FIR滤波器及边缘计算

最新推荐文章于 2024-10-21 19:49:14 发布
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文章标签： 边缘计算 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/FiksCode/article/details/132936515
本文详细介绍了FIR滤波器的公式及其在边缘计算环境中的实现，包括固定点算术、多级滤波器、快速卷积算法和硬件加速器等优化策略，旨在提高计算效率和功耗效率。

FIR（Finite Impulse Response）滤波器是一种常见的数字滤波器，它在信号处理中广泛应用。在本文中，我们将详细介绍FIR滤波器的公式以及如何在边缘计算环境中实现它。

FIR滤波器的公式如下所示：

def fir_filter(input_signal, coefficients):
    output_signal = []
    for i in range(len
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fir1截止频率计算_数字信号处理 实验五：FIR数字滤波器设计与软件实现
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使用Filter Solutions 2019设计数字滤波器简介
weixin_39789553的博客
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使用Filter Solutions设计数字滤波器简介一、概述二、步骤步骤1步骤2步骤3步骤4三、总结 一、概述 在通信数字信号处理中，会经常涉及到数字滤波器的设计，核心是数字滤波器系数的生成，Filter solutions是一款很方便的滤波器设计软件，本文简要介绍了通过Filter solutions（版本为2019，提倡使用正版，o(∩_∩)o）设计FIR数字低通滤波器的方法，便于以后查看。 二、步骤 步骤1 选择FIR滤波器，填写滤波器项目参数，具体操作如下图: 1、首先选择FIR滤波器，滤波器类型
简单相关系数计算器
04-14
相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。于是，著名统计学家卡尔·皮尔逊设计了统计指标——相关系数(Correlation coefficient)。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。 在统计学中，皮尔逊积矩相关系数（英语：Pearson product-moment correlation coefficient，又称作 PPMCC或PCCs[1], 文章中常用r或Pearson's r表示）用于度量两个变量X和Y之间的相关（线性相关），其值介于-1与1之间。在自然科学领域中，该系数广泛用于度量两个变量之间的相关程度。它是由卡尔·皮尔逊从弗朗西斯·高尔顿在19世纪80年代提出的一个相似却又稍有不同的想法演变而来的。[2][3]这个相关系数也称作“皮尔森相关系数r”。 用java实现的计算器
FIR滤波器系数计算C代码：高效、灵活的数字信号处理工具
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10-21 924
FIR滤波器系数计算C代码：高效、灵活的数字信号处理工具 【下载地址】FIR滤波器系数计算C代码 本仓库提供了一个用于生成FIR滤波器系数的C代码资源文件。通过该代码，用户可以直接在C语言环境中计算得到FIR滤波器的系数值。代码中包含了多种常用的窗函数，用户可以根据需要选择合适的窗函数并进行配置，使用起来非常方便 ...
FIR滤波器
qq_45821253的博客
08-12 2375
但实际上存在问题hn0n0Hlp​ejω1hnh−n将Hlp​ejω设计为线性相位理想数字低通滤波器，Hd​we−jwτ0​∣w∣wc​otherwise​这相当于将时域上的信号向右移动τ个单位，可是这依然的非因果的，因为不满足hn0n0所以加上一个窗函数，滤除n0时间中的数值，时域上两个信号相乘，相当于频域上对应进行卷积hn0n01hnhN−1−nτN−1/2。
light filter calculator:轻量级数字滤波器计算器-开源
06-29
该程序使用 Remez 交换（等波纹）算法计算 FIR 滤波器系数，然后转换为整数，用于 FPGA、DSP 或 MCU。 此外，它可以设计一个简单的 IIR 陷波滤波器以减少电源线干扰。 您可以通过以下方式运行。 祝你好运！
FIR 滤波器设计软件
xinshuwei的博客
11-15 5814
1.rePhase Fir Tool rePhase 是Thomas 写的windows 免费程序。可产生 Fir 线性相位的扬声器分频 这里有几个例子介绍软件的使用 https://www.minidsp.com/applications/advanced-tools/rephase-fir-tool#overview 这里可进行软件的下载 rePhase - Official Site - Free FIR filtering tool 2.filter hose（商业软件) ...
FIR滤波器系数计算C代码
12-04
在本主题中，我们将深入探讨如何使用C语言计算FIR滤波器的系数，以及涉及的窗函数技术。 C代码实现FIR滤波器系数计算的核心在于设计滤波器的频率响应特性。通常，这涉及到以下步骤： 1. **定义滤波器规格**：首先...
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FIR滤波器_FIR滤波器_源码
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FIR滤波器，全称为Finite Impulse Response（有限冲激响应）滤波器，是数字信号处理领域中的一种重要工具。它通过一系列固定的离散系数（也称为 taps 或 impulse response）来处理输入序列，产生所需的输出信号。FIR...
Fir.rar_FIR滤波器_fir_fir滤波_fir滤波器设计_fir系统因子
09-24
2. **图像处理**：在图像去噪、边缘检测等方面，FIR滤波器能够平滑图像，减少高频噪声，或者增强特定频率成分的边缘。 3. **通信系统**：在无线通信中，FIR滤波器常用于预失真、均衡、频道选择等，以改善信号质量。...
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FIR滤波器的Verilog实现
07-13
FIR滤波器通过计算输入信号与一组预定义系数的卷积来产生输出。其主要特性包括线性相位、可设计的频率响应以及稳定的系统。滤波器的阶数决定了它的频率分辨率和滚降率，高阶滤波器能提供更平滑的过渡带。 ### ...
多带FIR数字滤波器的频域设计
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多带FIR数字滤波器的频域设计时间：2009-05-26 15:34:47 来源：现代电子技术 作者：郑佳春0 引 言    随着信息时代和数字世界的到来，数字信号处理已成为当今一门极其重要的学科和技术领域。数字信号处理在通信、语音、图像、自动控制、雷达、军事、航空航天、医疗和家用电器等众多领域得到了广泛的应用。在数字信号处理应用中，数字滤波器十分重要并
