摘要
CIC滤波器的结构简单，需要的存储量小，是被证明在高速抽取和插值系统中非常有效的单元。本文介绍CIC滤波器的基本组成原理、滤波器各项参数的选择和设计CIC 滤波器的基本方法。并用MATLAB和simulink进行仿真，验证了设计的可靠性和可行性。关键词：积分梳状滤波器 MATLAB SIMULINK
Abstract
CIC filter, the structure is simple, need smaller storage capacity, is proved in high-speed extraction and interpolation system very effective unit. This paper introduces the basic composition of filter CIC principle, filter parameters selection and design of CIC filter the basic method. With MATLAB simulation and simulink verified the feasibility and reliability design.
Key words : CIC filter MATLAB SIMULINK
引言
在数字接收集中，数字下变频（DDC ）接收经过高速采样的中频数字信号，将所需的频带下变到基带，降低信号的速率，从宽带信号中提取单载波，送往数字信号处理器，完成对信号解调、解码、抗干扰、自适应均衡以及信号参数估计等工作。它主要由数字混频器、数字控制振荡器、数字滤波器三部分组成。它一般位于信号处理链的前端，靠近A/D 。
数字下变频器（DDC ）中数字滤波器的主要作用是抽取、低通滤波、一般由FIR 滤波器实现。但是如果系统输人信号的采样频率很高，当以普通FIR 滤波器完成低通滤波时，由于FIR 滤波器本身的处理效率很低，需要在如此高的采样频率下完成一系列乘加运算，这种方法将对实现抽取处理芯片的处理速度提出非常高的要求，在工程将难以实现。因此，如何采用结构简单、处理高效的低通滤波器来满足工程实现的具体要求，就是抽取能否实现的关键所在。CIC 滤波器是一种基于零极点相消的FIR 滤波器，已经被证明是在高速抽取或插值系统中非常有效的商分解速率滤波器。
1 CIC 滤波器的基本原理
积分梳状CIC 滤波器的结构简单，处理速度高，最大的优点是不需要进行乘法运算，可以对高速数据流进行低通滤波和抽取因子不是2的幕次倍的抽取处理，它常用在多级抽取的第一级。积分梳状滤波器一般由两个基本的环节组成：基本递归式积分器（I ）和梳状微分器(C)。积分部分包括N 个理想的积分器，每个积分器都是单极点的IIR 滤
波器。积分器也可以看成是累加器。根据Z 变换，积分器的传。函数为：1
11
()1H Z Z -=
-。
梳状器是对称的FIR 滤波器，其对应的传递函数为：()1D c H z z -=-。 单级CIC 滤波器的原理结构如图1所示。
图1 单级CIC 滤波器的原理结构图
设抽取因子为D ，则单级CIC 滤波器具有下述特性。 单级CIC 的冲击响应具有如下形式：
单级CIC 的频率特性为
I
Z -
D
Z
- D
单级CIC 的传递函数为
传递函数H(z)具有递归的IIR 滤波器的形式，但实际上，由于D 不等于1，所以，可以将H(z)
简化为
1
()D n
n H z z --==∑
从上式中可以看出，尽管传递函数具有递归形式，但H(z)仍可表达为FIR 滤波器。需要相同位移的数字FIR 滤波器时，一般需要D —1个加法器，而使用CIC 滤波器实现相同的功能只需要1个加法器和1个减法器。
单级CIC 滤波器的幅频特性如图2所示
图2 单级CIC 滤彼器的幅频特性
从图2中可以看出,单级CIC 滤波器的旁瓣电平比较大,只比主瓣低13.46dB,这也就是意味着此低通滤波器的阻带衰减很差,难以满足系统实用化要求。为了降低旁瓣电平,可以采用多级CIC 滤波器级联的办法来解决。
Q 个单级CIC 滤波器级联得到的传递函数为
()()
11()1Q
D Q
Z H z Z ---=
-
其第一旁瓣抑制为
13.46Q
S Q dB α=?
但是,对于多级的CIC 滤波器,还要考虑滤波器的带内衰减的问题, 也就是说在信号同带内信号幅值容差不能太大。在1ωω=处,若设该容差为δ占,则
单级CIC 滤波器的容差为
Q级CIC滤波器的带内容差为
由此可以看出,Q级CIC滤波器的带内容差也是单级CIC滤波器的δ倍。也就是说,多级级联虽然能够增大阻带衰减,但是同时也会导致带内平坦度变差。所以 ,一般来说 ,CIC滤波器的级联数是有限的,不宜太多,一般以5级为限。
α=5*13.46=67.3dB可见5级级联的CIC滤波器就具有67.3dB的阻带当Q=5时, Q
S
衰减,基本上可
以满足实际工作的需要。5级CIC滤波器的幅频特性如图3所示
图3 5级CIC滤波器的幅频特性
从图中可以看出,多级CIC滤波器的旁瓣电平较单级的情况已经大大减少,阻带衰减也有所改善。
在使用级联CIC滤波器时需要注意的一个问题是,有M级CIC滤波器级联的滤波器有一个处理增益M
D，因此在用数字信号处理器实现CIC滤波器时,每一级必须包含足够的精度,即每一级所使用的运算有效位数都将比前一级要多。
CIC滤波器的基础是完美的零极点抵消,要实现这样一个事实,只有使用精确的积分算法才是唯一可行的。二进制补码就具有支持无误差算法的能力,系统中的运算是采用二进制补码的形式运行的。在二进制补码中,算法是以模2b执行，因此,虽然累加器会有溢出的情况发生,但二进制补码系统的精确算法会自动地对积分器的溢出进行补偿,依然可以得到正确的输出结果 ,不会受到累加器溢出的影响。
B，N级CIC滤波器级联,内插因子为D，则输出数据宽度假设输人数据的宽度为
in
为
2[log ]out in B N D B =+
在实际设计中,每一级积分器和梳状器的位数都用out B 这样就可以保证最后输出结果的精度。
2 CIC 滤波器的仿真结果
通过MATLAB 中的抽取函数仿真出单级CIC 滤波器的频响如图所示
程序如下：
D=5; %5倍抽取 r=D; fs=1e5;
%抽样频率
S1_cic=ones(1,D);
[h1,f1]=freqz(ones(1,D),1,1000,fs);hold on ; %单级CIC 可近似为FIR 滤波器
plot(f1/(fs/2),20*log10(abs(h1))-max(20*log10(abs(h1))),'r','LineWidth',1.4)
ylabel('\fontsize{12}\bf 幅度响应（dB ）’)
