基于FPGA的IIR数字滤波器的设计与仿真

提出一种在FPGA中实现高速IIR数字滤波器的方法,在理论上分析了IIR数字滤波器系数取整后的稳定性问题;利用FDATool设计滤波器,在Matlab中编程仿真;使用实验仿真的方法确定IIR滤波器系数量化字长,保证了IIR滤波器性能和硬件资源的优化,使IIR滤波器能适用高速场合,研究了FPGA中运算部件的运算特点,采用Verilog硬件描述语言实现迭代运算及有符号数乘法;最后编程实现IIR数字滤波器,通过Quartusll仿真并在FPGA上实现.通过试验验证,该方法设计的IIR数字滤波器收敛,能适用于对实时性要求高的系统中.     

一种基于TMS320C5402的数字IIR滤波器设计

数字IIR滤波器广泛地应用于数字信号处理领域。本文主要介绍了如何在定点DSP芯片上实现IIR数字滤波器，并且通过对IIR滤波器结构的分析，对IIR数字滤波器作了一定简化，使得在定点DSP芯片上容易实现。本文采用TI公司的C54系列DSK并结合MATLAB进行仿真，达到了预期的效果。     

基于MATLAB的ⅡR数字滤波器的设计及DSP实现

数字滤波器是数字信号处理系统的重要组成部分。本文主要介绍应用MATLAB设计IIR数字滤波器的方法。并探讨基于TMS320C54X DSP的IIR数字滤波器的实现。     

采用HDPLD实现高速IIR数字滤波器

以IIR数字滤波器的基本理论为依据,利用查找表结构确定了IIR高速数字滤波器的硬件实现方案,按照层次化、模块化的设计思路,使用VHDL硬件描述语言,采用高密度可编程逻辑器件进行了高速IIR滤波器的这一应用技术问题的硬件设计并进行了仿真。     

改进的结构进化无限冲激响应数字滤波器设计方法

为了进一步提高无限冲激击响应（IIR）数字滤波器的性能,提出了一种基于结构和参数同时进化的IIR数字滤波器设计方法。首先,通过遗传算法（GA）得到初始滤波器结构;然后,利用差分进化（DE）算法优化滤波器参数;最后,通过动态调整个体搜索步长和双向试探搜索的改进寻优算法对滤波器参数进一步优化,并将该算法用于低通、高通数字滤波器的设计。同基于遗传算法结构进化的IIR滤波器方法相比,继续利用差分进化算法和改进的寻优算法优化乘法器参数得到的低通数字滤波器的通带性能相差不大,但是过渡带宽度减小了65%,阻带最小衰减下降了36.48 dB;得到的高通数字滤波器通带波纹减少了75%,过渡带宽度减小了44%,阻带最小衰减下降了12.13 dB。实验仿真结果表明,所提方法可以获得性能更佳的滤波器,是一种有效可行的IIR数字滤波器的设计方法。     

基于LabVIEW的数字滤波器的设计

LabVIEW是图形化虚拟仪器编程语言,它具有强大的数字信号处理功能。本文介绍了基于LabVIEW的数字滤波器的设计,它集FIR和IIR滤波器于一身,并且FIR滤波器的窗函数、IIR滤波器的模拟滤波器原型及滤波器的参数都很容易通过前面板来改变。仿真表明,所设计的数字滤波器滤波效果良好。     

基于DSP的IIR数字滤波器的设计与实现

叙述了IIR数字滤波器的设计原理及其在DSP上的实现思路,并对用DSP实现IIR数字滤波的方法进行了分析。用MATLAB计算出IIR数字滤波器的系数,考虑到溢出问题,采用级联的形式对滤波器进行分解,最后在TMS320VC5416DSP上得以实现,并通过CCS(comecomposerstudio)的输入输出功能和RTDX(real-timedataexchange)的功能保证实现结果和仿真结果的一致性。     

基于结构进化的无限冲激响应数字滤波器设计方法

针对传统无限脉冲响应(IIR)数字滤波器设计方法存在传输函数在整个设计阶段可能不是最优的问题,提出一种基于遗传算法结构进化的IIR数字滤波器生成方法.该方法直接设计滤波器结构,无需设计传输函数.首先,随机建立一组滤波器结构生成指令序列(SGIS).这些指令序列不仅能控制滤波器结构,也能表示滤波器结构.然后,对这些指令序列进行编码,将它们看作染色体; 最后用遗传算法优化这些染色体,得到最优滤波器.理论分析和实验仿真表明,与传统基于遗传算法系数进化的IIR滤波器方法相比,基于遗传算法结构进化的IIR滤波器通带波纹缩小40.58%,过渡带宽度缩小87.62%,阻带最小衰减减少9.22%.     

