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
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
FIR数字滤波器分布式算法的原理及FPGA实现 摘要：在利用FPGA实现数字信号处理方面，分布式算法发挥着关键作用，与传统的乘积-积结构相比，具有并行处理的高效性特点。详细研究了基于FPGA、采用分布式算法实现FIR数字滤波器的原理和方法，并通过Xilinx ISE在Modelsim下进行了仿真。 关键词：分布式算法 DALUT FPGA FIR 数字滤波器正在迅速地代替传统的由R、L、C元件和运算放大器组成的模块滤波器并且日益成为DSP的一种主要处理环节。FPGA 也在逐渐取代ASIC和PDSP，用作前端数字信号处理的运算（如：FIR滤波、CORDIC算法或FFT）。乘累加运算是实现大多数DSP 算法的重要途径，而分布式算法则能够大大提高乘累加运算的效能。 1 传统的乘累加结构FIR数字滤波器基本理论 FIR滤波器被称为有限长脉冲响应滤波器，与IIR数字滤波器相对应，它的单位脉冲响应h(n)只有有限个数据点。输入信号经过线性时不变系系统输出的过程是一个输入信号与单位脉冲响应进行线性卷积的过程，即： 式中，x(n)是输入信号，y(n)是卷积输出，h(n)是系统的单位脉冲响应。可以看出，每次采样y(n)需要进行L次乘法和L-1次加法操作实现乘累加之和，其中L是滤波器单位脉冲响应h(n)的长度。可以发现，当L很大时，每计算一个点，则需要很长的延迟时间。 2 乘累加运算的位宽分配 DSP算法最主要的就是进行乘累加运算。假设采样信号的位宽用N来表示，则N位与N位的乘累结果需要2N位的寄存器来保存；如果两个操作数都是有符号数，则乘积只有2N-1个有效位，因为产生了两个符号位。 为了使累加器的结果不产生溢出，需要对累加器进行冗余设计，也就是说要在累加器2N的位宽上多设计出K位，累加器的长度M 计算方式如下（L为滤波器的长度）： 对于无符号数：M=2N+K=2N+log2 L 对于有符号数：M=2N=K=2N+log2 L-1 3 乘累加运算的分布式算法原理分析 得益于Xilinx FPGA查找表结构的潜能，分布式算法在滤波器设计方面显示出了很高的效率，自20世纪90年代初以来越来越受到人们的重要。分布式算法是基于查找表的一种计算方法，在利用FPGA实现数字信号处理方面发挥着重要的作用，可以大大提高信号的处理效率。它主要应用于数字滤波、频率转换等数字信号处理的乘累加运算。 分布式算法推导如下： 设Ak是已知常数（如滤波器系数、FFT中的正弦/余弦基本函数等），xk(n)是变量，可以看作是n时刻的第k个采样输入数据，y (n)代表n时刻的系统响应。那么它们的内积为： 其中，xk(n)变量可以写成下面的格式： 式中，B为数据格式的字长,xkb是变量的二进制位，只有“0”和“1”两种状态。将（2）式代入（1）式得：
1 引言 数字信号处理(Digital Signal Processing DSP)在通信与信息系统、信号与信息系统、自动控制、雷达、军事、航空航天、医疗和家用电器等众多领域得到了广泛应用。在数字信号处理应用中，数字滤波器十分重要并已经获得广泛应用。1．1 数字信号处理简介 近年来由于半导体技术、计算机技术的成熟与迅速发展，使得科技与生活的密切结合，尤其是数字信号处理的突飞猛进，以及许多组件得以数字化及一体化，提供了小型、多功能、低成本与低功率消耗的特性。由于数字信号先天上优于模拟信号，因此数字信号对噪声的免疫力远较模拟信号来得好，信号能长时间的保存或长距离的传输且比较不容易产生失真现象，数字信号在近年来发展迅速，成为一种主流学识。一般的数字信号处理过程如下图1.1所示[1]： 图1.1：数字信号处理流程 数字信号处理器有以下几个优点： a．灵活性好 b.精确度高 c.利用大规模集成电路的合成 现今新型大规模与超大规模集成电路推陈出新。与模拟电路相比，数字电路的密集成度可以做得很高。还有数字组件比模拟组件比较容易应用于集成电路的合成，数字信号处理器（DSP），就是基于超大规模集成电路技术和计算机技术发展起来的，适合于作数字信号处理的高速高位单芯片计算机。他们体积小、功能强、使用方便。 1．2数字滤波技术 数字滤波器是输入数字序列变为输出数字序列的数字信号处理器，是语音与图
