一种基于优化分布式算法的FIR滤波器设计

本文针对采用分布式算法设计实现高阶FIR滤波器时,RAM资源占用较多的问题,提出了一种分布式算法的优化方法。讨论了分布式算法的基本原理,给出了分布式算法的优化方法并进行FPGA设计。结果表明,优化分布式算法相比于传统分布式算法,RAM资源占用量减少50%,具有良好的工程应用价值。

全数字接收机中一种基于并行流水线与快速FIR算法的插值滤波器结构及其实现

该文在对已有的拉格朗日立方插值滤波器Farrow结构进行分析和研究的基础上,使用了流水线技术和并行处理技术来提高滤波器的速度。在此基础上提出了基于快速FIR算法的结构,降低了并行的Farrow结构的复杂度。对该算法结构进行了仿真,并在FPGA上实现。分析结果表明,改进后的结构有更快的运行速度和更低的功耗。

粒子群优化算法在FIR数字滤波器设计中的应用

介绍了基于粒子群优化算法的FIR数字滤波器的设计方法,并用该方法设计了一个高通滤波器。与用Parks-McClellan算法设计的高通滤波器进行了对比,发现基于粒子群优化算法的FIR滤波器的通带波动更小,阻带衰减更大。将用这两种算法设计的滤波器作用于混频信号,得出的结果也证明了基于粒子群优化算法的FIR滤波器的有效性。

采用多级子并行滤波器级联结构的并行FIR滤波器

在并行FIR的快速迭代短卷积算法(ISCA)基础上,采用多级小尺寸并行FIR结构级联结构,实现了一种新型并行FIR滤波器。在增加一定量的加法器和延迟单元等弱运算强度单元的情况下,大大减少使用的乘法器数量。一个采用3级(2×3×6)级联结构的2并行36抽头FIR滤波器仅需18个乘法器,比单级ISCA算法实现的FIR结构节省了67%,更适合于专用并行FIR滤波器的VLSI实现。

模拟退火与遗传算法结合的数字FIR滤波器硬件进化算法

为提高数字FIR滤波器进化硬件的寻优性能,将模拟退火与遗传算法结合的新型算法作为其进化算法.该算法是在对进化硬件种群进行遗传算法操作之后,从种群中选择适当的个体进行模拟退火操作,退火的温度随着遗传算法进化代数的增加而逐步降低,直至达到优化目标.为满足算法处理能力的要求,硬件系统采用平台式FPGA的可编程SoC结构.仿真实验结果表明:以模拟退火算法为辅助的遗传算法比单纯的遗传算法在数字FIR滤波器进化系统上有着相当的优势.

遗传算法在FIR滤波器设计——频率抽样法中的应用

本文介绍了遗传算法在FIR滤波器设计———频率抽样法中的应用 .用遗传算法确定过渡带样本值 ,解决了传统方法 (查表法 )不能保证数据是最优的问题 .本文还对标准遗传算法进行了适当的改进 .给出了FIR数字低通、带通滤波器设计的两个例子 .实验结果说明通过遗传算法设计的FIR滤波器性能较查表法得到了改善 .

基于FPGA的分布式算法FIR滤波器设计

FIR滤波器具有许多优点,是数字信号处理系统中基本的元件。本文比较了目前FIR滤波器硬件实现的几种方法,详细研究了基于FPGA、采用分布式算法实现FIR滤波器的原理和方法,设计了一个32阶线性相位FIR滤波器,并用VHDL语言对其进行了描述。此滤波器采用串行加法器将数据进行预相加,从而将滤波器的规模减半。其主要部分——乘累加单元,采用LUT查找表结构,将乘法运算转换为查表操作,提升处理速度。最后进行了硬件仿真,结果证明,这一方法是可行且高效的。

