毕业设计(论文)基于TM320C5510的FIR滤波器系统设计.doc
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1、基于TM320C5510的FIR滤波器系统设计摘要在信号处理中,滤波占有十分重要的地位。数字滤波是数字信号处理的基本方法,数字滤波技术是数字信号处理的重要组成部分,滤波器的设计是信号处理的核心问题之一。数字滤波与模拟滤波相比有很多优点,它除了可避免模拟滤波器固有的电压漂移、温度漂移和噪声等问题外,还能满足滤波器对幅度和相位的严格要求。DSP由于其本身具有并行的硬件乘法器、流水结构以及快速的片内存储器等资源,已广泛地应用于数字信号处理各个领域。DSP 芯片是一种特别适合数字信号处理运算的微处理器,主要用来实时、快速地实现各种数字信号处理算法。用DSP 芯片实现FIR 数字滤波器,不仅具有精确度高
2、、不受环境影响等优点,而且因DSP 芯片的可编程性,可方便地修改滤波器参数,从而改变滤波器的特性,设计十分灵活。本课题主要应用MATLAB软件设计FIR数字滤波器,并对所设计的滤波器进行仿真;应用DSP集成开发环境CCS调试汇编程序,文章结合TM320C5510的结构特点,介绍了一种FIR滤波器在TM320C5510中的实现方法。文中程序已经过硬件验证,仿真结果表明该设计符合要求。 关键词 数字滤波;FIR;DSP;MAC目录摘要I第1章 绪论11.1 数字滤波器的优越性11.2 国内外相关领域的相关进展21.3 主要研究内容2第2章 FIR滤波器基础42.1 FIR滤波器的特点42.2 FI
3、R滤波器的设计方法及原理42.3本章小结8第3章 基于MATLAB的FIR滤波器的设计93.1 MATLAB简介93.2 基于MATLAB的FIR滤波器的设计103.3 FIR滤波器的MATLAB仿真103.4 本章小结11第4章 数字滤波器的DSP实现124.1 TMS320C5510简介124.2 TMS320C5510芯片参数144.3 DSP系统的设计与开发164.3.1 DSP系统的特点164.3.2 DSP系统的设计流程174.3.3 DSP系统的开发工具CCS174.3.4 FIR滤波器的设计框图184.3.5 FIR滤波器的程序流程图194.3.6 程序源代码204.3.7 仿
4、真图形224.4 总结24参考文献25第一章 绪论1.1 数字滤波器的优越性数字信号处理由于具有精度高、灵活性强等优点,已广泛应用于图像处理、数字通信、雷达等领域。数字滤波技术在数字信号处理中占有极其重要的地位,数字滤波器根据其单位脉冲响应可分为IIR(无限长冲激响应滤波器)和FIR(有限长冲激响应滤波器)两类。IIR滤波器可以用较少的阶数获得很高的选择特性,但在有限精度的运算中,可能出现不稳定现象,而且相位特性不好控制。在许多实际应用,为了保证滤波后的信号不产生相位失真,一般均采用FIR滤波器。数字信号处理由于运算速度快,具有可编程特性和接口灵活的特点,使得它在许多电子产品的研制、开发和应用
5、中,发挥着重要的作用。采用DSP芯片来实现数字信号处理系统是当前发展的趋势。近年来,DSP技术在我国也得到了迅速的发展,不论是在科学技术研究,还是在产品的开发等方面,其应用越来越广泛,并取得了丰硕的成果。在数字信号处理中,数字滤波占有极其重要的地位。数字滤波是语音和图象处理、模式识别、谱分析等应用中的一个基本处理算法。在许多信号处理应用中用数字滤波器替代模拟滤波器具有许多优势。数字滤波器容易实现不同的幅度和相位频率特性指标,克服了与模拟滤波器器件性能相关的电压漂移、温度漂移和噪声问题。用DSP芯片实现数字滤波除了具有稳定性好、精确度高、不受环境影响外,还具有灵活性好的特点。 DSP(数字信号处
