论文IIR高通滤波器的matlab设计和在dsp上的实现.doc

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1、IIR高通滤波器的matlab设计和在dsp上的实现摘要在众多滤波器设计方法中，本设计着重讨论了IIR高通滤波器的设计。对此滤波器的理论知识作了具体分析，通过matlab来对其进行设计并在dsp上直观形象的实现其功能。在本设计中，我先采集一段语音信号，借助matlab软件，设计出一定性能指标参数的IIR高通滤波器对其进行处理，借此对比此语音信号滤波前后的变化，从而观察此滤波器的软件滤波效果。并通过matlab来确定此滤波器的传递函数参数，再借助dsp实验系统来进行硬件上的实现。实现时，先在CCS5000仿真开发，然后将程序加载到TMS320VC5416评估板上实时运行，结果实现了目标要求。关键

2、词：IIR高通滤波器 Matlab7.0 DspAbstractIn numerous filters design method, this design emphasized to discuss the design of a filter of IIR.Made the concrete nalysis to the theories knowledge of this filter, pass the Matlab to come as to its carry on the design and keep the view image to carry out its functi

3、on on the DSP.In this design, I collect a speech signal first, asking for help the software of Matlab, designing a filter of an IIR of certain function index sign parameter as to its carry on the processing, borrow this contrast this speech signal wave in front and back of variety, thus observe a re

4、sult of the software of this filter.Come to certain this filter to deliver the function parameter through a Matlab also, then ask for help the DSP experiment system to carry on the realization on the hardware.While carry out, imitates the true development in the CCS5000 first, then evaluate procedur

5、e add carry the TMS320VC5416 up the plank the solid luck go, as a result carrying out the target request.Keyword:A high filter of IIR Matlab7.0 Dsp一、 模拟滤波器和数字滤波器的比较模拟滤波器是频率选择电路，用于放大或衰减单一频率成分的正弦信号或信号频谱的一部分。数字滤波器是指完成信号滤波处理功能的、用有限精度算法实现的离散时间线性非时变系统。它是一个离散时间系统，它能改变包含在离散时间信号x中的谱信息，使其生成新的离散时间信号y，采样信号表示为一列

6、数字。数字滤波器本身既可以是用数字硬件装配而成的一台用于完成给定运算的专用数字计算机，也可以是将所需的运算编成的程序，让通用计算机执行。数字滤波器具有稳定性高、精度高、灵活性大等突出优点。基于以上比较，本设计选用数字滤波器。二、 数字滤波器的介绍数字滤波器的种类很多，根据冲击响应特性，可分为有限区间冲击响应滤波器FIR和无限区间冲击响应滤波器IIR两大类。根据滤波器的功能，又可以将它们分为：低通滤波器（LPF）高通滤波器（HPF）带通滤波器（BPF）带阻滤波器（BSF）数字滤波器的数学运算通常有两种实现方式。一种是频域法，即利用FFT快速运算办法对输入信号进行离散傅立叶变换，分析其频谱，然后根

7、据所希望的频率特性进行滤波，再利用傅立叶反变换恢复出时域信号。这种方法具有较好的频域选择特性和灵活性，并且由于信号频率与所希望的频谱特性是简单的相乘关系，所以它比计算等价的时域卷积要快得多。另一种方法是时域法，这种方法是通过对离散抽样数据做差分数学运算来达到滤波的目的的。数字滤波器的设计方法有多种，如双线性变换法、窗函数设计法、插值逼近法和Chebyshev逼近法等等。随着MATLAB软件尤其是MATLAB的信号处理工作箱的不断完善，不仅数字滤波器的计算机辅助设计有了可能，而且还可以使设计达到最优化。三、 FIR和IIR的比较FIR类滤波器通常是非递归型滤波器，没有反馈项，仅有正馈，其主要优点

8、是稳定性好、硬件易实现。但要达到高性能，需要滤波器阶次高，从而系数多，所做的乘法操作多，延迟时间长。IIR型滤波器是一种递归型滤波器，具有反馈，结构简单，系数少，乘法操作少，可以解析控制，效率较高，与模拟滤波器有对应关系。其缺点是要考虑系统稳定性，需要记忆的数据多，易产生溢出。两者相比较，在满足性能要求的前下，IIR滤波器比相应的FIR滤波器具有低得多的阶次。虽然FIR滤波器较IIR可得到严格的线性相位，但在相同技术指标下，IIR滤波器由于存在着输出对输入的反馈，因而可用约1/101/5FIR 滤波器的阶数来满足指标的要求，这样一来所用的存储空间少，运算次数少，实时性强。此外，IIR滤波可以利