xlabel('\fontsize{12}\bf 归一化频率(\times\pi rad/sample)') grid; box on ;
axis([0 1 -80, 0])
两级级联后频响如下：
D=5;
r=D;
fs=1e5;
S2_cic=conv(ones(1,D),ones(1,D)); %两个单级卷积
[h2,f2]=freqz(S2_cic,1,1000,fs);
plot(f2/(fs/2),20*log10(abs(h2))-max(20*log10(abs(h2))),'r','LineWidth' ,1.4)
ylabel('\fontsize{12}\bf幅度响应（dB）)
xlabel('\fontsize{12}\bf归一化频率(\times\pi rad/sample)')
grid;
box on;
axis([0 1 -80, 0])
三级级联后频响如下：
D=5;
r=D;
fs=1e5;
S3_cic=conv(conv(ones(1,D),ones(1,D)),ones(1,D)); %三个单级卷积
[h3,f3]=freqz(S3_cic,1,1000,fs);
plot(f3/(fs/2),20*log10(abs(h3))-max(20*log10(abs(h3))),'r','LineWidth' ,1.4)
ylabel('\fontsize{12}\bf幅度响应（dB）')
xlabel('\fontsize{12}\bf归一化频率(\times\pi rad/sample)')
grid;
box on;
axis([0 1 -80, 0])
由仿真验证了：随着滤波器级数的增加阻带衰减逐渐变好，但带内平坦度变差。以sin函数为例，利用MATLAB中CIC抽取滤波器函数仿真结果如下：
D=5; %5倍抽取
r=D;
hm=mfilt.cicdecim(r); %CIC抽取滤波器函数
fs=1e5;
n=0:10239;
x=sin(2*pi*n*1e3/fs); %以sin函数为例
y_fi=filter(hm,x);
x=double(x);
y=double(y_fi);
y=y/max(abs(y));
stem(n(1:22*r)/fs,x(r:22*r+r-1));hold on;
stem(n(1:22)/(fs/r),y(3:24),'r','filled');
图形如下：
用simulink仿真，在参考其自带的CIC滤波器内波结构模型后。通过库中的延时、求和等基本库函模型，依照CIC滤波器的基本结构画出框图如下：
将其封装进子模块中：
仿真模块如下图：
本仿真以5倍抽取为通带截止频率为20Hz为例。其中Sine Wave1的频率为10Hz，Sine Wave2的频率为50Hz。
仿真得到波形如下图：
其中第一个波形为Sine Wave1；第二个波形为Sine Wave2；第三个波形为合成波；第四个为经过CIC滤波器后的输出波形。
结论
CIC滤波器具有结构简单、规整,需要的存储量小的优点。由于它不需要乘法器，加之滤波器的所有系数均为1,而且利用积分环节减少了中间过程的存储量,因此常常用在高速采样和插值比很大的场合
CIC抽取滤波器实现起来有以下几个优点
（1）只需要加法器，无需一般的FIR滤波器所需的乘法运算；
（2）无需存储滤波器的系数；
（3）抽取器可以放到梳状部分的左侧，减少计算量；
（4）结构规则易于拓展；
（5）无需外部控制；
（6）抽取倍数可变。
这些优点无论是对提高实时性,还是简化硬件都有重要意义,所以CIC滤波器在数字接收机中具有特别重要的位置。
参考文献
【1】姜宇柏,游思晴.软件无线电原理与工程应用.北京:机械工业出版杜,2006
【2】陈亚勇.MATLAB信号处理详解.北京:人民邮电出版社,2001
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本文分析了国内外数字滤波技术的应用现状与发展趋势，介绍了数字滤波器的基本结构，在分别讨论了IIR与FIR数字滤波器的设计方法的基础上，指出了传统的数字滤波器设计方法过程复杂、计算工作量大、滤波特性调整困难的不足，提出了一种利用MATLAB信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）快速有效的设计由软件组成的常规数字滤波器的设计方法。给出了使用MATLAB语言进行程序设计和利用信号处理工具箱的FDATool工具进行界面设计的详细步骤。利用MATLAB设计滤波器，可以随时对比设计要求和滤波器特性调整参数，直观简便，极大的减轻了工作量，有利于滤波器设计的最优化。本文还介绍了如何利用MATLAB环境下的仿真软件Simulink对所设计的滤波器进行模拟仿真。 1.1数字滤波器的研究背景与意义 当今，数字信号处理[1] (DSP：Digtal Signal Processing)技术正飞速发展，它不但自成一门学科，更是以不同形式影响和渗透到其他学科：它与国民经济息息相关，与国防建设紧密相连；它影响或改变着我们的生产、生活方式，因此受到人们普遍的关注。 数字化、智能化和网络化是当代信息技术发展的大趋势，而数字化是智能化和网络化的基础，实际生活中遇到的信号多种多样，例如广播信号、电视信号、雷达信号、通信信号、导航信号、射电天文信号、生物医学信号、控制信号、气象信号、地震勘探信号、机械振动信号、遥感遥测信号，等等。上述这些信号大部分是模拟信号，也有小部分是数字信号。模拟信号是自变量的连续函数，自变量可以是一维的，也可以是二维或多维的。大多数情况下一维模拟信号的自变量是时间，经过时间上的离散化(采样)和幅度上的离散化(量化)，这类模拟信号便成为一维数字信号。因此，数字信号实际上是用数字序列表示的信号，语音信号经采样和量化后，得到的数字信号是一个一维离散时间序列；而图像信号经采样和量化后，得到的数字信号是一个二维离散空间序列。数字信号处理，就是用数值计算的方法对数字序列进行各种处理，把信号变换成符合需要的某种形式。例如，对数字信号经行滤波以限制他的频带或滤除噪音和干扰，或将他们与其他信号进行分离；对信号进行频谱分析或功率谱分析以了解信号的频谱组成，进而对信号进行识别；对信号进行某种变换，使之更适合于传输，存储和应用；对信号进行编码以达到数据压缩的目的，等等。 数字滤波技术是数字信号分析、处理技术的重要分支[2-3]。无论是信号的获取、传输，还是信号的处理和交换都离不开滤波技术，它对信号安全可靠和有效灵活地传输是至关重要的。在所有的电子系统中，使用最多技术最复杂的要算数字滤波器了。数字滤波器的优劣直接决定产品的优劣。 1.2数字滤波器的应用现状与发展趋势 在信号处理过程中，所处理的信号往往混有噪音，从接收到的信号中消除或减弱噪音是信号传输和处理中十分重要的问题。根据有用信号和噪音的不同特性，提取有用信号的过程称为滤波，实现滤波功能的系统称为滤波器。在近代电信设备和各类控制系统中，数字滤波器应用极为广泛，这里只列举部分应用最成功的领域。 (1) 语音处理