6、理器)与一般的微处理器相比有很大的区别,它所特有的系统结构、指令集合、数据流程方式为解决复杂的数字信号处理问题提供了便利,本文选用TMS320C5510作为DSP处理芯片,通过对其编程来实现FIR滤波器。有限冲激响应滤波器(FIR滤波器)有其独特的优点,因为FIR系统只有零点,因此,系统总是稳定的,而且容易实现线性相位和允许实现多通道滤波器。对数字滤波器而言,从实现方法上,有FIR滤波器和无限冲激响应(IIR)滤波器之分。由于FIR滤波器只有零点,因此这一类系统不像IIR系统那样易取得比较好的通带与阻带衰减特性。但是FIR系统与传统的通过硬件电路实现的模拟滤波器相比有以下优点:1、 系统总是稳
7、定的;2、 易实现线性相位;3、 允许设计多通带(阻带)滤波器。4、 其中后两项是IIR系统不易实现的。1.2 国内外相关领域的相关进展自20世纪70年代末80年代初DSP芯片诞生以来DSP芯片得到了飞速的发展。在20多年时间里DSP芯片已经在信号处理、通信、自动控制、仪表技术、信息家电等许多领域得到广泛的应用。1978年AMI公司生产出世界上第一片DSP芯片S2811。1979年美国Intel公司发布的商用可编程器S2920是DSP芯片的一个重要里程碑。1980年日本NEC公司推出的PD7720是第一个具有乘法器的商用DSP芯片。在这之后,最成功的DSP芯片当数美国德州仪器公司(Texas
8、Instruments,简称TI)的一系列产品,其DSP市场份额占全世界份额近的50%。目前DSP芯片的价格越来越低,性能价格比日益提高,具有巨大的应用潜力。经过20年的发展,DSP器件在高速度,可编程,小型化,低功耗等方面都有了长足的发展,单片DSP芯片最快每秒可完成16亿次(1600MIPS)的运算,生产DSP器件的公司也不断壮大。在国内外的研究中,设计FIR滤波器所涉及的乘法运算方式有:并行乘法、位串行乘法和采用分布式算法的乘法。并行乘法运行速度快,但占用的硬件资源极大。如果滤波器的阶数增加,乘法器位数也将变大,硬件规模将变得十分庞大。位串行乘法器的实现方法主要是通过对乘法运算进行分解,
9、用加法器来完成乘法的功能,也即无乘法操作的乘法器。位串行乘法器使得乘法器的硬件规模达到了最省,但是由于是串行运算,使得它的运算周期过长,运算速度与硬件规模综合考虑时不是最优的。1.3 主要研究内容本文主要研究了数字滤波器的基本理论和实现方法。接着研究分析了如何利用MATLAB仿真软件来设计出符合各种要求的数字滤波器,并对所设计的滤波器进行仿真得到系数,本文还应用DSP集成开发环境CCS调试汇编程序,为后面在DSP上实现提供必要的数据。本课题选择在TM320C5510 DSP综合实验开发系统平台上进行开发。最后采用窗函数法在CCS环境下,利用MATLAB仿真得到的滤波器系数,编程实现FIR数字滤
10、波器,得出滤波结果波形,并对结果进行分析与总结。第2章 FIR滤波器基础2.1 FIR滤波器的特点在数字信号处理应用中往往需要设计线性相位的滤波器,FIR滤波器在保证幅度特性满足技术要求的同时,很容易做到严格的线性相位特性。FIR滤波器不断地对输入样本x(n)延时后,再作乘法累加算法,将滤波结果y(n)输出,因此,FIR实际上是一种乘法累加运算。在数字滤波器中,FIR滤波器的最主要的特点是没有反馈回路,故不存在不稳定的问题;同时,可以在幅度特性是随意设置的同时,保证精确的线性相位。稳定和线性相位特性是FIR滤波器的突出优点。另外,它还有以下特点:设计方式是线性的;硬件容易实现;滤波器过渡过程具
11、有有限区间;相对IIR滤波器而言,阶次较高,其延迟也要比同样性能的IIR滤波器大得多。2.2 FIR滤波器的设计方法及原理FIR滤波器的基本结构可以理解为一个分节的延时线,把每一节的输出加权累加,得到滤波器的输出。FIR的冲激响应h(n)是有限长的,设a i(i=0,1,2,N-1)为滤波器的冲激响应,输入信号为x(n),则FIR滤波器的输入输出关系为:FIR滤波器的结构如图2.2所示:图2.2 FIR滤波器的结构FIR滤波器的传递函数一般有如下形式:FIR滤波器的设计方法:利用DSP实现FIR滤波器的设计方法主要有窗函数法和频率抽样法,其中窗函数法是基本的设计方法,这里采用窗函数法设计FIR