形处理，模式识别和谱分析等应用中的一种基本的处理部件。如上文所说，数字处理具有灵活性强，精度高，处理成本低以及对环境没有特殊要求等特点，它不仅能完成模拟处理的大部分功能，满足滤波器对幅度和相位特性的严格要求，而且还能避免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，模拟处理由于成本可靠性等原因而无法实现的功能。 数字滤波是数字信号处理理论的一部分。数字信号处理主要是研究用数字或符号的序列来表示信号波形，并用数字的方式去处理这些序列，把它们改变成在某种意义上更为有希望的形式，以便估计信号的特征参量，或削弱信号中多余分量和增强信号中的有用分量。具体来说，凡是用数字方式对信号进行滤波、变换、调制、解调、均衡、增强、压缩、估计、识别、产生等加工处理，都可以纳入数字信号处理领域[2]。 1．3FPGA芯片 本设计采用Altera公司的FLEX10K系列的器件对IIR滤波器进行设计，具体采用EPF10K10LC84芯片，同时Altera提供的EPC1和EPC2是供器件配置用的EPROM （简称配置EPROM）它们是通过串行数据流来配置FLEX10K器件的。配置数据也可以从系统RAM或者通过Altera的BitBlaster下载电缆下载进来。FLEX10K器件配置好后，通过复位可以进行在线重新配置，装入新的数据[4]。 功能介绍，FLEX10K系列主要由嵌入式阵列块、逻辑阵列块、FastTrack和I/O 单元四部分组成。采用PLCC的封装。其结构方框图如1.2所示。 （1）嵌入阵列 嵌入式阵列块是由一系列的EAB构成的，当要实现有关存储器功能时，每个EAB提供2048位用来构造RAM、ROM、FIFO、和双端RAM等功能。当EAB原来实现乘法器、委控制器和状态机以及DSP等复杂逻辑时，每个EAB贡献100到600个门。它既可以单独使用又可以组合使用。 （2）逻辑阵列 列是由一系列的逻辑阵列块（LAB）构成的。每个LAB包括8个LE和一些连接线，每个LE含有一个4输入查找表（LUT）、一个编程触发器、进位链、和级联链，LE的结构能有效的实现各种逻辑。
毕业设计开题报告 电子信息工程 基于FPGA的CIC滤波器的设计与仿真 一、综述本课题国内外研究动态，说明选题的依据和意义 基于多速率信号处理原理，设计了用于下变频的CIC抽取滤波器，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。滤波器的结构简单, 需要的存储量小, 是被证明在高速抽取和插值系统中非常有效的单元。 随着数字信号处理算法的不断优化，数字信号处理器（Digital Signal Processors, DSPs）性能的不断提高，数字信号处理技术越来越被广泛地应用在各个领域。数字信号处理技术正朝着高速高性能方向发展，因此这对数字信号处理的手段和工具也提出了更高的要求。 随着现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array, FPGA）制造工艺的不断改进，其集成度和性能的不断提高，采用FPGA对数字信号进行处理越来越受到重视。与DSP相比，FPGA有着不可比拟的优势。一方面，与DSP靠程序指针来运行程序相比，FPGA 执行算法的本质是靠电路并行执行的，因此在同样的时钟频率下，使用FPGA完成数字信号处理算法要比使用DSP快得多。另一方面，由于FPGA编程灵活，资源可重新配置，使得在实现数字信号处理时更加灵活，成本更低。因此，FPGA性能的不断提高，能够满足未来复杂数字信号高速实时处理的要求。 用FPGA设计滤波器，无非是是设计一些乘累加单元，其滤波器的各种特性即滤波参数可以通过MATLAB仿真获得。所以首先要做的是确定你滤波器的设计要求，在MATLAB中仿真设计出该滤波器，从而导出滤波器系数，才能在FPGA中使用。 CIC滤波器由于其无需乘法器以及结构特殊，在移动电视直放站的数字信号处理中，可以高效地胜任抽取滤波的任务。然而C1C滤波器也有缺陷，一者通带下垂严重，二者信号折叠带衰减不充分，而且此两者难以兼顾。RS修正法和Kaiser—Hamming补偿法联合使用于CIC滤波器的改进技术中，有效地解决了该问题。 在移动通信系统中，软件无线电的概念已显得越来越重要。众所周知SRC滤波部分的一个重点就是抑制潜在的混叠部分，有一种时变CIC滤波器，他同样是通过先A倍内插再B倍抽样来实现采样率的转换。因此，改进的CIC滤波器在软件无线电中有大的重用。
摘要 在数字下变频（DDC）中，CIC（级联积分梳状）滤波器骑着重要的作用。它主要用于采样速率的抽取,同时具有低通滤波的作用。CIC滤波器的主要特点是, 仅利用加法器、减法器和寄存器(无需乘法器) ,因此占用资源少、实现简单且速度高。本文在分析CIC 滤波器原理的基础上, 用Altera公司的系统级（或算法级）设计工具DSP builder 对CIC滤波器进行了建模、Simulink仿真，并通过Modelsim软件进行RTL级仿真，对CIC滤波器的功能进行了验证。 关键词：CIC滤波器；FPGA；DSP builder ；Modelsim 目录 引言 (2) 1 CIC 抽取器和内插器介绍 (3) 2 CIC滤波器理论 (3) 2.1 单级CIC滤波器 (3) 2.2 多级CIC滤波器 (4) 3 Simulink简介 (5) 3.1 什么是Simulink (5) 3.2 功能 (5) 4 DSP builder简介 (6) 5 Simulink仿真验证 (8) 5.1系统框图 (8) 5.2 参数配置 (8) 5.3 各模块设置 (9) 5.4 仿真结果： (10) 6 Dsp builder 模型设计 (11) 6.1 系统框图 (11) 6.2 DSP builder仿真结果 (15) 7 ModelSim仿真(Modelsim 版本为6.3j) (17) 7.1 操作步骤 (17) 7.2 总结 (20) 谢辞 (20) 参考文献 (21)
