抽取滤波器

抽取与内插滤波器
2020年4月22日星期三
抽取滤波器和内插滤波器
抽取滤波器 • 2倍抽取滤波的矩阵表示
内插滤波器 2倍内插滤波的矩阵表示
抽取滤波器
X(ejW)
-p
可用理想低通滤波器滤除X(ejW)中的高频分量
W
p
但理想低通滤波器无法实现。
抽取滤波器
X(ejW)
W
-p
p
若Wm/M 为X(ejW)中需保留的最高频率分量，则有
第0列 h0[k] =h[2k] 第2列 h0[k-1] = h[2k-2]
第4列 h0[k-2] = h[2k-4] 第2n列 h0[k-n] = h[2k-2n]
第1列 第3列
h-1[k]=h[2k -1] h-1[k-1] = h[2k-3]
第5列 h-1[k-2] = h[2k-5] 第2n+1列 h-1[k-n] = h[2k-(2n+1)]
2倍内插滤波器的时域表示
内插滤波器的时域表示
例：2倍抽取滤波器hR[k]=h[-k]的矩阵表示
例：2倍内插滤波器hR[k]=h[-k]的矩阵表示
利用MATLAB 计算抽样率变换
(1) 抽取 y = decimate(x,M)
用8阶Chebyshev I 型 IIR 低通滤波器进行滤波。 为保证零相位，对序列进行正向和反向滤波。
第4行 h0[2-n]= h[4-2n]
第2k行 h0[k-n]= h[2k-2n]
第-1行 第1行 第3行 第2k-1行
h-1[-n] = h[-1-2n] h-1[1-n]= h[1-2n ] h-1[2-n]= h[3-2n ] h-1[k-n] = h[2k-1-2n]

利用MATLAB计算抽样率变换
1
0.8 0.6 抽取后信号的谱 0.4 0.2 0 0 p /4 p /2 抽取滤波后 信号的谱 3p /4 p
原信号的谱

利用Matlab 计算抽样率变换
(2) 内插 [y,h] = interp(x,L)
使内插后的信号的均方误差最小来确定FIR滤波器。
h: 所用FIR的系数。 M=255; L=4; x = firls(M,[0 0.5 0.5 1],[1 1 x1=zeros(1,L*length(x)); x1(1:L:end)=x; x2=interp(x,4); w=linspace(0,pi,512); X=freqz(x,[1],w); X1=freqz(x1,[1],w); X2=freqz(x2,[1],w);
h0 h1 h2 h0 h3 h1 h2 h3
x 0 x1 x2 x 3 h0 h1
2倍内插滤波器的矩阵表示
内插矩阵[Ih]的列
h0 h1 h 2 h3 Ih h0 h1 h2 h0 h3 h1 h2 h3 h0 h1
1 π / M H (e ) 0 π / M π 但理想低通滤波器无法实现。
j
抽取滤波器
x[k ]
H (z )
M
y[k ]
X(ej)
-p
-
π M
-
m
M
m
M
π M
p

若m/M 为X(ej)中需保留的最高频率分量，则有
H (e
j
1 m / M ) 0 π / M π

低功耗Delta-Sigma ADC抽取滤波器的设计与实现的开题报告一、选题背景与意义Delta-Sigma ADC是一种高精度、低功耗的模数转换器，广泛应用于信号采集和处理、电力电子、无线通信等领域。

其中，抽取滤波器是Delta-Sigma ADC的核心部件之一，用于对模数转换器输出的无穷序列进行数字滤波和抽取操作，得到有限序列的数字信号。

因此，对Delta-Sigma ADC抽取滤波器的设计和实现具有重要的理论和应用价值。

二、研究内容和研究方法本文以Delta-Sigma ADC抽取滤波器的设计和实现为研究目标，包括以下内容：1. Delta-Sigma ADC的原理和应用，介绍Delta-Sigma调制器、数字滤波器等基本原理。

