基于dsp数字信号处理器与matlab的iir数字滤波器的设计

基于dsp数字信号处理器与matlab的iir数字滤波器的设计内容摘要：

(3)软件开发的可升级性和可扩展性 前代和后代 DSP 产品具有软件和开发环境的兼容性，以节省设计升级的时间和成本。 (4)芯片具备高品质，能保证系统高可靠性稳定运行 DSP 芯片质量可靠、温度范围宽、抗干扰能力强等，可适应各种环境条件苛刻的应用。 (5)世界级的开发工具和大量的本地第三方合作伙伴 除了自己设计制造完善的软硬件开发工具，还应支持第三方合作伙伴，设计出适合本地的开发工具和系统方案。 4 数字滤波器的实现 在 matlab 中产 生模拟叠加信号 输入的两个信号 1000HZ 和 4000HZ 的幅度频谱图和时域波形图，如图 图 1000HZ 和 4000Hz 时域波形图 两输入信号的叠加波形图，如图 图 1000HZ 和 4000HZ 信号叠加图 IIR 滤波器在 matlab 中的三种设计方案 巴特沃斯滤波器 巴特沃斯滤波器 [3](Butterworth 滤波器 ) 特点：具有通带内最大平坦的振幅特性，且随 f↗，幅频特性单调↘。 其幅度平方函数： 2221( ) ( )1a NcA H j jj      (41) N 为滤波器阶数，本文中滤波器为 24 阶带通滤波器，其通频带为 3KHZf7KHZ,巴特沃斯滤波器的幅频特性图和相频特性图，巴特沃斯滤波前后对比图，如图 图 (a) 巴特沃斯幅频特性和相频特性图 图 (b) 巴特沃斯滤波前后对比图 切比雪夫滤波器 巴特奥兹低通滤波器的幅频特性随 Ω 的增加而单调下降，当 N 较小时，阻带幅频特性下降较慢，要想使其幅频特性接近理想低通滤波器，就必须增加滤波器的阶数， 这就将导致模拟滤波器使用的原件增多，线路趋于复杂。 切比雪夫滤波器 [4]的阻带衰减特性则有所改善。 特点：误差值在规定的频段上等幅变化。 本文中滤波器为 24 阶带通滤波器，其通频带为 3KHZf7KHZ,切比雪夫滤波器的幅频 特性和相频特性图，切比雪夫滤波前后对比图，如图 图 (a) 切比雪夫幅频特性和相频特性 图 (b) 切比雪夫滤波前后对比图 椭圆滤波器 特点：幅值响应在通带和阻带内都是等波纹的，对于给定的阶数和给定的波纹要求，椭圆滤波器能获得较其它滤波器为 窄的过渡带宽，就这点而言，椭圆滤波器 [5]是最优的。 本文中滤波器为 24 阶带通滤波器，其通频带为 3KHZf7KHZ,椭圆滤波器的幅频特性和相频特性图，以及椭圆滤波前后对比图，如图 图 (a) 椭圆滤波器的幅频特性和相频特性 图 (b) 椭圆滤波器滤波前后对比图 三种滤波器的比较 根据三种滤波器的波形图可以看出，切比雪夫的滤波范围最接近 3KHZ 到 7KHZ，而且波形稳定，滤波效果显著。 所以在 CCS 中实现仿真时，使用切比雪夫的系数比较好。 IIR 带 通滤波器的在 DSP 上的 移植 编程 的思想 编程的主要思想是根据差分方程式 41：      inyainxby ni imi in  10 假设为 2 阶，则差分方程为： y(n)=b0x(n)+b1x(n1)+b2x(n2)+a1y(n1)+a2y(n2) （式 42） 首先确定是多少阶的滤波器，然后给滤波器系数 AN， BN 分配内存空间和输入、输出的内存空间。 最后经过中断向量表和辅助寄存器进行块循环。 程序流程图 图 程序流程图 移植结果 在 CCS 中运行程序，得到结果，如图 图 CCS 中 切比雪夫滤波前后图形 CCS 中实现的结果与 matlab 中实现结果 对比 在 matlab 中切比雪夫滤波器的信号叠加输入、输出波形，如图 图 MATLAB 中 切比雪夫滤波前后图形 图 CCS 中 切比雪夫滤波前后图形 通过 CCS 中实现的结果与 matlab 图对比，可以看出移植是成功的 ，在 CCS 中基本实现了 matlab 中函数的功能。 5. 总结 DSP 是当今的热门技术 ，我们也是在这个大的背景之下选择完成此次课题的。 相较于复杂的系统，本文只是介绍了一些最基本的 DSP 结构，以及使用基本的思想与方法实现简单的目的。 IIR 滤波器是一种较为简单的电子设备，而且在数字电路中具有极其广泛的应用，通过此次实训，同时深入了解了数字电路中两个使用极其广泛的器件。 在未 来， DSP 会朝着更小，更快，更节能的方向发展，但是万变不离其中，一切发展也都要基于这些基本的结构与原理，而我们则是掌握了这些最基础的理论知识与实际操作。 通过以 TMS320C54X 的 DSP 为例对数字信号处理器结构以及原理的介绍 从而领略 DSP的优点。 又 基于 DSP 实现了 IIR 数字滤波器的设计， 使我们对 DSP 的理解更为深入，也初步掌握了 DSP 设计的基本思想与操作步骤流程。 为今后的研究与应用打下了基础。 致谢 这次课题的完成离不开赵老师不辞辛苦的帮助和耐心细致的教导。 由于此前学习上 的疏漏，我在此次实训前 DSP 的理解几乎为零。 而通过此次实训，我学会了一些 DSP 设计的基本方法，以及赵老师教会了我很多程序方面的知识，让我对之前学习的知识有了实践上的应用，以及对以后的动手能力有了一定的积攒，同时也提高了与他人协同工作的能力。 总之，在此次实训中，赵老师老师一丝不苟的作风，严谨的治学精神，精益求精的工作作风，深深地感染和激励着我。 在此谨向赵老师致以最诚挚的谢意意和崇高的敬意。 参考文献 [1] 俞一彪 .DSP 技术与应用基础 .北京大学出版社， 2020 年： 4. [2] 刘 艳萍 .DSP 技术原理及应用教程 .