引言 高分解速率滤波器的一种非常有效的结构就是由Hogenauer引入的“级联积分器梳状”(cascade integrator comb,CIC)滤波器。CIC滤波器被证明是在告诉抽取或插值系统中非常有效的单元，一种应用就是无线通信，其中以射频或者中频为采样速率的信号需要降低到基带为主。另一个领域就是数据转换。为了快速准确地设计CIC滤波器，通常首先是进行算法仿真，然后利用Verilog HDL进行硬件描述。在算法仿真中，Matlab中所提供的数据类型与实际数字系统所采用的数制存在着很大的差异，因此为了达到完全仿真的目的，本文首先设计出CIC滤波器的原理框图，利用DSP builder建模，生成VHDL 原代码并用Modelsim进行数据流测试，并将所得结果与Simulink仿真结果进行分析比较，可以快速正确地得到相应滤波器的最终FPGA实现形式。
级联梳状积分滤波器的原理及fpga实现 级联梳状积分滤波器(CascadedT-TypeIntegralFilter，简称CTIF)一种低成本特性优良的滤波器，它具有线性、低抗拒性和高灵 敏度等优点，能够有效地进行模拟或数字信号的滤波处理。其中，基于FPGA的CTIF设计技术不仅能大大降低硬件实现的复杂度，而且能实时处理大规模的信号。因此，研究CTIF原理及FPGA实现技术具有重要的理论与应用价值。 一、CTIF原理 CTIF由积分滤波器和梳状积分滤波器组成，通常采用积分元件 和梳状元件组成电路，形成CTIF架构，可以有效解决低通滤波器输 出反馈动态范围不足的问题，具有一定的电路稳定性和谐振频率控制等优点，广泛应用于模拟信号处理、数字信号处理、控制技术等领域，如滤波、压缩、放大和数据采集等。其基本的组成构造如图所示：图1 CTIF原理图 通过以上图中的构架，我们可以发现CTIF是一个典型的积分滤 波架构，其可以构成N级抽头式的滤波器，其中抽头系数是K1/K2，抽头滤波器是一个积分滤波器，抽头系数和抽头滤波器是其关键元件，并且也是实现CTIF的关键技术，也是CTIF与传统滤波器的核心区别。 二、FPGA实现 随着FPGA技术的发展，如何利用FPGA技术进行CTIF实现成为 一个重要的研究课题。在FPGA实现CTIF的过程中，主要包括实现抽头系数，抽头滤波器等多个部分，具体实现的内容如下：
1.现抽头系数。抽头系数是CTIF的关键元件，它可以通过采用DSP技术来实现，包括数字－模拟编码转换、频率－数字转换、混合数字－模拟转换等，使得CTIF有效地把模拟信号转换成数字信号，从而使CTIF实现FPGA的功能。 2.现抽头滤波器。抽头滤波器是一个积分滤波器，它可以采用DSP技术来实现，包括数字滤波、低通滤波、高通滤波、带通滤波、低通滤波、滞回和分数样本滤波等，其中滞回滤波和分数样本滤波器是CTIF的关键技术，其可以把CTIF的滤波器功能实现在FPGA上。 三、总结 级联梳状积分滤波器是一种低成本特性优良的滤波器，它是一个典型的积分滤波架构，其抽头系数和抽头滤波器是其关键元件，也是实现CTIF的关键技术，抽头系数可以通过采用DSP技术来实现，而抽头滤波器可以采用DSP技术实现，其中滞回滤波和分数样本滤波器是CTIF的关键技术，可以把CTIF的滤波器功能实现在FPGA上。基于FPGA的CTIF设计技术可以大大降低硬件实现的复杂度，而且能实时处理大规模的信号，因此研究CTIF原理及FPGA实现技术具有重要的理论与应用价值。
摘要 随着科学技术的飞速发展，数字信号处理技术广泛的应用在各种领域中，而数字滤波技术在数字信号处理中占有极其重要的地位。传统的模拟滤波器已经很难满足工业生产的需求，所以，对数字滤波器的研究具有很重要的实际意义。相对于模拟滤波器，数字滤波器没有漂移，能够处理低频信号，可以得到非常理想的频率响应特性，而且可以达到非常高的精度，容易集成等，这些优势决定了数字滤波器的应用将会越来越广泛。本文首先介绍了有限冲击响应数字滤波器(即 FIR 数字滤波器)的概念和数学模型。分析了有限冲击响应数字滤波的各种网络拓扑结构及其特点。全面论述了有限冲击响应数字滤波器的基本理论。探讨了有限冲击响应数字滤波器的设计方法。 在以上理论分析的基础上，本文主要完成以下工作： 基于频率抽样法设计 FIR 数字滤波器，在 QuartusII 环境下建立有限冲击响应数字滤波器的系统仿真模型。频率采样法设计的滤波器对干扰信号进行滤除。用多台示波器滤波过程进行全程跟踪。 完成 FIR 数字滤波器在软件平台上的实现。完成 FIR 数字滤波器在软件平台上的实现。采用matlab 进行FIR数字滤波器仿真，再用DSP builder 设计滤波器，最后通过FPGA进行系统验证 - I -
