cic梳状滤波器 c语言实现
CIC梳状滤波器是一种适合于高速采样信号预处理的线性相位滤波器，其频率响应像一把梳子，因此被称为梳状滤波器。CIC滤波器的C语言实现可以参考以下步骤：
1. 定义输入输出变量：使用数组或指针来表示滤波器的输入输出信号。
2. 实现积分器和累加器：使用循环和条件语句来实现积分器和累加器的功能。
3. 计算滤波器的输出：根据CIC滤波器的公式计算输出信号。
请注意，这只是一个简单的实现示例，实际的CIC滤波器可能需要考虑更多的细节和优化。如需了解更多关于CIC滤波器的信息，请补充相关背景后再次向我提问。
HB和CIC滤波器 HB滤波器（半带滤波器）： 1、适用范围：D=2^M倍（即2的幂次方倍）的抽取和内插。 2、优点：计算效率高，实时性强。 3、特性: 1）阻带与通带对称，通带波纹和阻带波纹相等。 2）滤波器的系数具有偶对称特性，且滤波器长度为偶数（滤波器阶数为奇数）。 3）经半带滤波器滤波后，进行两倍抽取时，信号通带内没有频谱混叠，但阻带内有频谱混叠。 半带滤波器函数firhalfband语法 b=firhalfband(n,fp) b=firhalfband(n,win) b=firhalfband(n,dev,’dev’) b:函数返回滤波器系数，长度为n+1，其中序号为偶数的系数均为0； n:滤波器阶数，必须设置为偶数。 fp:小于1的正数，低通滤波器的归一化截止频率，1对应采样频率的一半。 win:窗函数名称，表示半带滤波器采用的函数类型。 dev:滤波器的阻带或通带容限（半带滤波器的阻带容限和通带容限想同） 信号时域图
信号频域图 程序运行后所得到的滤波前后信号的时域图，滤波器的频率响应图如上图。从图中可以看出，经半带滤波器滤波后的信号，与原信号相比， 波形没有改变，但抽样速率降低了一半；半带滤波器通阻带容限相同， 具有严格线性相位。 4、问题：怎样实现例如D=2^M倍（即2的幂次方倍）的抽取和内插。 答：将多级半带滤波器级联，形成所需要的高阶抽取。 CIC滤波器（积分梳妆滤波器）： 1、使用范围：一般用于数字上变频和数字下变频。 2、结构特点：结构简单，没有乘法器，只有加法器、积分器和寄存器，适合于工作在高采样率条件下，而且，CIC滤波器是一种基于零点相消的FIR滤波器，已经被证明是在高速抽取或插值系统中非常有效。 3、滤波器的冲激响应具有如下形式： h(n)=1 0<=n<=D-1; =0 其他 式中，D即为CIC滤波器的阶数（也是抽取因子）。 4、组成：积分器和梳状滤波器级联。 5、缺点及解决 缺点：旁瓣电平衰减小；第一旁瓣电平与主瓣电平差值几乎都是13.46 dB 解决：级联每增加一级级联，旁瓣电平衰减增加13.46 dB 6、多级与单级CIC的区别 多级CIC滤波器和单级相比，通带容限增加（通带衰减增加）的同时，阻带容限减小（阻带衰减增加）； 7、函数 fdesign.decimator(D,’CIC’,m,Fpass,As,Fs); D:降采样比Fs:采样频率Fp：信号带宽As:阻带衰减m:差分时延
c语言实现cic梳状滤波理论说明 1. 引言 1.1 概述 CIC（Cascade Integrator-Combinator）梳状滤波器是一种常见的数字滤波器，广泛应用于信号处理领域。它具有简单的结构和高效的运行特性，在数字信号处理中发挥着重要作用。本文将介绍CIC梳状滤波器的原理和C语言实现原理，并讨论其在不同领域中的应用。 1.2 文章结构 本文分为五个部分。引言部分介绍了文章的背景和结构安排。第二部分讲解了CIC梳状滤波器的原理以及C语言实现原理，并对相关算法进行了介绍。第三部分探讨了CIC梳状滤波器在不同领域中的应用场景，包括数字信号处理、实时数据处理和音频信号处理等方面。第四部分详细解释了如何使用C语言来实现CIC梳状滤波器，包括硬件平台准备、基本组件搭建与初始化配置以及数据输入与处理流程设计等方面内容。最后，第五部分将对实验结果进行分析并展示其效果，并对整篇文章进行总结与展望。 1.3 目的 本文的目的是介绍CIC梳状滤波器的原理和C语言实现原理，并探讨其在不同
领域中的应用场景。通过详细解释C语言实现CIC梳状滤波器的步骤，读者可以加深对该滤波器的理解，并了解如何将其应用于具体项目中。最后，通过对实验结果进行分析与总结，读者可以评估CIC梳状滤波器在不同场景下的性能表现，并对其未来发展进行展望。 2. 理论基础： 2.1 CIC梳状滤波器原理 CIC（Cascade Integrator-Comb）梳状滤波器是一种常用的数字信号处理滤波器，用于对离散时间序列进行低通滤波。它由级联部分积分器和组合部分组成。CIC梳状滤波器的输入信号首先经过M个阶数为R的积分级，在每一级中累加了M个输入样本，然后被一个差分延时线延时M/R个采样周期。延时后的信号经过一个减法运算，乘以一个增益因子D，并通过R级组合部分，其中每一级包含一个差分延时线和一个减法运算单元。最终输出结果是经过R级积分之后的信号。 2.2 C语言实现原理 在C语言中实现CIC梳状滤波器需要定义相应的数据结构和函数来实现不同模块之间的连接和数据处理。首先需要定义积分阶数、增益因子等参数，并初始化这些参数。然后根据输入信号向前传递并计算输出结果。在每一步中，根据不同阶数和延时时间进行相关运算，并将结果保存或输出至下一级。 2.3 相关算法介绍
