数字信号处理相关4(FPGA实现FIR滤波器)

Posted Times_poem

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数字信号处理相关4(FPGA实现FIR滤波器)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

来自:https://blog.csdn.net/u014783685/article/details/74466107

 

1、FIR滤波器总体设计

本设计是基于FPGA实现一个8阶的FIR数字低通滤波器。本次设计首先利用MATLAB中的FDAtool工具设计出一个采样频率为5KHZ、截止频率为1KHZ的FIR低通滤波器,通过FDAtool导出8点系数,然后将系数进行放大、取整,以便于在FPGA中使用,最后通过QuartusII进行Verilog语言编写滤波器算法,然后通过Modesim仿真结果和MATLAB仿真结果的比较来验证该滤波器的正确性。系统的总体设计框图如下:

                                           

首先由MATLAB生成一个由三个正弦波叠加的待滤波信号,三个正弦波的频率分别是1KHZ,3KHZ,4KHZ。然后将待滤波信号送入Modesim仿真,观察滤波后的波形,再利用MATLAB里面的conv函数将滤波器系数和待滤波信号卷积并观察滤波后的波形图,将Modesim的仿真结果和MATLAB的仿真结果比较并验证在FPGA中滤波器算法的正确性。

 

2、FIR滤波器原理

在学习数字信号处理时,滤波器是重点,数字滤波器有很多种,比如FIR、IIR、LMS等滤波算法,FIR (Finite Impulse Response)滤波器的特点是它的冲击响应是有限的,它跟过去的信号无关,所以在使用时容易实现,速度快。

要理解FIR滤波器,需要知道信号的频域跟时域的关系,信号的频谱就是信号在频域上的表现形式,如果一个信号由2个正弦波叠加(图1)而成,我们在时域是看不出什么规律的,将信号进行傅里叶变换到频域(图2),我们就可以
                                                  

很清楚的看到该信号是由2个正弦波叠加而成的。

如果我们要对图1这个信号进行滤波,从频域上看,将信号的频谱乘以图4所示的矩形波,结果的频谱很显然就只剩下了低频段的这个正弦波,那么我们知道在频域和一个矩形波相乘就可以将高频滤出,在时域怎么做呢?我们学过信号与系统,知道频域卷积定理,这个定理的内容就是说:两个信号在频域相乘,那么在时域就相当于卷积,在时域相乘,在频域就相当于卷积。知道了这个定理,我们将图4的频域信号反变换到时域,变成图3所示的信号,我们将这个信号和图1的信号进行卷积,得到的结果就是图5所示的波形,这个波形的频谱如图6所示。这样我们便完成了对信号的滤波。
MATLAB中的FDAtool就是用来根据需要的滤波器生成图3所示的滤波器系数。

     

  3、MATLAB生成信号

  3.1滤波器系数设计

  在MATLAB中输入fdatool即可打开滤波器设计工具,如图7所示。里面可以设置滤波器的类型,采样频率,截止频率等。本设计设置的参数如图8所示。

 

然后将此滤波器系数导出,然后用以下命令将系数放大、取整:

>> Num

 

Num =

 

-0.0325  -0.0384    0.0784    0.2874   0.3984    0.2874    0.0784  -0.0384   -0.0325

 

>> Num=round(Num*400)//将系数放大并取整

 

Num =

 

  -13   -15    31  115   159   115   31   -15   -13

 

 

>> Num=Num+20//将系数符号变成正的,便于FPGA使用

 

Num =

 

    7     5    51  135   179   135   51     5     7

 

       最终生成的系数Num即可用于FPGA进行FIR滤波器实现。

 

3.2 待滤波信号的设计

         本设计用于仿真的输入波形是三个正弦波叠加而成,分别是1KHZ、3KHZ、4KHZ。下面是用于生成待滤波信号的m文件内容:

 

%*********产生.data文件 用于FPGA仿真************%

 

Fs = 10000; %采样频率决定了两个正弦波点之间的间隔

N = 4096; %采样点数

N1 = 0 : 1/Fs : N/Fs-1/Fs;

