FIR 滤波器之输出舍入处理(Output Rounding)

最新推荐文章于 2025-11-17 13:16:28 发布
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本文探讨了FIR滤波器输出位宽的优化策略，包括全精度、截断、非对称舍入、对称舍入、向零舍入及收敛舍入等方法，旨在实现精度与资源的平衡。

对滤波器的输出位宽进行限制可以节省资源，FIR 核提供了一些策略供用户选择以实现精度与资源之间的折中处理。

在下面的描述中，x表示被舍入的小数，n表示输出位宽，m表示LSB(累加器位宽与输出位宽之差)； 

(1)全精度 m=0 默认选项

(2)截断

在累加器的输出结果上舍弃m位,效果类似matlab中的floor函数，但是舍入偏差可以达到0.5；

(3) 正向非对称舍入

在累加器的输出结果上加0.5再舍弃m位，缺点是会引入正向偏差；

(4)负向非对称舍入

 

在累加器的输出结果上先减去0.499...，缺点是会引入负向偏差，偏差精度如上；

(5)向最大绝对值对称舍入

非对称舍入总是会引入固定方向的偏差 ，在对称舍入下，将0.499加到累加器输出结果上，但是在舍去m位之前将表示累加器输出结果的符号位翻转并加到结果上，这样在两个方向都不会有偏差，这种方法类似于matlab中的round函数；

