WCDMA系统中匹配滤波器的FPGA实现

基于FPGA的FIR数字滤波器设计

1、F PGA技术简介 现场可编程门阵列FPGA是80年代末开始使用的大规模可编程数字IC器件，它充分利用EDA技术进行器件的开发与应用。用户借助于计算机不仅能自行设计自己的专用集成电路芯片，还可在计算机上进行功能仿真和时序仿真，及时发现问题，调整电路，改进设计方案。这样，设计者不必动手搭接电路、调试验证，只需短时间内在计算机上操作即可设计出与实际系统相差无几的理想电路。而且，FPGA器件采用标准化结构，体积小、集成度高、功耗低、速度快，可无限次反复编程，因此成为科研产品开发及其小型化的首选器件，其应用极为广泛。 3.1 FPGA工作原理 FPGA采用了逻辑单元阵列LCA（Logic Cell Array）这样一个概念，内部包括可配置逻辑模块CLB（Configurable Logic Block）、输入输出模块IOB（Input Output Block）和内部连线（Interconnect）三个部分。现场可编程门阵列（FPGA）是可编程器件，与传统逻辑电路和门阵列（如PAL，GAL及CPLD器件）相比，FPGA具有不同的结构。FPGA利用小型查找表（16×1RAM）来实现组合逻辑，每个查找表连接到一个D触发器的输入端，触发器再来驱动其他逻辑电路或驱动I/O，由此构成了既可实现组合逻辑功能又可实现时序逻辑功能的基本逻辑单元模块，这些模块间利用金属连线互相连接或连接到I/O模块。FPGA的逻辑是通过向内部静态存储单元加载编程数据来实现的，存储在存储器单元中的值决定了逻辑单元的逻辑功能以及各模块之间或模块与I/O间的联接方式，并最终决定了FPGA所能实现的功能，FPGA允许无限次的编程。 3.2 FIR滤波器特点 1）采用FPGA设计ASIC电路(专用集成电路)，用户不需要投片生产，就能得到合用的芯片。 2）FPGA可做其它全定制或半定制ASIC电路的中试样片。 3）FPGA内部有丰富的触发器和I/O引脚。 4）FPGA是ASIC电路中设计周期最短、开发费用最低、风险最小的器件之一。 5) FPGA采用高速CMOS工艺，功耗低，可以与CMOS、TTL电平兼容。同时，FPGA还存在以下五大优势。 1）性能：利用硬件并行的优势，FPGA打破了顺序执行的模式，在每个时钟周 期内完成更多的处理任务，超越了数字信号处理器（DSP）的运算能力。著名 的分析与基准测试公司BDTI，发布基准表明在某些应用方面，FPGA每美元的 处理能力是DSP解决方案的多倍。2在硬件层面控制输入和输出（I/ O）为满足应用需求提供了更快速的响应时间和专业化的功能。 2）上市时间：尽管上市的限制条件越来越多，FPGA技术仍提供了灵活性和快 速原型的能力。用户可以测试一个想法或概念，并在硬件中完成验证，而无需

绝对经典的低通滤波器设计报告

经典 无源低通滤波器的设计

团队：梦知队 团结奋进，求知创新，追求卓越，放飞梦想 队员： 日期：2010.12.10 目录 第一章一阶无源RC低通滤波电路的构建 (3) 1.1 理论分析 (3) 1.2 电路组成 (4) 1.3 一阶无源RC低通滤波电路性能测试 (5) 1.3.1 正弦信号源仿真与实测 (5) 1.3.2 三角信号源仿真与实测 (10) 1.3.3 方波信号源仿真与实测 (15) 第二章二阶无源LC低通滤波电路的构建 (21) 2.1理论分析 (21) 2.2 电路组成 (22) 2.3 二阶无源LC带通滤波电路性能测试 (23) 2.3.1 正弦信号源仿真与实测 (23) 2.3.2 三角信号源仿真与实测 (28)

2.3.3 方波信号源仿真与实测 (33) 第三章结论与误差分析 (39) 3.1 结论 (39) 3.2 误差分析 (40) 第一章一阶无源RC低通滤波电路的构建1.1理论分析 滤波器是频率选择电路，只允许输入信号中的某些频率成分通过，而阻止其他频率成分到达输出端。也就是所有的频率成分中，只是选中的部分经过滤波器到达输出端。 低通滤波器是允许输入信号中较低频率的分量通过而阻止较高频率的分量。 图1 RC低通滤波器基本原理图 当输入是直流时，输出电压等于输入电压，因为Xc无限大。当输入

频率增加时，Xc减小，也导致Vout逐渐减小，直到Xc=R。此时的频率为滤波器的特征频率fc。 解出，得： 在任何频率下，应用分压公式可得输出电压大小为： 因为在＝时，Xc=R，特征频率下的输出电压用分压公式可以表述为： 这些计算说明当Xc=R时，输出为输入的70.7%。按照定义，此时的频率称为特征频率。 1.2电路组成

