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【代码】matlab 音频音量处理（音量大小按照dB调节）

CRC（循环冗余校验）是一种校验和算法，用于检测数据传输或存储中是否发生了错误。它通过对数据流进行特定的数学运算（比如按照多项式进行除法运算），生成一个特定长度的校验结果，将其附加到数据中一起传输或存储。接收方可以使用相同的算法对接收到的数据进行检验，如果校验结果与发送方计算得到的结果相同，则表明数据在传输或存储过程中没有发生错误。CRC校验通常用于网络通信、数据存储以及磁盘校验等领域，以确保数据的完整性和正确性。

这段代码生成了一个矩形窗带阻滤波器，其阶数为100，带阻频率范围为50Hz到200Hz，采样频率为1000Hz。这段代码生成了一个汉宁窗带通滤波器，其阶数为50，通带频率范围为50Hz到200Hz，采样频率为1000Hz。然后，使用fir1函数通过指定布莱克曼窗来设计高通滤波器，并绘制了滤波器的频率响应。这段代码生成了一个布莱克曼窗高通滤波器，其阶数为50，截止频率为100Hz，采样频率为1000Hz。然后，使用fir1函数通过指定矩形窗来设计带阻滤波器，并绘制了滤波器的频率响应。

直接数字合成器（DDS）或数控振荡器（NCO）是许多数字通信系统中的重要部件。正交合成器用于构造数字下变频器和上变频器、解调器，并实现各种类型的调制方案，包括PSK（相移键控）、FSK（频移键控（frequency shift keying））和MSK（minimum shift keyed）。数字生成复数或实数正弦曲线采用查找表方案。查找表存储正弦曲线的样本。数字积分器用于生成合适的相位自变量，该相位自变量由查找表映射到期望的输出波形。

xilinx FFT IP手册。

FFT（Fast Fourier Transform），快速傅立叶变换，是一种 DFT（离散傅里叶变换）的高效算法。在以时频变换分析为基础的数字处理方法中，有着不可替代的作用。

【代码】matlab自动生成FPGA rom源码。

FFA FIR

并行FIR

1简介在过去十年中，动态元素匹配 (DEM) 数模转换器 (DAC) 在过采样 delta-sigma 数据转换器、流水线 ADC 和高分辨率奈奎斯特速率 DAC 方面实现了重大性能改进 。 在许多情况下，它们有效地消除了作为性能限制错误源的组件不匹配。在没有 DEM 的 DAC 中，在电路制造过程中不可避免地引入名义上相同的电路元件之间的不匹配会导致非线性失真。 通过对元素的使用模式进行加扰，DEM 使不匹配导致的误差成为与输入序列不相关的伪随机噪声，而不是非线性失真。在失配加扰 DEM DAC 中

自适应滤波器（Adaptive Filter）（1）–简介自适应滤波器（adaptive filter）(2)–LMS算法自适应滤波器的介绍与LMS算法推到过程可参照以上两篇文章。一下是matlab演示自适应滤波器 LMS算法。LMS算法的核心是 y(i)=w*XN';%y(n)=W*XN; e(i)=d(i)-y(i); w=w+u*e(i)'*XN;函数ADLMS：% 输入参数:% xn 输入的信号序列 % d 所期望的响应序列

自适应滤波器（Adaptive Filter）（1）–简介自适应滤波器（adaptive filter）(2)–LMS算法程序演示一个信号叠加到另个一个信号上，通过自适应滤波器产生滤波器系数滤除叠加信号过程。clear allclose allg =100; %Monte Carlo仿真次数K =128;%FIR滤波器长度Fs =44100;fc =200;fc1=500;L=44100;pp=zeros(g,L-K); %将每次循环仿真的误差信号结果存于矩阵PP中，以便求取