FIR滤波器的FPGA实现方法

为了给实际应用中选择合适FIR滤波器的FPGA实现结构提供参考,首先从FIR数字滤波器的基本原理出发,分析了FIR滤波器的结构特点,然后分别介绍了基于FPGA的FIR滤波器的串行、并行、转置型、FFT型和分布式结构型的实现方法,对于各种实现的结构做了分析、比较以及优化处理,特别是对基于FFT的FIR滤波器与传统卷积结构进行了精确的数值计算比较,最后得出满足于低阶或高阶的各种FIR滤波器实现结构的适用范围及其优缺点,并针对实际工程应用提出了下一步需解决的问题。

基于分布式算法的FIR数字滤波器的FPGA实现

根据基于查找表结构的分布式算法的基本原理,提出了基于分布式算法的有限脉冲响应数字滤波器(FIR)的实现方法.用FPGA设计并实现了一个32阶低通有限脉冲响应数字滤波器.利用有限脉冲响应数字滤波器线性相位的特性减小了电路规模,采用分割查找表的方法减小了存储空间,采用并行分布式算法结构和流水线技术提高了滤波器的速度.对滤波器性能进行了分析.

基于遗传算法和窗函数的FIR滤波器新设计方法

本文提出了用一系列离散于 0～ 1的权值作为窗函数来设计FIR滤波器的新方法。它根据预期频率特性的设计要求 ,建立了窗权值的优化模型 ,并通过快速自适应遗传算法求解其优化值。所得的窗使对应FIR滤波器较好地满足了预期频率特性指标 ,设计方法简单实用 ,具有很高的灵活性和鲁棒性。

一种基于LUT的改进FIR滤波器的设计

目前,在基于FPGA的滤波器设计中,仍然不能同时很好地减小面积消耗和传输延时。分布式算法(DA)由于具有节省硬件资源的优势而被广泛应用于FIR滤波器设计,但在某些系统的设计中,资源消耗和传输延迟仍然不能满足要求。针对分布式算法存在的问题,设计了一种基于LUT的改进FIR滤波器,在相同的滤波要求下,面积消耗和传输延迟更低。在QUARTUS II上分别对DA算法实现的滤波器及改进LUT结构实现的滤波器进行综合仿真,结果表明,改进LUT结构实现的滤波器节省近15%的面积,而且具有更低的延时。

基于CSD编码遗传算法的FIR滤波器优化设计

本文主要研究了采用CSD(canonic signed digit)编码的遗传算法对FIR(Finite Impulse Response)滤波器系数进行的有限精度优化,并对传统的CSD编码方法进行了改进,使之能够更快地收敛到最优解。针对CSD编码经过交叉、变异后可能出现的问题,提出了解码替代的解决方法。在级联滤波器的设计中,采用了波纹互相抵消技术使设计的级联滤波器通带内纹波大大降低。

基于TMS320C 5416的数采系统FIR滤波器算法研究与实现

数字滤波器是语音、图象处理、模式识别以及谱分析中的基本运算的处理运算。DSP由于其本身具有并行的硬件乘法器、流水结构以及快速的片内存储器等资源,其技术已广泛地应用于噪声及振动的各个领域.本文研究DSP中有限冲击响应(FIR)滤波器的原理并结合基于TM320C5416开发的采集板,介绍FIR滤波器设计及DSP中FIR滤波器的实现方法。并给出了基于TM320C5416相应的实现程序.该原理已应用于网络化数据采集系统中,效果良好.

