FIR滤波器的设计和仿真

<div class="blogpost-body" id="cnblogs_post_body">
<p>　主要参照杜勇老师的《数字调制解调技术的MATLAB与FPGA实现》，在这里记录一下，并记录出现的问题</p>
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  <strong><span style="font-size:14pt;">1、先根据系统所需要的FIR滤波器的参数在Matlab中设计出FIR的参数，保存到txt文件内。</span></strong>
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  程序如下：
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　　%E4_5_LpfDesign.m　　
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　　%设计一个低通滤波器。采样频率fs=8MHz,过渡带fc=[1MHz 2MHz]；
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　　%绘出滤波器第数量化前后的幅频响应图；将量化后的滤波器系数写入指定的txt文本文件中
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　　function h_pm=LpfDesign
  </div>
  <div>
　　fs=12.5*10^6;       %采样频率
  </div>
  <div>
　　qm=12;                %滤波器系数量化位数
  </div>
  <div>
　　fc=[2.5*10^6 3*10^6];  %过渡带
  </div>
  <div>
　　mag=[1 0];          %窗函数的理想滤波器幅度
  </div>
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　　%设置通带容限a1及阻带容限a2
  </div>
  <div>
　　%通带衰减ap=-20*log10(1-a1)=0.915dB,阻带衰减为as=-20*log10(a2)=40dB
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  <div>
　　a1=0.1;a2=0.01;
  </div>
  <div>
　　dev=[a1 a2];
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　　%采用凯塞窗函数获取满足要求的最小滤波器阶数
  </div>
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　　%因为凯塞窗具有可调选项，因此可以根据过渡带和波纹参数等计算出凯塞窗的β值和滤波器阶数
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　　%n：阶数    Wn：归一化频带边缘    beta：Kaiser窗beta参数 ftype：滤波器类型用于fir1函数
  </div>
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　　[n,wn,beta,ftype] = kaiserord(fc,mag,dev,fs)
  </div>
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  </div>
  <div>
　　%采用firpm函数设计最优滤波器
  </div>
  <div>
　　%因为用firpm函数（最优滤波器）和凯塞窗和海明窗滤波器比较，第一旁瓣电平比凯塞窗约低2.5db，且阻带波纹相同，而凯塞窗的阻带波纹却逐渐减少
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  <div>
　　fpm=[0 fc(1)*2/fs fc(2)*2/fs 1];  %firpm函数的频段向量
  </div>
  <div>
　　magpm=[1 1 0 0];                %firpm函数的幅值向量
  </div>
  <div>
　　h_pm=firpm(n,fpm,magpm);       %设计最优滤波器
  </div>
  <div>

  </div>
  <div>
　　%量化滤波系数
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　　a=abs(h_pm);
  </div>
  <div>
　　b=max(a);
  </div>
  <div>
　　c=h_pm/b;
  </div>
  <div>
　　q_pm=round(h_pm/max(abs(h_pm))*(2^(qm-1)-1));
  </div>
  <div>

  </div>
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　　%将生成的滤波器系数数据写入FPGA所需的txt文件中
  </div>
  <div>
<span style="color:#ff0000;">　　fid=fopen('E:\毕设\4、code\2、FIR\FIR滤波器_YH\MATLAB图例\lpf.txt','w');</span>
  </div>
  <div>
<span style="color:#ff0000;">　　for k=1:length(h_pm)</span>
  </div>
  <div>
<span style="color:#ff0000;">    　　fprintf(fid,'%12.12f\r\n',h_pm);</span>
  </div>
  <div>
<span style="color:#ff0000;"> 　　 if(k~=length(h_pm))</span>
  </div>
  <div>
<span style="color:#ff0000;">       　　fprintf(fid,'\r\n');</span>
  </div>
  <div>
<span style="color:#ff0000;"> 　　 end</span>
  </div>
  <div>
<span style="color:#ff0000;">　　end</span>
  </div>
  <div>
<span style="color:#ff0000;">　　fclose(fid);</span>
  </div>
  <div>

  </div>
  <div>
　　%获取量化前后滤波器的幅频响应数据
  </div>
  <div>
　　m_pm=20*log10(abs(fft(h_pm,1024))); m_pm=m_pm-max(m_pm);
  </div>
  <div>
　　q_pm=20*log10(abs(fft(q_pm,1024))); q_pm=q_pm-max(q_pm);
  </div>
  <div>

  </div>
  <div>
　　%设置幅频响应的横坐标单位为MHz
  </div>
  <div>
　　x_f=[0:(fs/length(m_pm)):fs/2]/10^6;　　
  </div>
  <div>
　　%只显示正频率部分的幅频响应
  </div>
  <div>
　　mf_pm=m_pm(1:length(x_f));
  </div>
  <div>
　　mf_qm=q_pm(1:length(x_f));
  </div>
  <div>

  </div>
  <div>
　　%绘制幅频响应曲线
  </div>
  <div>
　　plot(x_f,mf_pm,'--',x_f,mf_qm,'-');
  </div>
  <div>
　　xlabel('频率(MHz)');ylabel('幅度(dB)');
  </div>
  <div>
　　legend('未量化','12位量化');
  </div>
  <div>
　　grid;
  </div>
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<img alt="" src="https://beijingoptbbs.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/cs/5606289-6cfde23f5fb45d5ba8c31f4482d98399.png">
<p></p>
  </div>
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上边红色部分：需要注意的就是最后一个系数后面不能有回车，否则导入系数文件的时候又会被FIR Complier识别为一个新的系数。
  </div>
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  </div>
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<span style="font-size:14pt;"><strong>2、产生测试激励信号文件</strong></span>
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　　clear all;clc;
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　　Fs=12500000;%设定采样频率
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　　f1=2500000;%信号频率 2.5MHZ
</div>
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　　f2=3100000;%信号频率 3.1MHZ
</div>
<div>
　　N=12; %量化位数