摘要 CIC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。本文介绍CIC滤波器的基本组成原理、滤波器各项参数的选择和设计CIC 滤波器的基本方法。并用MATLAB和simulink进行仿真，验证了设计的可靠性和可行性。关键词：积分梳状滤波器 MATLAB SIMULINK Abstract CIC filter, the structure is simple, need smaller storage capacity, is proved in high-speed extraction and interpolation system very effective unit. This paper introduces the basic composition of filter CIC principle, filter parameters selection and design of CIC filter the basic method. With MATLAB simulation and simulink verified the feasibility and reliability design. Key words : CIC filter MATLAB SIMULINK
引言 在数字接收集中，数字下变频（DDC ）接收经过高速采样的中频数字信号，将所需的频带下变到基带，降低信号的速率，从宽带信号中提取单载波，送往数字信号处理器，完成对信号解调、解码、抗干扰、自适应均衡以及信号参数估计等工作。它主要由数字混频器、数字控制振荡器、数字滤波器三部分组成。它一般位于信号处理链的前端，靠近A/D 。 数字下变频器（DDC ）中数字滤波器的主要作用是抽取、低通滤波、一般由FIR 滤波器实现。但是如果系统输人信号的采样频率很高，当以普通FIR 滤波器完成低通滤波时，由于FIR 滤波器本身的处理效率很低，需要在如此高的采样频率下完成一系列乘加运算，这种方法将对实现抽取处理芯片的处理速度提出非常高的要求，在工程将难以实现。因此，如何采用结构简单、处理高效的低通滤波器来满足工程实现的具体要求，就是抽取能否实现的关键所在。CIC 滤波器是一种基于零极点相消的FIR 滤波器，已经被证明是在高速抽取或插值系统中非常有效的商分解速率滤波器。 1 CIC 滤波器的基本原理 积分梳状CIC 滤波器的结构简单，处理速度高，最大的优点是不需要进行乘法运算，可以对高速数据流进行低通滤波和抽取因子不是2的幕次倍的抽取处理，它常用在多级抽取的第一级。积分梳状滤波器一般由两个基本的环节组成：基本递归式积分器（I ）和梳状微分器(C)。积分部分包括N 个理想的积分器，每个积分器都是单极点的IIR 滤 波器。积分器也可以看成是累加器。根据Z 变换，积分器的传。函数为：1 11 ()1H Z Z -= -。 梳状器是对称的FIR 滤波器，其对应的传递函数为：()1D c H z z -=-。 单级CIC 滤波器的原理结构如图1所示。 图1 单级CIC 滤波器的原理结构图 设抽取因子为D ，则单级CIC 滤波器具有下述特性。 单级CIC 的冲击响应具有如下形式： 单级CIC 的频率特性为 I Z - D Z - D
带通滤波器c语言程序 带通滤波器C语言程序 带通滤波器是一种常用的信号处理工具，它可以选择性地通过一定范围内的频率信号，而抑制其他频率的信号。在实际应用中，我们经常需要对信号进行滤波以去除噪声或者选择特定频率的信号进行分析。本文将介绍如何使用C语言编写一个简单的带通滤波器程序。 我们需要了解带通滤波器的原理。带通滤波器通常由一个低通滤波器和一个高通滤波器级联而成。低通滤波器可以通过设置截止频率来抑制高于该频率的信号，而高通滤波器可以通过设置截止频率来抑制低于该频率的信号。级联这两个滤波器可以实现选择特定频率范围的信号。 在C语言中，我们可以使用数字信号处理库（DSP库）来实现带通滤波器。DSP库提供了一些常用的滤波器函数，包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器函数。在使用这些函数之前，我们需要先创建一个滤波器对象，并设置相应的参数，如截止频率和滤波器类型。 下面是一个简单的带通滤波器程序示例： ```c #include
