基于TMS320C 5416的数采系统FIR滤波器算法研究与实现

数字滤波器是语音、图象处理、模式识别以及谱分析中的基本运算的处理运算。DSP由于其本身具有并行的硬件乘法器、流水结构以及快速的片内存储器等资源,其技术已广泛地应用于噪声及振动的各个领域.本文研究DSP中有限冲击响应(FIR)滤波器的原理并结合基于TM320C5416开发的采集板,介绍FIR滤波器设计及DSP中FIR滤波器的实现方法。并给出了基于TM320C5416相应的实现程序.该原理已应用于网络化数据采集系统中,效果良好.     

数字下变频中的FPGA高效滤波器设计

介绍了一种在FPGA上实现高效窄带有限冲击响应滤波器(FIR)的设计方法.该方法利用数字下变频抗混叠滤波器的多速率和窄带的特点,采用插值FIR滤波器(IFIR)和多相滤波器相结合的设计思路,实现了该滤波器的高效设计.     

基于DSP的系数对称FIR滤波器的实现

分析了系数对称的FIR滤波器的基本原理和设计方法,并且结合实例介绍了如何利用Matlab来确定FIR滤波器系数的方法,实现了用DSP的循环寻址和FIRS指令设计出系数对称FIR滤波器,最后给出了程序流程图、仿真波形、硬件电路以及编程中的应当注意的问题.     

复系数FIR数字滤波器的神经网络设计方法

神经网络是一种设计实系数FIR滤波器的有效算法,为了将该方法扩展到复数域,建立统一的基于神经网络的滤波器设计框架,文中提出了一种用多层神经网络设计任意幅频响应的复系数FIR数字滤波器的新算法,主要思想是将设计问题转化为实系数多层神经网络的训练问题,在实数域对幅频响应的平方误差函数的实部和虚部分别进行最小化,误差将收敛到全局最小点.实验结果表明,利用该算法设计的滤波器具有较小的幅频响应误差和群延迟误差.该算法能解决具有任意幅频响应和群延迟要求的问题,是一种有效的设计算法.     

基于Nios的聚类向量ARMA轴温探测器——列车轴温探测系统的信号处理

阐述了在向量ARMA(AutoRegressive Moving Average,自回归滑动平均)模型中的聚类算法,介绍了使用Altera DSP Builder和SOPC Builder实现聚类向量自回归滑动平均的卡尔曼最优平滑滤波器的设计方法,给出了聚类向量ARMA卡尔曼最优平滑滤波器的设计框图,比较了32阶FIR（Finite Impulse Response ,有限冲击响应）滤波器与聚类向量ARMA卡尔曼最优平滑滤波器的滤波效果,同时还利用16阶DITFFT（时间抽取快速Fourier变换）展     

基于杂交粒子群算法的FIR数字滤波器设计

介绍了杂交粒子群算法的原理,通过三个典型Benchmark函数对该算法的收敛精度进行了测试.将杂交粒子群算法应用到FIR数字滤波器的设计中,从而计算出FIR数字滤波器的系数.通过高通和带通两个实例进行仿真实验,并与Parks-McClellan算法设计的滤波器进行对比,结果表明,采用杂交粒子群算法设计FIR数字滤波器具有更好的通带和阻带特性,是一种有效的方法.     

利用遗传算法优化设计FIR数字滤波器

FIR数字滤波器可以做成具有严格的线性相位,而且同时可以具有任意的幅度响应,因而在工程实际中得到了广泛的应用,遗传算法又是一种强有力的寻优算法.介绍了一种遗传算法在FIR数字滤波器设计--加权切比雪夫最佳逼近准则优化设计方法中的应用.对基本遗传算法作适当改进后,用于确定待求FIR数字低通滤波器的单位冲激响应而h(n),然后利用MATLAB仿真程序求出了滤波器的幅度特性曲线,仿真结果说明了算法的有效性.     

均匀线列阵时域宽带波束形成方法研究

时域宽带恒定束宽波束形成技术一般采用特殊频率响应的FIR滤波器组实现对不同频率的加权.对水下常用的均匀线列阵,利用切比雪夫方法设计了形成宽带恒定束宽波束的权值.通过对切比雪夫方法设计权值特性的分析,推导出实现加权的FIR滤波器组的相位响应关系式.根据推导结果得出设计的FlR滤波器组应为一组斜率不同的线性相位响应FIR滤波器.推导了滤波器组相位响应的计算公式.给出三种特殊频率响应FIR滤波器设计算法.通过仿真结果比较了三种方法设计的用于实现均匀线列阵恒定束宽加权的FIR滤波器组的性能.     

FIR滤波器的软件仿真与硬件实现

FIR数字滤波器由于具有诸多优点,因而在数字信号处理中得到了十分广泛的应用.介绍了MATLAB环境下FIR数字滤波器的设计、仿真和基于TMS320VC5416DSP硬件平台的实现.详细描述了MATLAB软件平台下FIR滤波器的设计步骤和DSP硬件实现思路.并给出了软件仿真和硬件运行结果.     

基于支持向量机的滤波器设计与硬件实现

针对传统有限脉冲响应(FIR)滤波器设计方法和神经网络设计方法的不足,在改进使用支持向量机(SVM)设计FIR滤波器方法的基础上,提出了SVM设计FIR滤波器的硬件实现方法.使用理想滤波器的幅值响应训练SVM,得到训练参数,据此构建基于SVM的FIR滤波器的嵌入式系统.软件实现FIR滤波器的训练部分,硬件实现FIR滤波器的测试部分.单次判定测试向量的时间约为3500 ns,滤波准确率可达到98.41%.设计的滤波器具有良好的幅频特性,边界控制精确,逼近理想滤波器.