得到有效地抑制。
3. 大幅值信号当输入信号的幅值较大时，fir滤波器的滤波效果也会受到一定影响。
由于幅值较大，信号与滤波器的系数相乘后得到的输出也会相对较大。
在这种情况下，滤波器可能会出现饱和现象，导致滤波后的信号失真或丢失部分信息。
对于幅值较大的输入信号，需要特别注意滤波器的设计和参数选择。
四、结论fir滤波器对不同幅值的信号的滤波效果会受到一定的影响。
对于幅值较小的信号，可能会导致信号丢失特征；对于幅值较大的信号，可能会导致信号失真。
在实际应用中，需要根据信号的幅值特点选择合适的滤波器和参数，以保证滤波效果的稳定和可靠性。
五、延伸阅读关于fir滤波器及其在信号处理中的应用还有很多值得探讨的内容，读者可以深入学习相关的数学和工程知识，以加深对该领域的理解和应用。
fir原理阐述
fir原理阐述FIR原理及其应用一、FIR原理概述FIR（Finite Impulse Response）滤波器是一种常见的数字滤波器，其特点是具有有限的冲激响应。
FIR滤波器的工作原理是将输入信号与滤波器的冲激响应进行卷积运算，从而得到滤波后的输出信号。
FIR滤波器的冲激响应是由一组系数确定的，通过调节这些系数可以实现不同的滤波效果。
二、FIR滤波器的优点1. 稳定性：由于FIR滤波器的冲激响应是有限的，不会引入无限长的冲击响应，因此具有良好的稳定性。
2. 线性相位特性：FIR滤波器的输出相位与输入信号的相位线性相关，不会引入相位失真。
3. 精确控制：通过调节滤波器的系数，可以实现对滤波器的频率响应进行精确控制，满足不同的滤波需求。
三、FIR滤波器的应用1. 语音信号处理：FIR滤波器可以用于语音信号的降噪、去混响等处理，提高语音信号的质量和清晰度。
2. 图像处理：FIR滤波器在图像处理中也有广泛的应用，可以用于图像的平滑、锐化、边缘检测等操作，提高图像的质量和清晰度。
3. 无线通信：FIR滤波器可以用于无线通信系统中的信号调制、解调、信道均衡等处理，提高通信系统的性能和抗干扰能力。
4. 生物医学信号处理：FIR滤波器可以用于生物医学信号的滤波、去噪、特征提取等处理，提高信号的可靠性和准确性。
5. 音频信号处理：FIR滤波器可以用于音频信号的均衡、混响、失真校正等处理，提高音频的质量和还原度。
四、FIR滤波器的设计方法1. 线性相位设计：通过对滤波器的冲激响应进行对称化，可以实现线性相位的FIR滤波器设计。
2. 频率采样法：通过对所需的频率响应进行采样，然后通过逆傅里叶变换得到滤波器的冲激响应，从而实现FIR滤波器的设计。
3. 窗函数法：通过选取不同的窗函数，可以实现对滤波器的频率响应进行调整，从而得到所需的滤波效果。
4. 最小二乘法：通过最小化滤波器的输出与期望输出之间的误差平方和，可以实现FIR滤波器的设计。
滤波器在航天航空中的应用与算法选择
滤波器在航天航空中的应用与算法选择导言：航天航空领域的发展对信号处理有着极高的要求。
在航天器的各个阶段，包括发射、飞行以及地面接受等过程中，信号往往存在着各种干扰和噪声，因此需要采用滤波器来对信号进行处理和优化。
滤波器在航天航空中起着重要的作用，本文将重点探讨滤波器在该领域中的应用以及算法选择。
一、滤波器在航天航空中的应用1. 发射阶段应用在航天器发射阶段，滤波器主要用于减少发射过程中的噪声和干扰，确保信号的准确传输。
其应用包括但不限于以下几个方面：（1）射频滤波器：用于滤除无线电频段以外的干扰信号，保障通信质量和频谱效率。
（2）电力滤波器：用于滤除电力系统中的谐波和干扰，保障设备的正常运行。
（3）燃料滤波器：用于滤除燃料中的杂质和颗粒物，防止燃烧系统阻塞或损坏。
2. 飞行阶段应用在航天器飞行阶段，滤波器主要用于处理导航、通信和遥测等信号，确保数据的可靠传输和正确解读。
以下是其主要应用领域：（1）导航滤波器：用于对导航信号进行处理和优化，提高飞行器的导航精度和稳定性。
（2）遥测滤波器：用于滤除遥测信号中的噪声和干扰，保障数据的准确传输和解析。
（3）通信滤波器：用于滤除通信信号中的干扰和多径效应，提高通信质量和可靠性。