目录 摘要……........................................................ I Abstract ...................................................... I I 第1章绪论................................................ - 0 -1.1 国内外研究现状与发展趋势............................. - 0 -1.2 课题研究的背景及意义................................. - 0 -1.3 FIR 数字滤波器研究概况............................... - 1 -1.4 常用的仿真设计方法................................... - 3 -1.5 本文的主要研究内容................................... - 4 -第2章 FIR 数字滤波器的模型与结构.......................... - 5 -2.1 FIR 数字滤波器的数学模型和相位....................... - 5 - 2.1.1数学模型...................................................................................... - 5 - 2.1.2线性相位的约束条件.................................................................. - 6 -2.2 FIR 数字滤波器的基本结构............................. - 7 -2.3本章小结............................................ - 10 -第3章FIR 数字滤波器设计方法研究....................... - 11 - 3.1窗函数设计法........................................ - 11 - 3.1.1 设计思路和步骤....................................................................... - 11 - 3.1.2 吉布斯效应............................................................................... - 14 -3.2频率采样法.......................................... - 16 -3.3 优化设计法.............................. 错误！未定义书签。第4章 MATLAB仿真...................................... - 19 - 4.1 MATLAB的背景....................................... - 19 -4.2 MATLAB在FIR中的应用................... 错误！未定义书签。 4.3 FIR滤波器的MATLAB仿真实例............. 错误！未定义书签。第5章数字滤波器的实现................................... - 21 - 5.1数字滤波的实现方法.................................. - 21 -5.2 硬件描述语言（HDL）................................. - 22 - 5.2.1 HDL设计方法............................................................................ - 22 - 5.2.2 VHDL语言................................................................................ - 22 -5.3 采用FPGA的实现..................................... - 25 - 5.3.1研究思路及方法........................................................................ - 25 - 5.3.2 FPGA的设计流程...................................................................... - 26 -5.4 FIR滤波器的模块划分................................ - 27 - 5.4.1输入模块.................................................................................... - 28 - 5.4.2乘累加模块................................................................................ - 28 - 5.4.3锁存模块.................................................................................... - 29 - - II -
基于fpga的滤波器设计与实现 基于FPGA的滤波器设计与实现 一、引言 滤波器是信号处理中常用的一种工具，它可以通过剔除或增强信号中的特定频率分量来改变信号的特性。而基于FPGA的滤波器是一种利用可编程逻辑器件FPGA来实现滤波功能的方法。本文将介绍基于FPGA的滤波器的设计与实现过程。 二、滤波器的基本原理 滤波器主要通过改变信号的频谱特征来实现滤波效果。它可以分为两类：低通滤波器和高通滤波器。低通滤波器通过剔除高频分量，保留低频分量；高通滤波器则相反，剔除低频分量，保留高频分量。滤波器的设计需要根据具体的需求选择合适的滤波器类型和参数。三、基于FPGA的滤波器设计与实现 基于FPGA的滤波器设计与实现可以分为以下几个步骤： 1. 确定滤波器类型和参数：根据实际需求，选择合适的滤波器类型和参数。例如，如果需要设计一个低通滤波器，需要确定截止频率和滤波器阶数等参数。 2. 数字滤波器设计：将滤波器的模拟设计转化为数字滤波器的设计。常见的数字滤波器设计方法有FIR滤波器设计和IIR滤波器设计。FIR滤波器是一种无反馈的滤波器，具有线性相位特性；IIR滤波器
则具有反馈结构，可以实现更高阶的滤波器。 3. 将数字滤波器转化为FPGA可实现的结构：将数字滤波器转化为FPGA可实现的结构，可以采用直接形式实现、级联形式实现或者管线化实现等方法。其中，直接形式实现是最简单直观的方法，但其硬件资源占用较多；级联形式实现可以减少硬件资源的占用，但增加了延迟；管线化实现则可以兼顾硬件资源和延迟。 4. 使用HDL语言进行FPGA设计：使用HDL语言，如VHDL或Verilog，进行FPGA设计。根据设计的结构和功能，编写相应的HDL代码。在编写代码时，需要注意代码的可重用性和可维护性，以便后续的设计和调试。 5. 硬件验证和性能优化：完成HDL代码后，进行FPGA的硬件验证和性能优化。通过仿真和验证，确保设计的正确性和稳定性。同时，可以根据实际需求对硬件进行优化，如减小资源占用、降低功耗等。 四、案例分析 以设计一个低通滤波器为例，假设截止频率为1kHz，滤波器阶数为4。首先，选择FIR滤波器作为设计方法。然后，根据截止频率和阶数，计算出滤波器的系数。接下来，将滤波器的系数转化为FPGA 可实现的结构，比如直接形式实现。最后，使用VHDL语言进行FPGA设计，并进行硬件验证和性能优化。 五、总结
基于FPGA的数字滤波器中不同算法的比较 研究 数字信号处理技术在很多领域都得到了广泛的应用，其中数字滤波器作为数字信号处理系统的关键部分，起到了非常重要的作用。由于现在FPGA技术的不断发展，数字滤波器在FPGA上的实现越来越常见。本文将对数字滤波器中不同算法的比较研究进行探讨。 一、数字滤波器的基本原理 数字滤波器的基本原理是将模拟信号转换为数字信号，并通过数字信号处理器对信号进行滤波处理，从而达到去除干扰、滤波等目的。数字滤波器按照差分方程的类型可以分为FIR数字滤波器和IIR数字滤波器两类。 FIR数字滤波器是一种无反馈结构，其输出仅仅依赖于输入信号和滤波器的冲击响应，具有线性相位和均匀群延迟特点，因此在广域滤波方面应用较多。而IIR数字滤波器则是带有反馈的数字滤波器，可以实现更快的响应速度，同时也更加灵活，因此在一些特殊的场合应用较为广泛。 二、数字滤波器的算法
数字滤波器中常用的算法包括FIR滤波器中的窗函数法、均匀采样插值法和最小二乘法以及IIR滤波器中的双线性变换法和脉冲响应不变法等。 1、窗函数法 窗函数法是一种比较常见的FIR数字滤波器设计方法。其基本思路是先选择一种窗函数，然后将此窗函数与理想低通滤波器相乘，得到FIR滤波器的系数。窗函数法的优点是设计简单，实现起来也比较容易，但是其缺点是存在滤波器幅度响应的波动。 2、均匀采样插值法 均匀采样插值法是一种可以提高FIR滤波器设计精度的算法，其基本思路是在原有的采样间隔上再进行一定的插值，使得滤波器输出更加接近理想波形。均匀采样插值法的优点是可以在一定程度上提高滤波器设计的精度，但是其缺点也比较明显，如需要消耗更多的计算资源，因此在实际应用中需要根据具体场合进行选择。 3、最小二乘法 最小二乘法是一种常用于FIR数字滤波器的设计的方法，其基本思路是通过最小化设计误差，使得滤波器的系数最优化。最小二乘法的优点是可以比较简单地得到滤波器的理论系数，同时也