1.自适应 FIR 滤波器基础知识自适应滤波器的一些经典应用包括系统识别、通道均衡、信号增强和信号预测。建议的应用程序是降噪，这是一种信号增强。下文描述了此类应用程序的一般案例。当信号x（k）因噪声n1（k）损坏时，信号n2（k）与噪声相关。当算法收敛时，输出信号 e（k）将是信号的增强版本。平均方形误差 （F[e [k]= [|E[e（k）|2]）是重量参数的二次函数。此属性很重要，用于自适应过滤器，因为它只有一个通用的最小值。这意味着它适用于许多类型的自适应算法，并将导致一个体面的收敛行为。相比

1 自适应滤波器基本概念自适应滤镜是具有非恒定系数的滤波器。滤波器系数根据通常定义的 cterium 进行调整，以优化滤波器在输入信号中估计未知信号的能力。自适应 FIR 滤波器的基本轮廓如下图所示。滤波器接受输入信号 x 并生成输出信号 y。此滤波器的 FIR 系数是可调的，这意味着在每一个新的 x 示例中，系数可以具有新的值。滤波器系数的新值是使用系数更新算法确定的，该算法根据错误信号 e 计算每个滤波系数的调整。错误信号 e 通常计算为实际输出信号 y 和所需输出信号 d 之间的差值。所需的输

close allclear allclcfc = 1000; %Signal 1000HZfs = 44100; %Sample rate 176400HZtime = 1; %信号时长1s t =1/fs:1/fs:time; %时间序列 n =length(t);s =sin(2*pi*fc*t); %Signal Sourcewindow=boxcar(length(s)); %矩形窗nfft=fs;[Pxx,f]=peri

1 三阶双量化MASH-SDM高阶噪声整形存在稳定性问题，克服这一问题的方法之一是采用低阶单环调制器级联的级联结构来设计高阶调制器。级联结构的每个单环调制器转换前一个调制器的量化误差；除最后一个单回路调制器外，其他所有调制器的误差均被数字消除。本节提出了一种采用双量化DAC结构和误差反馈拓扑实现的三阶级联调制器。图9显示了双量化DAC体系结构。在该系统中，由于单比特噪声整形环路而产生的大量化误差e1的负值被馈入校正路径，在该路径中被截断为M比特（M>1）。t然后将定位误差转换为模拟形式，在模拟滤

1. 三阶级联 SDM数模转换主要通过过采样时钟速率的全数字 SDM 环路实现。 具有 16 位字长的数据流可以转换为一位数字信号，从而保留基带频谱。在这项工作中，所提出的设计方法使用了如图 6 所示的误差反馈结构。这里的量化误差 E 是通过从 DAC 输出中减去内部 ADC 的输入以模拟形式获得的； E 然后通过 Hf(z) 滤波器 [7] 反馈到输入。 在这个结构中，我们可以发现截断误差的负值（由被忽略的 LSB 组成）代替 MSB 输出通过具有传递函数 Hf(z) 的滤波器反馈到输入。 误差反馈

1 简介数字信号处理已经发展到复杂的水平，带来了更稳健、噪声不敏感、可靠性、可测试性和更好的生产良率等优势。为了将所有这些优点带入现实世界的应用中，需要将数字域信号转换为现实世界的模拟域表示，并将现实世界的模拟信号转换为数字域表示。Sigma-Delta 调制器 (SDM) 已成为实现高分辨率数模转换器 (DAC) 的流行方法；该方法使用过采样和噪声整形来抑制信号频带中的量化噪声。 SDM 的主要优点是其固有的线性度和稳健的模拟实现。 SDM 的这些特性使其对许多应用非常有吸引力。现场可编程门阵列 (

1模拟信号处理也许最简单的模拟信号处理示例是图 1 中所示的熟悉的 RC 电路。该电路充当低通滤波器。 它去除或过滤掉高于电路截止频率的频率分量，并以很小的衰减通过较低频率的分量。 在本例中，信号处理的目的是消除高频噪声并提取信号的所需部分。请注意，输入和输出均为模拟形式。 这是一个很大的优势，因为科学和工程中感兴趣的信号本质上是模拟的。 因此，对于模拟信号处理，信号处理模块的输入和输出不需要接口电路（ADC 和 DAC）。2模拟信号处理的缺点模拟信号处理的一大缺点是电子元件值的变化。 模拟电路