The University of South China 数字信号处理课程设计 说明书 学院名称 指导教师 班级 学号 学生姓名 2010年6 月
设计一个按因子I=5的内插器，要求镜像滤波器通带最大衰减为 0.1dB ，阻带最小衰减为30dB ，过渡带宽不大于20/π，设计FIR 滤波器系数h(n) 一、初始设计 （1） 幅度指标 可以两种方式给出。第一种，叫做绝对指标，它提出了对幅度回应函数|H （jw)| 的要求。这些指标一般可直接用于FIR 滤波器。第二种方法叫做相对指标，它以分贝（dB ）值的形式提出要求，其定义为： 0|)(|| )(|log 20max 10≥-=jw jw e H e H dB 经过定义中所包含的归一化，所有滤波器的相对幅频特性最高处的值为0dB ，由于定义式中有一个负号，幅频特性小的地方，其dB 值反而是正的。 绝对指标： [0,wp]段叫通带，δ1是在理想通带中能接受的振幅波动或（容限） [ws, ]段叫做阻带，δ2是阻带中能接受的振幅波动或（容限） [wp,ws]叫做过渡带，在此段上幅度回应通常没有限制，也可以给些弱限制。 低通滤波器的典型幅度指标 相对指标（dB ）: p R 是通带波动的dB 值； s A 是阻带衰减的dB 值。 由于绝对指标中的)1(|)(|1max δ+=jw H ，因此 011log 201 1 10 >+--=δδp R ， ) (ωj e G c ω 1 1+ p 1- p s p s
11log 201 2 10 >>+-=δδs A 逆向的关系为 20 20 1101101p p R R --+-= δ 20 20 1210 10 )1(s s A A --≈+=δδ （2）低通FIR 滤波器阶数的估计 π ωωδδ2/)(6.1413)lg(20p s s p N ---≈ （3）滤波器结构分析： 整数倍内插器的 FIR 直接实现 整数I 倍内插是在已知的相邻两个原采样点之间等间隔插入I-1个新的采样值。对已知的采样序列)(11T n x 进行D/A 转移，得道原来的模拟信号)(t x a ，然后再对)(t x a 进行较高采样率的采样得到)(22T n y ，这里 21IT T = I 为大于1的整数，称为内插因子。 整数倍内插是先在已知采样序列)(11T n x 的相邻两个样点之间等间隔插入I-1个0值点，然后进行低通滤波器，即可获得I 倍内插的结果。内插方案如图所示： )(11T n x )(22T n v )(22T n y 图中↑ I 表示在)(11T n x 相邻样点之间插入I-1个0值采样，称为零值内插器。 )(11T n x 、)(22T n y 的傅里叶变换为：)(1 jw e X 、)(2jw e Y ，二者均为周期函数，若二 者都用模拟频率Ω表示，则 (1jw e X =)(1T j e X Ω，周期为11/2T sa π=Ω； )(2jw e Y =)(2T i e Y Ω，周期为2sa Ω=112)//(2/2sa I I T T Ω==ππ。 )(22T n v =?? ??? ±±=其它当 02,,0n )(212I I I T n x ↑ I )(22T n h
IIR 数字滤波器设计原理 利用双线性变换设计IIR 滤波器（只介绍巴特沃斯数字低通滤波器的设计），首先要设计出满足指标要求的模拟滤波器的传递函数)(s H a ，然后由)(s H a 通过双线性变换可得所要设计的IIR 滤波器的系统函数)(z H 。 如果给定的指标为数字滤波器的指标，则首先要转换成模拟滤波器的技术指标，这里主要是边界频率 s p w w 和的转换，对s p αα和指标不作变化。边界频率的转换关系为)21tan(2w T =Ω。接着，按照模拟低通滤波器的技术指标根据相应 设计公式求出滤波器的阶数N 和dB 3截止频率c Ω；根据阶数N 查巴特沃斯归一 化低通滤波器参数表，得到归一化传输函数 )(p H a ；最后，将c s p Ω=代入)(p H a 去归一，得到实际的模拟滤波器传输函数)(s H a 。之后，通过双线性变换法转换公式 11 112--+-=z z T s ，得到所要设计的IIR 滤波器的系统函数)(z H 。 步骤及内容 1) 用双线性变换法设计一个巴特沃斯IIR 低通数字滤波器。设计指标参数为： 在通带内频率低于π2.0时，最大衰减小于dB 1；在阻带内[]ππ,3.0频率区间上，最小衰减大于dB 15。 2) 以π02.0为采样间隔，绘制出数字滤波器在频率区间[]2/,0π上的幅频响应特 性曲线。 3) 程序及图形 程序及实验结果如下： %%%%%%%%%%%%%%%%%%
%iir_1.m %lskyp %%%%%%%%%%%%%%%%%% rp=1;rs=15; wp=.2*pi;ws=.3*pi; wap=tan(wp/2);was=tan(ws/2); [n,wn]=buttord(wap,was,rp,rs,'s'); [z,p,k]=buttap(n); [bp,ap]=zp2tf(z,p,k); [bs,as]=lp2lp(bp,ap,wap); [bz,az]=bilinear(bs,as,.5); [h,f]=freqz(bz,az,256,1); plot(f,abs(h)); title('双线性z 变换法获得数字低通滤波器，归一化频率轴'); xlabel('\omega/2\pi'); ylabel('低通滤波器的幅频相应');grid; figure; [h,f]=freqz(bz,az,256,100); ff=2*pi*f/100; absh=abs(h); plot(ff(1:128),absh(1:128)); title('双线性z 变换法获得数字低通滤波器,频率轴取[0,\pi/2]'); xlabel('\omega'); ylabel('低通滤波器的幅频相应');grid on; 运行结果： 00.050.10.150.20.25 0.30.350.40.450.500.1 0.2 0.3 0.40.50.60.70.8 0.9 1 双线性z 变换法获得数字低通滤波器，归一化频率轴 ω/2π低通滤波器的幅频相应