(完整word版)高斯滤波器理解

高斯滤波器理解 先给出高斯函数的图形。 高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效。一维零均值高斯函数为： g(x)=exp( -x^2/(2 sigma^2) 其中，高斯分布参数Sigma决定了高斯函数的宽度。对于图像处理来说，常用二维零均值离散高斯函数作平滑滤波器。 高斯函数具有五个重要的性质，这些性质使得它在早期图像处理中特别有用．这些性质表明，高斯平滑滤波器无论在空间域还是在频率域都是十分有效的低通滤波器，且在实际图像处理中得到了工程人员的有效使用．高斯函数具有五个十分重要的性质，它们是： （1）二维高斯函数具有旋转对称性，即滤波器在各个方向上的平滑程度是相同的．一般来说，一幅图像的边缘方向是事先不知道的，因此，在滤波前是无法确定一个方向上比另一方向上需要更多的平滑．旋转对称性意味着高斯平滑滤波器在后续边缘检测中不会偏向任一方向． （2）高斯函数是单值函数．这表明，高斯滤波器用像素邻域的加权均值来代替该点的像素值，而每一邻域像素点权值是随该点与中心点的距离单调增减的．这一性质是很重要的，因为边缘是一种图像局部特征，如果平滑运算对离算子中心很远的像素点仍然有很大作用，则平滑运算会使图像失真． （3）高斯函数的傅立叶变换频谱是单瓣的．正如下面所示，这一性质是高斯函数付立叶变换等于高斯函数本身这一事实的直接推论．图像常被不希望的高频信号所污染(噪声和细纹理)．而所希望的图像特征（如边

缘），既含有低频分量，又含有高频分量．高斯函数付立叶变换的单瓣意味着平滑图像不会被不需要的高频信号所污染，同时保留了大部分所需信号． （4）高斯滤波器宽度(决定着平滑程度)是由参数σ表征的，而且σ和平滑程度的关系是非常简单的．σ越大，高斯滤波器的频带就越宽，平滑程度就越好．通过调节平滑程度参数σ，可在图像特征过分模糊(过平滑)与平滑图像中由于噪声和细纹理所引起的过多的不希望突变量(欠平滑)之间取得折衷． （5）由于高斯函数的可分离性，较大尺寸的高斯滤波器可以得以有效地实现．二维高斯函数卷积可以分两步来进行，首先将图像与一维高斯函数进行卷积，然后将卷积结果与方向垂直的相同一维高斯函数卷积．因此，二维高斯滤波的计算量随滤波模板宽度成线性增长而不是成平方增长． ========================== 高斯函数在图像滤波中的应用 1函数的基本概念 所谓径向基函数(Radial Basis Function 简称RBF), 就是某种沿径向对称的标量函数。通常定义为空间中任一点x到某一中心xc之间欧氏距离的单调函数, 可记作k(||x-xc||), 其作用往往是局部的, 即当x远离xc时函数取值很小。最常用的径向基函数是高斯核函数,形式为k(||x-xc||)=exp{- ||x-xc||^2/(2*σ)^2) } 其中xc为核函数中心,σ为函数的宽度参数, 控制了函数的径向作用范围。 2函数的表达式和图形 matlab绘图的代码 alf=3; n=7;%定义模板大小 n1=floor((n+1)/2);%确定中心 for i=1:n a(i)= exp(-((i-n1).^2)/(2*alf^2)); for j=1:n b(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(4*alf))/(4*pi*alf); end end subplot(121),plot(a),title('一维高斯函数' ) subplot(122),surf(b),title('二维高斯函数' )

微带滤波器的设计复习过程

微带滤波器的设计

解析微带滤波器的设计 微波滤波器是用来分离不同频率微波信号的一种器件。它的主要作用是抑制不需要的信号，使其不能通过滤波器，只让需要的信号通过。在微波电路系统中，滤波器的性能对电路的性能指标有很大的影响，因此如何设计出一个具有高性能的滤波器，对设计微波电路系统具有很重要的意义。微带电路具有体积小，重量轻、频带宽等诸多优点，近年来在微波电路系统应用广泛，其中用微带做滤波器是其主要应用之一，因此本节将重点研究如何设计并优化微带滤波器。 滤波器（filter），是一种用来消除干扰杂讯的器件，将输入或输出经过过滤而得到纯净的直流电。对特定频率的频点或该频点以外的频率进行有效滤除的电路，就是滤波器，其功能就是得到一个特定频率或消除一个特定频率。 1 微带滤波器的原理 微带滤波器当中最基本的滤波器是微带低通滤波器，而其它类型的滤波器可以通过低通滤波器的原型转化过来。最大平坦滤波器和切比雪夫滤波器是两种常用的低通滤波器的原型。微带滤波器中最简单的滤波器就是用开路并联短截线或是短路串联短截线来代替集总元器件的电容或是电感来实现滤波的功能。这类滤波器的带宽较窄，虽然不能满足所有的应用场合，但是由于它设计简单，因此在某些地方还是值得应用的。 微带滤波器是在印刷电路板上，根据电路的要求以及频率的分布参数印刷在电路板上的各种不同的线条形成的LC分布参数的滤波器。 2 滤波器的分类 最普通的滤波器的分类方法通常可分为低通、高通、带通及带阻四种类型。图12.1给出了这四种滤波器的特性曲线。

低通滤波器：它允许信号中的低频或直流分量通过，抑制高频分量或干扰和噪声。 高通滤波器：它允许信号中的高频分量通过，抑制低频或直流分量。 带通滤波器：它允许一定频段的信号通过，抑制低于或高于该频段的信号、干扰和噪声。 带阻滤波器：它抑制一定频段内的信号，允许该频段以外的信号通过。 按滤波器的频率响应来划分，常见的有巴特沃斯型、切比雪夫Ⅰ型、切比雪夫Ⅱ型及等；按滤波器的构成元件来划分，则可分为有源型及无源型两类；按滤波器的制作方法和材料可分为波导滤波器、同轴线滤波器、带状线滤波器、微带滤波器。 巴特沃斯滤波器是电子滤波器的一种。巴特沃斯滤波器的特点是通频带的频率响应曲线最平滑。这种滤波器最先由英国工程师斯替芬·巴特沃斯（Stephen Butterworth）在1930年发表在英国《无线电工程》期刊的一篇论文中提出的。 切比雪夫滤波器，又名"车比雪夫滤波器",是在通带或阻带上频率响应幅度等波纹波动的滤波器。切比雪夫滤波器来自切比雪夫分布，以"切比雪夫"命名，是用以纪念俄罗斯数学家巴夫尼提·列波维其·切比雪夫（ПафнутийЛьвовичЧебышёв）。 3 微带滤波器的设计指标 微带滤波器的设计指标主要包括： 1绝对衰减（Absolute attenuation）：阻带中最大衰减（dB）。 2带宽（band width）：通带的3dB带宽（flow-fhigh）。