#include
课程设计(论文)说明书 题目：CIC滤波器设计 院（系）：信息与通信学院 专业： 学生姓名： 学号： 年月日
摘要 在数字下变频(DDC)中,CIC ( 级联积分梳状)滤波器起着重要的作用。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。 关键词:数字下变频; CIC 抽取滤波器 Abstact The filter of cascaded integr at or comb is becoming more important in the application of digital down converter (DDC) . Firstly , it is used to decimate the sample frequency.Secondly, it can be used as a low pass filter. The CIC filter is a flexible, multiplier-free filter which includes adders,subtracters and registers , so it uses less resorces and can play well in higher frequency . Based on the theory of CIC filter, Key words: DDC; the decim at ion filt er of CIC
前言 在软件无线电中, 数字下变频器接收经过高速采样的中频数字信号, 将所需的频带下变到基带。它一般位于信号处理链的前端, 靠近A/ D。它主要由数字振荡器、数字乘法器、数字滤波器三部分组成。 DDC 中数字滤波器的主要作用是抽取、低通滤波, 一般由FIR 滤波器实现。但FIR 滤波器需要大量的乘法器, 且一般DDC 中的采样速率很高, 因此FIR滤波器需要工作在很高的频率, 使用资源多、功耗大。鉴于此, 当前的专用DDC 芯片中, 都采用了一种高效的滤波器——CIC 滤波器( CIC 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FIR 或者FIR 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CIC 滤波器基本原理的基础上, 对其进行了simulink仿真。
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。
```c #include
CIC积分梳状滤波器由一个积分器和一个梳状滤波器组成，其特点就是简单、便于处理，运算速度快，用Z函数为：H(Z)=H1(Z)*H2(Z)，H1(Z)=1/(1-Z^(-1))， H2(Z)=1- Z^(-D)，D也是CIC滤波器的抽取系数，其冲击响应函数为： h(n)=。 故CIC滤波器的实现过程为经过积分梳状滤波器后，进行1/D抽取就行了，入下图1 所示： 但是为了梳状滤波器设计的方面，一般将抽取放到了抽取之前来做，故图1等效成图2： CIC的设计中主要考虑的问题： 1、多级级联的寄存器溢出； 2、带外抑制和带内高频补偿，因为CIC的带内不太平坦，； 几个需要注意的几点： 1、CIC多级级联的原因：CIC的主瓣和旁瓣峰值的差只有13dB左右，阻带衰减很差，通过多级连接才能达到相应的带外抑制要求，CIC5就是五级CIC级联起来的，其结构 示意图入图3所示： CIC的积分器H1(Z)=为不稳定的系统，若果不采取措施级联会引起溢出现象，另外滤 波器级联的过多，还会引起高频失真现象. 2、RCF和CIC连用的原因：CIC带内的滚降太严重，通过RCF给带内的信号一个补偿。RCF要在速率比较慢(宽比较窄)地方做，这样在保持滤波器性能的情况下NRCF 比较的短，若在插值后做，原始信号的过采样率比较高，要将原始信号滤波出来，需 要设计的RCR的长度比较长，计算量太复杂； 3、定义带宽比例因子b为原始信号的带宽B和抽取后输出采样率Fs/D之间的比值， b=B/(Fs/D)，为了使b尽可能的小，以便获得足够的带外抑制，降低带外混跌，在信号 带宽B一定的的条件下，尽可能的降低抽样因子D或者提高信号的过采样率Fs，这就 意味着CIC在抽取系统中的位置：下变频中在抽取系统的前面(RCF位于CIC抽取滤波器之后)，上变频中在内插系统的后面(RCF要位于CIC插值滤波器之前)； 4、CIC的扩展因子：CIC滤波器的处理增益为D^Q,其中D为抽取因子，Q为级联的个数，故在实现多级CIC的时，每级都要保留足够的运算精度，否则都有肯能引起溢出 错误，故在每一级运算的时候都要考虑到寄存器溢出吗，这个就涉及到了CIC的扩展 因子。