9、用模拟滤波器设计的现成的闭合公式、数据和表格。因而计算工作量小，对计算工具要求不高。如在谐波检测环节中所用数字滤波器的作用在于通过直流，滤除交流，对相位的要求不高，而对计算速度要求极高，故而在此情况下可以选择IIR滤波器来实现功能。四、 IIR高通滤波器的matlab设计1、 数字滤波器IIR的介绍及设计、 常用IIR数字滤波器的比较数字IIR滤波器具有良好的幅频响应特性，被广泛应用于通信、控制、生物医学、振动分析、雷达和声纳等领域。从滤波器实现来看，数字IIR滤波器的主要结构有直接型、直接型、级联型以及并联型几种等基本网络结构类型，如下：直接型IIR滤波器的系统函数对应的差分方程为其信号流程

10、图直接型IIR滤波器的系统函数又可以写成第一个子系统实现零点，时域为。第二个子系统实现极点，时域为。其信号流程图为：级联型将IIR滤波器的系统函数的分子分母表达为因子的形式，即由于系统函数的系数都是实系数，故零、极点只有两种情况：或者是实根，或者是共轭复根。并联型将IIR滤波器的系统函数展开成部分分式之和，即总系统为个部分系统函数之和，则表示其为各响应子系统的并联。在各种数字滤波器结构中，级联型滤波器结构一方面由于各级之间相互不影响，便于准确实现滤波器零、极点和调整滤波器频率响应性能；另一方面由于各级极点密集度小，滤波器性能受滤波器系数量化的影响小，因此倍受关注。偶数阶级联型数字IIR滤波器由

11、若干二阶实系数子滤波器以级联形式组成，奇数阶级联型IIR滤波器通常由一个一阶实系数子滤波器和若干二阶实系数子滤波器以级联形式组成，具体如图1所示。一阶和二阶数字IIR子滤波器采用如图2所示的直接型网络结构，这样可以保证所需的存储器数量最少。IIR滤波器主要有以下几种模拟滤波器逼近：巴特沃斯Butterwoth，切贝雪夫I型Cheby，切贝雪夫型Cheby，椭圆函数型（或称考尔型）Elliptic，以及Bessel型。2、 MatlabMATLAB是一套用于科学计算的可视化高性能语言与软件环境。它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构成了一个界面友好的用户环境。它的信号处理工具箱包含

12、了各种经典的和现代的数字信号处理技术，是一个非常优秀的算法研究与辅助设计的工具。在设计数字滤波器时，通常采用MATLAB来进行辅助设计和仿真。在本设计中同时结合了函数和FDATool工具来对比设计IIR高通滤波器。Matlab界面如下图：（1） Matlab中的滤波器直接设计IIR滤波器的函数 freqz函数：求解数字滤波器频率响应 h,f=freqz(b,a,n,fs) fs为采样频率abs函数y=abs（x）计算x各元素的绝对值 buttord函数：选择巴特沃斯滤波器最小阶数n,wn=buttord（wp,ws,rp,rs） Cheb1ord函数：选择切笔雪夫型滤波器最小阶数n,wn= C

13、heb1ord（wp,ws,rp,rs）Cheb2ord函数：选择切笔雪夫型滤波器最小阶数n,wn= Cheb2ord（wp,ws,rp,rs） Ellipord函数：选择椭圆滤波器最小阶数 n,wn= Ellipord（wp,ws,rp,rs）（2） matlab中的交互式图形用户界面工具sptool SPTool是一个图形环境，它为信号处理工具箱中的很多函数提供了易于使用的界面，只需要操纵鼠标就可以再如、观察、分析和打印数字信号，分析、实现和设计数字滤波器，以及频谱分析等。启动matlab后在命令窗口输入sptool回车就可以打开sptool的主窗口。由sptool的主窗口可以看出，spt