简单低通滤波器设计及matlab仿真

东北大学 研究生考试试卷 考试科目： 课程编号： 阅卷人: 考试日期： 姓名：xl 学号： 注意事项 1.考前研究生将上述项目填写清楚. 2.字迹要清楚,保持卷面清洁. 3.交卷时请将本试卷和题签一起上交. 4.课程考试后二周内授课教师完成评卷工作,公共课成绩单与试卷交研究生院培养办公室, 专业课成绩单与试卷交各学院,各学院把成绩单交研究生院培养办公室. 东北大学研究生院培养办公室

数字滤波器设计 技术指标： 通带最大衰减： =3dB ， 通带边界频率： ＝100Hz 阻带最小衰减： ＝20dB 阻带边界频率： ＝200Hz 采样频率：Fs=200Hz 目标： 1、根据性能指标设计一个巴特沃斯低通模拟滤波器。 2、通过双线性变换将该模拟滤波器转变为数字滤波器。 原理： 一、模拟滤波器设计 每一个滤波器的频率范围将直接取决于应用目的，因此必然是千差万别。为了使设计规范化，需要将滤波器的频率参数作归一化处理。设所给的实际频 率为Ω（或f ），归一化后的频率为λ，对低通模拟滤波器令λ＝p ΩΩ/，则1 =p λ， p s s ΩΩ=/λ。令归一化复数变量为p ，λj p =，则p p s j j p Ω=ΩΩ==//λ。所以巴 特沃思模拟低通滤波器的设计可按以下三个步骤来进行。 (1)将实际频率Ω规一化 (2)求Ωc 和N 11010/2-=P C α s p s N λααlg 1 10 110lg 10 /10/--= 这样Ωc 和N 可求。 p x fp s x s f

根据滤波器设计要求＝3dB ，则C ＝1，这样巴特沃思滤波器的设计就只剩一个参数N ，这时 N p N j G 222 )/(11 11)(ΩΩ+= += λλ (3)确定)(s G 因为λj p =，根据上面公式有 N N N p j p p G p G 22)1(11 )/(11)()(-+= += - 由 0)1(12=-+N N p 解得 )221 2exp(πN N k j p k -+=，k ＝1，2， (2) 这样可得 1 )21 2cos(21 ) )((1 )(21+-+-= --= -+πN N k p p p p p p p G k N k k 求得)(p G 后，用p s Ω/代替变量p ，即得实际需要得)(s G 。 二、双线性变换法 双线性变换法是将s 平面压缩变换到某一中介1s 平面的一条横带里，再通过标准变换关系)*1exp(T s z =将此带变换到整个z 平面上去，这样就使s 平面与z 平面之间建立一一对应的单值关系，消除了多值变换性。 为了将s 平面的Ωj 轴压缩到1s 平面的1Ωj 轴上的pi -到pi 一段上，可以通过以下的正切变换来实现： )21 tan(21T T Ω= Ω 这样当1Ω由T pi -经0变化到T pi 时，Ω由∞-经过0变化到∞+，也映射到了整个Ωj 轴。将这个关系延拓到整个s 平面和1s 平面，则可以得到

三种不同平滑滤波器对比

燕山大学 课程设计说明书 题目：几种平滑滤波器的作用与对比试验设计 学院（系）：电气工程学院 年级专业： 学号： 学生姓名： 指导教师： 教师职称：

目录 第一章平滑滤波器 (1) 第二章处理程序和处理结果 (3) 第三章比较差异 (7) 第四章总结 (9) 参考文献 (9)

