基于FPGA的FIR低通滤波器verilog实现,包含testbench和滤波器系数计算matlab程序 |
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基于FPGA的FIR低通滤波器verilog实现,包含testbench和滤波器系数计算matlab程序
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目录 1.FIR滤波器基础 2.滤波器系数计算（Matlab） 3.核心verilog程序 4.仿真结论 基于FPGA（Field-Programmable Gate Array）的FIR（Finite Impulse Response）低通滤波器实现，是数字信号处理领域中的一项重要技术应用。它利用可编程逻辑器件的灵活性，高效地实现数字滤波功能。FIR滤波器因其稳定性好、线性相位特性以及易于实现等优点，在数字信号处理领域有着广泛应用。下面将从FIR滤波器的基本概念、设计原理、系数计算、Verilog实现以及测试平台(testbench)的设计等方面进行详细介绍， 1.FIR滤波器基础FIR（Finite Impulse Response）低通滤波器是一种数字信号处理领域中常用的滤波器类型，其特点是具有有限长度的冲击响应。这意味着，对于任何输入信号，FIR滤波器的输出只依赖于输入信号的最近的N个样本，其中N是滤波器的阶数或长度。相比于IIR（Infinite Impulse Response）滤波器，FIR滤波器通常更容易实现线性相位特性，并且总是稳定的。 FIR滤波器是一种在数字信号处理中广泛使用的滤波器，具有有限的脉冲响应。这意味着它对输入信号的响应在有限时间内归零，与无限脉冲响应（IIR）滤波器形成对比，后者的响应理论上可以持续无限长时间。 FIR滤波器的输出y[n]是输入序列x[n]与滤波器系数h[k]的卷积之和，即
其中，N是滤波器的阶数，h[k]是滤波器的系数，k是系数索引，n是时间索引。 低通滤波器允许低频信号通过，而抑制高频信号，其频率响应满足
FIR滤波器系数的计算可以使用多种设计方法，如窗函数法、频率采样法、最小平方误差法等。以窗函数法为例，步骤如下： 确定滤波器规格：选择截止频率Ωc，过渡带宽度，通带和阻带纹波等。选择窗函数：常见的有矩形窗、汉明窗、海明窗等，窗函数的选择会影响滤波器的过渡带陡峭度和旁瓣衰减。计算理想冲击响应：对于低通滤波器，理想冲击响应hid[n]为
以窗函数设计为例，设计步骤如下： 确定滤波器规范：指定截止频率、通带纹波、阻带衰减等。选择窗函数：如矩形窗、汉明窗、布莱克曼窗等，窗函数类型影响滤波器性能。计算理想冲击响应：对于低通滤波器，理想冲击响应为 sinc 函数的截断。应用窗函数：理想响应乘以窗函数，得到实际滤波器系数。设计FIR滤波器的方法有很多，包括但不限于窗函数设计法、频率采样设计法、 Parks-McClellan算法（也称为最优化等波纹设计法）等。在MATLAB中，可以使用如fdatool GUI工具或者命令行函数（如fir1, fir2, designfilt等）来设计FIR滤波器，这些工具允许用户指定所需的滤波器参数，并自动计算出滤波器系数。 一旦设计完成，滤波器系数会被应用于输入信号，通常采用卷积操作来实现滤波过程。在硬件实现上，如FPGA或单片机中，这些系数会被转化为查找表（LUT）或其他硬件结构来加速处理速度。 3.核心verilog程序 `timescale 1ns / 1ps // // Company: // Engineer: // // Create Date: 2023/09/12 19:28:25 // Design Name: // Module Name: sim // Project Name: // Target Devices: // Tool Versions: // Description: // // Dependencies: // // Revision: // Revision 0.01 - File Created // Additional Comments: // // module TEST(); reg i_clk; reg i_rst; wire signed [31:0]o_y; initial begin i_rst = 1; #15; i_rst = 0; end initial begin i_clk = 0; forever #5 i_clk = ~i_clk; end //使用DDS模拟测试信号 wire [15 : 0] m_axis_data_tdata1; dds_compiler_0 dds_compiler_01 ( .aclk(i_clk), // input wire aclk .aresetn(~i_rst), // input wire aresetn .m_axis_data_tvalid(), // output wire m_axis_data_tvalid .m_axis_data_tdata(m_axis_data_tdata1) // output wire [15 : 0] m_axis_data_tdata ); wire signed[15:0]xx1 = {m_axis_data_tdata1[7],m_axis_data_tdata1[7:0],7'd0}; wire [15 : 0] m_axis_data_tdata2; dds_compiler_1 dds_compiler_12 ( .aclk(i_clk), // input wire aclk .aresetn(~i_rst), // input wire aresetn .m_axis_data_tvalid(), // output wire m_axis_data_tvalid .m_axis_data_tdata(m_axis_data_tdata2) // output wire [15 : 0] m_axis_data_tdata ); wire signed[15:0]xx2 = {m_axis_data_tdata2[7],m_axis_data_tdata2[7:0],7'd0}; wire signed[15:0]xx3 =xx1+xx2; FIR_filter U1( .i_clk(i_clk), .i_rst(i_rst), .i_x(xx3), .o_y(o_y) ); endmodule up4088 4.仿真结论
从仿真结果可知，正弦信号中的高频分量被成功滤除。 |
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