基于MATLAB的FIR数字滤波器设计

针对信号加噪声信号采集系统中的信号处理过程,设计并实现一款基于MATLAB的FIR数字低通滤波器。简单介绍窗函数法设计FIR数字滤波器理论,举实例介绍窗函数法设计FIR数字滤波器具体步骤,通过仿真验证设计正确性。形象展示FIR数字滤波器滤波过程。加深对FIR数字滤波器设计方法和滤波器网络结构认知理解。通过仿真验证完成对输入信号加噪声信号的滤波,证明设计的正确性。

基于FPGA的数字带通滤波器设计与仿真

为快速准确地提取超声导波信号中的目标信息,采用流水线加法树阵列结构设计低阶滤波器,采用直接型低阶叠加实现20阶高精度带通滤波器。运用流水线技术与FPGA片上资源相结合实现对该结构数字算法优化,并将其应用在镍铬合金超声导波测温系统中。结果表明:所设计的滤波器对512点的混频超声导波信号滤波耗时约1047个时钟。该滤波器总体设计简单,可以达到实时滤波的功能。

基于一种新的三模集的低通FIR数字滤波器设计

本文对低通有限脉冲响应(FIR)数字滤波器的设计进行了研究;在对常用三模集和传统的具有脉冲响应系数的FIR数字滤波器分析的基础上,提出将一种新的三模集应用于低通FIR数字滤波器设计的新方法。该FIR滤波器由多个乘法-累加器单元构成,实现正向转换器、并行算术通道和逆向转换器的功能。正向转换器将一个二进制数编码成一个关于模集的余数表示的数,每个算术通道对模集的每个模进行模乘和累加,逆向转换器将一个余数表示的数解码为其等效的二进制数,算术通道以完全并行的架构工作,从而实现轻量化的计算和简单的结构;最后的仿真实验结果不仅验证了本文提出的设计方法的有效性,而且相比于传统的单向转换设计,本文提出的设计方法有更小的滤波器系数偏差和更好的频率响应等波纹特性。

多策略离散人工蜂群算法设计FIR低通数字滤波器

针对人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法在解决复杂问题表现出来精度不高以及收敛速度较慢的不足,提出了一种融合折射学习和Lévy飞行的多策略离散人工蜂群算法(Discrete Artificial Bee Colony Fusing Refraction Learning and Lévy flight,DABC-RL),用于设计有限长脉冲响应(Finite Impulse Response,FIR)低通数字滤波器,以期进一步提高其滤波性能。在DABC-RL算法中,一方面,Lévy飞行策略用于增强ABC算法的局部搜索能力,折射学习用于增强ABC算法的全局搜索能力;另一方面,通过设计合适的离散编码方案对DABC-RL算法中的候选解进行离散化,使其适合于设计FIR低通数字滤波器。为了测试所提的DABC-RL算法设计的FIR低通数字滤波器的性能,选取由ABC算法、基于折射学习的refrPSO算法所设计的FIR低通数字滤波器作为对比算法。实验结果表明,相比其他算法,DABC-RL算法所设计的FIR低通数字滤波器的性能最好,且获得了最快的收敛精度和收敛速度。

基于FPGA的多功能FIR数字滤波器设计

现代测控通信系统为航天器传输的测控信号模式多样、特性复杂。针对传统数字滤波器无法满足滤波特性多变的问题,设计一种基于FPGA的多功能FIR数字滤波器。根据任务需求选择满足性能指标的窗函数、频率响应特性、滤波带宽等控制命令,调用ROM表中对应的滤波参数,满足多功能滤波需求,采用对称型滤波结构节省FPGA硬件资源,利用乒乓缓存的操作满足信号滤波实时性,通过Verilog HDL语言实现多功能FIR数字滤波器。ModelSim设计仿真和实际FPGA工程试验结果表明,多功能FIR数字滤波器参数可选多变,能适应不同滤波需求信号的多种场景,灵活性强、实时性好、稳定性好、实用性高。