第一章平滑滤波器 滤波的本义是指信号有各种频率的成分，滤掉不想要的成分，即为滤掉常说 的噪声，留下想要的成分，这即是滤波的过程。 所谓目的：一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式；另一个是为适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入的噪声。 各类图像处理系统在图像的采集、获取、传送和转换(如成像、复制扫描、传输以及显示等)过程中，均处在复杂的环境中，光照、电磁多变，所有的图像均不同程度地被可见或不可见的噪声干扰。噪声源包括电子噪声、光子噪声、斑点噪声和量化噪声。如果信噪比低于一定的水平，噪声逐渐变成可见的颗粒形状，导致图像质量的下降。除了视觉上质量下降，噪声同样可能掩盖重要的图像细节，在对采集到的原始图像做进一步的分割处理时，我们发现有一些分布不规律的椒盐噪声，为此采取相应的对策就是对图像进行必要的滤波降噪处理。图像的噪声滤波器有很多种，常用的有线性滤波器，非线性滤波器。采用线性滤波如邻域平滑滤波，对受到噪声污染而退化的图像复原，在很多情况下是有效的。但大多数线性滤波器具有低通特性，去除噪声的同时也使图像的边缘变模糊了。而另一种非线性滤波器如中值滤波，在一定程度上可以克服线性滤波器所带来的图像模糊问题，在滤除噪声的同时，较好地保留了图像的边缘信息。这些滤波都是通过平滑滤波器来实现的。 平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。它的目的有两类：一类是模糊；另一类是消除噪音。所谓平滑滤波是指对一些不平滑的信号做处理，使它变平滑。那什么是不平滑呢，就是在示波器上看起伏不平的信号，最典型的就是交流整流后的脉动信号。这些随时间起伏不平变化的信号成分在频率上代表一些高频率的成分，上升下降越快，则表示频率越高。平滑滤波就是要把它们弄平，把它们弄得不再随时间变化，或者是变化很小，这种不随时间再变化，或者随时间变化很小的信号就是频率非常低的信号，使它们成为低频信号，在整流滤波上，就基本上直流信号，其中只含有非常少的成分随时间变化。所以平滑滤波与低通滤波说法差别不大，平滑滤波大多用在整流滤波上，一般可以理解成一个概念的不同描述方法。 图像在传递过程中，由于噪声主要集中在高频部分，为去除噪声改善图像质量，滤波器采用低通滤波器H(u ，v)来抑制高频成分，通过低频成分，然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像，就可达到平滑图像的目的 根据任务要求在此选择研究理想低通滤波器、Butterworth 低通滤波器、高斯低通滤波器三种滤波器来实现要求。 1.理想低通滤波器 设傅立叶平面上理想低通滤波器离开原点的截止频率为D0，则理想低通滤波器的传递函数： 1 (,)(,)0 (,)D u v D H u v D u v D ≤?=?>?

基于FPGA的滤波器的设计

摘要 自适应滤波器是统计信号处理的一个重要组成部分。在现代滤波处理技术中，自适应滤波器的处理效果尤为突出。在众多滤波器中，特别是在一些对信号处理的实时性要求比较高，体积功耗有严格限制的场合,使用FPGA硬件实现的数字滤波器更为广泛。 本论文从自适应滤波器研究的重要意义入手，介绍了线性自适应滤波器的算法，对几种基于最小均方误差准则或最小平方误差准则的自适应滤波器算法进行研究，就滤波器的基本原理及设计方法做了简单的介绍，最终设计基于FPGA的LMS算法设计复数自适应滤波器，对设计方法进行叙述,并以VHDL语言编写程序进行仿真测试。 关键词：自适应滤波器；FPGA；自适应算法LMS；有限冲激响应滤波器

FPGA-based design of adaptive filter Student:TAN xx Teacher:CHEN xx Abstract：Adaptive filter is a statistical signal processing as an important component. Processing technology in the modern filter, the adaptive filter, particularly in the treatment effect. Among the filters, especially in some of the real-time signal processing requirements of higher power, there are strict restrictions on the size of the occasion, the use of FPGA hardware to achieve a wider range of digital filters. In this paper, adaptive filter from the importance of research to start to introduce the linear adaptive filter algorithm, based on several criteria MMSE or least square error criteria for the study of adaptive filter algorithm, it filters The basic principle and design method of a brief introduction, the final design of FPGA-based design of complex LMS adaptive filter algorithm, the design methods described, and VHDL languages in maxplus simulation test platform. Keywords: adaptive filter；FPGA；LMS adaptive algorithm；finite impulse response filter

新型谐波抑制微带低通滤波器的设计

新型谐波抑制微带低通滤波器的设计 摘要—一种新型的谐波抑制微带低通滤波器（LPF）被提出，这种新型滤波器由地面缺陷结构(DGS)，一系列并联阶梯阻抗存根以及在通带中的分流元件组成。通过两种谐振器的衰减极，结果发现不仅谐波响应被有效抑制，而且阻带中的抑制也很大。此外，由于两种谐振器有慢波特性，提出的低通滤波器能被紧凑实施。 I. 引言 最近，在许多通信系统中，非常需要一个谐波抑制低通滤波器（LPF）来消除由功率放大器、混频器和振荡器引起的杂散响应。为此，一个集总元件如晶片电容器[1]或电阻片[2]已经被包含在在分布式线电路中，以便打破其周期与频率。另一种方法是采用定期带隙（PBG）的结构[3]或地面缺陷结构（DGS）[4]。特别是，由于DGS有一个简单的等效电路模型，并产生了一个具有宽阻带低通特性，许多研究活动已经完成为了以便将它应用到低通滤波器的设计[4]- [7]。然而，他们大多并没有关注谐波的抑制，或者他们的设计程序太依赖全波电磁（EM）的优化，以至于很难适用传统的低通滤波器的设计方法。本文中，提出了一种新型的谐波抑制微带低通滤波器以及其设计程序。传统的哑铃型DGS和阶梯并联阻抗存根（SISS）是分别作为低通滤波器串联和并联分子使用。据悉，他们有简单的双彼此等效电路并且他们都提供低通滤波器的阻带衰减极点。通过适当的调整器共振频率，不影响原来正常的低通特性，提出的结构被证明是能够有效抑制谐波响应并提供深且宽的阻带。由于两种谐振器的慢波影响，提出的低通滤波器比传统的物理长度较短，但对于紧凑的设计，这是很有帮助的。 II.程序设计 如图1所示，一个单位的分散型发电和单位SISS的等效电路分别被一个串联并联左旋C和一个并联连接系列L- C的谐振器所呈现[4], [8]。注意到，单位SISS通过将两个长方形贴片电容分成较小的两个之后由两个相同的臂组成。在此图中，一个DGS单位的平行L-C谐振器就像一个简单的串联电感，并且在低频区域一个SISS的串联L - C谐振器就像是一个简单的并联电容，因此，他们可以被当做低通滤波器的一个元器件来使用。根据[4]提出的处理方法，他们的电路值与通过在截止频率对原始值的频率匹配以及阻抗频率缩放获得的相应的元素值相等。然后,很容易就可以获得所需的低通响应。[4]中，一旦在低于截止频率时它的长度足够短，两个相邻元素之间的微带线截面作用被忽略。然而，在我们的研究领域里，这种SISS和DGS之间的线截面应是被考虑的，因为它虽然是短，但我们发现它在通带特性和截止频率是有显著影响。为此，该线截面被建模为一个L形的网络，该网络由如图1所示串联L和一个分流C组成。通常，一件T-或∏-网络模型用于其完全等效二端口网络。但是，下列近似的ABCD参数显示短线截面可