(6)向零舍入

向零舍入的好处是不会发生溢出； 

(7)收敛舍入

Xilinx的FIR滤波器IP的设计与仿真
FPGA开发 | 高速接口与数字IC设计
10-24 3558
Number of Coefficient Sets多个系数集，对于多系数过滤器，单个.coe文件用于指定系数集。采样率为50mhz，通带起始频率为100KHz，阻带起始频率为1MHz。在经过一段时间的仿真后，我们看到通过模拟产生的正弦波数据的高频分量在FIR滤波器的作用下只保留了低频部分。采样率为50mhz，通带起始频率为100KHz，阻带起始频率为1MHz。这里我们选择coe文件，我们直接从matlab中生成的coe文件。CONFIG通道用于选择活动的滤波器系数集。同样的，选择输入数类型，数据位宽。
滤波器截位
ChenDefa的博客
03-25 2152
量化位数N = 16时，滤波器输出位宽 量化位数N = 5时，滤波器输出位宽 量化位数N = 4时，滤波器输出位宽
VIVADO FIR IP核快速使用教程（结合matlab）
weixin_44253012的博客
09-15 1837
本文通过一个实际的滤波过程，带大家快速的学会使用这个IP，同时对IP的每一页都做了详细介绍。你可以直接使用matlab代码产生滤波器参数和原始数据，然后跟着图片中的配置完成FIR IP实现滤波的过程，先用起来再说。
matlab设计时域滤波器_matlab与FPGA数字滤波器设计（6）—— Vivado 中使用 Verilog 实现并行 FIR 滤波器/截位操作...
weixin_36343015的博客
02-01 1024
在 FPGA 实现 FIR 滤波器时，最常用的是直接型结构，简单方便，在实现直接型结构时，可以选择串行结构/并行结构/分布式结构。并行结构即并行实现 FIR 滤波器的乘累加操作，数据的处理速度较快，使用多个乘法器同时计算乘法操作，数据输入速率可以达到系统处理时钟的速率，且与阶数无关(相比较串行，用了更多的资源，但提高了处理速度，典型的“以资源换速度”的设计思想)；1.新建工程和...
FIR 滤波器之输出位宽和位宽增加(Output Width and Bit Growth)
bleauchat的博客
12-26 6223
滤波处理时产生的位宽增加是基于滤波的乘累加运算造成的；位宽增加的上限是非零乘法运算系数以2位底的对数向上取整再加上原始系数位宽，如下公式；  但是实际当中系数较小，不会达到最大位宽； 实际增长的位宽如上是式3-3所示；   3-4给出了输出的全精度位宽；上面的式子是在没有考虑小数位的情况下计算得到的最终位宽，下面给出考虑小数位的情况：  ...
rounding mode in compiler
qq_38963393的博客
02-19 412
【代码】rounding mode in compiler。
FPGA滤波器几种舍入方式和误差分析及verilog实现
u924512005的博客
04-14 3531
在数字信号处理中，有限字长的舍入方式很重要
rounding mode
渔道的博客
02-03 1865
文章目录什么是rounding moderounding mode在C99中的定义示例运行结果 什么是rounding mode c语言中rounding mode(rounding direction)的总结(基于C99标准)。所谓rounding mode就是常说的舍入模式，例如，四舍五入、向上取整、向下取整。舍入模式决定了当浮点运算的结果不能在有效值中精确表示时应该如何处理。 rounding mode在C99中的定义 FLT_ROUNDS表示浮点运算的舍入模式。FLT_ROUNDS的值如下图(fro
FPGA笔记1——FIR滤波器IP核配置(2)补充说明
qq_62783441的博客
11-07 1077
参数功能常用设置说明系数小数位0 或根据.coe文件调整控制系数量化精度输入小数位0～2控制输入缩放比例输出舍入方式平衡精度与误差特性窗函数法等波纹法设计原理截断理想滤波器优化误差分布（Parks-McClellan）控制参数难控制波纹可精确控制通/阻带波纹阶数由经验确定自动最小化复杂度低高典型用途快速设计、教学、低端硬件高性能滤波器、严格指标应用MATLAB选项“窗函数法”“等波纹法”
FPGA笔记1——FIR滤波器IP核配置(1)
qq_62783441的博客
11-07 1090
FIR（Finite Impulse Response，有限脉冲响应）滤波器线性相位特性：相位响应线性，不会导致信号波形失真。稳定性高：因为其单位脉冲响应是有限长度的，不存在反馈结构，因此天然稳定。实现方式简单：主要由加法器、乘法器、移位寄存器构成。常见结构直接型（Direct Form）级联型（Cascade Form）卷积结构（使用DSP Slice实现）yn∑k0N−1hkxn−kynk0∑N−1​hkxn−k。
36、数字滤波器中的舍入误差分析
最新发布
oil88的博客
11-17 10
本文深入分析了数字滤波器在有限精度实现中的舍入误差问题，重点研究A/D量化噪声的统计特性及其对滤波器输出的影响。通过统计建模技术将非线性量化过程转化为线性分析问题，分别讨论了截断与舍入操作的误差均值与方差，并利用MATLAB进行仿真验证。文章还介绍了量化噪声通过数字滤波器后的输出噪声方差计算方法，针对FIR和IIR滤波器给出了方差增益的计算公式与实现代码。最后探讨了实际应用中滤波器类型选择、量化位数影响及系统稳定性等问题，并展望了更精确建模与低噪声设计的未来方向。
36、数字滤波器中的舍入效应分析
opencv7vision的博客
11-16 12
本文深入分析了数字滤波器中的舍入效应，重点探讨A/D量化噪声的统计建模方法、误差特性及其通过数字滤波器的传播影响。文章介绍了量化噪声在截断与舍入操作下的统计特性，利用MATLAB进行仿真验证，并给出了FIR和IIR滤波器输出噪声方差增益的计算方法。通过示例分析了量化位数、输入序列特性和滤波器类型对舍入效应的影响，总结了实际应用中的设计建议，并展望了未来研究方向，为数字信号处理系统的精度优化提供了理论支持和实践指导。
Vivado FIR IP 详解 （一）
mengzaishenqiu的博客
09-19 6359
FIR（Finite Impulse Response）滤波器即有限长单位冲激响应滤波器，是数字信号处理中非常重要的一种滤波器类型。它具有线性相位、稳定性高等优点，在通信、音频处理、图像处理等众多领域都有着广泛的应用。通过使用这个 IP 核，我们可以避免从头开始编写复杂的 FIR 滤波器代码，大大提高开发效率，同时也能保证滤波器的性能和可靠性。
Xilinx 滤波器IP核输出有效位截取问题