12、滤波器。设希望得到的滤波器理想响应为,那么FIR滤波器的设计就在于寻找一个传递函数去逼进,设这里就是傅立叶级数的系数。在这种逼近中,最直接的一种方法就是从单位脉冲响应入手,使逼近理想的单位脉冲响应。由于是一个无限长序列,因此,最简单的方法就是对做截尾处理,即得到一个近似的传递函数上式中,Q就是最终确定FIR滤波器的阶数,Q越大,近似程度就越高。对 截尾,实际上就是对乘上一个矩形窗口,即 令z=,则其脉冲响应系数为,。为使具有因果性,延时Q个样值,可得:令n+Q=k,上式成为令,N=2Q,得式中,是脉冲响应系数,这里,。循环缓冲算法:对于N级的FIR滤波器,在数据存储器中开辟一个称之为滑窗的N个
13、单元的缓冲区,滑窗中存放最新的N个输入样本。每次输入新的样本时,一新样本改写滑窗中的最老的数据,而滑窗中的其他数据不需要移动。利用片内BK(循环缓冲区长度)寄存器对滑窗进行间接寻址,环缓冲区地址首位相邻。下面,以N=5的FIR滤波器循环缓冲区为例,说明循环缓冲区中数据是如何寻址的。5级循环缓冲区的结构如图3.3所示,顶部为低地址。图2.3 循环缓冲区的结构当第一次执行完之后,间接寻址的辅助寄存器指向x(n-4)。然后,从I/O口输入数据x(n+1),将原来存放x(n-4)的数据存储单元改写为x(n+1)。接着,进行第二次乘法累加运算,最后指向x(n-3)。然后从I/O口输入数据x(n+2) ,
14、将原来存放 x(n-4)的数据存储器单元改写为x(n+2)。2.3 本章小结本章主要介绍了FIR滤波器设计的理论基础,分别介绍了FIR滤波器的几种设计方法和实现方法,为后面FIR滤波器的设计奠定理论基础。第3章 基于MATLAB的FIR滤波器的设计3.1 MATLAB简介 MATLAB语言是当今国际上科学界最具影响力、也是最有活力的软件之一。它起源于矩阵运算,并己经发展成一种高度集成的计算机语言。它提供了强大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化与界面设计、便捷的与其他程序和语言接口的功能。MATLAB语言在教学及科学研究起着重大的作用。MATLAB语言由美国 The MathWo
15、rks开发,2003年推出了其全新的MATLAB6.5.l正式版。2004年9月正式推出 Release 14(MATLAB7.0)的ServicePack 1。MATLAB语言中提供了数字信号处理工具箱,使数字信号处理较以前更简洁方便且效果更好。在MATLAB中提供了一些滤波器的函数,使FIR滤波器的运算更加方便和快速。在MATLAB中提供的滤波函数有,此函数以经典的方法实现加窗线性相位FIR数字滤波器设计,可以设计出低通、高通、带通和带阻滤波器;函数设计的FIR滤波器,其滤波器的频率特性由矢量和决定,分别为滤波器的期望幅频响应的频率相量和幅值相量。和的基本格式用于设计I型和型线性相立FIR
16、滤波器,是偶对称滤波器,I型和型的区别在于滤波器的阶数是偶数还是奇数。用于设计具有光滑,正弦过渡带的低通线性相位滤波器。用于实现IIR和FIR滤波器对数据的滤波,常用来计算滤波器对输入配响应。利用效率高灼基于FFT重叠相加算法实现对数据滤波,该函数只适用FIR滤波器。用于求数字滤波器的频率响应。并且提供了各种窗函数的函数,比如,hamming是海明窗函数,是凯塞窗函数,使在设计的过程中,不用自己重新设计窗函数。新版本的MATLAB软件(MATLAB7.l)己经集成了TI公司的C2000,C5000,C6000系列DSP的开发工具包,可在MATLAB/SIMULINK环境中用图形化的方式进行DS
17、P的设计和仿真验证,并能将设计的图形文件.mdl直接转换成C语言程序,其中C2000系列的开发工具是Embedded Target for TI C2000 DSP。该工具包是TI公司与Mathmorks公司共同开发的产品,在MATLAB/SIMULINK环境中嵌入了eXpressDSP工具箱,支持C24X及C28X系列的DSP处理器。在C24X系列DSP工具箱中包含了DSP处理器中的模/数转换ADC,CAN发送及接收、PWM控制等模块。用户可以在MATLAB中调用这些图形化的功能模块及SIMLTLINK环境中的其他模块建立数字信号处理的模型,并可以对模块进行仿真验证,然后生成DSP的C语言代