FPGA实现FIR抽取滤波器的设计

FPGA实现FIR抽取滤波器的设计FIR(fini te impulse response)滤波器是数字信号处理系统中最基本的元件，它可以在保证任意幅频特性的同时具有严格的线性相频特性，同时其单位冲激响应是有限的，没有输入到输出的反馈，系统稳定。因此，FIR滤波器在通信、图像处理、模式识别等领域都有着广泛的应用。在工程实践中，往往要求对信号处理要有实时性和灵活性，而已有的一些软件和硬件实现方式则难以同时达到这两方面的要求。随着可编程逻辑器件的发展，使用FPG A来实现FIR滤波器，既具有实时性，又兼顾了一定的灵活性，越来越多的电子工程师采用FPGA器件来实现FIR滤波器。 1 FIR滤波器工作原理 在进入FIR滤波器前，首先要将信号通过A／D器件进行模数转换，使之成为8bit的数字信号，一般可用速度较高的逐次逼进式A／D转换器，不论采用乘累加方法还是分布式算法设计FIR滤波器，滤波器输出的数据都是一串序列，要使它能直观地反应出来，还需经过数模转换，因此由FPGA构成的FIR滤波器的输出须外接D／A模块。FPGA有着规整的内部逻辑阵列和丰富的连线资源，特别适合于数字信号处理任务，相对于串行运算为主导的通用DSP芯片来说，其并行性和可扩展性更好，利用FPGA乘累加的快速算法，可以设计出高速的FIR数字滤波器。

2 16阶滤波器结构 在滤波过程中实现抽取，对于抽取率为N的抽取滤波器而言，当进来N个数据时滤波器完成1次滤波运算，输出1次滤波结果。抽取滤波器的结果和先滤波后抽取的结果是一致的，只是对于同样的数据，进行滤波运算的次数大大减少。在数字系统中采用拙取滤波器的最大优点是增加了每次滤波的可处理时间，从而达到实现高速输入数据的目的。采样数据与滤波器系数在控制电路的作用下，分别对应相乘并与前一个乘积累加，经过多次(有多少阶就要多少次)反复的乘累加最后输出滤波结果，将相同系数归类，16阶滤波器公式： 乘法器的数量减少一半，但加法器的数量增多了，但相对乘法运算来说，加法运算所占用的资源少的多，运算的速度也快得多。 3 滤波器系数的求取 使用Matlab集成的滤波器设计工具FDAtool，可以完成多种滤波器的数值设计、分析与评估，设计16阶低通滤波器参数如下：

fir低通滤波器设计(完整版)

电子科技大学信息与软件工程学院学院标准实验报告 （实验）课程名称数字信号处理 电子科技大学教务处制表

电 子 科 技 大 学 实 验 报 告 学生姓名： 学 号： 指导教师： 实验地点： 实验时间：14-18 一、实验室名称：计算机学院机房 二、实验项目名称：fir 低通滤波器的设计 三、实验学时： 四、实验原理： 1. FIR 滤波器 FIR 滤波器是指在有限范围内系统的单位脉冲响应h[k]仅有非零值的滤波器。M 阶FIR 滤波器的系统函数H(z)为 ()[]M k k H z h k z -==∑ 其中H(z)是k z -的M 阶多项式，在有限的z 平面内H(z)有M 个零点，在z 平面原点z=0有M 个极点. FIR 滤波器的频率响应 ()j H e Ω 为 0 ()[]M j jk k H e h k e Ω -Ω ==∑ 它的另外一种表示方法为 () ()()j j j H e H e e φΩΩΩ=

其中 () j H e Ω和()φΩ分别为系统的幅度响应和相位响应。 若系统的相位响应()φΩ满足下面的条件 ()φαΩ=-Ω 即系统的群延迟是一个与Ω没有关系的常数α，称为系统H(z)具有严格线性相位。由于严格线性相位条件在数学层面上处理起来较为困难，因此在FIR 滤波器设计中一般使用广义线性相位。 如果一个离散系统的频率响应 ()j H e Ω 可以表示为 ()()()j j H e A e αβΩ-Ω+=Ω 其中α和β是与Ω无关联的常数，()A Ω是可正可负的实函数，则称系统是广义线性相位的。 如果M 阶FIR 滤波器的单位脉冲响应h[k]是实数，则可以证明系统是线性相位的充要条件为 [][]h k h M k =±- 当h[k]满足h[k]=h[M-k],称h[k]偶对称。当h[k]满足h[k]=-h[M-k],称h[k]奇对称。按阶数h[k]又可分为M 奇数和M 偶数，所以线性相位的FIR 滤波器可以有四种类型。 2. 窗函数法设计FIR 滤波器 窗函数设计法又称为傅里叶级数法。这种方法首先给出()j d H e Ω， ()j d H e Ω 表示要逼近的理想滤波器的频率响应，则由IDTFT 可得出滤波器的单位脉冲响应为 1 []()2j jk d d h k H e e d π π π ΩΩ-= Ω ? 由于是理想滤波器，故 []d h k 是无限长序列。但是我们所要设计的FIR 滤波 器，其h[k]是有限长的。为了能用FIR 滤波器近似理想滤波器，需将理想滤波器的无线长单位脉冲响应 []d h k 分别从左右进行截断。 当截断后的单位脉冲响应 []d h k 不是因果系统的时候，可将其右移从而获得因果的FIR 滤波器。