滤波器的设计及参数值在线计算
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滤波器的设计以及参数值在线计算方法，包括低通滤波器的设计及参数值在线计算、有源带通滤波器的设计及参数值在线计算、高通滤波器的设计及参数值在线计算等方法
FIR数字滤波器 C语言频域实现 matlab设计FIR参数
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FIR数字滤波器 C语言频域实现 matlab设计FIR参数一、FIR实现步骤1、FIR参数做FFT2、输入数据做FFT3、FIR做复数乘积4、将复数乘积结果做IFFT输出二、FIR代码实现1、FIR参数的生成2、FIR系数做FFT计算3、输入数据做overlap4、输入数据做FFT5、数据做复数乘积6、数据做IFFT并输出三、代码说明以及待完善1、代码说明2、待完善 本文主要介绍用C语言实现频...
FIR数字滤波器最优化设计及MATLAB实现实战
weixin_42173218的博客
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本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：FIR数字滤波器广泛应用于信号处理，包括通信、音频、图像等领域，通过特定系数实现不同滤波效果。本资源深入探讨FIR滤波器设计原理、最优化设计方法，并详细介绍在MATLAB中的实现，包括设计流程和实际应用分析，以及进一步的高级主题研究。 1. FIR数字滤波器概念与应用 FIR数字滤波器的基本概念 有限脉冲响应（F...
matlab中fir1中的边界频率,基于Matlab的FIR滤波器设计与实现- sunev- 博客园
weixin_39748858的博客
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sunev? ? ? ? ? ? ?博客园 闪存 首页 新随笔 联系 管理 订阅随笔- 43 文章- 0 评论- 162基于Matlab的FIR滤波器设计与实现一、摘要前面一篇文章介绍了通过FDATool工具箱实现滤波器的设计，见“基于Matlab中FDATool工具箱的滤波器设计及相关文件的生成”，这里通过几个例子说明采用Matlab语言设计FIR滤波器的过程。 二、实验平台Matlab...
软件滤波器在线计算小程序
iFTrue电力电子专栏
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[数字信号处理]使用窗函数设计FIR滤波器
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zhoufan的专栏
05-24 5万+
1.设计参数         首先，先明白几个概念。通带，阻带，过渡带，通带纹波和阻带纹波分别是什么？看下图，        范围称为通带，对于允许误差而言，这个范围，称为通带纹波。同样的，对于范围则是阻带，这个范围，称为阻带纹波。中间的黑色部分是过度带。角频率称为通带边缘频率，角频率则被称为阻带起始频率。        通常的滤波器的设计，都会指明这几个参数，最后设计的滤波器，必须满足
FIR滤波器阶数计算公式
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05-23
### FIR滤波器阶数的计算公式 FIR（Finite Impulse Response）滤波器的阶数 \( N \) 的计算通常依赖于所需的频率响应特性，例如通带边缘频率、阻带起始频率以及允许的最大误差。以下是基于等波纹滤波器理论推导的一个常用经验公式： \[ N = \frac{\text{Atten} - 8}{2.324 \cdot \Delta f} \] 其中： - \( \text{Atten} \) 是阻带衰减（单位：dB），表示阻带内的最小抑制水平； - \( \Delta f \) 是过渡带宽（单位：归一化频率），定义为 \( \Delta f = f_s - f_p \)，\( f_s \) 和 \( f_p \) 分别代表阻带边界频率和通带截止频率。 此公式的推导来源于经典的 Parks-McClellan 算法及其优化版本 firpmord 函数中的估算方法[^2]。该算法的目标是最小化最大误差并满足给定的技术指标约束条件。 另外，在实际应用中也可以采用更精确的方法来估计所需滤波器长度。例如 MATLAB 提供了一个名为 `firpmord` 的函数用于自动确定合适的滤波器阶次。其核心逻辑同样遵循类似的数学模型，并考虑更多细节参数调整的影响[^1]。 下面是一个 Python 实现的例子，利用 SciPy 库完成相同功能： ```python from scipy import signal def estimate_fir_order(ripple_db, stop_attenuation, transition_width, sampling_rate): """ Estimate the required order of an FIR filter. Parameters: ripple_db : float Passband ripple in dB. stop_attenuation : float Stopband attenuation in dB. transition_width : float Transition width as a fraction of Nyquist frequency. sampling_rate : float Sampling rate in Hz. Returns: int Estimated filter order. """ fs = sampling_rate / 2 # Convert to normalized frequency delta_f = transition_width / fs # Use empirical formula from Remez exchange algorithm theory atten = abs(stop_attenuation) n = (atten - 8) / (2.324 * delta_f) return round(n) # Example usage fs_hz = 1000 # Sampling rate in Hz delta_f = 50 # Transition bandwidth in Hz rp = 0.1 # Ripple in passband (dB) rs = 60 # Attenuation in stopband (dB) estimated_n = estimate_fir_order(rp, rs, delta_f, fs_hz) print(f"Estimated FIR Filter Order: {estimated_n}") ``` #### 注意事项 尽管上述公式提供了一种简便的方式初步评估 FIR 滤波器需求，但在具体项目实施过程中可能还需要进一步验证结果是否符合预期性能标准。因此建议结合仿真软件或者硬件原型测试最终设计方案的有效性和可行性。
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