常用的8种数字滤波算法 摘要：分析了采用数字滤波消除随机干扰的优点，详细论述了微机控制系统中常用的8种数字滤波算法，并讨论了各种数字滤波算法的适用范围。 关键词：数字滤波；控制系统；随机干扰；数字滤波算法 1 引言 在微机控制系统的模拟输入信号中，一般均含有各种噪声和干扰，他们来自被测信号源本身、传感器、外界干扰等。为了进行准确测量和控制，必须消除被测信号中的噪声和干扰。噪声有2大类：一类为周期性的，其典型代表为50 Hz 的工频干扰，对于这类信号，采用积分时间等于20 ms整倍数的双积分A/D转换器，可有效地消除其影响；另一类为非周期的不规则随机信号，对于随机干扰，可以用数字滤波方法予以削弱或滤除。所谓数字滤波，就是通过一定的计算或判断程序减少干扰信号在有用信号中的比重，因此他实际上是一个程序滤波。 数字滤波器克服了模拟滤波器的许多不足，他与模拟滤波器相比有以下优点： (1)数字滤波器是用软件实现的，不需要增加硬设备，因而可靠性高、稳定性好，不存在阻抗匹配问题。 (2)模拟滤波器通常是各通道专用，而数字滤波器则可多通道共享，从而降低了成本。 (3)数字滤波器可以对频率很低(如0.01 Hz)的信号进行滤波，而模拟滤波器由于受电容容量的限制，频率不可能太低。 (4)数字滤波器可以根据信号的不同，采用不同的滤波方法或滤波参数，具有灵活、方便、功能强的特点。 2 常用数字滤波算法 数字滤波器是将一组输入数字序列进行一定的运算而转换成另一组输出数字序列的装置。设数字滤波器的输入为X(n)，输出为Y(n)，则输入序列和输出序列之间的关系可用差分方程式表示为： 其中：输入信号X(n)可以是模拟信号经采样和A/D变换后得到的数字序列，也
数字高通FIR滤波器 目录 1整体知识的介绍 (2) 1.1MATLAB的介绍 (2) 1.1.1基本功能 (2) 1.1.2应用 (3) 1.2滤波器的介绍 (3) 1.3高通滤波器及其应用 (4) 1.3.1高通滤波器的定义 (4) 1.3.2高通滤波器的应用 (4) 2 FIR滤波器的一般分析 (5) 2.1高通滤波的时域分析 (5) 2.2高通滤波器频域分析 (6) 3频率取样法的数字高通滤波器的实现 (8) 3.1设计条件 (8) 3.2 FIR 滤波器的仿真实现 (10) 3.2.1FDATOOL工具箱 (10) 3.2.2 FIR滤波器参数设置 (11) 3.2.3 利用SPTool仿真 (12) 4实验小结 (14) 5参考文献 (15)
1整体知识的介绍 1.1MATLAB的介绍 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。 1.1.1基本功能 MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。 MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++ ，JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。
实验报告 课程名称：数字信号处理指导老师：刘英成绩：_________________实验名称： FIR数字滤波器设计与使用同组学生姓名：__________ 一、实验目的和要求 设计和应用FIR低通滤波器。掌握FIR数字滤波器的窗函数设计法，了解设计参数（窗型、窗长）的影响。 二、实验内容和步骤 编写MATLAB程序，完成以下工作。 2-1 设计两个FIR低通滤波器，截止频率 C =0.5。 （1）用矩形窗，窗长N=41。得出第一个滤波器的单位抽样响应序列h 1(n)。记下h 1 (n) 的各个抽样值，显示h 1 (n)的图形（用stem(.)）。求出该滤波器的频率响应（的N 个抽样）H 1(k)，显示|H 1 (k)|的图形（用plot(.)）。 （2）用汉明窗，窗长N=41。得出第二个滤波器的单位抽样响应序列h 2(n)。记下h 2 (n) 的各个抽样值，显示h 2(n)的图形。求出滤波器的频率响应H 2 (k)，显示|H 2 (k)|的 图形。 （3）由图形，比较h 1(n)与h 2 (n)的差异，|H 1 (k)|与|H 2 (k)|的差异。 2-2 产生长度为200点、均值为零的随机信号序列x(n)（用rand(1,200)0.5）。显示x(n)。 求出并显示其幅度谱|X(k)|，观察特征。 2-3 滤波 （1）将x(n)作为输入，经过第一个滤波器后的输出序列记为y 1(n)，其幅度谱记为|Y 1 (k)|。 显示|X(k)|与|Y 1 (k)|，讨论滤波前后信号的频谱特征。 （2）将x(n)作为输入，经过第二个滤波器后的输出序列记为y 2(n)，其幅度谱记为|Y 2 (k)|。 比较|Y 1(k)|与|Y 2 (k)|的图形，讨论不同的窗函数设计出的滤波器的滤波效果。 2-4 设计第三个FIR低通滤波器，截止频率 C =0.5。用矩形窗，窗长N=127。用它对x(n)进行滤波。显示输出信号y
CIC 的冲击响应{ 1,010,()n D h n ≤≤-= 其他 ，D 为CIC 滤波器的阶数（即抽取因子）， Z 变换后 1 1()1 D z H z z ---=-， 当积分梳状滤波器的阶数不等于抽取器的抽取倍数时，令N=DM(N 为滤波器的 阶数，D 为抽取倍数) 则积分梳状滤波器的传递函数为：)1(11 )(1 DM z z z H ----= M 是梳状滤波器中的延时因子，故称M 为差分延时因子； 其频率总响应为12()()()jw jw jw H e H e H e == sin(/2)sin(/2)wDM w =1()()22 wDM w DM Sa Sa -?? x x x Sa /)sin()(=为抽样函数，且1)0(=Sa ，所以CIC 滤波器在0=ω处的幅度值 为N ，即：DM e H j =)(0； 一般数字滤波器的指标： ()20lg ()()20lg () a p a p a s a s H j H j H j H j ααΩ=ΩΩ=Ω通带最大衰减阻带最小衰减
即： CIC 幅频特性响应曲线图 由其频率响应函数可以看出其主瓣电平最大为D ，旁瓣电平为 21.51 () sin(3/2)/sin(3/2)sin(3/2) j DM H e DM DM ωπωπππ=? == ， 旁瓣与主瓣的差值 （用dB 数表示）为： dB A DM s 46.132 3lg 20lg 201===π α 可计算出旁瓣与主瓣的差值约为13.46，意味着阻带衰减很差，单级级联时旁瓣 电平很大，为降低旁瓣电平，增加阻带衰减采用级联的方式，N 级频率响应为： )2()2()()2/sin()2/sin()(ωωωωωQ Q Q Q j Q Sa DM Sa DM DM e H -??=?? ????=， 可得到N 级CIC 的旁瓣抑制 dB Q Q A DM Q Q s )46.13(2 3lg 20)lg( 201?=?==π α 分析一下发现在Q 级联时多出了Q DM 这个处理增益，因此分析一下尽量减少带容差(通带衰减），即，在通带，幅度应尽量平缓；下面就它的幅平响应曲线来分 析： 00()20lg () ()20lg () p s j a p jw a j a s jw a H e H e H e H e αα==