3. 地面接收阶段应用在地面接收阶段，滤波器主要用于对接收到的信息进行解调、解调和解码等处理，确保数据的完整性和可用性。
以下是一些典型的应用场景：（1）解调滤波器：用于解调接收到的信号，将其转化为对应的基带信号进行后续处理。
（2）解调滤波器：用于滤除信号中的噪声和干扰，提高解调的准确度和可靠性。
（3）解码滤波器：用于对接收到的码流进行解码，恢复原始数据。
二、滤波器算法的选择在航天航空领域，滤波器的算法选择直接关系到信号处理的效果和系统性能。
根据不同的需求和应用场景，可以选择以下几种常见的滤波器算法：1. FIR滤波器FIR滤波器（Finite Impulse Response Filter）是一种常见的线性相位滤波器。
fir滤波器定义式
fir滤波器定义式
摘要：
1.fir 滤波器的定义
2.fir 滤波器的应用
3.fir 滤波器的优点和缺点
正文：
一、fir 滤波器的定义
FIR 滤波器，全称为Finite Impulse Response 滤波器，即有限脉冲响应滤波器，是一种数字滤波器。
其主要作用是在数字信号处理中对信号进行滤波，去除噪声和干扰，得到期望的信号。
二、fir 滤波器的应用
FIR 滤波器广泛应用于各种数字信号处理领域，例如音频处理、图像处理、通信等。
在音频处理中，FIR 滤波器可以用来去除音频信号中的杂音和噪声，提高音频质量；在图像处理中，FIR 滤波器可以用来去除图像中的噪声和模糊，提高图像清晰度；在通信中，FIR 滤波器可以用来去除信号中的干扰，提高信号质量。
三、fir 滤波器的优点和缺点
FIR 滤波器具有以下优点：
1.线性相位：FIR 滤波器的相位是线性的，这意味着信号经过滤波器后，其频率分量的相位不会发生改变，从而保证了信号的频率响应特性。
2.无限脉冲响应：FIR 滤波器的脉冲响应是无限的，这意味着滤波器可以
对信号的各个频率分量进行精确的滤波。
3.可编程性：FIR 滤波器的参数可以通过编程进行调整，从而可以根据不同的应用需求设计出不同的滤波器。
然而，FIR 滤波器也存在一些缺点：
1.计算复杂度：FIR 滤波器的计算复杂度较高，需要进行大量的乘法和加法运算，因此在实时信号处理中可能会有一定的延迟。
2.存储空间需求：由于FIR 滤波器的脉冲响应是无限的，因此需要占用较大的存储空间。
FIR滤波器和IIR滤波器格型结构
FIR滤波器和IIR滤波器格型结构FIR滤波器和IIR滤波器是数字信号处理中常用的两种基本滤波器结构。
它们分别采用了不同的实现方式和特点，在不同的应用场景中都有其优势和限制。
下面将详细介绍FIR滤波器和IIR滤波器的结构、特点和应用。
FIR滤波器（Finite Impulse Response Filter）是一种具有有限冲激响应的数字滤波器，其结构简单，易于设计和实现。
FIR滤波器的基本结构包括若干个延时元件、加法器和乘法器，其输入信号经过一系列加权和累加运算后得到滤波后的输出信号。
FIR滤波器的特点是具有稳定性、线性相位和无稳态误差等优点，适用于需要精确控制频率响应和相位特性的应用。
FIR滤波器的频率响应是由其系数决定的，可以通过设计滤波器的系数来实现所需的滤波特性。
常用的FIR设计方法包括窗函数法、最小均方误差法和频率抽样法等。
窗函数法是最为常用的设计方法，通过选择不同的窗函数可以实现不同的频率响应特性，如低通、高通、带通和带阻等。
另一种常用的数字滤波器结构是IIR滤波器（Infinite Impulse Response Filter），其特点是具有无限长冲激响应和递归结构。
IIR滤波器的基本结构包括延时元件、加法器、乘法器和递归反馈路径，其输入信号经过一系列递归和前馈运算后得到滤波后的输出信号。
IIR滤波器的特点是具有高效性、窄带特性和实现简便等优点，适用于需要高通、低通和带通滤波的应用。
IIR滤波器的频率响应是由其结构和系数决定的，可以通过设计滤波器的结构和系数来实现所需的滤波特性。
常用的IIR设计方法包括脉冲响应不变法、双线性变换法和频率抽样法等。