累积梳状滤波器分析与设计 累积馀狀(CIC)濾波器是数字信号处理(DSP)中一种常用的低通滤波器，广泛应用于多个领域，如无线通信、音频处理、图像处理以及数字电力系 统等。CIC滤波器具有简单的结构和低的计算复杂度，适用于对高采样率 信号进行降采样和滤波处理。 CIC滤波器的结构包括三个主要部分：延时导引器、累加器和差分器。延时导引器设置了信号延时的数量，累加器则将延时后的信号进行加和操作，而差分器则计算出累加结果的差分值。这个过程可以通过迭代来实现 多级的滤波效果，从而提高滤波器的性能。 CIC滤波器最基本的功能是抑制高频噪声和干扰，并保留信号中的低 频成分。在实际的应用中，CIC滤波器可以实现不同的滤波特性，如低通 滤波、带通滤波和高通滤波等。通过合理的设计和参数选择，CIC滤波器 可以滤除不需要的信号成分，从而提高系统的性能和抗干扰能力。 CIC滤波器的设计和分析需要考虑多个参数，包括抽样率、延时长度、差分器阶数以及滤波器截止频率等。这些参数的选择和调整将直接影响滤 波器的性能和滤波效果。通常情况下，设计人员需要进行滤波器的频率响应、传输函数和群延迟等分析，以确定最适合应用需求的滤波器。 现有的设计方法中，最常用的是基于差分方程的数值计算方法和基于 传输函数的解析计算方法。其中数值计算方法可以通过Matlab等工具进 行实现，通过调整滤波器参数来获得满足需求的滤波器性能。而解析计算 方法则更加复杂，需要通过数学推导和模拟计算来获得滤波器的设计方案。不同的设计方法适用于不同的应用场景，具体选择取决于设计要求和设计 人员的经验。
总之，累积卷积(CIC)滤波器是一种简单而有效的数字滤波器，具有低计算复杂度和高抗干扰性能。通过合理的设计参数选择和滤波器分析，可以实现满足应用需求的滤波效果。当前，CIC滤波器在信号处理和通信系统中得到广泛应用，并具有很大的发展潜力。对于设计人员来说，深入理解CIC滤波器的原理和性能分析方法，将有助于提高滤波器的设计和优化水平。
累积梳状（CIC ）滤波器分析与设计 1、累积梳状（CIC ）滤波器的分析 所谓累积梳状滤波器，是指该滤波器的冲激响应具有如下形式： ⎩⎨ ⎧-≤≤=其它 ,01 0,1)(N n n h （1） 式中N 为梳状滤波器的系数长度（后面将会看到这里的N 也就是抽取因子）。根据Z 变换的定义，滤波器的Z 变换为： ∑-=-⋅=1 0)()(N n n z n h z H 1 11----=z z N )1(11 1 N z z ---⋅-= )()(21z H z H ⋅= （2） 式中， 1 111 )(--= z z H （3） N z z H --=1)(2 （4） 其实现框图如图1所示： 可见，CIC 滤波器是由两部分组成：累积器)(1z H 和梳状滤波器)(2z H 的级联，这就是为什么称之为累积梳状滤波器的原因。下面分析一下梳状滤波器的幅频特性。 把ωj e z =代入可得)(2z H 的频率响应为： N j j e e H ωω--=1)(2 ]2 [22 /2/2 /N j N j N j e e e ωωω-⋅⋅--⋅= )(2z H )(1z H 图1、累积梳状滤波器的实现框图
)2/sin(22/N e N j ωω⋅=⋅- （5） 其幅频特性为： )2/sin(2)(2N e H j ωω⋅= （6） 若设N ＝7，就可以得到如图2所示的相应的频谱特性曲线： 由图2可以清楚地看到：)(2ωj e H 的形状犹如一把梳子，故把其形象地称之为梳状滤波器。同样可以求得累积器)(1z H 的频率响应为： ω j e z H --= 11 )(1 1 2/2/2/]2 [2---=ωωωj j j e e e 12/)2 (sin 2-⋅=ω ωj e （7） 故CIC 滤波器的总频率响应为： )()()(21ωωωj j j e H e H e H ⋅= )2/sin(/)2/sin(ωωN = )2 ()2( 1ω ω-⋅⋅=Sa N Sa N （8） 式中，x x x Sa /)sin()(=为抽样函数，且1)0(=Sa ，所以CIC 滤波器在0=ω处的幅度值为N ，即： N e H j =)(0 （9） CIC 滤波器的幅频特性如图3所示： 图2、N=7的梳状滤波器幅频特性曲线 图3、CIC 滤波器的幅频特性曲线
实现FIR 滤波器的C 语言代码涉及到定义滤波器的系数和设计滤波的算法。FIR 滤波器是一种数字滤波器，其输出是输入信号与一组权重系数的卷积。以下是一个简单的 C 语言实现FIR 滤波器的示例： #include