差分脉冲编码调制是一种量化信号导数的技术。 当采样周期之间的信号变化很小时，可以减少量化器的字长。 使用非常高的过采样率，采样周期之间的变化非常小，因此量化器可以减少到低位。 1 位 DPCM 编码器称为增量调制器 (DM, delta)。 换句话说，DM 对信号幅度的差异而不是信号幅度本身进行编码。 DM 的另一个名称是脉宽调制 (PWM)。图 2 显示了一个增量调制编码器； 它被称为单积分调制器。 将输入信号与积分输出脉冲进行比较，并将增量（差值）信号应用于量化器。 当差信号为负时，量化器产生一个正脉

将delta调制器修改为sigma-delta调制器可以解决上述问题。 Sigma-Delta 调制 (SDM) 的开发始于 1960 年代，以克服 delta 模拟的局限性。 Sigma-delta 系统量化当前 sigma 与先前差值的 sigma（总和）之间的 delta（D，差值）（它是一个闭环反馈系统）。积分器放置在量化器的输入端；信号幅度在变化的频率下是恒定的（类似于频率调制，FM）。因此SDM也被称为脉冲密度调制器（PDM，相当于PWD）。与 PCM 一样，SDM 直接量化信号，而不是像增量调

为什么要读书？为什么要读书？书本里，有几千年的哲学观点、有几百年的科学规律、几十年的技术总结。多读书，可以帮助看明白这个世界，看明白人。时域、频域、s域、z域大学《信号与系统》讲了四种域：...

PWM 采用任意宽度的输入值，并创建只有一位宽度的输出。使用自由运行计数器的 PWM，这是能做的最简单的 PWM。module PWM( input clk, input [3:0] PWM_in, output PWM_out);reg [3:0] cnt;always @(posedge clk) cnt <= cnt + 1'b1; // free-running counterassign PWM_out = (PWM_in > cnt); //

1 hilbert变换希尔伯特变换是以著名数学家大卫·希尔伯特(David Hilbert)来命名。在数学与信号处理的领域中，一个实值函数的希尔伯特变换(Hilbert transform...

基于FPGA希尔伯特变换的实现1 背景知识希尔伯特的基本概念在文章《hilbert变换简介》中有讲到。Hilbert 变换对实际数据作 90 度相移；正弦变为余弦，反之亦然。Fpga实现hilbert变换的步骤如下：2 matlab希尔伯特变换系数设计希尔伯特滤波器是幅度为1的全通滤波器，它既可以使用FIR滤波器来实现也可以使用IIR滤波器来实现。工程实现中大多使用FIR滤波器。下图为采样率44.1khz,通带在400hz-21650hz。使用FDATOOL 工具去构造滤波器，选取阶数采用

基于FPGA的hilbert变换的实现1 hilbert变换希尔伯特变换是以著名数学家大卫·希尔伯特(David Hilbert)来命名。在数学与信号处理的领域中，一个实值函数的希尔伯特变换(Hilbert transform)——在此标示为H——是将信号g(t)与1/(πt)做卷积，以得到g’(t)。因此，希尔伯特变换结果g’(t)可以被解读为输入是g（t）的线性时不变系统(linear time invariant system)的输出，而此系统的脉冲响应为1/(πt)。希尔伯特变换公式：g(

IIR 滤波器设计FIR 滤波器的缺点之一是它们需要很大的滤波器阶数才能满足某些设计设定。如果波纹保持不变，滤波器阶数与过渡带宽度成反比。通过使用反馈，使用小得多的滤波器阶数即可满足一组设计设定。这就是 IIR 滤波器设计背后的思想。“无限脉冲响应” (IIR) 一词源于这样的事实：当脉冲施加到滤波器时，输出永远不会衰减到零。当计算资源非常宝贵时，IIR 滤波器非常有用。然而，稳定的因果 IIR 滤波器无法提供完美的线性相位。在要求相位线性的情况下，避免使用 IIR 设计。使用 IIR 滤波器的另一个