脉冲响应不变法是最为常用的设计方法，通过将模拟滤波器的冲激响应转化为数字滤波器的系数可以实现频率响应的转换。
在实际应用中，根据具体的信号处理需求和性能要求可以选择合适的FIR滤波器或IIR滤波器结构。
FIR滤波器适用于需要精确频率响应和相位特性的应用，如通信系统、音频处理和图像处理等。
fir 滤波器的原理
fir 滤波器的原理FIR滤波器的原理引言：数字信号处理中，滤波器是一种常用的信号处理技术，用于去除或改变信号中的某些频率成分。
其中，FIR滤波器（Finite Impulse Response Filter）是一种常见的数字滤波器，其原理基于有限脉冲响应的特性。
本文将详细介绍FIR滤波器的原理以及其在信号处理中的应用。
一、FIR滤波器的基本原理FIR滤波器是一种线性时不变系统，其基本原理是通过对输入信号与滤波器的冲激响应进行卷积运算，得到输出信号。
FIR滤波器的冲激响应是一组有限长度的数字序列，因此称之为有限脉冲响应滤波器。
FIR滤波器的冲激响应可以通过设计滤波器的参数来确定，其中最常用的方法是窗函数法和频率采样法。
窗函数法通过选择合适的窗函数以及截断长度来设计滤波器，而频率采样法则通过在频域上选择一组滤波器的频率响应点来设计滤波器。
二、FIR滤波器的特点1. 线性相位特性：FIR滤波器具有线性相位特性，即不同频率成分的相位延迟相同，不会引起信号畸变。
2. 稳定性：FIR滤波器是一种有限脉冲响应滤波器，因此其冲激响应是有限长度的，不会引起反馈问题，从而保证了系统的稳定性。
3. 可调性：FIR滤波器的频率响应可以通过调整滤波器的参数来实现，因此具有较高的灵活性。
4. 精确控制：由于FIR滤波器的冲激响应是有限长度的，因此可以精确控制滤波器的频率响应，满足不同应用的需求。
三、FIR滤波器的应用FIR滤波器在数字信号处理中有广泛的应用，以下列举几个常见的应用领域：1. 语音信号处理：FIR滤波器可以用于语音信号去噪、语音增强等应用，对语音信号的频率成分进行调整，提高语音信号的质量。
2. 图像处理：FIR滤波器可以用于图像去噪、图像锐化等应用，对图像信号的高频成分进行增强或衰减，提高图像的清晰度。
3. 通信系统：FIR滤波器可以用于调制解调、信号匹配等应用，对信号的频率响应进行调整，实现信号的传输和接收。
FIR滤波器在数字信号处理中的应用
FIR滤波器在数字信号处理中的应用数字信号处理是一项重要的技术，它涉及到信号的采集、处理和分析等多个方面。
其中，滤波器是一项常用的信号处理技术，常用于去除噪声和干扰，提高信号的质量。
FIR滤波器是滤波器中的一种，它具有一些独特的特点，适用于多种信号处理应用。
一、什么是FIR滤波器？FIR是Finite Impulse Response的缩写，即有限脉冲响应，是一种数字滤波器。
与之对应的是IIR滤波器，即Infinite Impulse Response的缩写，即无限脉冲响应滤波器。
与IIR相比，FIR的特点是系统稳定性好，不会出现因为储存有限导致的系统不稳定。
FIR滤波器的原理是输入信号经过一个线性组合的加权和，生成滤波后的输出信号。
其特点是滤波器的频率响应在有限频率范围内均为线性相应，幅度和相位响应直观、易于设计和实现，且可以设计成理想的频率响应。
FIR滤波器的数字滤波器特性从其系统函数中也可以体现出来，通常表现为单位样本脉冲响应的线性组合或级联。
二、FIR滤波器的应用FIR滤波器在数字信号处理中得到了广泛的应用，下面我们分几个方面详细介绍：1、通信系统FIR滤波器在通信系统中应用广泛。
通常在接收前进行滤波，以去除噪声和干扰，并使原始信号更好地传输。
FIR滤波器的线性相应和易于设计的特点，使它成为数字通信系统中高效滤波的最佳选择。
2、音频处理FIR滤波器在音频处理方面同样有着广泛的应用。
如在音频处理中，常用的滤波器大多数都是FIR滤波器，因为它能够过滤非常低频的噪声，同时保持高频信号的响应。
此外，在音频均衡器的设计中，FIR滤波器也可以用来实现不同频率带上信号的增强或削减。
3、生物医学信号处理生物医学信号处理是FIR滤波器的一项重要应用领域。
