【STM32F429的DSP教程】第44章 STM32F429的IIR低通滤波器实现(支持逐个数据的实时滤波) |
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完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第44章 STM32F429的IIR低通滤波器实现(支持逐个数据的实时滤波)本章节讲解IIR低通滤波器实现。 目录 44.1 初学者重要提示 44.2 低通滤波器介绍 44.3 IIR滤波器介绍 44.4 Matlab工具箱filterDesigner生成IIR低通滤波器系数 44.5 IIR低通滤波器设计 44.5.1 函数arm_biquad_cascade_df1_init_f32 44.5.2 函数arm_biquad_cascade_df1_f32 44.5.3 filterDesigner获取低通滤波器系数 44.5.4 低通滤波器实现 44.6 实验例程说明(MDK) 44.7 实验例程说明(IAR) 44.8 总结 44.1 初学者重要提示1、 本章节提供的低通滤波器支持实时滤波,每次可以滤波一个数据,也可以多个数据,不限制大小。但要注意以下两点: 所有数据是在同一个采样率下依次采集的数据。 每次过滤数据个数一旦固定下来,运行中不可再修改。2、 IIR滤波器的群延迟是一个重要的知识点,详情在本教程第41章有详细说明。IIR和FIR一样,也有群延迟问题。 44.2 低通滤波器介绍允许低频信号通过,而减弱高于截止频率的信号通过。比如混合信号含有50Hz + 200Hz信号,我们可通过低通滤波器,过滤掉200Hz信号,让50Hz信号通过。 ARM官方提供的直接I型IIR库支持Q7,Q15,Q31和浮点四种数据类型。其中Q15和Q31提供了快速版本。 直接I型IIR滤波器是基于二阶Biquad级联的方式来实现的。每个Biquad由一个二阶的滤波器组成: y[n] = b0 * x[n] + b1 * x[n-1] + b2 * x[n-2] + a1 * y[n-1] + a2 * y[n-2] 直接I型算法每个阶段需要5个系数和4个状态变量。 这里有一点要特别的注意,有些滤波器系数生成工具是采用的下面公式实现: y[n] = b0 * x[n] + b1 * x[n-1] + b2 * x[n-2] - a1 * y[n-1] - a2 * y[n-2] 比如matlab就是使用上面的公式实现的,所以在使用fdatool工具箱生成的a系数需要取反才能用于直接I型IIR滤波器的函数中。 高阶IIR滤波器的实现是采用二阶Biquad级联的方式来实现的。其中参数numStages就是用来做指定二阶Biquad的个数。比如8阶IIR滤波器就可以采用numStages=4个二阶Biquad来实现。
如果要实现9阶IIR滤波器就需要将numStages=5,这时就需要其中一个Biquad配置成一阶滤波器(也就是b2=0,a2=0)。 44.4 Matlab工具箱filterDesigner生成IIR低通滤波器系数前面介绍FIR滤波器的时候,我们讲解了如何使用filterDesigner生成C头文件,从而获得滤波器系数。这里不能再使用这种方法了,主要是因为通过C头文件获取的滤波器系数需要通过ARM官方的IIR函数调用多次才能获得滤波结果,所以我们这里换另外一种方法。 下面我们讲解如何通过filterDesigner工具箱生成滤波器系数。首先在matlab的命令窗口输入filterDesigner就能打开这个工具箱:
filterDesigner界面打开效果如下: IIR滤波器的低通,高通,带通,带阻滤波的设置会在下面一 一讲解,这里说一下设置后相应参数后如何生成滤波器系数。参数设置好以后点击如下按钮: 点击Design Filter之后,注意左上角生成的滤波器结构: 默认生成的IIR滤波器类型是Direct-Form II, Second-Order Sections(直接II型,每个Section是一个二阶滤波器)。这里我们需要将其转换成Direct-Form I, Second-Order Sections,因为本章使用的IIR滤波器函数是Direct-Form I的结构。 转换方法,点击Edit->Convert Structure,界面如下,这里我们选择第一项,并点击OK: 转换好以后再点击File-Export,第一项选择Coefficient File(ASCII): 第一项选择好以后,第二项选择Decimal: 两个选项都选择好以后,点击Export进行导出,导出后保存即可: 保存后Matlab会自动打开untitled.fcf文件,可以看到生成的系数: % Generated by MATLAB(R) 9.4 and Signal Processing Toolbox 8.0. % Generated on: 15-Aug-2021 15:21:07 % Coefficient Format: Decimal % Discrete-Time IIR Filter (real) % ------------------------------- % Filter Structure : Direct-Form I, Second-Order Sections % Number of Sections : 2 % Stable : Yes % Linear Phase : No SOS Matrix: 1 2 1 1 -1.11302985416334787593939381622476503253 0.574061915083954765748330828500911593437 1 2 1 1 -0.855397932775170177777113167394418269396 0.209715357756554754420363906319835223258 Scale Values: 0.115258015230151708574446445254579884931 0.08857935624534613028302487691689748317由于前面选择的是4阶IIR滤波,生成的结果就是由两组二阶IIR滤波系数组成,系数的对应顺序如下: SOS Matrix: 1 2 1 1 -1.11302985416334787593939381622476503253 0.574061915083954765748330828500911593437 b0 b1 b2 a0 a1 a2 1 2 1 1 -0.855397932775170177777113167394418269396 0.209715357756554754420363906319835223258 b0 b1 b2 a0 a1 a2注意,实际使用ARM官方的IIR函数调用的时候要将a1和a2取反。另外下面两组是每个二阶滤波器的增益,滤波后的结果要乘以这两个增益数值才是实际结果: 0.115258015230151708574446445254579884931 0.08857935624534613028302487691689748317实际的滤波系数调用方法,看下面的例子即可。 44.5 IIR低通滤波器设计本章使用的IIR滤波器函数是arm_biquad_cascade_df1_f32。