14、ool有3个列表框：signals列表框，filters列表框和spectra列表框，它们对应着sptool工具中的4个功能模块。信号浏览器：观察、分析时域信号的信息；滤波器设计器：创建任意阶数的低通、高通、带通或带阻的FIR和IIR滤波器；滤波器观察器：分析滤波器的特性，有幅值响应、相位响应、群延迟和脉冲响应等；谱观察起：把用各种PSD估计方法得到的频域数据以图形的方式进行分析研究在用sptool进行信号处理时，必须先载入数据。按照不同的数据类型，数据载入可以分为信号数据载入、滤波器数据载入以及功率谱数据载入。A、 首先在matlab工作空间创建信号数据B、 载入信号数据。Import to

15、 sptoola、 选择载入数据对话框右上角import as 下拉表框中的signal选项。b、 选择载入数据对话框中间workspace contents列表框中的信号数据y，再单击与右边data文本框一一对应的箭头按钮，则在data文本框中会出现y的名字。c、 选择载入数据对话框中间workspace contents列表框中的信号数据fs，再单击与右边samping frequency文本框一一对应的箭头按钮，则在samping frequency文本框中会出现fs的名字。d、 确定载入信号的名称，设为“ling1”。e、 单击ok按钮后，信号数据被载入。此时，在sptool主窗口的s

16、ignals列表框中单击view按钮，就可以观察所载入的数据信号波形了。C、 载入滤波器数据a、 选择载入数据对话框右上角import as 下拉表框中的filter选项，表示载入滤波器数据。这时候，在该下拉列表框的下面会出现一个新的下拉列表框form，里面含有4种不同类型的滤波器表达式： Transfer Function；state space；zero,poles,gain；2nd order sections。b、 选择载入数据对话框中间workspace contents列表框中的信号数据a，再单击与右边denominator文本框一一对应的箭头按钮，则在denominator文本框

17、中会出现a的名字。同理，选择载入数据对话框中间workspace contents列表框中的信号数据b，再单击与右边numerator文本框一一对应的箭头按钮，则在numerator文本框中会出现b的名字。c、 选择载入数据对话框中间workspace contents列表框中的信号数据fs，再单击与右边samping frequency文本框一一对应的箭头按钮，则在samping frequency文本框中会出现fs的名字。d、 确定载入信号的名称，设为“filter1”。e、 单击ok按钮后，滤波器数据被载入。此时，在sptool主窗口的filters列表框中单击view按钮，就可以观察所

18、载入的滤波器数据的波形了。D、 载入功率谱数据a、 选择载入数据对话框右上角import as 下拉表框中的spectrum选项，表示载入滤波器数据。这时候，在该下拉列表框的下面会出现两个字段：PSD和Freq.Vector。b、 选择载入数据对话框中间workspace contents列表框中的信号数据pxx，再单击与右边psd文本框一一对应的箭头按钮，则在psd文本框中会出现a的名字。c、 选择载入数据对话框中间workspace contents列表框中的信号数据F，再单击与右边Freq.Vector文本框一一对应的箭头按钮，则在Freq.Vecto文本框中会出现F的名字。d、 确定载

19、入信号的名称，设为“spect1”。e、 单击ok按钮后，滤波器数据被载入。此时，在sptool主窗口的spectrum列表框中单击view按钮，就可以观察所载入的滤波器数据的波形了（3） Matlab中的交互式数字滤波器设计工具FADToolFDATool（Filter Design & Analysis Tool）是MATLAB信号处理工具箱里专用的滤波器设计分析工具，MATLAB6.0以上的版本还专门增加了滤波器设计工具箱（Filter Design Toolbox）。FADTool可以对滤波器进行直接设计。FDATool可以设计几乎所有的基本的常规滤波器，包括FIR和IIR的各种设计方

20、法。它操作简单，方便灵活。对于设计完成的滤波器，在FADTool中而已对其进行分析，绘制幅频曲线、相位响应、零极点图等，并且将设计结果保存到工作空间中，同时，也可将其保存为mat文件、文本文件，或直接生成c语言的头文件等。通过filter design toolbox，在FADTool中还可以考虑滤波器量化对滤波器性能造成的影响。FDATool界面总共分两大部分，一部分是Design Filter，在界面的下半部，用来设置滤波器的设计参数，另一部分则是特性区，在界面的上半部分，用来显示滤波器的各种特性。Design Filter部分主要分为：Filter Type（滤波器类型）选项，包括Low