比如心电图（ECG）信号、电子脑波（EEG）信号等都需要进行滤波，将高幅度的噪声、干扰滤掉，保留有用信号。
FIR滤波器具有频率响应线性、易于设计的特点，在生物医学信号处理中更加容易被采用。
数字滤波器的原理与应用
数字滤波器的原理与应用1. 介绍数字滤波器是一种对数字信号进行滤波处理的设备或算法，它可以通过去除或减弱一些特定频率上的噪声或干扰，使得信号更加清晰与稳定。
本文将介绍数字滤波器的原理与应用。
2. 数字滤波器的分类数字滤波器可以被分为以下几类：1.无限脉冲响应(IIR)滤波器：通过使用递归方程来实现滤波的过程。
这些滤波器具有无限的冲激响应，能够提供更加复杂的滤波特性。
2.有限脉冲响应(FIR)滤波器：通过使用有限长度的响应来实现滤波的过程。
这些滤波器通常具有更好的稳定性，并且可以使用效率较高的算法来实现。
3.低通滤波器：用于去除高频信号，只允许通过低频信号。
4.高通滤波器：用于去除低频信号，只允许通过高频信号。
5.带通滤波器：用于去除高频和低频信号，只允许通过中间频率的信号。
6.带阻滤波器：用于去除中间频率的信号，只允许通过高频和低频信号。
3. 数字滤波器的工作原理数字滤波器的工作原理基于对输入信号进行采样并应用一系列滤波算法来改变信号的频率与幅度。
其主要包含以下步骤：1.采样：输入信号通过模拟-数字转换器(ADC)转换为数字信号。
2.滤波算法：应用滤波算法来改变信号的特性。
这些算法可以基于IIR滤波器或FIR滤波器的原理实现。
3.重构：应用数字-模拟转换器(DAC)将数字信号转换为模拟信号。
4. 数字滤波器的应用数字滤波器在许多领域中得到了广泛的应用，包括但不限于：•通信系统：数字滤波器用于改善通信系统中的语音和数据传输质量，去除信号中的噪声和干扰。
•图像处理：数字滤波器用于图像去噪、图像增强、边缘检测等应用。
•音频处理：数字滤波器用于音频信号的降噪、均衡等处理。
•生物医学信号处理：数字滤波器用于去除生物医学信号中的噪声和干扰，提取有效的生理信号。
•控制系统：数字滤波器用于对控制系统中的测量信号进行滤波处理，提高系统的稳定性和准确性。
5. 总结数字滤波器是一种对数字信号进行滤波处理的设备或算法，通过去除或减弱特定频率上的噪声或干扰，使得信号更加清晰与稳定。
FIR的工程应用
FIR滤波器设计及测井信号低频提取
滤波器的设计与滤波器的性能息息相关， 所以应特别重视滤波器的设计工作。滤波器设 计时的参数设置包括响应类型、滤波器阶次、 频率参数、幅度参数及密度因子等选项。
FIR滤波器设计及测井信号低频提取
为了满足低频提取的需要，滤波器参数设置如下：响应类型为低通， 设计方法为等纹波，滤波器阶次为504阶，采样频率Fs为1024Hz，通带频 率Fp为10Hz，通带波纹Rp为0.03dB，阻带频率Fs为15Hz，阻带衰减Rs为 40dB。滤波器的幅频响应和相频响应如下图所示：
有限长单位冲激响应滤波器，是数字信号 处理系统中最基本的元件，它可以在保证任意 幅频特性的同时具有严格的线性相频特性，同 时其单位抽样响应是有限长的，因而滤波器是 稳定的系统。
FIR滤波器特点：
1、具有精确的线性相位 2、总是稳定的 3、硬件容易实现 4、滤波器过渡过程具有有限区间 5、延迟较大
FIR滤波器应用领域
THANK YOU!!
FIR滤波器设计及测井信号低频提取
用FIR滤波器进行测井曲线低频提取流程图
FIR滤波器设计及测井信号低频提取
采用FIR数字滤波器对井的测井信号进行低频提取，低频提 取的时域与频域效果图如下
上图是测井设计及测井信号低频提取
原始信号与滤波后信号频率图
从图中可以看出FIR数字滤波器是满足设计技术指标的，可以 比较好的提取出所需要的测井低频信号。
基于FIR滤波器的测井低频信息提取
