多项内插滤波器/采样率转换

本文介绍了通过FPGA实现的多相滤波器,特别是4倍内插滤波器的设计过程。作者使用MATLAB演示了如何将滤波器分解为多个部分并分别应用,证明了这种方法等效于直接使用单个滤波器进行4倍内插。此外,还讨论了采样率转换的概念,例如从200Mfs到5Mps的符号速率下,如何通过抽取实现一个符号4个点的目标。

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学习:

(652条消息) FPGA信号处理系列文章——深入浅出理解多相滤波器_nobel恒等式_十年老鸟的博客-优快云博客

参考上面博客学习了一下原理之后,自己写了一个4倍内插滤波器看效果:

clc
clear
close all

a = 0;
data = [];
for i = 1:10
    a = a + 1;
    data = [data,a];
end
data_in = upsample(data,4);
% filter_coef = fir1(4*4-1,1/4);
filter_coef = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16];

div = [];
for i = 1:4
    for n = 1:4
        div(i,n) = filter_coef(4*(i-1)+n);
    end
end

a = filter(filter_coef,1,data_in)
b = filter(div(:,1)',1,data);
c = filter(div(:,2)',1,data);
d = filter(div(:,3)',1,data);
e = filter(div(:,4)',1,data);
see = zeros(5,100);
see(1,1:length(a)) = a;
see(2,1:length(b)) = b;
see(3,1:length(c)) = c;
see(4,1:length(d)) = d;
see(5,1:length(e)) = e;

前两行为a,后四行为bcde

 可以看到分成4组进行滤波和直接一组进行滤波结果是一样的

只需要在分组滤波之后将数据在拼接起来就ok

理解:

如果不对输入数据进行插值,而是直接将滤波器分组滤波,之后直接将分组滤波后的数据拼接起来的话,相当于间接的对原始数据进行了(组数)倍插值(0),省去了内插0的步骤。

采样率转换:

假如原始采样率为200(fs)M,符号速率为5M(ps),那么此时一个符号的采样点数为200/5 = 40;

如果要实现一个符号4个点

那么只需要对原始数据进行200/4*5(fs/4*ps)=10倍抽取即可

<think>好的,用户需要查找关于CIC内滤波器Matlab中的实现或使用方法。首先,我需要回忆CIC滤波器的基本结构和应用场景。CIC滤波器通常用于数字信号处理中的采样率转换,尤其是多速率系统中,因为它结构简单,无需乘法器,计算效率高。内和抽取是CIC的两种主要应用,这里用户明确提到了内,所以重点在值部分。接下来,我需要确定Matlab中是否有现成的函数或工具来实现CIC滤波器。记得Matlab的信号处理工具箱中有dsp.CICInterpolator和dsp.CICDecimator这两个系统对象,分别用于内和抽取。此外,CIC滤波器也可以通过级联积分器和梳状滤波器部分手动实现,这可能对用户理解原理有帮助。用户可能需要具体的代码示例,所以应该提供两种方法:使用系统对象和手动实现。系统对象的方法更简洁,适合直接应用;手动实现则有助于理解内部结构。需要确保代码正确,比如积分器的差分方程和梳状滤波器的延迟部分。 另外,参数设置是关键,比如内因子R、微分延迟M和级数N。需要说明这些参数的影响,比如通带衰减和镜像抑制。可能还需要提到频率响应分析和资源估算,比如使用fvtool或生成HDL代码,这些是实际应用中常见的需求。用户可能遇到的问题包括频谱镜像和通带衰减,所以优化方法如补偿滤波器或更高阶数的CIC结构也应该提及。参考文献中的例子和频谱图可以帮助用户更直观地理解。同时,需要检查引用链接是否有效,但用户提供的引用可能只是示例,所以主要依赖Matlab官方文档和常见实现方法。最后,生成的相关问题需要覆盖设计考虑、补偿方法、应用场景和与FIR滤波器的比较,这些都是用户可能进一步感兴趣的方面。确保回答结构清晰,分步骤说明,并提供可运行的代码示例,帮助用户快速上手。</think>关于CIC内滤波器Matlab中的实现,可通过以下步骤完成: ### 一、CIC滤波器原理 CIC(Cascaded Integrator Comb)滤波器由$N$级积分器和$N$级梳状滤波器组成,传递函数为: $$H(z) = \left( \frac{1 - z^{-RM}}{1 - z^{-1}} \right)^N$$ 其中$R$为值因子,$M$为微分延迟,$N$为级联阶数[^3] ### 二、Matlab实现方法 #### 方法1:使用系统对象`dsp.CICInterpolator` ```matlab R = 8; % 值因子 M = 1; % 微分延迟 N = 3; % 级数 cicIntrl = dsp.CICInterpolator(R, M, N); input = randn(100,1); % 输入信号 output = cicIntrl(input); % 值输出 fvtool(cicIntrl); % 查看频率响应 ``` #### 方法2:手动实现结构 ```matlab function y = cic_interp(x, R, M, N) % 积分器部分 integrator = x; for k = 1:N integrator = filter(1, [1 -1], integrator); end % 值 upsampled = upsample(integrator, R); % 梳状滤波器 comb = upsampled; for k = 1:N comb = filter([1 zeros(1,R*M-1) -1], 1, comb); end y = comb; end ``` ### 三、关键参数设置 1. **值因子$R$**:决定输出采样率$f_s' = R \cdot f_s$ 2. **微分延迟$M$**:影响零点位置,通常取1或2 3. **级数$N$**:增加级数可提高镜像抑制,但会增大通带衰减 ### 四、频谱分析示例 ```matlab hF = fft(output,1024); plot([-512:511]/1024, abs(fftshift(hF))); xlabel('Normalized frequency') ylabel('Amplitude') title('CIC滤波器频率响应'); ``` 可观察到值后的频谱镜像现象[^2] ### 五、实际应用注意事项 1. 需后接补偿滤波器修正通带衰减 2. 可通过`dsp.CICCompensationInterpolator`设计补偿滤波器 3. 使用`generatehdl(cicIntrl)`可生成HDL代码
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