 

s = sin(1000*2*pi*N1) + sin(3000*2*pi*N1) +sin(4000*2*pi*N1);//三种正弦波

 

fidc = fopen('D:\\FPGA\\FIR\\mem.txt','wt');  //将结果写入mem.txt文件,便于modesim使用

for x = 1 : N

   fprintf(fidc,'%x\\n',round((s(x)+2.12)*58));

end 

fclose(fidc);  

 

4、FPGA实现FIR算法

       实现FIR滤波器的过程其实就是实现卷积的过程,卷积的公式如下,从如下公式

中可以看出,x(n)是我们的待滤波信号,h(n)是滤波器系数,卷积的过程其实就是一个乘、累加的过程,所以用FPGA实现8阶FIR滤波器的主要分成三级流水线,第一级、将输入信号延时,这样才能将信号和滤波器系数相乘。第二级、将输入信号和系数相乘。第三级、将乘积进行累加得到结果。

第一级流水线的实现代码如下:

reg[7:0] delay_pipeline1 ;

reg[7:0] delay_pipeline2 ;

reg[7:0] delay_pipeline3 ;

reg[7:0] delay_pipeline4 ;

reg[7:0] delay_pipeline5 ;

reg[7:0] delay_pipeline6 ;

reg[7:0] delay_pipeline7 ;

reg[7:0] delay_pipeline8 ;

reg[7:0] delay_pipeline9 ;

always@(posedge CLK or negedge RSTn)

      if(!RSTn)

               begin

                    delay_pipeline1 <= 8'b0 ;

                    delay_pipeline2 <= 8'b0 ;

                    delay_pipeline3 <= 8'b0 ;

                    delay_pipeline4 <= 8'b0 ;

                    delay_pipeline5 <= 8'b0 ;

                    delay_pipeline6 <= 8'b0 ;

                    delay_pipeline7 <= 8'b0 ;

                                          delay_pipeline8<= 8'b0 ;

                                          delay_pipeline9<= 8'b0 ;

               end

       else

               begin

                    delay_pipeline1 <= FIR_IN     ;

                    delay_pipeline2 <= delay_pipeline1 ;

                    delay_pipeline3 <= delay_pipeline2 ;

                    delay_pipeline4 <= delay_pipeline3 ;

                    delay_pipeline5 <= delay_pipeline4 ;

                    delay_pipeline6 <= delay_pipeline5 ;

                    delay_pipeline7 <= delay_pipeline6 ;

                    delay_pipeline8 <=delay_pipeline7 ;

                                          delay_pipeline9<= delay_pipeline8 ;

               end

这一级的功能是将输入信号进行延时,每到来一个时钟信号,便将输入信号保存到delay_pipelin1中,然后将剩下的依次移动一位。

第二级流水线的实现的部分代码如下:

wire[7:0] coeff1 = 8'd7;  //滤波器系数

wire[7:0] coeff2 = 8'd5;

wire[7:0] coeff3 = 8'd51;

wire[7:0] coeff4 = 8'd135;

wire[7:0] coeff5 = 8'd179;

wire[7:0] coeff6 = 8'd135;

wire[7:0] coeff7 = 8'd51;

wire[7:0] coeff8 = 8'd5;

wire[7:0] coeff9 = 8'd7;

reg signed [16:0] multi_data1 ;//乘积结果

reg signed [16:0] multi_data2 ;

reg signed [16:0] multi_data3 ;

reg signed [16:0] multi_data4 ;

reg signed [16:0] multi_data5 ;

reg signed [16:0] multi_data6 ;

reg signed [16:0] multi_data7 ;

reg signed [16:0] multi_data8 ;

reg signed [16:0] multi_data9 ;

always@(posedge CLK or negedge RSTn) //x(0) * h(0)

      if(!RSTn)                                  

          multi_data1 <= 17'b0 ;

       else

          multi_data1 <= delay_pipeline1*coeff1 ;

                      

always@(posedge CLK or negedge RSTn) //x(1) * h(1)

      if(!RSTn)                                   

          multi_data2 <= 17'b0 ;

       else

          multi_data2 <= delay_pipeline2*coeff2 ;