c语言降噪算法 C语言降噪算法是一种非常实用的算法，使用C语言编写的降噪 算法可以帮助人们去除信号中的噪声，从而提高信号的质量。下面将 从算法原理、实现步骤和应用领域三个方面分别阐述C语言降噪算法。 算法原理 C语言降噪算法的核心原理就是通过去除噪声信号使得原始信号 更加纯净。具体来说，该算法会对信号进行采样，然后根据采样后的 数据来对噪声信号进行滤波处理。C语言降噪算法中最常用的滤波器是中值滤波器和均值滤波器。中值滤波器是对数据进行排序后取中间值 作为滤波后的值，均值滤波器是对数据取平均值作为滤波后的值。这 两种滤波器都可以有效去除噪声信号，从而达到降噪的效果。 实现步骤 C语言实现降噪算法的步骤如下： 1.读取原始信号，并将信号通过采样转化为数字信号。 2.根据选择的滤波器类型，对数字信号进行滤波处理。 3.将滤波后的信号还原为原始信号。 4.输出滤波后的信号。 对于中值滤波器而言，具体实现过程如下： 1.将序列中的数按从小到大的顺序排序。 2.选取中间一个数作为滤波后的值。 3.拖动窗口，将窗口向后移动一位，重复以上操作。 对于均值滤波器而言，具体实现过程如下： 1.选取窗口大小。 2.取窗口内所有数据的平均值作为滤波后的值。 3.拖动窗口，将窗口向后移动一位，重复以上操作。 应用领域 降噪算法可以广泛应用于信号处理领域。比如，在音频处理中， 可以使用该算法去除录音中的噪声；在图像处理中，可以使用该算法
去除图片中的噪点。除此之外，在医学、航天、电子电路等领域也可以使用该算法进行信号降噪处理。 总之，C语言降噪算法是一种非常实用的算法，通过对信号进行滤波处理，可以有效降低信号中噪声的影响，提高信号的质量。对于需要进行信号处理的各类领域而言，降噪算法都发挥着非常重要的作用。
c语言实现去直流滤波器 C语言实现去直流滤波器通常使用数字信号处理（DSP）技术。 在数字信号处理中，去直流滤波器通常是通过滤波器设计和数字滤 波器实现来实现的。 首先，我们需要设计一个合适的数字滤波器来去除直流分量。 常见的数字滤波器包括FIR（有限脉冲响应）滤波器和IIR（无限脉 冲响应）滤波器。FIR滤波器具有线性相位特性，易于设计和稳定，而IIR滤波器则可以实现更高效的滤波器。 接下来，我们可以使用C语言来实现所设计的数字滤波器。首先，我们需要定义滤波器的系数，然后编写C代码来实现滤波器的 差分方程或直接使用现有的数字信号处理库函数来实现滤波器。 下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用C语言和FIR滤 波器来去除信号的直流分量： c. #include
#define N 5 // 滤波器阶数。 float b[N] = {0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2}; // 滤波器系数。 float inputSignal[10] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}; // 输入信号。 float outputSignal[10] = {0}; // 输出信号。 int main() {。 int i, j; for (i = N-1; i < 10; i++) {。 outputSignal[i] = 0; for (j = 0; j < N; j++) {。 outputSignal[i] += b[j] inputSignal[i-j];
}。 }。 // 输出滤波后的信号。 for (i = 0; i < 10; i++) {。 printf("%f\n", outputSignal[i]); }。 return 0; }。 在上面的示例中，我们定义了一个5阶的FIR滤波器，然后使用C语言编写了一个简单的滤波器实现。实际应用中，滤波器的系数需要根据具体的滤波要求进行设计，而且需要考虑到滤波器的稳定性、幅频特性等因素。
类梳状补偿滤波器设计与仿真 张磊;狄建国;吴淑婷;王建新;方熙 【期刊名称】《电子学报》 【年(卷),期】2018(046)008 【摘要】积分梳状(CIC:cascaded integrator comb)滤波器由于具有运算速度较快,占用资源少等优点,而被广泛应用于多信号抗混叠系统中.针对传统CIC滤波器因简单级联而带来的通带失真增大和阻带衰减减小的缺陷,本文基于CIC滤波器的传递函数以及频谱特性分析,提出了一种类梳状补偿滤波器(SCC_CIC:similar to comb compensation CIC)的设计方案,根据实际需要调整参数和来满足设计要求.同时,利用多相分解技术重构滤波器结构,提升了整个系统的运行效率,且实现复杂度较低.