基于FPGA的多級CIC濾波器如何實現(xiàn)四倍抽取一，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細(xì)講解，有這方面需求的人可以來學(xué)習(xí)下，希望你能有所收獲。

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   在實現(xiàn)多級CIC濾波器前我們先來了解滑動平均濾波器、微分器、積分器以及梳狀濾波器原理。CIC濾波器在通信信號處理中有著重要的應(yīng)用。

1滑動平均濾波器

圖1 8權(quán)值滑動平均濾波器結(jié)構(gòu)

滑動平均濾波器(Moving Average Filter)的所有權(quán)值系數(shù)均為1，實現(xiàn)對信號的平滑作用，具有低通特性。

Matlab ：

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%set system parameter

fs = 1000;    %The frequency of the local oscillator signal

Fs = 44100;   %sampling frequency

N =  24;         %Quantitative bits

L = 8192;

%Generating an input signal

t =0:1/Fs:(1/Fs)*(L-1);          %Generating the time series of sampling frequencies

sc =sin(2*pi*fs*t);        %a sinusoidal input signal that produces a random starting phase

%滑動平均濾波器

b =[1,1,1,1,1,1,1,1];

a =1;

sf=filter(b,a,sc).*(1/8);

圖2 滑動平均濾波器的幅頻特征

2 微分器

 

圖3 微分器結(jié)構(gòu)

微分器有1和-1兩個權(quán)值系數(shù)的濾波器，該濾波器具有簡單的高通幅頻響應(yīng)特性。

y(k) = x(k)-x(k-1)

Matlab :

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%set system parameter

fs = 1000;    %The frequency of the local oscillator signal

Fs = 44100;   %sampling frequency

N =  24;         %Quantitative bits

L = 8192;

%Generating an input signal

t =0:1/Fs:(1/Fs)*(L-1);          %Generating the time series of sampling frequencies

sc =sin(2*pi*fs*t);        %a sinusoidal input signal that produces a random starting phase

%微分濾波器

b =[1,-1];

a =1;

sf=filter(b,a,sc);

圖4 微分器幅頻響應(yīng)特征

3 積分器

 

圖5 數(shù)字積分器結(jié)構(gòu)

數(shù)字積分器是只有一個系數(shù)的IIR濾波器該濾波器具有低通的濾波器的幅頻響應(yīng)特性。

q(k)=p(k) +q(k-1)

Matlab :

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%set system parameter

fs = 1000;    %The frequency of the local oscillator signal

Fs = 44100;   %sampling frequency

N =  24;         %Quantitative bits

L = 8192;

%Generating an input signal

t =0:1/Fs:(1/Fs)*(L-1);          %Generating the time series of sampling frequencies

sc =sin(2*pi*fs*t);        %a sinusoidal input signal that produces a random starting phase

%積分濾波器

b =1;

a =[1,-1];

sf=filter(b,a,sc);

圖6 積分器幅頻響應(yīng)特征

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網(wǎng)站欄目：基于FPGA的多級CIC濾波器如何實現(xiàn)四倍抽取一
標(biāo)題網(wǎng)址：http://aaarwkj.com/article44/gdsshe.html

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