背景： 由于地震记录是带限的，缺乏低频分量（通常为0~10Hz），不能够很 好的映射测井数据，为了保证反演的适应性，只能输入测井低频趋势作为 反演约束条件。 具体实现： 在反演过程中，增加该反演地层测井声波时差的低频信息，通常取为 0~10Hz，以保证能在正确的地层参数低频约束下，实现由地震记录到测 井信息的反演。（反演：根据由地物电磁波特征产生的遥感影像特征反推 其形成过程中的电磁波状况的技术。 ） 由于FIR系统总是稳定的、易实现线性相位且允许设计多通带滤波器，本 次研究选用FIR滤波器。
fir带通滤波器c语言
fir带通滤波器c语言一、引言在数字信号处理领域，滤波器是一种重要的技术。
其中，FIR（Finite Impulse Response，有限脉冲响应）带通滤波器在许多应用场景中具有广泛的应用。
本文将介绍FIR带通滤波器的原理，以及如何使用C语言实现这一滤波器。
二、FIR带通滤波器的原理1.数字滤波器的基本概念数字滤波器是一种对数字信号进行处理的算法，它通过在时域或频域对信号进行运算，实现对信号的滤波、降噪等处理。
2.FIR滤波器的特点FIR滤波器是一种线性、时不变、因果的数字滤波器。
它具有以下优点：① 稳定性：FIR滤波器的输出信号不会产生自激振荡；② 频率响应：FIR滤波器的频率响应具有平滑、稳定的特点；③ 阶数与性能：FIR滤波器的阶数越高，滤波性能越好，但同时计算复杂度也越高。
3.带通滤波器的应用场景带通滤波器主要用于信号处理系统中，例如：音频处理、图像处理、通信系统等。
它可以有效地滤除噪声、降低干扰，提高信号的质量和可靠性。
三、C语言实现FIR带通滤波器的方法1.确定滤波器参数首先，根据应用场景和性能要求，确定FIR滤波器的阶数、通带衰减和阻带衰减等参数。
2.编写滤波器系数表根据所确定的滤波器参数，利用公式计算滤波器系数，并将其存储为系数表。
3.编写滤波器输入输出函数利用系数表，编写C语言代码实现FIR滤波器的输入输出功能。
通常采用卷积的形式进行计算。
四、实例演示1.编写C代码以下是一个简单的FIR带通滤波器实例，采用C语言实现：```c#include <stdio.h>// 系数表，N为滤波器阶数const float coef[][N] = {/* 系数值*/};float fir_bandpass(float x[], int n) {float y = 0;for (int i = 0; i < n; i++) {y += coef[i][0] * x[i];}return y;}int main() {float x[] = {/* 输入信号*/};int n = sizeof(x) / sizeof(x[0]);float y = fir_bandpass(x, n);printf("滤波后信号：%.2f", y);return 0;}```2.编译运行结果分析将上述代码编译运行，观察输出信号，分析滤波效果。
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fil_reg[22] <= fil_reg[21] + m_result[9];
fil_reg[23] <= fil_reg[22] + m_result[8]; fil_reg[24] <= fil_reg[23] + m_result[7]; fil_reg[25] <= fil_reg[24] + m_result[6]; fil_reg[26] <= fil_reg[25] + m_result[5]; fil_reg[27] <= fil_reg[26] + m_result[4]; fil_reg[28] <= fil_reg[27] + m_result[3]; fil_reg[29] <= fil_reg[28] + m_result[2]; fil_reg[30] <= fil_reg[29] + m_result[1]; fil_reg[31] <= fil_reg[30] + m_result[0]; end end wire [31:0] filout_tmp = fil_reg[31];
数字滤波器概述
宽带系统中滤波器的应用结构
数字滤波器概述
FIR滤波器基本介绍