通过MATLAB仿真实验及分析,相比N=2的同级联数的传统CIC滤波器、ISOP_CIC(interpolated second-order polynomials CIC)和SCIC(sharpening to cascaded integrator-comb)滤波器,SCC_CIC滤波器在fs处的阻带衰减分别增加近了80dB、60dB和70dB,在fc处分别补偿通带失真97.3％、90.1％和-2％,整个滤波器的运算量减小到1/D,滤波器的精确度基本保持一致,使得SCC_CIC能够较好地应用在抗混叠滤波系统中. 【总页数】7页(P1997-2003) 【作者】张磊;狄建国;吴淑婷;王建新;方熙 【作者单位】北京电子科技学院,北京100070;北京电子科技学院,北京100070;北京电子科技学院,北京100070;北京电子科技学院,北京100070;北京电子科技学院,北京100070
最近使用matlab对传感器采集的数据进行低通滤波处理，选定的是切比雪夫I型滤波器，使用matlab自带的函数滤波正常，滤波程序如下： 1.%设计低通滤波器 2.wp=3*2/fs; %通带边界频率15Hz（归一化频率） 3.ws=15*2/fs; %阻带边界频率15Hz（归一化频率） 4.rp=1;rs=30;Nn=512; %通带波纹和阻带衰减，以及绘制频率特性的数据点数 5.[nn,wn]=cheb1ord(wp,ws,rp,rs); %求得数字滤波器的最小阶数和归一化截止频率 6.[b,a]=cheby1(nn,rp,wn); %按最小阶数、通带波纹和截止频率设计数字滤波器 7. 8.DACCx=filter(b,a,ACCx1);%对输入信号进行滤波 9.DACCy=filter(b,a,ACCy1);%对输入信号进行滤波 10.DACCz=filter(b,a,ACCz1);%对输入信号进行滤波 11. 12.DGROx=filter(b,a,GROx1);%对输入信号进行滤波 13.DGROy=filter(b,a,GROy1);%对输入信号进行滤波 复制代码 其中ACCx1、ACCy1、ACCz1、GROx1、GROy1是采集的传感器原始数据序列，这里就不再添加数据。计算出的滤波器参数如下： 恩，好的，等直接使用matlab生成C代码试一下，主要是我想先弄清楚filter的计算原理，之前的程序中有一点有问题，递推公式有个符号写错了，修改如下： 1.for i=4:len 2. y(i)=(b1*x(i)+b2*x(i-1)+b3*x(i-2)+b4*x(i-3)-a2*y(i-1)-a3*y(i-2)-a4*y (i-3)); 3.end 复制代码
FIR滤波器设计C语言程序 1.确定滤波器的设计规格：包括截止频率、通带衰减和阻带衰减等参数。 2.确定滤波器的阶数：滤波器的阶数决定了它对信号的滤波效果，一 般通过经验或者设计规范来确定。 3. 确定滤波器的频率响应：可以通过Matlab等工具进行设计，也可 以根据设计规范选择标准的频率响应曲线。常见的设计方法包括窗函数法、最小最大设计法等。 4.根据频率响应设计滤波器的系数：根据频率响应的定义，可以使用 反离散傅里叶变换（IDFT）计算滤波器的系数。 5.实现滤波器的差分方程：根据滤波器的差分方程，可以使用C语言 编写对应的代码。差分方程描述了滤波器的输入和输出之间的关系。 下面是一个简单的FIR滤波器设计的C语言程序示例： ```c #include
}; //输入信号缓冲区 float x[N] = {0}; //输出信号 float y = 0; //FIR滤波器函数 float fir_filter(float input) int i; //将最新的输入信号插入到缓冲区for (i = N - 1; i > 0; i--) x[i]=x[i-1]; } x[0] = input; //计算输出信号 y=0; for (i = 0; i < N; i++) y+=h[i]*x[i]; } return y;
int main //输入信号 float input_signal[10] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}; //滤波后的输出信号 float output_signal[10] = {0}; int i; //对输入信号进行滤波 for (i = 0; i < 10; i++) output_signal[i] = fir_filter(input_signal[i]); } //打印输出结果 for (i = 0; i < 10; i++) printf("Output[%d] = %f\n", i, output_signal[i]); } return 0; ``` 在上面的示例代码中，我们采用了一个长度为10的缓冲区来存储输入信号。每当有新的输入信号进来时，我们将其插入到缓冲区的最前面，然后使用滤波器系数h和缓冲区的元素计算输出信号。最后，将滤波后的输出信号存储在output_signal数组中，并输出结果。