21、pass（低通）、Highpass（高通）、Bandpass（带通）、Bandstop（带阻）和特殊的FIR滤波器。Design Method（设计方法）选项，包括IIR滤波器的Butterworth（巴特沃思）法、Chebyshev Type I（切比雪夫I型）法、 Chebyshev Type II（切比雪夫II型） 法、Elliptic（椭圆滤波器）法和FIR滤波器的Equiripple法、Least-Squares（最小乘方）法、Window（窗函数）法。Filter Order（滤波器阶数）选项，定义滤波器的阶数，包括Specify Order（指定阶数）和Minimum Order

22、（最小阶数）。在Specify Order中填入所要设计的滤波器的阶数（N阶滤波器，Specify OrderN-1），如果选择Minimum Order则MATLAB根据所选择的滤波器类型自动使用最小阶数。Frenquency Specifications选项，可以详细定义频带的各参数，包括采样频率Fs和频带的截止频率。它的具体选项由Filter Type选项和Design Method选项决定，例如Bandpass（带通）滤波器需要定义Fstop1（下阻带截止频率）、Fpass1（通带下限截止频率）、Fpass2（通带上限截止频率）、Fstop2（上阻带截止频率），而Lowpass（低通）

23、滤波器只需要定义Fstop1、Fpass1。采用窗函数设计滤波器时，由于过渡带是由窗函数的类型和阶数所决定的，所以只需要定义通带截止频率，而不必定义阻带参数。Magnitude Specifications选项，可以定义幅值衰减的情况。例如设计带通滤波器时，可以定义Wstop1（频率Fstop1处的幅值衰减）、Wpass（通带范围内的幅值衰减）、Wstop2（频率Fstop2处的幅值衰减）。当采用窗函数设计时，通带截止频率处的幅值衰减固定为6db，所以不必定义。Window Specifications选项，当选取采用窗函数设计时，该选项可定义，它包含了各种窗函数。（4）、设计过程4.1语音信

24、号的采集设计的开始利用Windows下的录音机，录制一段语音信号，时间在1 s内。然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，取一定的采样频率和采样点数。并通过sound（）函数来试听采集的语音信号。y,fs,bite=wavread(f:ling.wav,1024 5120);Sound(y,fs,bite); fsfs = 11025 bitebite = 8根据以上sptool工具的介绍，可载入滤波器数据的图形如下：图3 语音信号的时域波形4.2语音信号的频谱分析针对次语音信号，首先画出语音信号的时域波形；然后对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性，从

25、而对次信号的频谱特性的有个形象的描述。其程序如下：Y=fft(y,4096);结合sptool工具，可得出此频谱图如下： 图4 语音信号的频谱特性4.3设计数字滤波器和画出其频率响应 本设计首先给出要设计的高通滤波器的性能指标： 高通滤波器性能指标fc4 800 Hz（阻带截止频率）fb5 000 Hz（通带截止频率） As100 dB（阻带衰减），Ap1 dB（通带衰减）。利用双线性变换法设计此滤波器。在Matlab中，可以利用函数butter， cheby1 和cheby2、ellip来设计IIR滤波器；本设计通过ellip来实现此IIR滤波器。利用Matlab中的函数freqz画出各滤波

26、器的频率响应。程序如下： fc=4800; fb=5000; As=100; Ap=1; fs=11025; wc=2*fc/fs; wb=2*fb/fs; n,wn=ellipord(wc,wb,Ap,As); b,a=ellip(n,Ap,As,wn,high); freqz(b,a,512,fs);nn = 9wnwn =0.8707 bb = 1.0e-003 * Columns 1 through 4 0.0315 0.1427 0.3028 0.3475 Columns 5 through 8 0.1581 -0.1581 -0.3475 -0.3028 Columns 9 thr

27、ough 10 -0.1427 -0.0315 aa = Columns 1 through 4 1.0000 8.2336 30.5126 66.7690 Columns 5 through 8 95.0462 91.2541 59.0826 24.8728 Columns 9 through 10 6.1780 0.6898图5 频率响应图4.4用滤波器对信号进行滤波通过以上性能指标设计出的高通滤波器对采集的信号进行滤波，在Matlab中，IIR滤波器利用函数filter对信号进行滤波。 x=filter(b,a,y); X=fft(x,4096);图6 滤波器的频率响应图运行filter