1数字滤波器的应用领域 在信号处理过程中，所处理的信号往往混有噪音，从接收到的信号中消除或减弱噪音是信号传输和处理中十分重要的问题。根据有用信号和噪音的不同特性，提取有用信号的过程称为滤波，实现滤波功能的系统称为滤波器。在近代电信设备和各类控制系统中，数字滤波器应用极为广泛，这里只列举部分应用最成功的领域。 (1) 语音处理 语音处理是最早应用数字滤波器的领域之一，也是最早推动数字信号处理理论发展的领域之一。该领域主要包括5个方面的内容：第一，语音信号分析。即对语音信号的波形特征、统计特性、模型参数等进行分析计算；第二，语音合成。即利用专用数字硬件或在通用计算机上运行软件来产生语音；第三，语音识别。即用专用硬件或计算机识别人讲的话，或者识别说话的人；第四，语音增强。即从噪音或干扰中提取被掩盖的语音信号。第五，语音编码。主要用于语音数据压缩，目前已经建立了一系列语音编码的国际标准，大量用于通信和音频处理。近年来，这5个方面都取得了不少研究成果，并且，在市场上已出现了一些相关的软件和硬件产品，例如，盲人阅读机、哑人语音合成器、口授打印机、语音应答机，各种会说话的仪器和玩具，以及通信和视听产品大量使用的音频压缩编码技术。 (2) 图像处理 数字滤波技术以成功地应用于静止图像和活动图像的恢复和增强、数据压缩、去噪音和干扰、图像识别以及层析X射线摄影，还成功地应用于雷达、声纳、超声波和红外信号的可见图像成像。 (3) 通信 在现代通信技术领域内，几乎没有一个分支不受到数字滤波技术的影响。信源编码、信道编码、调制、多路复用、数据压缩以及自适应信道均衡等，都广泛地采用数字滤波器，特别是在数字通信、网络通信、图像通信、多媒体通信等应用中，离开了数字滤波器,几乎是寸步难行。其中，被认为是通信技术未来发展方向的软件无线电技术，更是以数字滤波技术为基础。 (4) 电视 数字电视取代模拟电视已是必然趋势。高清晰度电视的普及指日可待，与之配套的视频光盘技术已形成具有巨大市场的产业；可视电话和会议电视产品不断更新换代。视频压缩和音频压缩技术所取得的成就和标准化工作，促成了电视领域产业的蓬勃发展，而数字滤波器及其相关技术是视频压缩和音频压缩技术的重要基础。 (5) 雷达 雷达信号占有的频带非常宽，数据传输速率也非常高，因而压缩数据量和降低数据传输速率是雷达信号数字处理面临的首要问题。高速数字器件的出现促进了雷达信号处理技术的进步。在现代雷达系统中，数字信号处理部分是不可缺少的，因为从信号的产生、滤波、加工到目标参数的估计和目标成像显示都离不开数字滤波技术。雷达信号的数字滤波器是当今十分活跃的研究领域之一。 (6) 声纳
本科毕业设计（论文） 题目 IIR数字滤波器原理、设计方法和应用 系别物理与电子工程学院 年级09级专业电子信息工程 班级1604091学号160409126 学生姓名朱涛 指导教师职称 论文提交日期2014-9-26
常熟理工学院本科毕业设计(论文)诚信承诺书 本人郑重声明：所呈交的本科毕业设计(论文)，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 本人签名：日期： 常熟理工学院本科毕业设计(论文)使用授权说明 本人完全了解常熟理工学院有关收集、保留和使用毕业设计(论文)的规定，即：本科生在校期间进行毕业设计(论文)工作的知识产权单位属常熟理工学院。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许毕业设计(论文)被查阅和借阅；学校可以将毕业设计(论文)的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编毕业设计（论文），并且本人电子文档和纸质论文的内容相一致。 保密的毕业设计(论文)在解密后遵守此规定。 本人签名：日期： 导师签名：日期：
IIR 数字滤波器的原理、设计与应用 摘要 本文首先介绍了数字滤波器的基本结构特点和表示方法，阐述无限冲激响应(IIR)数字滤波器的结构特点，如直接I型、直接II型IIR滤波器以及级联型和并联型IIR滤波器结构，接着介绍IIR滤波器的设计问题，从模拟滤波器设计IIR数字滤波器、利用脉冲响应不变法和双线性变换法设计IIR滤波器，最后利用MATLAB的fadtool工具设计典型的IIR 数字滤波器，并通过编程和滤波器函数调用实现多种频率混叠信号的低通、带通、高通滤波和降噪处理，对比结果分析了滤波器的性能。论文从IIR数字滤波器原理、设计到应用思路开展课题工作，通过理论学习和编程操作，加深了对IIR数字滤波器设计和数字信号处理技术的理解，完成了课题任务，实现了课题的目的和意义。 关键词：IIR 滤波器滤波器设计数字信号处理 MATLAB
精品文档 精品文档1数字滤波器的应用领域 在信号处理过程中，所处理的信号往往混有噪音，从接收到的信号中消除或减弱噪音是信号传输和处理中十分重要的问题。根据有用信号和噪音的不同特性，提取有用信号的过程称为滤波，实现滤波功能的系统称为滤波器。在近代电信设备和各类控制系统中，数字滤波器应用极为广泛，这里只列举部分应用最成功的领域。 (1) 语音处理 语音处理是最早应用数字滤波器的领域之一，也是最早推动数字信号处理理论发展的领域之一。该领域主要包括5个方面的内容：第一，语音信号分析。即对语音信号的波形特征、统计特性、模型参数等进行分析计算；第二，语音合成。即利用专用数字硬件或在通用计算机上运行软件来产生语音；第三，语音识别。即用专用硬件或计算机识别人讲的话，或者识别说话的人；第四，语音增强。即从噪音或干扰中提取被掩盖的语音信号。第五，语音编码。主要用于语音数据压缩，目前已经建立了一系列语音编码的国际标准，大量用于通信和音频处理。近年来，这5个方面都取得了不少研究成果，并且，在市场上已出现了一些相关的软件和硬件产品，例如，盲人阅读机、哑人语音合成器、口授打印机、语音应答机，各种会说话的仪器和玩具，以及通信和视听产品大量使用的音频压缩编码技术。 (2) 图像处理 数字滤波技术以成功地应用于静止图像和活动图像的恢复和增强、数据压缩、去噪音和干扰、图像识别以及层析X射线摄影，还成功地应用于雷达、声纳、超声波和红外信号的可见图像成像。 (3) 通信 在现代通信技术领域内，几乎没有一个分支不受到数字滤波技术的影响。信源编码、信道编码、调制、多路复用、数据压缩以及自适应信道均衡等，都广泛地采用数字滤波器，特别是在数字通信、网络通信、图像通信、多媒体通信等应用中，离开了数字滤波器,几乎是寸步难行。其中，被认为是通信技术未来发展方向的软件无线电技术，更是以数字滤波技术为基础。 (4) 电视 数字电视取代模拟电视已是必然趋势。高清晰度电视的普及指日可待，与之配套的视频光盘技术已形成具有巨大市场的产业；可视电话和会议电视产品不断更新换代。视频压缩和音频压缩技术所取得的成就和标准化工作，促成了电视领域产业的蓬勃发展，而数字滤波器及其相关技术是视频压缩和音频压缩技术的重要基础。 (5) 雷达 雷达信号占有的频带非常宽，数据传输速率也非常高，因而压缩数据量和降低数据传