基于fpga的多速率滤波器的设计与实现 基于FPGA的多速率滤波器的设计与实现 随着数字信号处理技术的不断发展，多速率滤波器在信号处理中的应用越来越广泛。多速率滤波器可以将信号分成不同的频带，从而实现对信号的不同频段进行处理。本文将介绍基于FPGA的多速率滤波器的设计与实现。 一、多速率滤波器的原理 多速率滤波器是一种将信号分成不同频带进行处理的滤波器。其基本原理是通过不同的抽取和插值操作，将信号分成不同的频带，然后对不同频带的信号进行滤波处理。多速率滤波器通常由两个部分组成：抽取和插值滤波器。 抽取滤波器是将信号从高采样率降到低采样率的滤波器，其作用是将信号分成不同的频带。插值滤波器是将信号从低采样率升到高采样率的滤波器，其作用是对不同频带的信号进行滤波处理。 二、基于FPGA的多速率滤波器的设计
基于FPGA的多速率滤波器的设计需要考虑以下几个方面： 1. 选择合适的FPGA芯片 FPGA芯片的选择需要考虑其资源和性能。对于多速率滤波器的设计，需要选择具有足够的DSP资源和高速IO接口的FPGA芯片。 2. 设计抽取和插值滤波器 抽取和插值滤波器的设计需要考虑其滤波器类型、滤波器阶数、滤波器系数等参数。可以使用MATLAB等工具进行滤波器设计和优化。 3. 实现滤波器的硬件电路 将抽取和插值滤波器的算法转化为硬件电路需要使用HDL语言进行描述。可以使用Verilog或VHDL等语言进行描述。 4. 进行仿真和验证 设计完成后需要进行仿真和验证，以确保滤波器的性能和正确性。可以使用ModelSim等仿真工具进行仿真和验证。 三、基于FPGA的多速率滤波器的实现
IIR数字滤波器的FPGA仿真与实现 数字滤波器是实现数字滤波的核心器件。常用的数字滤波器有FIR 数字滤 波器和IIR 数字滤波器。文章介绍了一种基于EDA 技术中的模块化设计思想， 采用VHDL 硬件描述语言对IIR 数字滤波器中的一些关键电路模块进行设计,最 终在FPGA 上实现IIR 数字滤波器的方法[1]。1 IIR 数字滤波器硬件设计原理1.1 数字滤波器的原理数字滤波器的功能是完成信号滤波处理，是用有限精度算 法实现离散时间线性非时变系统[2]。一个数字滤波器的系统函数H(z)可以表示为： 直接由H(z)得出表示输入输出关系的常系数线性差分方程为：式中 ai、bj-1 为滤波系数，当bj-1 均为零时，该滤波器为FIR 数字滤波器，当bj-1 不均为零时，则为IIR 数字滤波器。1.2 IIR 数字滤波器的硬件实现方案比较 滤波器的实现主要包括两大类：采用TMS320 系列DSP 芯片实现和采用PLD 器件实现(主要包括FPGA 和CPLD)。利用PLD 器件实现时，可以采用硬件乘 加模块，从而使其运算速度比采用DSP 器件快很多。因此基于FPGA 的自编程实现方式成了滤波器实现的首选[3]。以下简要介绍IIR 数字滤波器的设计方案 和基于FPGA 的实现方法[4]。方案一：直接相乘累加式对于二阶的IIR 数字滤 波器，其差分方程为： 因此可用5 个硬件乘法器和4 个硬件加法器来实现，采用这种方法对于 高阶的IIR 数字滤波器的FPGA 的设计来说是比较耗费资源的。方案二：基于ROM 查找表的VHDL 结构化设计[5]滤波器实现的主要任务是完成乘累加运算，采用ROM 查找表方法可以避免使用硬件乘法器。由二阶IIR 滤波器的差分方 程可以看出：yn 仅取决于变量xn、xn-1、xn-2、yn-1 和yn-2，因此可将 a0、a1、a2、b0、b1 的所有部分积存储在ROM 中，而以变量xn、xn-1、xn-
数字下变频中抽取滤波器的设计及FPGA实现 摘要：针对软件无线电接收机数字下变频中高速数字信号的降采样需求，利用半带滤波器及级联积分梳状滤波器，设计了一种半带滤波器前置的多级抽取滤波器架构。通过Simulink搭建系统模型验证之后，利用Xilinx ISE 12.3在Xilinx xc5vsx95t-2ff1136 FPGA上实现了一种下采样率为64的抽取滤波器。Modelsim仿真结果表明，该抽取滤波器设计是有效的，达到了设计指标。 0 引言数字下变频是软件无线电接收机的关键模块，高速数字信号进行变频、降采样、滤波，将高速中频信号变为低速基带信号[1-2]，便于后级处理。其中，降采样和滤波是下变频的关键模块，由抽取滤波器来完成[3]。由于多级结构可以大大降低滤波器的阶数[4]，允许每一级归一化过渡带宽比较宽[5]，抽取滤波器一般采用多级结构实现，常用结构如图1所示，wdz4-t1.gif级联积分梳状（Cascaded integrator-com，CIC）滤波器通常作为第一级抽取滤波器[1-6]。 