28、可观察此滤波器的各项特性图如下：4.5比较滤波前后语音信号的波形及频谱 为了更好的对比滤波前后信号的变化，看出滤波器的滤波效果，本设计在一个窗口同时画出滤波前后的波形及频谱。其程序如下： subplot(223); plot(x); title(滤波后信号波形); subplot(224); plot(abs(X); title(滤波后信号频谱);图7 滤波前后的信号频谱4.6回放语音信号在Matlab中，函数sound可以对声音进行回放。其调用格式：sound(x，fs，bite)；可以感觉滤波前后的声音有变化。图8 滤波后的语音信号图4.7为了更形象的观察此滤波器的功能效果，本设计同时运行

29、fdatool工具来设计相同性能指标的滤波器。在matlab的命令栏中输入fadtool，出现fdatool工具的主窗口。在相应的栏中输入性能指标参数，设计出此滤波器的一系列图形如下所示：根据以上滤波器在matlab中的设计，可以看出，对比此滤波器在sptool和fdatool中设计，说明能得到的性能相似的高通IIR滤波器。4.8高通IIR滤波器在DSP上的实现1）、 数字滤波器的实现方法数字滤波器的实现方法一般有以下几种。采用加法器、乘法器、延时器设计专用的滤波电路。在通用计算机系统中加上专用的加速处理机设计实现。用通用的可编程DSP芯片实现。用专用的DSP芯片实现。在一些特殊的场合，要求的

30、信号处理速度极高，用通用DSP芯片很难实现。这种芯片将相应的滤波算法在芯片内部用硬件实现，无需进行编程。采用FPGA/CPLD设计实现。在上述几种方法中，第种方法的缺点是速度较慢，一般可用于DSP算法的模拟。第、种方法专用性强，应用受到很大的限制。第、种方法都可以通过编程来实现各种数字滤波，但是，第种因有专用的指令来实现滤波运算编程实现容易，而第种方法编程实现较为困难。2）、数字滤波器的DSP实现DSP是一种实时、快速、特别适合于实现各种数字信号处理运算的微处理器。由于它由具有丰富的硬件资源、改进的哈佛结构、高速数据处理能力和强大的指令系统，而在通信、航空、航天、雷达、工业控制、网络及家用电器

31、等各个领域得到广泛应用。DSP分为定点和浮点两种，下面以定点DSP芯片为例，讨论IIR滤波器实现的几个关键问题。所讨论的这些问题，在DSP系统设计中有实际的参考和应用价值。2.1) 定点数的定标在定点DSP芯片中，采用定点数进行数值运算，其操作数一般采用整型数来表示。一个整型数的最大表示范围取决于DSP芯片所给定的字长，一般为16位或24位。显然，字长越长，所能表示的数的范围越大，精度也越高。在滤波器的实现过程中，DSP所要处理的数可能是整数，也可能是小数或混合小数；然而，DSP在执行算术运算指令时，并不知道当前所处理的数据是整数还是小数，更不能指出小数点的位置在哪里。因此，在编程时必须指定一

32、个数的小数点处于哪一位，这就是定标。通过定标，可以在16位数的不同位置上确定小数点，从而表示出一个范围大小不同且精度也不同的小数。例如：在Q15中，1080H=0.12890625；在Q0时，1080H=4224。在使用定点DSP时，如何选择合适的Q值是一个关键性问题。就DSP运算的处理过程来说，实际参与运算的都是变量，有的是未知的，有的则在运算过程中不断改变数值，但它们在一实际工程环境中作为一个物理参量而言都有一定的动态范围。只要个动态范围确定了，Q值也就确定了。因此，在程序设计前，首先要通过细致和严谨的分析，找出参与运算的所有变量的变化范围，充分估计运算中可能出现的各种情况，然后确定采用何

33、种定标标准才能保证运算结果正确可靠。这里，所讨论的理论分析法和统计分析法确定变量绝对值最大值|max|，然后根据|max|再确定Q值。但是，DSP操作过程中的意外情况是无法避免的，即使采用统计分析法也不可能涉及到所有情况。因此，在定点运算过程中应该采取一些判断和保护措施（特别是在定点加法中）。另外，在数字信号处理中的大量运算是乘法和累加，应尽量采用纯整数或纯小数运算，即全部变量都用Q0或Q15格式表示。这样做的好处是操作简单、编程方便。只有当纯整数或纯小数运算不能满足变量的动态范围和精度要求时，才采用混合小数表示法进行定点运算。2.2) 误差问题因为在用定点DSP实现时，所有的数据都是定长的，