高斯滤波

高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效。一维零均值高斯函数为： g(x)=exp( -x^2/(2 sigma^2) 其中，高斯分布参数Sigma决定了高斯函数的宽度。对于图像处理来说，常用二维零均值离散高斯函数作平滑滤波器。 高斯函数具有五个重要的性质，这些性质使得它在早期图像处理中特别有用．这些性质表明，高斯平滑滤波器无论在空间域还是在频率域都是十分有效的低通滤波器，且在实际图像处理中得到了工程人员的有效使用．高斯函数具有五个十分重要的性质，它们是： （1）二维高斯函数具有旋转对称性，即滤波器在各个方向上的平滑程度是相同的．一般来说，一幅图像的边缘方向是事先不知道的，因此，在滤波前是无法确定一个方向上比另一方向上需要更多的平滑．旋转对称性意味着高斯平滑滤波器在后续边缘检测中不会偏向任一方向． （2）高斯函数是单值函数．这表明，高斯滤波器用像素邻域的加权均值来代替该点的像素值，而每一邻域像素点权值是随该点与中心点的距离单调增减的．这一性质是很重要的，因为边缘是一种图像局部特征，如果平滑运算对离算子中心很远的像素点仍然有很大作用，则平滑运算会使图像失真． （3）高斯函数的傅立叶变换频谱是单瓣的．正如下面所示，这一性质是高斯函数付立叶变换等于高斯函数本身这一事实的直接推论．图像常被不希望的高频信号所污染(噪声和细纹理)．而所希望的图像特征（如边缘），既含有低频分量，又含有高频分量．高斯函数付立叶变换的单瓣意味着平滑图像不会被不需要的高频信号所污染，同时保留了大部分所需信号．（4）高斯滤波器宽度(决定着平滑程度)是由参数σ表征的，而且σ和平滑程度的关系是非常简单的．σ越大，高斯滤波器的频带就越宽，平滑程度就越好．通过调节平滑程度参数σ，可在图像特征过分模糊(过平滑)与平滑图像中由于噪声和细纹理所引起的过多的不希望突变量(欠平滑)之间取得折衷． （5）由于高斯函数的可分离性，较大尺寸的高斯滤波器可以得以有效地实现．二维高斯函数卷积可以分两步来进行，首先将图像与一维高斯函数进行卷积，然后将卷积结果与方向垂直的相同一维高斯函数卷积．因此，二维高斯滤波的计算量随滤波模板宽度成线性增长而不是成平方增长． ========================== 高斯函数在图像滤波中的应用 1函数的基本概念 所谓径向基函数(Radial Basis Function 简称RBF), 就是某种沿径向对称的标量函数。通常定义为空间中任一点x到某一中心xc之间欧氏距离的单调函数, 可记作k(||x-xc||), 其作用往往是局部的, 即当x远离xc时函数取值很小。最常用的径向基函数是高斯核函数,形式为k(||x-xc||)=exp{- ||x-xc||^2/(2*σ)^2) } 其中xc为核函数中心,σ为函数的宽度参数, 控制了函数的径向作用范围。 2函数的表达式和图形 matlab绘图的代码 alf=3; n=7;%定义模板大小 n1=floor((n+1)/2);%确定中心 for i=1:n a(i)= exp(-((i-n1).^2)/(2*alf^2));