北京航空航天大学出版社， 2020 年： 31. [3] 叶榆，贺国权 .基于 Pspice 的八阶巴特沃斯低通滤波器设计与优化 [J].山西电子技术，2020.(3)： 61～ 63 [4] 谢子常，徐水明 .数字切比雪夫滤波器的设计及 MATLAB 仿真 [J].福建电脑 ,2020.(5)： 31～32 [5] 王田 .Celestino A .椭圆函数滤波器边带特性优化方法 [J].电路与系统学报 ,(5)： 2～ 4 附录 Ⅰ IIR 在 MATLAB 中实现 IIR 数字滤波器的程序 1000Hz 时域波形产生程序 ： f2=1000。 N=512。 fs=16000。 t=(0:N1)/fs。 x2=sin(2*pi*f2*t)。 plot(t,x2,39。 39。 ) 4000Hz 时域波形产生程序： f1=4000。 N=512。 fs=16000。 t=(0:N1)/fs。 x1=sin(2*pi*f1*t)。 plot(t,x1,39。 39。 ) 两信号叠加时域波形产生 ： f1=4000。 f2=1000。 fs=16000。 N=512。 t=(0:N1)/fs。 x1=sin(2*pi*f1*t)。 x2=sin(2*pi*f2*t)。 x=x1+x2。 plot(t,x,39。 39。 ) xlabel(39。 Hz39。 )。 ylabel(39。 振幅 39。 )。 巴特沃斯滤波器： fs=[3000 7000]。 fp=[2800 7200]。 rp= rs=60。 Fs=16000。 wp=fp*2/Fs。 ws=fs*2/Fs。 [n,wn]=buttord(wp,ws,rp,rs)。 n [B,A]=butter(n,wn)。 B A [h,f]=freqz(B,A,512,Fs)。 axis([0 8000 300 50])。 plot(f,20*log10(abs(h)))。 grid xlabel(39。 Hz39。 )。 ylabel(39。 振幅 39。 )。 椭圆滤波器： Fs=16000。 wp=[3000 7000]*2/Fs。 ws=[2800 7200]*2/Fs。 rp=。 rs=60。 Nn=512。 [n,wn]=ellipord(wp,ws,rp,rs)。 n [B,A]=ellip(n,rp,rs,wn)。 B A [h,f]=freqz(B,A,Nn,Fs)。 axis([0 8000 200 30])。 plot(f,abs(h))。 grid xlabel(39。 Hz39。 )。 ylabel(39。 振幅 39。 )。 切比雪夫滤波器的幅频特性、相频特性程序及 CCS 硬件实现中所需要的系数 Fs=16000。 fp=[2900 7100]。 fs=[3000 7000]。 Wp=fp*2/Fs。 Ws=fs*2/Fs。 Rp=。 Rs=20。 [n,Wn]=cheb2ord(Wp,Ws,Rp,Rs)。 n [B,A]=cheby2(n,Rp,Wn)。 B A round(B*2^8) round(A*2^8) [H,w]=freqz(B,A,1024,Fs)。 subplot(2,1,1)。 plot(w,abs(H)) title(39。 IIR 带通切比雪夫 2 滤波器幅频响应 39。 )。 set(gcf,39。 color39。 ,39。 white39。 )。 xlabel(39。 Frequency(Hz)39。 )。 ylabel(39。 幅频响应 39。 )。 grid。 subplot(2,1,2)。 plot(w,angle(H)) title(39。 IIR 带通切比雪夫 2 波器相频响应 39。 )。 set(gcf,39。 color39。 ,39。 white39。 )。 xlabel(39。 Frequency(Hz)39。 )。 ylabel(39。 相频响应 39。 )。 grid。 fid=fopen(39。 39。 ,39。 wt39。 )。 fprintf(fid,39。 %g\n39。 ,B)。 fclose(fid)。 fid=fopen(39。 39。 ,39。 wt39。 )。 fprintf(fid,39。 %g\n39。 ,A)。 fclose(fid)。 fid=fopen(39。 39。 ,39。 wt39。 )。 fprintf(fid,39。 %g\n39。 ,B)。 fclose(fid)。 fid=fopen(39。 39。 ,39。 wt39。 )。 fprintf(fid,39。 %g\n39。 ,A)。 fclose(fid)。 n =12 B = Columns 1 through 14 Columns 15 through 25 A = Columns 1 through 14 Columns 15 through 25 ans =Columns 1 through 12 206 783 554 718 687 3104 1016 3624 4158 3948 6715 1563 Columns 13 through 25 8115 1563 6715 3948 4158 3624 1016 3104 687 718 554 783 206 ans = Columns 1 through 12 256 1012 888 611 775 3721 500 3981 4029 4775 6476 2380。