有限长单位冲激响应滤波器，是数字信号 处理系统中最基本的元件，它可以在保证任意 幅频特性的同时具有严格的线性相频特性，同 时其单位抽样响应是有限长的，因而滤波器是 稳定的系统。
FIR滤波器基本介绍
FIR型滤波器的系统函数为：
奈奎斯特带
抽样定理
0
0Hz
fs/2Hz
……
fs/2
fs
3/2Fs
2fs
5/2fs
。 。 。
wire [15:0] coe1=46;
wire [15:0] coe2=34; wire [15:0] coe3=7; wire [15:0] coe4=-52; wire [15:0] coe5=-154; wire [15:0] coe6=-287; wire [15:0] coe7=-406; wire [15:0] coe8=-439; wire [15:0] coe9=-300; wire [15:0] coe10=83; wire [15:0] coe11=736; wire [15:0] coe12=1624; wire [15:0] coe13=2641; wire [15:0] coe14=3632; wire [15:0] coe15=4421; wire [15:0] coe16=4858;
Matlab方法
取得系数后通过与信号的卷积，即可完成对信号的
滤波处理
ffir_x=conv(f_x,h);
FPGA使用滤波器系数
H ( z ) h(0) h(1) z 1 h( M ) z M
n 0
M
h( n) z n
FPGA使用滤波器系数
//A=[ 46, 34, 7, -52, -154, -287, -406, -439, -300, 83, 736, 1624, 2641, 3632, 4421, 4858, 3632, 2641, 1624, 736, 83, -300, -439, -406, -287, -154, -52, 7, 34, 46]; // 4858, 4421,
fil_reg[15] <= fil_reg[14] + m_result[15];
fil_reg[16] <= fil_reg[15] + m_result[15];
fil_reg[17] <= fil_reg[16] + m_result[14];
fil_reg[18] <= fil_reg[17] + m_result[13]; fil_reg[19] <= fil_reg[18] + m_result[12]; fil_reg[20] <= fil_reg[19] + m_result[11]; fil_reg[21] <= fil_reg[20] + m_result[10];
做和运算
reg [31:0] fil_reg[32:0]; always @(posedge clk) begin if (clken_A) begin fil_reg[0] <= m_result[0]; fil_reg[1] <= fil_reg[0] + m_result[1]; fil_reg[2] <= fil_reg[1] + m_result[2]; fil_reg[3] <= fil_reg[2] + m_result[3]; fil_reg[4] <= fil_reg[3] + m_result[4]; fil_reg[5] <= fil_reg[4] + m_result[5]; fil_reg[6] <= fil_reg[5] + m_result[6]; fil_reg[7] <= fil_reg[6] + m_result[7]; fil_reg[8] <= fil_reg[7] + m_result[8]; fil_reg[9] <= fil_reg[8] + m_result[9];
做乘法运算
wire [31:0] m_result[32:0];
lpm_mult0 lpm_m1(.dataa(datainI),.datab(coe1),.result(m_result[0]));