微带低通滤波器的设计

微带低通滤波器的设计 朱晶晶 摘要：本文通过对国内外文献的查看和整理，对课题的研究意义及滤波器目前的发展现状做了阐述，然后介绍了微带线的基本理论,以及滤波器的基本结构，归纳了微带滤波器的作用和特点。之后对一个七阶微带低通滤波器进行了详细的研究，最后利用三维电磁场仿真软件ANSYS HFSS 进行仿真验证，经过反复调试，结果显示满足预期的性能指标。 关键字：微带线；低通滤波器；HFSS Abstract:View and finishing this article through to the domestic and foreign literature, the research significance and the filter to the current development status of, and then introduces the basic theory of microstrip line, and the basic structure of the filter, summarizes the function and characteristics of microstrip filter.After a seven step microstrip low-pass filter has carried on the detailed research, the use of 3 d electromagnetic field simulation software ANSYS HFSS simulation verification, after repeated testing, the results show that meet the expected performance index. Key word: microstrip line; low-pass filter; HFSS 1.引言 随着无线通信技术的快速发展，微波滤波器已经被广泛应用于各种通信系统，如卫星通信、微波中继通信、军事电子对抗、毫米波通信、以及微波导航等多种领域，并对微波滤波器的要求也越来越高。滤波器是一种重要的微波通信器件，它具有划分信道、筛选信号的功能，是一种二端口网络。整个通信系统的性能指标直接受它的性能优劣的影响[1]。主要技术指标要求有高阻带抑制、低通带插损、高功率、宽频带和带内平坦群时延等。同时，体积、成本、设计时间也是用户较为关心的话题。滤波器已经成为许多设计问题的关键，微带滤波器的设计技术是无线通信系统中的关键技术。传统方法设计出来的滤波器结构尺寸都比较大，在性能指标上也存在一定程度上的局限性，往往不能够满足现代无线通信系统的要求。目前，微带低通滤波器具有高性能、尺寸较小、易于集成、易于加工等优点因而得到了广泛的应用。 本论文以切比雪夫低通滤波器的研究作为实例，设计出一款七阶的微带低通滤波器，要求符合现代个人移动通信系统多需求的射频产品，覆盖一定的通信频率范围，使之掌握工程开发的相关步骤以及当前技术发展与需求。 2. 微带线的基本理论与参数 ε和导线厚度t、基板的介质损耗角正切函数，接地板和导线所用的金属 (1) 基板参数[2]：基板高度h、基板相对介电常数 r 通常为铜、银、铝。 (2) 电特性参数：特性阻抗、工作频率和波长、波导波长和电长度。 (3) 微带线参数：宽度W、长度L 和微带线单位长度衰减的量AdB。微带线的基本结构如1所示。 （a）结构示意图（b）横截面示意图 图1 微带线结构图 微带滤波器的参数： (1) 带宽 带宽指信号所占据的频带宽度，在被用来描述信道时，带宽是指能够有最大频带宽度。带宽在信息论、无线电、通信、信号处理和波谱学等领域都是一个核心概念。 (2) 带外衰减 由于要抑制无用信号，因此越大的带外衰减特性就越好，此项指标一般取通带外与截止频率为一定比值的某点频率的衰减值[3]。 (3) 通带插损 由于网络端口和元件自身损耗的不良匹配会造成一些能量损耗，造成在通带内引入的噪声过高以至于有用信号通过系统后产生信号失真，为了解决通信系统的这方面问题，就用插损IL 来表示滤波器的损耗特性。 (4) 带内驻波 滤波器的输入端口和输出端口与外加阻抗匹配的程度由带内驻波表示。驻波越小则说明匹配越好，反过来，则不然。 3. 运用HFSS 软件进行设计模拟仿真 3.1 微带低通滤波器的设计参数 滤波器工作频段：f1 =10MHz—f2=2500MHz =0.1dB 滤波器通带衰减：L Ar 滤波器带外抑制：在3500～5000MHz 的频率之间有35dB 的衰减 滤波器输入、输出端微带线特性阻抗：Z0=50 ε=3.66mm，h=0.508mm，t=0.004 所选介质基板指标为： r 可以计算得到7 阶切比雪夫低通滤波电路各微带传输线的结构参数[4-5]得到各尺寸如表1所示：

数字信号处理-低通滤波器设计实验

实验报告 课程名称：数字信号处理 实验名称：低通滤波器设计实验 院（系）： 专业班级： 姓名： 学号： 指导教师： 一、实验目的： 掌握IIR数字低通滤波器的设计方法。 二、实验原理： 2.1设计巴特沃斯IIR滤波器 在MATLAB下，设计巴特沃斯IIR滤波器可使用butter 函数。 Butter函数可设计低通、高通、带通和带阻的数字和模拟IIR滤波器，其特性为使通带内的幅度响应最大限度地平坦，但同时损失截止频率处的下降斜度。在期望通带平滑的情况下，可使用butter函数。butter函数的用法为：

[b,a]=butter(n,Wn)其中n代表滤波器阶数，W n代表滤波器的截止频率，这两个参数可使用buttord函数来确定。buttord函数可在给定滤波器性能的情况下，求出巴特沃斯滤波器的最小阶数n，同时给出对应的截止频率Wn。buttord函数的用法为：[n,Wn]= buttord(Wp,Ws,Rp,Rs)其中Wp和Ws分别是通带和阻带的拐角频率（截止频率），其取值范围为0至1之间。当其值为1时代表采样频率的一半。Rp和Rs分别是通带和阻带区的波纹系数。 2.2契比雪夫I型IIR滤波器。 在MATLAB下可使用cheby1函数设计出契比雪夫I 型IIR滤波器。 cheby1函数可设计低通、高通、带通和带阻契比雪夫I 型滤IIR波器，其通带内为等波纹，阻带内为单调。契比雪夫I型的下降斜度比II型大，但其代价是通带内波纹较大。cheby1函数的用法为：[b,a]=cheby1(n,Rp,Wn,/ftype/)在使用cheby1函数设计IIR滤波器之前，可使用cheblord 函数求出滤波器阶数n和截止频率Wn。cheblord函数可在给定滤波器性能的情况下，选择契比雪夫I型滤波器的最小阶和截止频率Wn。cheblord函数的用法为： [n,Wn]=cheblord(Wp,Ws,Rp,Rs)其中Wp和Ws分别是通带和阻带的拐角频率（截止频率），其取值范围为0至1之间。当其值为1时代表采样频率的一半。Rp和Rs分别是通带和阻带区的波纹系数。 三、实验要求： 利用Matlab设计一个数字低通滤波器，指标要求如下：