                    

这一级的功能是将输入经过延时的信号和滤波器系数相乘,每到来一个时钟便将一个新的乘积结果更新到multi_data中。

第三级的实现代码如下:

//===================================================================

//加法器

//===================================================================                

always@(posedge CLK or negedge RSTn)

      if(!RSTn)                                  

          FIR_OUT <= 16'b0 ;

       else

          FIR_OUT <= multi_data1 + multi_data2 + multi_data3 + multi_data4 +multi_data5 + multi_data6 + multi_data7 + multi_data8 + multi_data9 ;

       这一级的主要功能是将乘积累加,累加的结果就是滤波后的信号。

4、仿真结果

4.1 MATLAB仿真结果

       本设计用MATLAB产生一个待滤波信号,然后将其和滤波器系数卷积,得到输出即为滤波后信号,MATLAB仿真的m文件内容如下:

Fs = 10000; %采样频率决定了两个正弦波点之间的间隔

N = 4096; %采样点数

 

N1 = 0 : 1/Fs :N/Fs-1/Fs;

in =sin(1000*2*pi*N1) + sin(3000*2*pi*N1) + sin(4000*2*pi*N1);

 

coeff =[-0.0325,-0.0384,0.0784,0.2874,0.3984,0.2874,0.0784,-0.0384,-0.0325];

 

out =conv(in,coeff);%卷积滤波

 

subplot(2,1,1);

plot(in);

xlabel('滤波前');

axis([0 200 -33]);

 

subplot(2,1,2);

plot(out);

xlabel('滤波后');

axis([100 200 -22]);

       程序中的coeff就是用fdatool生成的滤波器系数,采样频率为10000,和设置fdatool时的采样频率必须一致,conv是MATLAB中的用来实现卷积的函数,它将待滤波信号in和coeff滤波器系数卷积,结果赋值给out,最后画出滤波前和滤波后的波形图,运行结果如下图所示:

   

4.2 Modesim仿真结果

       使用modesim仿真时,将第3节里面生成好的待滤波信号读入mem,然后仿真时将mem依次赋值给FIR_IN端口,仿真文件如下:                                           

module FIR_vlg_tst();

reg CLK;

reg [7:0] FIR_IN;

reg RSTn;

reg [7:0] mem[1:4096];

                                             

wire [15:0] FIR_OUT;

reg [12:0] i;

  

FIR i1 (

       .CLK(CLK),

       .FIR_IN(FIR_IN),

       .FIR_OUT(FIR_OUT),

       .RSTn(RSTn)

);

initial                                               

       begin 

                     $readmemh("D:/FPGA/FIR/mem.txt",mem);//将待滤波信号读入mem

                     RSTn= 0;

                     CLK= 0;

                     #50;

                     RSTn= 1;

                     #50000;

                     $stop;

       end  

initial

       forever

          #10 CLK = ~CLK;

 

always@(posedge CLK or negedge RSTn) 

      if(!RSTn)                                

          FIR_IN <= 8'b0 ;

       else

                       FIR_IN <= mem[i];     

 

always@(posedge CLK or negedge RSTn) 

      if(!RSTn)

                       i <= 12'd0;

       else

                       i <= i + 1'd1;

endmodule

      

       在Quartus中运行Modesim软件,将输出设置为波形显示,仿真结果如下图:

将上图和用MATLAB仿真的结果对比,两者完全一样,验证了在FPGA中的FIR滤波器算法。
--------------------- 
 

以上是关于数字信号处理相关4(FPGA实现FIR滤波器)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

我做“基于FFT算法与实现”和“FIR滤波器的设计与实现”的实验。。

FPGA教程案例53语音案例2——基于FIR低通滤波器的语音信号降噪FPGA实现

基于Matlab中FDATool工具箱的滤波器设计及相关文件的生成

成形滤波器基于FPGA的成形滤波器设计

用 NEON 实现高效的 FIR 滤波器

用 NEON 实现高效的 FIR 滤波器