为缩短关键路径，从而提高采样速度，滤波器常采用并行处理及流水线技术[6]。CIC滤波器中有反馈回路，加入流水线寄存器则会导致反馈回路不同步，从而无法采用流水线技术；FIR滤波器则可以采用并行处理及流水线技术。对于半带滤波器（Half-band Filter, HBF）而言，采用分布式算法则可以很好地兼容并行处理与流水线技术，且无需速率受限的乘法器资源。本设计对流水线式全并行分布式算法进行改进用以实现HBF，而并行处理提高采样率是采用复制硬件的方法[7]，wdz4-t2.gif全并行结构的HBF则是复制使用LUT，在满足处理速度的要求下，本文将HBF置于数据位宽最小的输入级（如图2）。 1 抽取滤波器整体设计及Simulink建模仿真本文将64倍抽取的总抽取率分为3级实现：2倍抽取的前置HBF、16倍抽取的CIC抽取滤波器以及2倍抽取的FIR补偿滤波器，如图2所示。各级指标如表1所示。 Simulink是MATLAB中的一种可视化仿真工具，可以对动态系统进行建模仿真及分析，支持多速率系统，广泛应用于数字信号处理领域的建模仿真。本文的系统模型如图3所示。
基于FPGA的多相信号重采样技术Multiphase Signal Resampling Technology Based on FPGA 1.摘要 由于FPGA的系统时钟有限，对于高速数据无法进行直接处理转换。因此，本文提出了一种基于FPGA的多相信号重采样技术来解决FPGA工作时钟与数据速率不匹配的问题。本文首先研究了多相转换、CIC滤波的基本原理。然后基于此在FPGA中将输入250kHz的I、Q两路数据进行8相并行转换输出。最后对8相数据进行CIC插值，输出125MHz的数据速率。经过仿真结果分析可得，输出速率满足设计要求且平滑无失真，为在低速时钟下有效处理高速数据提供了理论依据与参考。 关键字：重采样；多相转换；CIC滤波；FPGA Due to the limited system clock of FPGA, high-speed data cannot be directly processed and converted. Therefore, this paper proposes a polyphase signal resampling technology based on FPGA to solve the problem of mismatch between FPGA working clock and data rate. Firstly, the basic principles of polyphase conversion and CIC filtering are studied. Then input 250kHz I and Q data in FPGA for 8-phase parallel conversion and output based on this. Finally, CIC interpolation is performed on 8-phase data to output 125MHz data rate. The simulation results show that the output rate meets the design requirements and is smooth without distortion, which provides a theoretical basis and reference for effective processing of high-speed data under low-speed clock. Keywords: resample; Multiphase conversion; CIC filtering; FPGA
基于FPGA的数字滤波器的设计 数字信号系统在数字电子电路等许多领域中的应用十分广泛，设计FIR滤波器时虽然需要的阶数较高，成本高，但它具有很好的线性相位特性，稳定性好，而且信号延迟可以容易调节。文章以FIR数字滤波器的原理结构为基础，先对FIR数字滤波器进行系数设置，进一步借助Quartus II，将整个FIR数字滤波器分为：寄存器、加法器、减法器、乘法器四个模块。在对各个模块进行仿真得出的结果符合設计要求的前提下，再对FIR数字滤波器的整体电路进行仿真。 标签：FIR数字滤波器；现场可编程门阵列（FPGA）；Quartus II；硬件描述语言（VHDL） 1 概述 数字滤波器具有很好的幅度和线性相位特性，在幅度和线性上对信号处理有严格的要求，因此数字滤波器可以做到模拟滤波器所无法克服的温度漂移、电压漂移和噪声等问题[1]，利用数字滤波器处理信号时就能做得更完美。比如可以降低信号的噪声、提高信噪比以及可以对信号得频谱进行分析等。 硬件实现的设计方法有以下三种：（1）使用单片通用数字滤波器集成电路实现（2）采用DSP 器件实现（3）采用可编程逻辑器件（如DSP、ASIC、FPGA 等）实现。