基于内插滤波器符号同步的实现 陈卫东,孙 栋,张华冲 (中国电子科技集团公司第五十四研究所,河北石家庄050081) 摘 要:比较了同步采样和异步采样条件下符号同步实现方法的不同,在全数字接收机中需要采用内插方法来实现符号同步,内插滤波器是一种线性时变滤波器,在工程中可以采用多项式内插函数来近似,采用FARROW 结构实现。在此基础上介绍了内插法符号同步环路的结构,组成单元,其中详细介绍了内插控制器和定时误差检测器的原理。在AWGN 信道中针对QAM 64信号进行了仿真和实现,眼图和星座图恢复良好,该符号同步环路可以应用于侦察接收机的解调器中。 关键词:全数字接收机;内插滤波器;符号同步 中图分类号:TN914.42 文献标识码:A 文章编号:1003-3114(2009)06-53-3 Design of Symbol Synchronization Circuit Based on Interpolation C HE N Wei dong,SUN Dong,ZHANG Hua chong (The 54th Research Insti tute of CETC,Shijiazhuang Hebei 050081,China) Abstract :In traditional demodulator synchronization sampling is used.In all di g i tal recei ver based on the non synchronization samplin g timing recovery is achieved with the help of interpolator.Cubic interpolator,interpolation controller and Gardner Algoithm for symbol timing error detection are introduced in detail i n this paper.The performance of the design is well i n si mulation.The desi gn is implemented in XILINX FPGA and i t can be applied to demodulation for reconnaissance receiver. Key words:all digital receiver;interpolator;symbol synchronization 收稿日期:2009-09-01 作者简介:陈卫东(1968-),男,高级工程师。主要研究方向:通信信号处理、软件无线电。 0 引言 符号同步的主要任务是从接收到的信号中估计出恢复时钟相位与最佳采样位置的相位误差信息,并根据该信息,将本地采样时钟调整到能够对码元进行最佳检测的相位上,得到信号的最佳采样值,这些采样值中包含判决时刻的信号值。 传统的数字化解调器一般采用零中频方案,需要零中频信道单元把中频信号变换为I Q 两路零中频信号,再进行A/D 采样,定时恢复是通过调整AD 采样时钟相位来完成的,这种接收机定时恢复环路结构简单,但是环路包含模拟单元,模拟器件的非线性,稳定性较差,会对定时恢复的精度,可靠性造成影响。在全数字接收机中,A/D 采样在中频完成,数字下变频确保了I Q 幅度、相位的一致性,定时恢复环路完全在数字域实现。在具体实现中,整个环路可以在一片FPGA 芯片内完成,可靠性与稳定性得到了很大提高。符号同步是全数字接收机中的一个关键技术。 传统的解调器采用同步采样方式,即符号同步 环路锁定后,采样时钟频率是符号速率的整倍数,采样点中包含了判决时刻。在全数字接收机中,采用异步采样方式,即采样时钟频率与发送端时钟频率不相关,而是一个固定时钟频率,采样点中不包含判决时刻。由于采样不同步而引入的定时速率和相位误差,需要用数字信号处理的方法来补偿,即通过定时误差估值控制内插滤波器对采样得到的信号样本值进行插值运算,从而得到信号在最佳采样时刻的近似值。内插滤波器即是完成这一功能必须的环节。 1 内插原理 Gardner 在其文献中给出了速率转换模型来分析内插滤波器,该模型如图1 所示。 图1 内插滤波器速率转换模型 设发送的线性调制符号周期为T,T s 为采样周期。在全数字接收机中,由于T s 的定时来源于独立 工程实践及应用技术
cic滤波器的FPGA实现 发布时间：2016-01-26 15:07:21 技术类别：CPLD/FPGA 一、关于多采样率数字滤波器 很明显从字面意思上可以理解，多采样率嘛，就是有多个采样率呗。前面所说的FIR，IIR滤波器都是只有一个采样频率，是固定不变的采样率，然而有些情况下需要不同采样频率下的信号，具体例子我也不解释了，我们大学课本上多速率数字信号处理这一章也都举了不少的例子。 按照传统的速率转换理论，我们要实现采样速率的转换，可以这样做，假如有一个有用的正弦波模拟信号，AD采样速率是f1，现在我需要用到的是采样频率是f2的信号，传统做法是将这个经过f1采样后的信号进行DA转换，再将转换后的模拟信号进行以f2采样频率的抽样，得到采样率为f2的数字信号，至此完成采样频率的转换 但是这样的做法不仅麻烦，而且处理不好的话会使信号受到损伤，所以这种思想就被淘汰了，现在我们用到的采样率转换的方法就是抽取与内插的思想。 二、抽取 先来总体来解释一下抽取的含义：前面不是说，一个有用的正弦波模拟信号经采样频率为f1的抽样信号抽样后得到了数字信号，很明显这个数字信号序列是在f1频率下得到的，现在，假如我隔几个点抽取一个信号，比如就是5吧，我隔5个点抽取一个信号，是不是就是相当于我采用了1/5倍f1的采样频率对模拟信号进行采样了？所以，抽取的过程就是降低抽样率的过程，但是我们知道，这是在时域的抽样，时域的抽样等于信号在频域波形的周期延拓，周期就是采样频率，所以，为了避免在频域发生频谱混叠，抽样定理也是我们要考虑的因素 下面来具体来介绍 如上图所示，假如上面就是某一有用信号经采样频率f1抽样得到的频谱，假设这时候的采样频率为8 Khz ，可以通过数格子得到，从0到F1处有8个空格，每个空格代表1Khz，有些朋友可能会问，这不是在数字频域吗，单位不是π吗，哪来的hz？是的，这里是数字频域，采样频率F1处对应的是2π，这里只是为了好解释，我们用模拟频率来对应数字频率。 上面是采样频率为8K的数字信号频域图，现在我要对这个数字信号进行时域抽取，从而来降低信号的采样率，我们知道，一旦我们对数字信号进行时域抽取，那么采样率下降，而采样率就是数字信号频域的波形周期，那么也就是周期下降，所以，我们对信号进行抽取要有个度，要在满足抽样定理的条件下对信号进行抽取，否则就会发生频谱混叠。