基于ECS+FIR的星载SAR快视成像算法

常用的快视成像算法 (SPECAN算法、RD +FIR算法等 )无法满足大距离徙动条件下星载SAR成像处理的精度要求 .针对以上问题 ,本文提出了一种基于等效斜视模型的ECS +FIR滤波的快视成像算法 .该算法的运算量不随距离徙动量的增大而增加 ,适合于大距离徙动量的星载SAR数据快视成像 .该算法在距离向采用FIR滤波来降低信号采样率 ,在方位向利用SCANSAR原理采用部分孔径数据进行成像 ,从而有效地减小了成像处理的运算量 .论文详细地给出了ECS +FIR快视算法的原理和流程 ,并将该算法同SPECAN算法、RD +FIR算法进行了比较 .通过大量计算机仿真和对处理结果的对比分析 。

基于DA算法的FIR滤波器硬件实现

高速 FIR滤波器是数字接收机中中频处理的关键组成部分 ,传统的基于通用 DSP的实现方法往往满足不了要求 ,而基于 FPGA的硬件设计在速度上有很大的优势。因此 ,研究了采用 DA算法的 FIR硬件设计 ,分析了如何在逻辑资源占用和处理速度上进一步提高性能 ,并以 1 6抽头 8bits FIR滤波器为例在XCS0 5的 FPGA芯片中进行了实现。

FIR滤波器设计:基于免疫算法的频率抽样技术

该文介绍了免疫算法在数字滤波器设计—频率抽样技术中的应用,结合FIR数字低通、带通滤波器设计的两个例子,给出了算法实现的具体操作步骤和实验结果。实验数据表明,采用免疫算法确定的频率过渡带样本值是最优的,设计的FIR滤波器的频率特性优于查表法。文中还把免疫算法与遗传算法在频率抽样技术中的应用作了比较,其收敛速度较遗传算法明显加快。

基于CSD量化编码的FIR滤波器优化设计

目的针对ADC设计中滤波器功耗过大,遗传算法收敛速度慢,以及遗传算法操作可能破坏CSD编码要求等问题,对FIR滤波器设计进行优化研究。方法采用CSD(canonic signed digit)编码控制加法器数量,通过改进遗传算法交叉、变异等操作提升算法收敛速度,对FIR滤波器进行有限精度优化设计。结果优化算法可在降低功耗的同时,可有效减小通带波纹。加快寻优速度。算法应用于级联滤波器设计,可使其通带纹波大部分抵消。结论给出基于CSD编码的FIR滤波器优化设计方法,以及遗传算法收敛速度慢,交叉、变异破坏算法编码要求的简明处理方法。仿真结果表明优化算法是有效的。

基于FPGA-IP Core的64阶FIR滤波器的设计

在电子信息技术迅猛发展的当代,基于专用集成芯片的传统模拟开发模式已渐渐不能跟上无线电通信技术的前进脚步,宽带化和数字化成为时下电子技术的主流[1]。本设计充分利用FPGA的强大功能及有限冲击波响应线性相位的优势,在ISE软件环境下,通过Verilog HDL这款硬件描述语言来进行高速FIR数字滤波器的逻辑设计。仿真结果表明结果符合理论期望值,验证了此种优化的滤波器方法先进、工作速度快,更能大大地节省硬件资源,所以总体性能优于传统方式的FIR滤波器。

基于改进的混合基因算法的FIR数字滤波器设计

研究了利用模拟退火遗传算法来设计F IR数字滤波器的方法。针对算法在寻优过程中,易陷入局部最优解和搜索缓慢的特点提出了改进方法,该方法充分利用了遗传算法的并行化抽样过程和模拟退火算法中控制算法的收敛性,不仅优化了时间性能,避免出现收敛的“早熟”现象,而且在一定程度上提高了算法的搜索性能。最后结合F IR低通数字滤波器的设计给出了仿真结果。

利用遗传算法优化设计FIR数字滤波器

FIR数字滤波器可以做成具有严格的线性相位,而且同时可以具有任意的幅度响应,因而在工程实际中得到了广泛的应用,遗传算法又是一种强有力的寻优算法。介绍了一种遗传算法在FIR数字滤波器设计——加权切比雪夫最佳逼近准则优化设计方法中的应用。对基本遗传算法作适当改进后,用于确定待求FIR数字低通滤波器的单位冲激响应h(n),然后利用MATLAB仿真程序求出了滤波器的幅度特性曲线,仿真结果说明了算法的有效性。