DSP 因为要按顺序依次执行所涉及的各个部分，而降低它的设计速度；用ASIC 方法设计时需要的成本又较高；基于FPGA的设计能较好地避免DSP和ASIC设计的缺点；并且利用FPGA设计DSP 系统时，同时具备DSP 芯片的灵活性和实时性，此外，FPGA 在许多数字信号处理领域中获得了成功的应用[2]。所以用FPGA 实现数字滤波是一个较好的选择。利用硬件描述语言（VHDL）采用自顶向下的数字系统设计方法，分别给出滤波器的各模块结构，并对各模块扮演的功能以及数字滤波器的关键部分进行了描述。最后在Altera 公司推出的QuartusII8.0软件平台上，利用Cyclone系列器件对设计进行综合和仿真，并得出相应的结果。 2 FIR数字滤波器的原理结构 数字滤波器主要是完成数字信号滤波处理的功能，用有限精度算法实现的离散时间线性非时变系统[3]。数字滤波器的滤波功能是通过选定特定频率范围来实现的，其他范围外的频率信号（如噪声）将被滤除，所以可以通过数字滤波器减少对有用信号的干扰。 FIR数字滤波器由于具有线性相位响应的特性，所以在处理信号时可以避免相位失真的负面的影响，保持信号的完整性，从而得到较好的波形输出。而线性相位体现在时域中仅仅是h（n）在时间上的延迟，这个特点在图像信号处理、数据传输等波形传递系统中是非常重要的[4]。所以，FIR滤波器的线性相位特性在数字信号处理过程中带来了很大的好处。
几种FPGA的FIR滤波器方案详析 Designer yaoguaiws FIR滤波器的基本结构
一．横截型(卷积型、直接型)
的储存单元。理论上需要32 N 个单元储存系数，再加上N 各单元储存中间结果，结果一共需要 35 22 N N N +=个储存单元。 三．频率抽样型
基于FPGA的CIC数字滤波器的设计 摘要：级联积分梳状（Cascade Integrator Comb，CIC）滤波器是数字系统 中实现大采样率变化的多速率滤波器，已经证明是在高速抽取和插值系统中非常有效的单元，在数字下变频（DDC）和数字上变频（DUC）系统中有广泛的应用。它不包含乘法器，只是由加法器，减法器和寄存器组成，而且需要的加法器的数目也减少了许多，因此CIC滤波器比FIR和IIR滤波器更节省资源，并且实现简单而高速。本文主要讨论了CIC滤波器的基本原理和基于FPGA的仿真实现方法，具体是采用Verilog HDL语言编程，将滤波器分为积分器模块和梳状器模块2个部分，对每个模块进行具体的功能分析和设计实现，最后通过Modelsim仿真对滤波器的性能进行分析，验证了设计的正确性。 关键词：CIC滤波器；抽取；FPGA；Verilog HDL the Design of Cascade Integrator Comb Filter Based on FPGA Abstract: CIC (Cascade Integrator Comb, CIC) filter is a digital system to achieve large changes in multi-rate sampling rate filter, which has been proven to be a very effective unit in the high-speed extraction and interpolation system. It is widely used in the digital down conversion (DDC ) and digital up conversion (DUC) systems. It does not contain the multiplier, but just composes by adders, subtractors and registers, and the number of needing adders is reduced a lot. So it takes fewer resources than FIR filter and IIR filter. And the speed of CIC filter is very high and it is also very convenient to realize. This article discusses the basic principles of CIC filter and the simulation way based on FPGA. The modules were described with Verilog HDL. Firstly, the filter was divided into two parts which were integration module and the comb module. Then the function of each module were analyzed and