实验一：IIR数字滤波器设计及软件实现 一、实验指导 1．实验目的 （1）熟悉用双线性变换法设计IIR数字滤波器的原理与方法； （2）学会调用MATLAB信号处理工具箱中滤波器设计函数（或滤波器设计分析工具fdatool）设计各种IIR数字滤波器，学会根据滤波需求确定滤波器指标参数。 （3）掌握IIR数字滤波器的MATLAB实现方法。 （3）通过观察滤波器输入输出信号的时域波形及其频谱，建立数字滤波的概念。 2．实验原理 设计IIR数字滤波器一般采用间接法（脉冲响应不变法和双线性变换法），应用最广泛的是双线性变换法。基本设计过程是：①先将给定的数字滤波器的指标转换成过渡模拟滤波器的指标；②设计过渡模拟滤波器；③将过渡模拟滤波器系统函数转换成数字滤波器的系统函数。MATLAB信号处理工具箱中的各种IIR数字滤波器设计函数都是采用双线性变换法。第六章介绍的滤波器设计函数butter、cheby1 、cheby2 和ellip可以分别被调用来直接设计巴特沃斯、切比雪夫1、切比雪夫2和椭圆模拟和数字滤波器。本实验要求读者调用如上函数直接设计IIR数字滤波器。 本实验的数字滤波器的MATLAB实现是指调用MATLAB信号处理工具箱函数filter对给定的输入信号x(n)进行滤波，得到滤波后的输出信号y(n）。 3. 实验内容及步骤 （1）调用信号产生函数mstg产生由三路抑制载波调幅信号相加构成的复合信号st，该函数还会自动绘图显示st的时域波形和幅频特性曲线，如图1所示。由图可见，三路信号时域混叠无法在时域分离。但频域是分离的，所以可以通过滤波的方法在频域分离，这就是本实验的目的。 图1 三路调幅信号st的时域波形和幅频特性曲线 （2）要求将st中三路调幅信号分离，通过观察st的幅频特性曲线，分别确定可以分离st中三路抑制载波单频调幅信号的三个滤波器（低通滤波器、带通滤波器、高通滤波器）的通带截止频率和阻带截止频率。要求滤波器的通带最大衰减为0.1dB,阻带最小衰减为
7.6 习题 7-1. 已知某数字系统的系统函数为 ) 25.06.0)(4.0()(2 3 +--=z z z z z H 试分别画出直接型、级联型、并联型结构框图。 解： 将H (z )表示为 3 21 1.049.011 )(----+-= z z z z H 由此可画出系统的直接型结构框图，如下图(a)所示。由于系统有一单实数极点和一对共轭复数极点，故将H (z )表示实系数一阶、二阶子系统的乘积，即 2 1125.06.011 4.011)(---+--= z z z z H 由此可画出系统的级联型结构框图，如下图(b)所示。故将H (z )表示实系数一阶、二阶子系统之和 2 11 125.06.015882.00588.04.019412.0)(----+-++-=z z z z z H 由此可画出系统的并联型结构框图，如下图(c)所示。 x [k ] y [k ] x [k ] y [k ] (a) 直接型结构 (b) 级联型结构
x [k ] y [k ] (c) 并联型结构 7-2. 一线性时不变系统用题7-2图的流图实现。 (1) 写出该系统的差分方程和系统函数； (2) 计算每个输出样本需要多少次实数乘法和实数加法？ 题7-2图 解： (1) 2121211311 )(--------= z z z z z H 43127411 ---++-=z z z ][]4[2]3[7]1[4][k f k y k y k y k y =-+-+-- (2) 每个输出样本需要4次实数乘法和4次实数加法 7-3. 已知FIR DF 的系统函数为 )221)(1()(211---+-+=z z z z H 试分别画出直接型、级联型结构框图。 解： 由H (z )可以画出FIR DF 的级联型结构框图，如下图(b)所示。将H (z )表示为 3121)(--+-=z z z H ，可以画出FIR DF 的直接型结构框图，如下图(a)所示。
本科学生验证性实验报告 学号114090315 姓名李开斌 学院物电学院专业、班级11电子 实验课程名称数字信号处理 教师及职称李宏宁 开课学期2013 至2014 学年下学期 填报时间2014 年 5 月14 日 云南师范大学教务处编印
一、 实验设计方案 实验序号 09 实验名称 IIR 数字滤波器设计及应用 实验时间 2014年5月14日 实验室 同析3栋313 1. 实验目的 2. 加深理解IIR 数字滤波器的特性，掌握IIR 数字滤波器的设计原理与设计方法，以及IIR 数字滤波器的应用。 2． 实验原理、实验流程或装置示意图 N 阶IIR 数字滤波器的系统函数为: i i N i j j M j z a z b z H -=-=∑∑ += 101)( N N N N M M M M z a z a z a z b z b z b b ----------++++++++=)1(111)1(11101 IIR 数字滤波器的设计主要通过成熟的模拟滤波器设计方法来实现：将数字滤波器设计指标转换为模拟滤波器设计指标，设计出相应的模拟滤波器H(s)，再经过脉冲响应不变法或双线性变换法得到所需的IIR 数字滤波器H(z)。 IIR 数字滤波器设计的重要环节是模拟原型低通滤波器的设计，主要包括Butterworth 、Chebyshev 和椭圆等滤波器。 MATLAB 信号处理工具箱中提供了IIR 滤波器设计的函数。 IIR 滤波器阶数选择 buttord -巴特沃斯(Butterworth)滤波器阶数选择。 cheb1ord -切比雪夫(Chebyshev)I 型滤波器阶数选择。 cheb2ord -切比雪夫(Chebyshev)II 型滤波器阶数选择。 ellipord -椭圆(Elliptic)滤波器阶数选择。 