ViV587的博客
09-06 6399
Xilinx是按照如下公式给出输出位宽的： outputwidth = coefwidth + inputwidth + ceil(log2(tap)) 其中，outputwidth即为输出位宽，coefwidth为抽头系数位宽，inputwidth为输入位宽，tap为滤波器阶数，ceil为向上取整。 有效位截取方法： 如果输入信号是周期的，可以通过仿真来看输入信号通过滤波器得到的最大值占...
Vivado_FIR滤波器输出位宽计算方法
学无止境
02-24 4324
介绍了FIR滤波器的输出位宽计算方法，特别是使用希尔伯特变换时的详细计算方法。
(多图) FPGA实现FIR抽取滤波器的设计
weixin_34221276的博客
02-15 559
O 引言   　　FIR(fini te impulse response)滤波器是数字信号处理系统中最基本的元件，它可以在保证任意幅频特性的同时具有严格的线性相频特性，同时其单位冲激响应是有限的，没有输入到输出的反馈，系统稳定。因此，FIR滤波器在通信、图像处理、模式识别等领域都有着广泛的应用。在工程实践中，往往要求对信号处理要有实时性和灵活性，而已有的一些软件和硬件实现方式则难以同时达到这...
FPGA信号处理系列文章——FIR半带抽取滤波器
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gzy0506的博客
11-30 1万+
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 FPGA信号处理系列文章——FIR半带抽取滤波器信号流matlab模型FIR系数生成IP核的设置注意事项 信号流 半带抽取滤波器的信号流是什么？信号先进行FIR滤波，然后进行抽取。 matlab模型 %signal 定点化数据输入 coeff_val_fir = importdata('hb2.coe'); signal_f = filter(coeff_val_fir,1,signal); signal1 = downsample(si
fir抽取滤波器matlab,Xilinx FPGA之抽取FIR滤波器的实现
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03-18 952
过去半年有几位客户请我帮助他们设计和实现数字下变频器所用的降采样(即“抽取”)滤波器，这种滤波器在软件无线电与数据采集类应用中都很常见。这项工作即便对于经验丰富的设计师也不是一件小事。事实上，仅仅算出在FGPA中实现滤波器所需要的资源可能就是一个很大的问题。虽然 MATLAB®(MathWorks 开发)具有用于滤波器设计与分析 (FDA) 的绝妙工具箱，但是它提供太多滤波器设计方...
FPGA之FIR滤波器
weixin_44877786的博客
05-30 1662
注意：为了方便区分，COE文件的命名一般采用fs_fpass_fstop_d的格式，例：fs2400m_fpass500m_fstop700m_d2.coe，d2指2倍抽取。根据第2节设置，输入数据位宽为16bit，滤波器系数为20bit，输出为37bit（输出扩位是防止计算结果溢出），为了减小数据传输带宽，一般对输出结果进行截位处理。前文提到滤波器对信号幅度有2^20倍的增益，为了保证滤波器的0增益效果，也需要对滤波器输出进行截位处理。此时输出的系数有20bit的增益，即滤波后，信号幅度增大2^20倍。
stm32f4 fir滤波器
01-21
### STM32F4 实现 FIR 滤波器 示例代码教程 #### 一、初始化环境配置 为了确保开发环境中能够顺利调用DSP库函数，在项目设置里需加入特定宏定义来启用CMSIS-DSP功能。这可以通过在项目的预处理器选项中添加如下几个宏定义完成[^4]: ```c #define ARM_MATH_CM4 #define __CC_ARM #define ARM_MATH_MATRIX_CHECK #define ARM_MATH_ROUNDING ``` #### 二、准备滤波器参数与状态变量 创建一个长度为`NUM_TAPS=32`的浮点型数组用于存储预先计算得到的FIR滤波器系数，并声明一个`arm_fir_instance_f32`类型的实例对象用来保存滤波器的具体配置信息。 ```c #include "arm_math.h" // 定义抽头数以及分配空间给滤波器系数 #define NUM_TAPS 32 float32_t firCoeffs[NUM_TAPS] = { /* ... */ }; // 此处应填入实际计算得出的系数值 // 创建并初始化FIR滤波器的状态向量 static float32_t firState[NUM_TAPS + BLOCK_SIZE - 1]; // 声明FIR滤波器实例 arm_fir_instance_f32 firInstance; ``` #### 三、执行初始化操作 利用`arm_fir_init_f32()`函数对之前定义好的FIR滤波器实例进行必要的初始化工作，传入相应的参数包括但不限于抽头数量(`NUM_TAPS`)、指向系数表起始位置的指针(`firCoeffs`)、指向状态缓冲区首地址的指针(`firState`)还有处理的数据块大小(`BLOCK_SIZE`)等。 ```c int main(void){ // 初始化系统时钟及其他外设... // 对FIR滤波器做初始化设定 arm_fir_init_f32(&firInstance, NUM_TAPS, firCoeffs, firState, BLOCK_SIZE); } ``` #### 四、数据流处理流程 当接收到新的输入样本后，可以调用`arm_fir_f32()`来进行一次完整的有限脉冲响应运算过程，从而获得经过该线性相位数字滤波后的输出结果。 ```c void processAudioSample(float32_t *inputBuffer, uint32_t numSamples) { for(uint32_t i = 0; i < numSamples / BLOCK_SIZE; ++i) { // 执行FIR滤波 arm_fir_f32(&firInstance, &inputBuffer[i * BLOCK_SIZE], outputBuffer, BLOCK_SIZE); // 处理outputBuffer中的已过滤音频帧... } } ```
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