基于MATLAB与CCS的FIR滤波器的C语言实现 在开始之前，我们需要了解FIR滤波器的工作原理。FIR滤波器是通 过使用一组固定的权重系数来完成滤波操作的。这些权重系数称为滤波器 的冲击响应或脉冲响应。当输入信号通过FIR滤波器时，每个输入样本都 会与滤波器的系数进行加权，并求和得到输出样本。因此，滤波器的输出 是输入信号和滤波器冲击响应的加权和。 首先，我们需要在MATLAB中设计一个FIR滤波器。MATLAB提供了一 些用于设计FIR滤波器的函数，如fir1和fir2、我们可以使用这些函数 来生成滤波器的系数，并将其导出为C语言代码。 假设我们要设计一个低通FIR滤波器，满足以下条件： -采样率为Fs=8000Hz -截止频率为Fc=1000Hz -通带最大衰减为0.5dB -阻带最小衰减为50dB 在MATLAB中，我们可以使用fir1函数来设计滤波器，具体代码如下：```MATLAB Fs=8000;%采样率 Fc=1000;%截止频率 N=50;%滤波器阶数 %计算归一化的截止频率
Wn=Fc/(Fs/2); % 使用fir1函数设计滤波器 h = fir1(N, Wn, 'low', kaiser(N + 1, 5.65)); %导出滤波器系数为C语言代码 codegen -config:lib FIRFilter -args {coder.Constant(h)} -report ``` 上述代码中，我们通过fir1函数设计了一个50阶的低通滤波器，该 滤波器的截止频率为1000Hz，并且使用了kaiser窗函数进行窗口设计。 然后，我们使用MATLAB的代码生成工具将滤波器系数导出为C语言代码。 导出的C语言代码可以被CCS进行编译和运行。将导出的C语言代码 复制到CCS的工程目录中，并添加相应的文件引用。然后，我们可以在CCS中编写FIR滤波器的C语言实现代码。 下面是一个简单的C语言实现示例： ```C #define FILTER_LENGTH 51 // 滤波器的阶数 //定义滤波器系数数组 float h[FILTER_LENGTH] = //填充滤波器系数 };
CIC 的冲击响应{ 1,010,()n D h n ≤≤-= 其他 ,D 为CIC 滤波器的阶数(即抽取因子)， Z 变换后1 1()1D z H z z ---=-， 当积分梳状滤波器的阶数不等于抽取器的抽取倍数时，令N=DM （N 为滤波器的 阶数，D 为抽取倍数) 则积分梳状滤波器的传递函数为：)1(11 )(1 DM z z z H ----= M 是梳状滤波器中的延时因子,故称M 为差分延时因子； 其频率总响应为12()()()jw jw jw H e H e H e == sin(/2)sin(/2)wDM w =1()()22 wDM w DM Sa Sa -⋅⋅ x x x Sa /)sin()(=为抽样函数，且1)0(=Sa ,所以CIC 滤波器在0=ω处的幅度值为 N ，即：DM e H j =)(0； 一般数字滤波器的指标: ()20lg ()()20lg () a p a p a s a s H j H j H j H j ααΩ=ΩΩ=Ω通带最大衰减阻带最小衰减
即： CIC 幅频特性响应曲线图 由其频率响应函数可以看出其主瓣电平最大为D ，旁瓣电平为 21.51 () sin(3/2)/sin(3/2)sin(3/2) j DM H e DM DM ωπωπππ=⋅ == , 旁瓣与主瓣的差值 （用dB 数表示）为： dB A DM s 46.132 3lg 20lg 201===π α 可计算出旁瓣与主瓣的差值约为13。46,意味着阻带衰减很差,单级级联时旁瓣电 平很大，为降低旁瓣电平，增加阻带衰减采用级联的方式,N 级频率响应为： )2()2()()2/sin()2/sin()(ωωωωωQ Q Q Q j Q Sa DM Sa DM DM e H -⋅⋅=⎥⎦ ⎤⎢⎣⎡=， 可得到N 级CIC 的旁瓣抑制 dB Q Q A DM Q Q s )46.13(2 3lg 20)lg( 201⨯=⋅==π α 分析一下发现在Q 级联时多出了Q DM 这个处理增益,因此分析一下尽量减少带内容差（通带衰减）,即,在通带内，幅度应尽量平缓;下面就它的幅平响应曲线来 分析： 00()20lg () ()20lg () p s j a p jw a j a s jw a H e H e H e H e αα==