使用此函数可以设计IIR低通,高通,带通和带阻滤波器 44.5.1 函数arm_biquad_cascade_df1_init_f32函数原型: void arm_biquad_cascade_df1_init_f32( arm_biquad_casd_df1_inst_f32 * S, uint8_t numStages, const float32_t * pCoeffs, float32_t * pState)函数描述: 这个函数用于IIR初始化。 函数参数: 第1个参数是arm_biquad_casd_df1_inst_f32类型结构体变量。 第2个参数是2阶滤波器的个数。 第3个参数是滤波器系数地址。 第4个参数是缓冲状态地址。注意事项: 结构体arm_biquad_casd_df1_inst_f32的定义如下(在文件filtering_functions.h文件): typedef struct { uint32_t numStages; /**< number of 2nd order stages in the filter. Overall order is 2*numStages. */ float32_t *pState; /**< Points to the array of state coefficients. The array is of length 4*numStages. */ const float32_t *pCoeffs; /**< Points to the array of coefficients. The array is of length 5*numStages */ } arm_biquad_casd_df1_inst_f32; numStages表示二阶滤波器的个数,总阶数是2*numStages。pState指向状态变量数组,这个数组用于函数内部计算数据的缓存,总大小4*numStages。参数pCoeffs指向滤波因数,滤波因数数组长度为5*numStages。但要注意pCoeffs指向的滤波因数应该按照如下的逆序进行排列:{b10, b11, b12, a11, a12, b20, b21, b22, a21, a22, ...} 先放第一个二阶Biquad系数,然后放第二个,以此类推。 44.5.2 函数arm_biquad_cascade_df1_f32函数定义如下: void arm_biquad_cascade_df1_f32( const arm_biquad_casd_df1_inst_f32 * S, float32_t * pSrc, float32_t * pDst, uint32_t blockSize)函数描述: 这个函数用于IIR滤波。 函数参数: 第1个参数是arm_biquad_casd_df1_inst_f32类型结构体变量。 第2个参数是源数据地址。 第3个参数是滤波后的数据地址。 第4个参数是每次调用处理的数据个数,最小可以每次处理1个数据,最大可以每次全部处理完。 44.5.3 filterDesigner获取低通滤波器系数设计一个如下的例子: 信号由50Hz正弦波和200Hz正弦波组成,采样率1Kbps,现设计一个巴特沃斯滤波器低通滤波器,采用直接I型,截止频率80Hz,采样400个数据,滤波器阶数设置为4。filterDesigner的配置如下: 配置好低通滤波器后,具体滤波器系数的生成大家参考本章第4小节的方法即可。 44.5.4 低通滤波器实现通过工具箱filterDesigner获得低通滤波器系数后在开发板上运行函数arm_biquad_cascade_df1_f32来测试低通滤波器的效果。 #define numStages 2 /* 2阶IIR滤波的个数 */ #define TEST_LENGTH_SAMPLES 400 /* 采样点数 */ #define BLOCK_SIZE 1 /* 调用一次arm_biquad_cascade_df1_f32处理的采样点个数 */ uint32_t blockSize = BLOCK_SIZE; uint32_t numBlocks = TEST_LENGTH_SAMPLES/BLOCK_SIZE; /* 需要调用arm_biquad_cascade_df1_f32的次数 */ static float32_t testInput_f32_50Hz_200Hz[TEST_LENGTH_SAMPLES]; /* 采样点 */ static float32_t testOutput[TEST_LENGTH_SAMPLES]; /* 滤波后的输出 */ static float32_t IIRStateF32[4*numStages]; /* 状态缓存 */ /* 巴特沃斯低通滤波器系数 80Hz*/ const float32_t IIRCoeffs32LP[5*numStages] = { 1.0f, 2.0f, 1.0f, 1.479798894397216679763573665695730596781f, -0.688676953053861784503908438637154176831f, 1.0f, 2.0f, 1.0f, 1.212812092620218384908525877108331769705f, -0.384004162286553540894828984164632856846f }; /* ********************************************************************************************************* * 函 数 名: arm_iir_f32_lp * 功能说明: 调用函数arm_iir_f32_lp实现低通滤波器 * 形 参:无 * 返 回 值: 无 ********************************************************************************************************* */ static void arm_iir_f32_lp(void) { uint32_t i; arm_biquad_casd_df1_inst_f32 S; float32_t ScaleValue; float32_t *inputF32, *outputF32; /* 初始化输入输出缓存指针 */ inputF32 = &testInput_f32_50Hz_200Hz[0]; outputF32 = &testOutput[0]; /* 初始化 */ arm_biquad_cascade_df1_init_f32(&S, numStages, (float32_t *)&IIRCoeffs32LP[0], (float32_t *)&IIRStateF32[0]); /* 实现IIR滤波,这里每次处理1个点 */ for(i=0; i < numBlocks; i++) { arm_biquad_cascade_df1_f32(&S, inputF32 + (i * blockSize), outputF32 + (i * blockSize), blockSize); } /*放缩系数 */ ScaleValue = 0.052219514664161220673932461977528873831f * 0.042798017416583809813257488485760404728f ; /* 打印滤波后结果 */ for(i=0; i |
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