34、运算也都是定点运算，因而会产生有限字长效应。所产生的误差主要包括：数模转换引起的量化误差、系数量化引起的误差以及运算过程中的舍入误差。在用定点DSP时，产生误差是不能避免的，但是可以通过一些方法减小误差。如，可以用两个存储单元来表示一个数，运算时使用双字运算；可以根据需要要将滤波器系数都用双字表示，也可以只将一半的系数用双字表示，视需要而定。另外，FIR数字滤波器和IIR数字滤波器所引入的量化误差是不一样的。FIR数字滤波器主要采用非递归结构，因而在有限精度的运算中都是稳定的；而IIR数字滤波器是递归结构，极点必须在z平面单位圆内才能稳定，这种结构运算中的四舍五入处理有时会引起寄生振荡。除了有

35、限字长效应以外，不同结构引入的误差也有所不同。在实际设计中，要注意实现中的误差问题。在选择不同的结构时，应考虑它们所引入的误差，并用高级语言进行定点仿真，以比较不同结构下误差的大小，从而作出合理选择。2.3) 循环寻址循环寻址（circular addressing）是DSP中经常用到的一种寻址方式。该寻址方法可以对一块特定存储区实现循环的操作。可以把循环寻址理解为实现一个滑动窗，新数据引入后将覆盖老的数据，便得该窗中包含了需处理的最新数据。在数字信号处理中的FIR、卷积等运算中，循环寻址具有极其重要的意义。在TI的DSP中，循环寻址通过如下方法实现。设定BK（寄存器块大小）值，以确定循环寻址

36、缓冲区的大小，也可将它看作是循环的周期。设定缓冲区的底部地址。必须注意：其低N位为零，其中N为满足式2 NBK的最小N值。用辅助寄存器间接寻址循环缓冲区。#includemath.h#define IIRNUMBER 2 /阶数#define SIGNAL1F 1000 /信号1的频率#define SIGNAL2F 4500 /信号2的频率#define SAMPLEF 10000 /采样率#define PI 3.1415926 float InputWave(); /输入信号float IIR(); /IIR滤波float fBnIIRNUMBER= 0.0,0.7757 ; /传递函数

37、的分母float fAnIIRNUMBER= 0.1122,0.1122 ; /传递函数的分子float fXnIIRNUMBER= 0.0 ; /float fYnIIRNUMBER= 0.0 ; /float fInput,fOutput;float fSignal1,fSignal2;float fStepSignal1,fStepSignal2;float f2PI;int i;float fIn256,fOut256;int nIn,nOut;main()nIn=0; nOut=0;f2PI=2*PI;fSignal1=0.0;fSignal2=PI*0.1;/fStepSignal

38、1=2*PI/30;/fStepSignal2=2*PI*1.4;fStepSignal1=2*PI/50; /fStepSignal2=2*PI/2.5; /while ( 1 )fInput=InputWave(); /调用输入信号参数fInnIn=fInput; /nIn+; nIn%=256; /256个点fOutput=IIR(); /调用IIR滤波fOutnOut=fOutput; /输出nOut+;/* 请在此句上设置软件断点 */if ( nOut=256 )nOut=0;float InputWave() /输入信号for ( i=IIRNUMBER-1;i0;i- )fXn

39、i=fXni-1;fYni=fYni-1;fXn0=sin(fSignal1)+cos(fSignal2)/6.0;/低频的正弦波和高频的余弦波fYn0=0.0;fSignal1+=fStepSignal1; if ( fSignal1=f2PI )fSignal1-=f2PI;fSignal2+=fStepSignal2;if ( fSignal2=f2PI )fSignal2-=f2PI;return(fXn0);float IIR() /IIR滤波float fSum;fSum=0.0;for ( i=0;iIIRNUMBER;i+ )fSum+=(fXni*fAni); /传递函数fS