梳状滤波器的设计与应用 梳状滤波对于画面质量是非常重要的一个技术，因此我们有必要对其进行详细刨析。 那么具体什么是梳状滤波器呢？这就要从源头（信号源）开始讲起了，一开始，接收视频的Video端子是Composite端子（比如RF射频接口和AV接口），它所能接收的信号叫CompositeVideoSignal，即混合视频信号（也称复合信号），什么意思呢？因为这个Composite（混合）信号包括了亮度（Luminance，用字母Y表示）和色度/彩度（Chrominace）两方面的信号，视频电路要做的工作就是Y/C进行分离处理，目前的梳状滤波器是在保证图像细节的情况下解决视频信号亮色互窜的唯一方法，其内部有许多按一定频率间隔相同排列的通带和阻带，只让某些特定频率范围的信号通过，因为其特性曲线象梳子一样，故人们称之为梳状滤波器（CombFiltering）。 梳状滤波器一般由延时、加法器、减法器、带通滤波器组成。对于静止图像，梳状滤波在帧间进行，即三维梳状滤波。对活动图像，梳状滤波在帧内进行，即二维梳状滤波。高档数字电视机采用行延迟的梳状滤波器与带通滤波器级联，构成Y/C 分离方案就可获得满意的图像质量。使用梳状滤波器能使图像质量明显提高。解决了色串亮及亮串色造成的干扰光点、干扰花纹；消除了色度正交分量U、V色差信号混迭造成的彩色边缘蠕动；消除了亮、色镶边，消除了高频信号的色彩错误和灰度值表示错误。有一段时期国内很多工厂（为了节省成本）使用模拟的方式实现梳状滤波器，实际上效果很不好，原因有两个，一是延迟器件的带宽很难保证，二是解决行相关性差问题的自适应电路很复杂。而在数字电路里，只要有足够的存储器，就可以保证足够的延迟时间与信号带宽，且复杂的自适应电路很容易集成在芯片中硬件固化。
DDC 由数控整荡器，数字混频器和低通滤波器组成，原理上是输入信号与本地振荡信号混频，然后由低通滤波器滤除高频分量；数字下变频的主要功能包括三个方面：第一是变频，数字混频器将数字中频信号和数控振荡器（NumericalControlOscillator —NCO ）产生的正 交本振信号相乘 ，生成I/Q 两路混频信号，将感兴趣的信号下变频至零中频；第二是低通滤波，滤除带外信号，提取有用信号；第三是采样速率转换，降低采样速率，大抽取因子范围提供了可设计成宽带或窄带数字信道的能力； CIC 滤波器可以先对有用信号进行滤波，再抽取； CIC 抽取滤波器由N 级积分器，抽取器，N 级梳状滤波器三部分组成；N 级积分器工作在Fs 下，每级积分器都是一个反馈系数为1的单级点IIR 滤波器，其传递函数为： CIC 滤波器的梳妆部分工作在较低的频率Fs/D.，由N 级梳状滤波器组成，每级微分延迟M 个样本；其单级梳状滤波器的传递函数为： DM C z H --=1， 单级CIC 积分梳状滤波器的传递函数为： 这是单级CIC 的实现方式： 由上式可知，H （z ）有DMN 个零点(M 决定抽取滤波器频率响应中零点个数）和N 个极点，由积分器 引人的N 个位于z ＝1处的极点被梳状滤波器的同样位于z=1处的N 个零点抵消； 其单级CIC 频率响应为： ()()()jw jw jw I C H e H e H e == sin(/2)sin(/2)wDM w =1()()22 wDM w DM Sa Sa -⋅⋅ 其中x x x Sa /)sin()(=为抽样函数，且1)0(=Sa ，所以CIC 滤波器在0=ω处的幅度最大值为DM ，即： DM e H j =)(0；在1...2,1,0,2-== DM k k DM w π 处为零；可知当抽取倍数确定后，M 决定CIC 滤波器的零点位置，影响着幅频特性。 N 级CIC 的实现框图： 经过如下的等效变换后 N 级CIC 滤波器的实现框图等效为： N 级CIC 积分梳状滤波器的传递函数为： N 级CIC 滤波器在功能上相当于N 级完全相同的FIR 滤波器的级联。如果按传统的FIR 滤波器方式实现，那么N 级FIR 滤波器的每一级都需要DM 个存储单元和一个累加器，但如果用CIC 方式实现， 那么N 级CIC 滤波器的每一级只需要M 个存储单元。 下面是一个D=10，M=1，N=1的CIC 幅频响应图 频率响应图 CIC 第一级 第N 级 R 图1、CIC 抽取滤波器结构图 -1 -1 -1 R -1 R R -1 R -1 R R CIC 第一级 第2N 级 R 第二级 第2N －1级 图2、CIC 抽取滤波器结构图 -1 -1 1-Z 1 -Z M Z - M Z - R ↓ 第1级 第N 级 第1级 第N 级 s f R f s / R f s / s f 累积单元 梳状单元 -1 -1