最后确认的低通滤波器

椭圆低通滤波器

线性平滑滤波器 1.3 指数型低通滤波器(ELPF) I1=imread('eight.tif'); %读取图像 I2=im2double(I1); I3=imnoise(I2,'gaussian',0.01); I4=imnoise(I3,'salt & pepper',0.01); figure,subplot(1,3,1); imshow(I2) %显示灰度图像 title('原始图像'); %为图像添加标题 subplot(1,3,2); imshow(I4) %加入混合躁声后显示图像

title('加噪后的图像'); s=fftshift(fft2(I4));%将灰度图像的二维不连续Fourier 变换的零频率成分 移到频谱的中心 [M,N]=size(s); %分别返回s的行数到M中，列数到N中n1=floor(M/2); %对M/2进行取整 n2=floor(N/2); %对N/2进行取整 d0=40; for i=1:M for j=1:N d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2); %点（i,j）到傅立叶变换中心的距离 h=exp(log(1/sqrt(2))*(d/d0)^2); s(i,j)=h*s(i,j); %ILPF滤波后的频域表示 end end s=ifftshift(s); %对s进行反FFT移动 s=im2uint8(real(ifft2(s))); %对s进行二维反离散的Fourier变换后，取 复数的实部转化为无符号8位整数 subplot(1,3,3); %创建图形图像对象 imshow(s); %显示ILPF滤波后的图像 title('ELPF滤波后的图像（d=40）'); 运行结果： 1.4 梯形低通滤波器(TLPF) I1=imread('eight.tif'); %读取图像 I2=im2double(I1); I3=imnoise(I2,'gaussian',0.01);

基于FPGA的数字滤波器的设计

基于FPGA的数字滤波器的设计Graduation Design(Thesis) of Chongqing University Design of Digital Filter Based on FPGA Undergraduate: Huang Jianhua Supervisor: Yang Lisheng Major:ElectronicInformation Engineering

College of Communication Engineering Chongqing University June 2013

摘要 数字信号处理在通信、雷达、声纳等中有着广泛的应用。数字滤波器的设计是数字信号处理的关键技术之一，有着十分重要的理论和实际意义。随着数字技术的不断发展，在许多场合，数字滤波器正在快速取代模拟滤波器。FPGA(现场可编程门阵列）在现代数字电路设计中发挥着越来越重要的作用。从设计简单的接口电路到设计复杂的状态机，FPGA所扮演的角色已经不容忽视。 本论文完成了基于FPGA的FIR和IIR数字滤波器的设计与实现。本论文首先理论分析讨论了数字滤波器的设计方法，并使用MATLAB工具验证采用哪种窗函数来设计FIR数字滤波器，使用哪种模拟滤波器原型映射IIR数字滤波器。然后根据模拟滤波器的技术指标来确定数字滤波器的技术指标，在MATLAB环境下按照数字滤波器的技术指标设计数字滤波器，并得到滤波器系数，编程实现系数量化，并且比较分析量化前后系统响应的差异，由此得到合适的量化等级。然后在ISE软件平台下根据MATLAB工具得到的量化系数，使用VHDL语言进行FIR和IIR滤波器算法模块编程，同时对AMP电路（可编程预放大器）模块、AD电路（模拟到数字转换器）模块和DA电路（数字到模拟转换器）模块分别进行编程配置，并且对各模块进行严格的软件仿真验证，其中AMP电路模块、AD电路模块和DA电路模块必须进行硬件验证。最后将所有软件和硬件验证无误的模块整合，下载到FPGA硬件中，进行功能验证。验证结果符合设计要求。 关键词：FIR滤波器，IIR滤波器，MATLAB，FPGA，VHDL

微波实验报告_微带短截线低通滤波器的设计、仿真与测试

综合课程设计实验报告 课程名称：微波方向综合课程设计 实验名称：微带短截线低通滤波器的设计、仿真与测试院（系）：信息科学与工程学院 专业班级： 姓名： 学号： 指导教师： 2011年12月22日

一、实验目的和要求 1、目的： 通过这次课程设计，进一步理解微波工程的相关内容，熟练运用Microwave Office和Protel等软件，通过这学期学习、练习的积累，选择一个微波器件，依据MWO的仿真结果，使用protel99se将其绘制成电路版图（PCB）。最后在老师的帮助下制成实物并与仿真结果对比分析，在实践中加强自己对微波工程的体会与理解。 2、要求： 从以下题目中选择一个微波器件,依据MWO的仿真结果,使用protel99se 将其绘制成电路版图(PCB)。（器件的工作频率和学号相关） 1)3dB微带功率分配器; 2)微带短截线滤波器 3)3dB微带定向耦合器 PCB板采用介电常数为4.5，厚度为1mm的FR4基片； 电路尺寸必须按照自己相应的MWO设计结果绘制； 电路外轮廓为矩形,尺寸必须为:50mm*40mm或40mm*20mm； 每个电路端口必须在电路板的侧面，并使用至少5mm长度的50ohm微带线连接。 二、实验内容和原理 1、内容： 在介电常数为4.5，厚度为1mm的FR4基片上（T取0.036mm，Loss tangent取0.02），设计一个3阶、最大平坦型微带短截线低通滤波器，其截止频率为f（2.2GHz），阻抗是50欧姆。 2、原理：

（1）Richards 变换： 集总元件构成的滤波器通常工作频率较低，在微波频段，我们常常采用微带结构实现较好的滤波性能。在设计得到滤波器原型之后，为了实现电路设计从集总参数到分布参数的变换，Richards 提出了一种变换方法，这种变换可以将集总元件变换成传输线段。如图1所示，电感L 可等效为长为λ/8，特性阻抗为L 的短路线；电容C 可等效为长为λ/8，特性阻抗为1/C 的开路线。 图1 （2）Kuroda 规则： 采用Richards 变换后，串联元件将变换为串联微带短截线，并联元件将变换为并联短截线。由于串联微带短截线是不可实现的，所以需要将其转变为其它可实现的形式。为了方便各种传输线结构之间的相互变换，Kuroda 提出了四个规则，如图2所示。其中，2211/n Z Z =+；U.E.是单位元件，即电长度为λ/8、特性阻抗为UE Z 的传输线。选用合适的Kuroda 规则，可以将串联短截线变换为容易实现的并联短截线。