基于FPGA的通用型FIR数字滤波器的研究与设计

FIR数字滤波器的实现是基于加法器和乘法器,通过延迟将输入信号与固定的抽头系数相乘累加得到滤波结果,其中滤波系数是已知的数值,当我们需要一个固定阶数系数的值不固定时,我们就需要将滤波的系数通过外部输入的方式再与输入信号相乘。对于FIR数字滤波器的通用型的研究是基于传统的串行FIR数字滤波器的结构进行改造,使用Verilog HDL语言在Quartus II和Modelsim软件里面进行设计和仿真。结果表明基于FPGA的通用FIR数字滤波器的设计是可行的。

粒子群优化算法在FIR数字滤波器设计中的应用

本文针对有限脉冲响应(FIR)数字滤波器的设计实质上是一个多参数优化问题,提出了一种用粒子群优化算法(PSO)设计FIR数字滤波器的方法.首先将滤波器的设计问题转化为滤波器参数的优化问题,然后利用粒子群优化算法对整个参数空间进行高效并行搜索以获得参数的最优化.FIR数字低通、带通滤波器设计实例证明了该方法的有效性和优越性.

数字FIR滤波器的MATLAB设计

介绍了数字滤波器的设计基础和利用窗函数设计ＦＩＲ滤波器的方法，运用ＭＡＴＬＡＢ语言实现了带阻和低通ＦＩＲ滤波器的设计与仿真。

基于Matlab和FPGA的FIR数字滤波器设计及实现

基于FIR数字滤波器的原理和层次化、模块化设计思想,结合Altera公司的Cyclone II系列FPGA芯片,提出了FIR数字滤波器的实现硬件方案,给出了采用Matlab、QuartusⅡ设计及实现32阶低通FIR滤波器的方法步骤,仿真及实际测试结果验证了设计方案的正确性,与传统的数字滤波器相比,本文设计的FIR数字滤波器具有更好的实时性、灵活性和实用性。

用复系数数字FIR滤波器实现超宽带正交解调接收系统的幅相误差校正

本文首先对影响正交解调结构超宽带接收系统性能的幅相误差作了简要分析 ,随后提出了用复系数FIR滤波器实现整个系统幅相误差校正的方案 ,并推导出一种设计幅相校正FIR滤波器的算法 ,最后给出了一个用此方案实现超宽带系统幅相误差校正的实例 .

用FIR数字滤波器实现高精度时延的一种新方法

本文提供了一种实现高精度、连续可变数字时延的新方法。该方法利用ＦＩＲ数字滤波器的线性相位特性，通过调节权向量，可连续改变信号时延。具有时延精度高、运算量小、可实现宽带时延等显著特点。该方法可用于宽带数字波束形成、自适应时延估计以及目标回波的时域分析等技术领域。本文对该方法的基本原理、设计方法及仿真结果进行了阐述，并给出了有关应用实例。

基于FIR数字滤波器随机振动信号频时域转换方法

基于有限长单位冲激响应数字滤波器,根据指定ESA功率谱密度函数特征,设计了FIR数字滤波器,并通过控制其参数,获得了满足预定条件和要求的滤波器幅相特性.利用白噪声序列作为滤波器输入端,生成了符合要求的随机振动时域信号.同时还采用基于AR自回归模型参数方法对获得的随机振动时域信号进行功率谱估计与验证.结果表明:功率谱精度及两功率谱曲线间的误差完全在允许范围内,采用该方法获得的随机振动时域信号完全满足仿真与试验测试对信号幅频特性和功率的要求.

基于窗函数法的非选频型FIR数字滤波器优化设计

提出一种基于窗函数法设计FIR数字滤波器的优化算法。与传统的通过调整窗函数或滤波器阶数来改善设计指标的方法相比,该算法在迭代运算中利用已知的误差信息通过窗函数法不断对设计结果进行修正,从而在滤波器阶数不变的情况下使所设计滤波器的频率响应逐渐逼近理想频率响应。由于算法中的逼近误差可灵活定义,它能够适用于具有不同频域技术指标要求的非选频型FIR数字滤波器的优化设计。设计结果表明该算法具有明显的优化效果。

基于FPGA的抗混叠FIR数字滤波器的设计与实现

提出了基于FPGA的抗混叠FIR数字低通滤波器的设计与实现.利用Matlab和FDATool设计并确定FIR滤波器的系数,通过Altera DSP Builder和Matlab/Simulink完成滤波器模块的设计和仿真,DSP Builder可将设计好的滤波器模块直接转换成在FPGA上实现滤波器所需的VHDL语言,并在Quartus Ⅱ平台上进一步完成该滤波器的仿真和FPGA实现.最后对叠加有混叠频率成分的的电网电压信号进行滤波仿真,结果表明,滤波器符合设计要求.这种利用DSP Builder将Matlab和Quartus Ⅱ设计工具结合起来进行FIR数字滤波器设计的方法简单有效,所生成的滤波器模块可移植性好.