基于MATLAB的约束最小二乘法FIR数字滤波器设计

在数字信号处理领域中,无限脉冲响应数字滤波器（IIR）和有限脉冲响应数字滤波器（FIR）占有极其重要的地位。但是,IIR数字滤波器存在诸如稳定性难以保障以及相位的非线性等一些固有缺点,这使得具有线性相位等优点的FIR数字滤波器得到很好的发展。本文介绍基于MATLAB的约束最小二乘法FIR数字滤波器设计。包括约束最小二乘法基本原理和FIR数字滤波器设计思想以及相关MATLAB程序语言,并介绍MATLAB的SPTooL滤波器设计器及其应用。     

基于MATLAB的约束最小二乘法FIR数字滤波器设计

在数字信号处理领域中,无限脉冲响应数字滤波器(IIR)和有限脉冲响应数字滤波器(FIR)占有极其重要的地位。但是,IIR数字滤波器存在诸如稳定性难以保障以及相位的非线性等一些固有缺点,这使得具有线性相位等优点的FIR数字滤波器得到很好的发展。本文介绍基于MATLAB的约束最小二乘法FIR数字滤波器设计。包括约束最小二乘法基本原理和FIR数字滤波器设计思想以及相关MATLAB程序语言,并介绍MATLAB的SPTooL滤波器设计器及其应用。     

FIR和IIR数字滤波器的探讨与实现

讨论如何用窗函数法实现FIR DF和用频率抽样法实现IIR DF，从而导出实现各类滤波器的两类思想。     

Digital IIR Filter Design Using Adaptive Simulated Annealing

Chen, S., Istepanian, R., and Luk, B. L., Digital IIR Filter Design Using Adaptive Simulated Annealing, Digital Signal Processing11 (2001) 241–251Adaptive infinite-impulse-response (IIR) filtering provides a powerful approach for solving a variety of practical problems. Because the error surface of IIR filters is generally multimodal, global optimization techniques are required in order to avoid local minima. We apply a global optimization method, called the adaptive simulated annealing (ASA), to digital IIR filter design. An important advantage of the ASA is the simplicity in software programming. Simulation study involving system identification application shows that the proposed approach is accurate and has a fast convergence rate, and the results obtained demonstrate that the ASA offers a viable tool to digital IIR filter design.     

舞台控制中的噪声分析及滤波器设计

１引言舞台机械过程控制中存在大量的噪声,其直接影响了舞台的控制效果。我们通过比较模拟滤波器与数字滤波器的优缺点,重点分析了数字滤波器的设计原理方法,设计了一种滤波器,应用在舞台机械主从分布群控系统中,取得了较好的控制效果。２噪声分析在舞台机械控制过程...     

光纤陀螺信号处理的实用方法

根据光纤陀螺信号漂移的数学模型,分别采用了基于傅立叶分析的IIR滤波器和基于小波变换的阈值滤波器进行消噪处理,通过试验结果分析,肯定了小波阈值滤波方法的优越性.     

一种基于实时处理的数字滤波器快速算法

本文简要介绍了前向散射式能见度激光测量系统的组成、工作原理，详细介绍了系统硬件电路的具体实现及软件的设计。     

基于DSP的自适应滤波器的实现

在数字信号处理过程中,常常要处理一些无法预知的信号、噪声或时变信号,如果采用具有固定滤波系数的数字滤波器无法实现最优滤波。实现较好的滤波,必须设计自适应滤波器,以跟踪信号和噪声的变化。主要根据自适应滤波的结构及原理并对最小均方误差(LMS)算法进行了研究,同时在DSP的集成开发环境下利用C语言编程设计一个16阶LMS自适应滤波器,并在软件模拟器上实现了仿真。通过不断调整滤波器的自适应步长,对实验结果进行对比分析,最后给出了结论。     

Elimination of noise on transcranial Doppler signal using IIR filters designed with artificial bee colony – ABC-algorithm

Biomedical signals are usually contaminated by noise generated from sources such as power line interference and disturbances produced by the movement of the recording electrodes. Also the signal-to-noise ratio of biomedical signals is usually quite low. In addition, biomedical signals often interfere with each other. Therefore, the filters employed for eliminating noise and interference are significant in the medical practice. Digital infinite impulse response (IIR) filters have shorter filter length than the finite impulse response (FIR) filters with the same frequency characteristic. Therefore, in this work, an approach based on digital IIR filters are described for the elimination of noise on transcranial Doppler by using artificial bee colony (ABC) which is a popular swarm based optimization algorithm introduced recently. Moreover, the performance of the proposed approach is compared to particle swarm optimization algorithm.