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基于ARM微處理器和ML2035的低頻信號發(fā)生器設(shè)計(jì)

作者: 時(shí)間:2012-06-20 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

本文引用地址:http://www.butianyuan.cn/article/148893.htm
0 引言

數(shù)字濾波器作為語音與圖象處理、模式識別、雷達(dá)信號處理、頻譜分析等應(yīng)用中最基本的處理部件,現(xiàn)已成為最常用的工具之一。它既能滿足濾波器對幅度和相位特性的嚴(yán)格要求,又能避免模擬濾波器所無法克服的電壓漂移、溫度漂移和噪聲等問題。而對于具有線性相位特性的濾波問題,時(shí)一般都選擇FIR濾波器。
相對于窗函數(shù)法和頻率法,在將理想頻率響應(yīng)和實(shí)際頻率響應(yīng)之間的加權(quán)逼近誤差均勻地分散到濾波器的整個(gè)通帶和阻帶最小化和最大誤差這個(gè)意義上來說,Chebyshev逼近法可以被視為最佳的準(zhǔn)則。
1設(shè)計(jì)原理
1.1 FIR數(shù)字濾波器
對于長度為N、輸入為x(n)、輸出為y(n)的FIR濾波器,其輸出函數(shù)可用差分方程表示為:

事實(shí)上,具有線性相位的濾波器都具有對稱性或反對稱性,即單位樣本響應(yīng)可滿足條件:

1.2 Chebyshev逼近法
(1)線性相位FIR濾波器的四種情況
根據(jù)單位樣本響應(yīng)的對稱性或反對稱性,以及濾波器長度的奇偶性,其線性相位FIR濾波器有以下四種情形:
情形1:單位樣本響應(yīng)具有對稱性,即h(n)=h(N-1-n),且N為奇數(shù);
情形2:單位樣本響應(yīng)具有對稱性,即h(n)=h(N-1-n),且N為偶數(shù);
情形3:單位樣本響應(yīng)具有反對稱性,即h(n)=-h(N-1-n),且N為奇數(shù);
情形4:單位樣本響應(yīng)具有反對稱性,即h(n)=-h(N-1-h),且N為偶數(shù)。

(2)誤差函數(shù)E(ω)
若定義實(shí)值理想頻率響應(yīng)Hd(ω)在通帶內(nèi)為1,在阻帶內(nèi)為0;同時(shí)定義加權(quán)函數(shù)W(ω)在通帶內(nèi)為δ2/δ1(δ1為通帶波紋,δ1為阻帶波紋),阻帶內(nèi)為1。則可將加權(quán)逼近誤差E(ω)定義為:

如誤差函數(shù)已知,則Chebyshev逼近只需確定濾波器參數(shù){α(k)},然后使其逼近頻帶E(ω)上的最大絕對值最小化。即要找到下式的解:

該問題的解法已由Parks和McClellan解決,稱之為Remez交換算法。該算法是建立在交錯(cuò)定理的基礎(chǔ)上的。圖1所示是Remez算法的流程圖。
(3)交錯(cuò)定理

2 FIR數(shù)字濾波器在上的實(shí)現(xiàn)
Chebyshev逼近法主要利用Remez交換算法來實(shí)現(xiàn),其設(shè)計(jì)流程圖如圖1所示。本文主要討論怎樣在平臺上實(shí)現(xiàn)該算法,從而設(shè)計(jì)FIR數(shù)字濾波器。其具體設(shè)計(jì)流程圖如圖2所示,步驟如下:

求出P(ωk)的值。事實(shí)上,也可以利用關(guān)于P(ω)的Lagrange差值公式來求解P(ω),具體公式為:
(5)誤差E(ω)的計(jì)算
有了上面的基礎(chǔ),再利用公式(4)就可以求出E(ω),然后重復(fù)上述過程,直到找到符合要求的E(ω)為止,這樣,就可以確定P(ω)的值。
(6)實(shí)值頻率響應(yīng)H(ω)的確定
通過P(ω)得到最佳解后,便可直接利用公式(3)來確定實(shí)值頻率響應(yīng),而不必再去求解參數(shù){αk}。
3結(jié)束語
本文在Chebyshev逼近法的基礎(chǔ)上,提出了一種平臺的數(shù)字濾波器的軟件實(shí)現(xiàn)方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用此方法切實(shí)可行并能達(dá)到要求,并可初步用于實(shí)際的信號處理,為進(jìn)一步實(shí)用化打下良好的基礎(chǔ)。

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