Matlab数字滤波器设计实践—FIR1低通滤波器设定在理想情况下，低通滤波器使信号中低于指定截止频率 ωc 的所有频率分量保持不变，并拒绝高于 ωc 的所有分量。由于实现理想低通滤波器所需的脉冲响应是无限长的，因此无法设计出理想的 FIR 低通滤波器。理想脉冲响应的有限长度逼近会导致滤波器的通带 (ω<ωc) 和阻带 (ω>ωc) 中都出现波纹，并导致通带和阻带之间的过渡带宽度非零。当用有限脉冲响应逼近时，通带/阻带波纹和过渡带宽度都是不希望出现的，且不可避免地与理想低通滤波器存在偏差。

%program to show amplitude modulation;fs=8000; fc=300;t=[0:.1*fs]'/fs;x=sin(20*pi*t);y=ammod(x,fc,fs);figure;subplot(2,1,1);plot(t,x);grid on;xlabel('t'); ylabel('x');title('modulating signal');subplot(2,1,2);plot(t,y);grid on;xlabel('t'); .

%============== Kalman filtering ================% 根据《自适应滤波器原理》第424页% 过程方程：x(n+1) = F(n+1,n)x(n) + v1(n);% 测量方程：y(n) = C(n)x(n) + v2(n);clcclearclose all %=============== generate data ====================dotnumber=200; Fs=100;Fsignal=5;.

今天给大侠带来基于FPGA 的CRC校验码生成器设计，话不多说，上货。一、概述CRC，即Cyclic Redundancy Check，循环冗余校验，是一种数字通信中的常用信道编码技术。其...

matlab 代码：%% 清内存 关闭窗口 准备工作clear allclose allclc %% signal% 三要素A=1; %amplifyfin=2000; %Hzwin=2*pi*fin; %rad/sfc=40000; %Hzwc=2*pi*fc;pin=0; %radpc=0;m=0.5; %调制系数N.

1 硬件需求介绍图1 卡拉ok硬件系统1）麦克风（microphone）2）音频ADC --PCM1080或其他音频ADC3）FPGA --卡拉ok系统4）音频DAC–PCM5102A5）音响6）显示屏2 FPGA硬件系统介绍图2 fpga内部音频算法系统 音频模拟信号经过音频adc采集后转化为数字信号通过I2S送入FPGA，FPGA内部可做均衡器算法，反馈抑制算法，高低通滤波器混响回声以及变声的音频处理算法。3 啸叫场景：扩音系统中，特别是会议、教学、ktv等场景，提高扩音

本文翻译自：http://www.earlevel.com/main/2003/02/28/biquads/作者：Posted onFebruary 28, 2003byNigel...

All filter transfer functions were derived from analog prototypes (thatare shown below for each EQ filter type) and had been digitized using theBilinear Transform. BLT frequency warping has been taken into account forboth significant frequency relocati

1 硬件需求介绍图1 卡拉ok硬件系统1）麦克风（microphone）2）音频ADC --PCM1080或其他音频ADC3）FPGA --卡拉ok系统4）音频DAC--PCM5102...

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Xilinx FIR IP的介绍与仿真1 xilinx fir ip简介1）符合AXI4-Stream的接口2）高性能有限脉冲响应（FIR），多相抽取器，多相内插器，半带，半带抽取器和半...

1 xilinx FFT IP介绍Xilinx快速傅立叶变换（FFT IP）内核实现了Cooley-Tukey FFT算法，这是一种计算有效的方法，用于计算离散傅立叶变换（DFT）。1)...

xilinx Fast Fourier Transform v9.1 的使用1 IP简介•正向和反向复数FFT，运行时间可配置•变换大小N = 2m，m = 3 – 16•数据采样精度bx = 8 – 34•相位系数精度bw = 8 – 34•算术类型：°无标度（全精度）定点°缩放定点°浮点数•定点或浮点接口•蝴蝶后舍入或截断•Block RAM或分布式RAM，用于数据和相...