IIR 滤波器设计 butter -巴特沃斯(Butterworth)滤波器设计 cheby1 -切比雪夫(Chebyshev)I 型滤波器设计 cheby2 -切比雪夫(Chebyshev)II 型滤波器设计 ellip -椭圆(Elliptic)滤波器设计 maxflat -通用的巴特沃斯(Butterworth)低通滤波器设计 yulewalk -Yule-Walker 滤波器设计(直接数字滤波器设计法) 1. Butterworth 滤波器设计 Butterworth 滤波器是通带、阻带都单调衰减的滤波器。 (1)调用buttord 函数确定巴特沃斯滤波器的阶数，格式为 [N,Wc] = buttord(Wp,Ws,Ap,As) 输入参数：Ap,As 为通带最大衰减和阻带最小衰减，以dB 为单位。 Wp,Ws 为归一化通带截频和阻带截频，0 DDC 由数控整荡器，数字混频器和低通滤波器组成，原理上是输入信号与本地振荡信号混频，然后由低通滤波器滤除高频分量；数字下变频的主要功能包括三个方面：第一是变频，数字混频器将数字中频信号和数控振荡器（Numerical Control Oscillator — NCO ）产生的正 交本振信号相乘 ，生成 I/Q 两路混频信号，将感兴趣的信号下变频至零中频；第二是低通滤波，滤除带外信号，提取有用信号；第三是采样速率转换，降低采样速率，大抽取因子范围提供了可设计成宽带或窄带数字信道的能力； CIC 滤波器可以先对有用信号进行滤波，再抽取； CIC 抽取滤波器由N 级积分器，抽取器，N 级梳状滤波器三部分组成；N 级积分器工作在Fs 下，每级积分器都是一个反馈系数为1的单级点IIR 滤波器，其传递函数为： 1 11 --= z H I CIC 滤波器的梳妆部分工作在较低的频率Fs/ D.，由N 级梳状滤波器组成，每级微分延迟M 个样本；其单级梳状滤波器的传递函数为： DM C z H --=1， 单级CIC 积分梳状滤波器的传递函数为： ?? ????=--=∑-=---10111)(DM n n DM z z z z H 这是单级CIC 的实现方式： 由上式可知，H （z ）有DMN 个零点(M 决定抽取滤波器频率响应中零点个数）和N 个极点，由积分器引人的N 个位于z ＝1处的极点被梳状滤波器的同样位于z=1处的N 个零点抵消； 其单级CIC 频率响应为： ()()()jw jw jw I C H e H e H e == sin(/2) sin(/2) wDM w =1()()22wDM w DM Sa Sa -?? 其中x x x Sa /)sin()(=为抽样函数，且1)0(=Sa ，所以CIC 滤波器在0=ω处的幅 度最大值为DM ，即：DM e H j =)(0；在1...2,1,0,2-== DM k k DM w π 处为零；可知当抽取倍数确定后，M 决定CIC 滤波器的零点位置，影响着幅频特性。 N 级CIC 的实现框图： s f CIC 1-z RM z - 1-z RM z - 第一级 第N 级 R R f s / -1 -1 基于FPGA的CIC数字滤波器的设计 摘要：级联积分梳状（Cascade Integrator Comb，CIC）滤波器是数字系统中实现大采样率变化的多速率滤波器，已经证明是在高速抽取和插值系统中非常有效的单元，在数字下变频（DDC）和数字上变频（DUC）系统中有广泛的应用。它不包含乘法器，只是由加法器，减法器和寄存器组成，而且需要的加法器的数目也减少了许多，因此CIC滤波器比FIR和IIR滤波器更节省资源，并且实现简单而高速。本文主要讨论了CIC滤波器的基本原理和基于FPGA的仿真实现方法，具体是采用Verilog HDL语言编程，将滤波器分为积分器模块和梳状器模块2个部分，对每个模块进行具体的功能分析和设计实现，最后通过Modelsim 仿真对滤波器的性能进行分析，验证了设计的正确性。 关键词：CIC滤波器；抽取；FPGA；Verilog HDL the Design of Cascade Integrator Comb Filter Based on FPGA Abstract:CIC (Cascade Integrator Comb, CIC) filter is a digital system to achieve large changes in multi-rate sampling rate filter, which has been proven to be a very effective unit in the high-speed extraction and interpolation system. It is widely used in the digital down conversion (DDC ) and digital up conversion (DUC) systems. It does not contain the multiplier, but just composes by adders, subtractors and registers, and the number of needing adders is reduced a lot. So it takes fewer resources than FIR filter and IIR filter. And the speed of CIC filter is very high and it is also very convenient to realize.This article discusses the basic principles of CIC filter and the simulation way based on FPGA. The modules were described with Verilog HDL. Firstly, the filter was divided into two parts which were integration module and the comb module. Then the function of each module were analyzed and designed. Finally the performance of the filter was analyzed under ModelSim and the correctness of the design was verified. Keywords：CIC filter; Decimation; FPGA; Verilog HDL 1. 引言： 数字滤波是数字信号分析中最重要的组成部分之一，数字滤波与模拟滤波相比，具CIC滤波器可以先对有用信号进行滤波
FPGA的CIC滤波器的设计要点
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