18、码及CCS的工程项目文件,在CCS中修改、编译后就可以下载到DSP目标板中运行12。MATLAB提供了相应的子程序来实现窗函数,例如:wd=boxcar(N) % 数组wd中返回N点矩形窗函数wd=triang(N) % 数组wd中返回N点三角窗函数wd=hanning(N) % 数组wd中返回N点汉宁窗函数wd=hamming(N) % 数组wd中返回N点哈明窗函数wd=Blackman(N) % 数组wd中返回N点布莱克曼窗函数wd=kaiser(N,beta) % 数组wd中返回给定beta值时N点凯泽窗函数这些函数的输入一般只要窗函数的长度N就够了,只有凯泽窗还需要规定beta值。输出
19、单元就是中心值归一化为1的窗函数序列wd,它是列向量。MATLAB是用颜色区分并标注各条曲线的,在黑白印刷时无法表示。用户可以在计算机上得到相似的以不同颜色区分的图形。3.2 基于MATLAB的FIR滤波器的设计前文中已简要介绍了MATLAB软件,及其FIR数字滤波器的设计方法,在本小节中将使用MATLAB来进行FIR数字滤波器的设计。MATLAB中的fdatool工具集成了数字滤波器的各种设计方法,简化了设计过程。本文利用MATLAB中的fdatool工具设计一个fir数字低通滤波器。3.3 FIR滤波器的MATLAB仿真为了验证所设计的滤波器是否满足要求,用MATLAB进行仿真。FIR低通
20、滤波器的仿真程序如下(文件名为lws.m):f1=0.08;f2=0.20;f3=0.36;T=1; %采样间隔n=0:T:400; %采样间隔T=1; 采样频率fs=1/T=1fs=1/T;kf=fs/2; %采样频率的一半。用于设计指标归一化x=sin(2*pi*f1*n)+sin(2*pi*f2*(n-2)-cos(2*pi*f3*(n+2); %产生输入信号Xk=fft(x); %输入信号的频谱分析hn=0.0248542880278, 0.0006781669022092, -0.003856706668048,.-0.008136974066479, -0.007304458231
21、634, 0.001291305836041,.0.0140814775831, 0.02135452836089, 0.01319288572559,.-0.01161455324808, -0.04017611664971, -0.04925259422531,.-0.01809149615118, 0.05671862793568, 0.1544288466202,.0.2374476040317, 0.27, 0.2374476040317,.0.1544288466202, 0.05671862793568, -0.01809149615118,.-0.04925259422531,
22、 -0.04017611664971, -0.01161455324808,.0.01319288572559, 0.02135452836089, 0.0140814775831,.0.001291305836041, -0.007304458231634, -0.008136974066479,.-0.003856706668048, 0.0006781669022092, 0.00248542880278y=filter(hn,1,x);Yk=fft(y);subplot(2,1,1);plot(n,abs(Xk);subplot(2,1,2);plot(n,abs(Yk);在MATLA
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