基于Simulink的FIR数字滤波器设计实验教学探索与实践

FIR（finite impulse response）数字滤波器设计是数字信号处理课程的一个重要专题实验，做好该实验有着重要意义。以Simulink为软件平台，重点探讨利用其提供的信号处理工具箱中的滤波器设计模块对FIR数字滤波器进行设计和仿真的方法。实践证明，利用此实现方法，学生不仅能较快地理解和掌握FIR数字滤波器理论，而且能提高学习兴趣和提高其综合应用能力和分析问题的能力。

FIR数字滤波器设计的复数神经网络方法

ＦＩＲ滤波器的设计是数字信号处理中的一个重要问题，神经网络则在优化设计方面显示了其良好的应用前景，但目前大多数应用均限于实数神经网络的情形．本文针对ＦＩＲ数字滤波器的设计问题，构造了具有复数状态、输出、联接权和偏置输入的Ｈｏｐｆｉａｌｄ网络，给出了网络的计算能量函数，并证明了算法的收敛性．通过近似线性相位、非共轭对称频响ＦＩＲ滤波器的设计实例表明，本文的工作对推广复数神经网络的应用与寻求更为复杂的ＦＩＲ滤波器设计的新方法均作了有效的尝试．

基于窗函数法的FIR数字滤波器的设计

介绍了一种用窗函数设计FIR滤波器的方法,并在MATLAB环境下进行仿真.仿真结果表明,设计结果的各项性能指标均达到设计要求.设计方法的运算简单、精度高,设计过程简单易行,适合于工程设计及课堂教学.

改进的粒子群优化算法设计FIR低通数字滤波器

粒子群优化算法(PSO)因具有参数少、易于实现等优点,在解决优化问题时表现出很好的性能。有限长单位脉冲响应(FIR)数字滤波器因具有稳定的结构、易于实现等优点,在实际中有着很广泛的应用。因此,将基于三角函数因子的改进PSO算法(TFPSO)用于对FIR低通数字滤波器性能的优化,并将其与基于折射原理反向学习(refrPSO)、基于反向学习(OPSO)的PSO算法所设计的FIR低通数字滤波器的性能进行比较。在实验中构造出一种性能较好的适应值函数,以验证这几种改进的PSO算法所设计的FIR低通数字滤波器的性能。实验结果表明,基于三角函数因子的PSO算法滤波性能较差,而基于折射原理反向学习的PSO算法性能最佳。

FIR数字滤波器的FPGA实现研究

为了研究不同结构的FIR数字滤波器FPGA实现对数字多普勒接收机中FPGA器件资源消耗及其实现的滤波器的速度性能,在Xilinx ISE10.1开发平台中,采用Verilog HDL语言分别实现了FIR数字滤波器的改进的串行结构、并行结构以及DA结构,并在ModelSim仿真验证平台中仿真了实现设计。结果表明,改进串行结构的实现消耗资源少但滤波速度慢,并行结构的实现滤波速度快但消耗资源多,而DA算法的实现速度仅取决于输入数据的宽度,所以滤波速度通常较快且消耗的资源较少。

基于近似最佳一致逼近原理的FIR数字滤波器

在对经典FIR数字滤波器的设计方法进行研究基础上,提出了一种基于近似最佳一致逼近原理的FIR滤波器设计方法.介绍了近似最佳一致逼近原理的理论基础,并将它应用于FIR DF的设计.给出了用近似最佳一致逼近方法设计FIR滤波器的具体过程,然后通过实例表明该方法设计的滤波器在通带和阻带内具有较好的特性,且计算简单、计算量小,有较好的应用前景.