40、um+=(fYni*fBni); /y(n)=0.7757y(n-1)+0.1122x(n)+0.1122x(n-1)return(fSum);结束语： 通过这次高通IIR滤波器的设计，让我重新了解了一门新的知识。当然由于初次接触，不能完全掌握新的知识，所以在本设计中还是有很多东西需要完善的。比如在本设计中，怎样才能通过这两个软件随心所欲地去设计滤波器所要的性能指标。还有在DSP实现上参考文献：薛年喜MATLAB在数字信号处理中的应用 清华大学出版社 2003Emmanuel C.ifeachor、 Barrie W. Jervis 数字信号处理实践方法（第二版）电子工业出版社2004Emma

41、nuel C.ifeachor、 Barrie L. Evans信号处理滤波器设计 电子工业出版社2004钟麟 王峰 MATLAB仿真技术与应用教程 国防工业出版社 2004图2 输入数据频谱图 图3 输出数据频谱图 3.4 实现举例根据上述设计出来的FIR滤波器，考虑工程实际的需要（精度的要求）和采用定点DSP芯片的方便实现，选择Q15定标。为此，必须对输入数据和滤波器的系数进行归一化处理。输入数据的归一化处理可通过设置A/D转换的参考电平来实现。滤波器的系数归一化只要求取系数中的最大值，再用这个最大值去系数便可。由于一个N（设N为偶数）阶的FIR滤波器具有系数对称特性，其输出方程可以写为：

42、y(n)=aox(n)+x(n-N+1)+a1x(n-1)+x(n-N+2)+aN/2-1X(n-N/2+1)+x(n-N/2) (2)根据式（2）可建立如下实现算法：在数据存储中开辟两个循环缓冲区，New循环缓冲区存放新数据，O1d循环缓冲区中存放老数据。循环缓冲区的长度为N/2。设置循环缓冲区指针，AR2指向New缓冲区中最新的数据，AR3指向O1d缓冲区中最老的数据。在程序存储器中设置系数表。（AR2）+（AR3）AH（累加器A的高位）；（AR2）-1AR2；（AR3）-1AR3。将累加器B清零，重复执行下列操作N/2次：（AH）*系数ai+(B)B，系数指针（PAR）加1，（AR2）+

43、（AR3）AH，AR2和AR3减1。保存和输出结果（结果在BH中）。修正数据指针，让AR2和AR3分别指向New缓冲区最新数据和O1d缓冲区中最老的数据。用New缓冲区中最老的数据替代O1d缓冲区中最老的数据。O1d缓冲区指针减1。输入一个新数据替代New缓冲区中最老的数据。重复执行第步。根据上述算法编制程序4、5，在CCS5000上进行仿真调试运行，并分析输入数据和输出的频谱，结果如图2、图3所示。由图可见，滤波器实现了目标要求。最后，将程序移植为ICETEK-VC5416-A 板的EDU的中断服务程序，并将形成的可执行文件加载到评估板上运行。由TMS320VC5416评估板的模拟输入口输入

44、模拟信号，经ADS7864A/D转换芯片，按8kHz的采样频率采样转换成数字信号，输入DSP。滤波后经DAC7625D/A输出模拟量，结果证实该程序可实现对采样率为kHz的模拟信号进行实时滤波处理。1.ADS7864模数转换模块特性ADS7864 是TI 公司的一种500K、12 位、6 通道模数转换芯片。每通道信号可采用插分方式输入。ICETEK-VC5416-A 板上使用的方式是非插分方式，即所有IN-端均与参考地相接，采用输入信号的范围为0+5V。由于ADS7864 芯片为5V 器件，而5416DSP 为3.3V 器件，所以在进行硬件连接设计时采用电平转换芯片对信号线和数据线进行隔离.I

45、CETEK-VC5416-A 板上将ADS7864 的控制映射到I/O 空间，使用I/O 空间地址2H 传送数据，3H 进行通道选择，4H 发送转换信号。由于ADS7864 的6 个通道转换是分成3 路完成的（A、B、C），在每个转换周期可选择启动2、4、6 个转换通道，选择的方法是在3H 地址的相应位上置低电平。3H 地址输出的最低位（第0 位）控制A 路，次低位（第1 位）控制B 路，第2 位控制C 路，所以如果需要采集A0 和A1 两路信号则可在3H 地址上输出6（110b），B0 和B1 输出5（101b），C0 和C1 输出3（011b）。以下是控制字同相应选择通道的列表：06H A0,A1 04H A0,A1,B0,B1 00H A0,A1,B0,B1,C0,C105H B0,B1 01H B0,B1,C0,C1