lpm_mult0 lpm_m2(.dataa(datainI),.datab(coe2),.result(m_result[1])); lpm_mult0 lpm_m3(.dataa(datainI),.datab(coe3),.result(m_result[2])); lpm_mult0 lpm_m4(.dataa(datainI),.datab(coe4),.result(m_result[3])); lpm_mult0 lpm_m5(.dataa(datainI),.datab(coe5),.result(m_result[4])); lpm_mult0 lpm_m6(.dataa(datainI),.datab(coe6),.result(m_result[5])); lpm_mult0 lpm_m7(.dataa(datainI),.datab(coe7),.result(m_result[6])); lpm_mult0 lpm_m8(.dataa(datainI),.datab(coe8),.result(m_result[7])); lpm_mult0 lpm_m9(.dataa(datainI),.datab(coe9),.result(m_result[8])); lpm_mult0 lpm_m10(.dataa(datainI),.datab(coe10),.result(m_result[9])); lpm_mult0 lpm_m11(.dataa(datainI),.datab(coe11),.result(m_result[10])); lpm_mult0 lpm_m12(.dataa(datainI),.datab(coe12),.result(m_result[11])); lpm_mult0 lpm_m13(.dataa(datainI),.datab(coe13),.result(m_result[12])); lpm_mult0 lpm_m14(.dataa(datainI),.datab(coe14),.result(m_result[13])); lpm_mult0 lpm_m15(.dataa(datainI),.datab(coe15),.result(m_result[14])); lpm_mult0 lpm_m16(.dataa(datainI),.datab(coe16),.result(m_result[15]));
M
H ( z ) h(0) h(1) z 1 h( M ) z M
n 0
Байду номын сангаас
h( n) z n
FIR滤波器在matlab及FPGA中的调用 程序
Fir滤波器最常用的是窗函数设计法(Window)、等波
纹设计法(Equiripple)和最小二乘法(Least-Squares)等。 其中窗函数设计法在学校课堂中是重点讲解的， 著名的窗函数有矩形窗、三角窗、hannning、hamming 、blackman、kaiser窗等。
FIR滤波器在无线信号处理的一个应用
1 产生两个信号f1=1000，f2=10000，通过fs=100000
的采样系统，并加入-20dB的高斯白噪声
2通过fir滤波器，恢复两个独立信号；
3通过两级fir滤波器，得到fs/8的采样信号，比较两
种方法。
FIR滤波器在无线信号处理的一个应用
Matlab 方法1
Matlab 方法1
使用 fdatool工具，产生n阶滤波器系数。
Matlab 方法2
使用函数产生滤波器系数
%samp = 100000; fcuts = [1500 6500]; mags = [1 0]; devs = [0.06 0.01]; [n,Wn,beta,ftype] = kaiserord(fcuts,mags,devs,fs); hh = fir1(n,Wn,ftype,kaiser(n+1,beta),'noscale'); freqz(hh)
FIR滤波器应用
电子与通信工程
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