2. 抽取滤波器的设计和实现，包括数字信号处理中的抽取和滤波操作、滤波器结构和参数的设计和优化等方面。

3. 模拟电路和数字电路的设计和实现，包括滤波器的模拟电路、数字电路、系统级集成等方面。

4. 系统仿真和测试验证，通过理论分析、MATLAB仿真和硬件实现等方式对抽取滤波器的性能进行分析和测试。

研究方法主要包括文献综合、数学分析、MATLAB仿真、软件编程和电路实现等技术手段。

三、研究进度目前，已经完成Delta-Sigma ADC的理论研究和抽取滤波器的设计方案，初步确定了数字电路和模拟电路的方案设计。

下一步，将进行MATLAB仿真和电路模拟验证，并进行实际系统测试。

四、预期研究成果本研究的预期成果包括：1. 抽取滤波器的设计方案和实现流程，提高Delta-Sigma ADC抽取滤波器的设计和实现水平。

2. 系统仿真和测试验证结果，提高Delta-Sigma ADC抽取滤波器的性能和应用范围。

3. 发表相关论文及优秀学术著作，提高科研水平。

五、研究难点和风险控制Delta-Sigma ADC抽取滤波器的设计和实现具有一定难度，其风险主要体现在以下方面：1. 短时间内难以完成全部设计和实现工作。

谢谢观看
2、可扩展性：数字下变频技术可以通过软件编程实现不同的频率转换，便于 系统的升级和扩展。
3、低功耗：数字下变频技术使用数字电路实现，相对于模拟电路，具有较低 的功耗。
4、高可靠性：数字下变频技术具有较高的稳定性和可靠性，不受环境因素的 影响。
参考内容
引言
数字下变频（DDC）和匹配滤波器是数字信号处理领域的两个重要概念。数字 下变频是将高频信号转换为低频信号的过程，而匹配滤波器则是一种用于信号 检测和识别的滤波器。本次演示旨在探讨基于FPGA的数字下变频及匹配滤波器 的研究，旨在实现高效、实时的信号处理，提高系统性能。
数字滤波器的基本概念
数字滤波器是一种通过数字计算方法对输入信号进行滤波处理的装置。与模拟 滤波器不同，数字滤波器具有更高的稳定性和精度，可以实现对输入信号的任 意处理，并且不会受到环境温度和噪声的干扰。数字滤波器可以根据不同的应 用场景进行分类，如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和陷波滤波器等。
匹配滤波器
匹配滤波器是一种特殊的滤波器，其作用是最大化输出信号的信噪比。匹配滤 波器的输出与输入信号具有相同的幅度和相位响应，因此它可以有效地提高信 号的能量，降低噪声的干扰。在实际应用中，匹配滤波器的设计通常采用恒定 幅度和恒定相位响应的滤波器，其实现方法包括时域和频域两种方法。在数字 下变频中，匹配滤波器可以有效地提高信号的质量和分辨率。
结论
本次演示对数字滤波器的设计技术进行了详细的介绍，包括其基本概念、分类、 设计原理以及多种设计方法。通过这些内容的介绍，可以了解到数字滤波器设 计技术在信号处理领域中的重要性和广泛应用。随着科技的不断发展和进步， 相信数字滤波器的未来发展将会更加广阔，其在新型滤波器、高速滤波器和多 维滤波器等方面的研究与应用将会得到更深入的拓展。

FPGA的FIR抽取滤波器设计用FPGA实现抽取滤波器比较复杂，主要是因为在FPGA中缺乏实现乘法运算的有效结构，现在，FPGA中集成了硬件乘法器，使FPGA在数字信号处理方面有了长足的进步。

本文介绍了一种采用Xilinx公司的XC2V1000实现FIR抽取滤波器的设计方法。

具体实现结构设计基于抽取滤波器的工作原理，本文采用XC2V1000实现了一个抽取率为2、具有线性相位的3阶FIR抽取滤波器，利用原理图和VHDL共同完成源文件设计。

图1是抽取滤波器的顶层原理图。

其中，clock是工作时钟，reset是复位信号，enable是输入数据有效信号，data_in(17:0)是输入数据，data_out(17:0)是输出数据，valid是输出数据有效信号。

adder18是加法器模块，mult18是乘法器模块，acc36是累加器模块，signal_36to18是数据截位器模块，fir_controller是控制器模块。

控制器定时向加法器、乘法器和累加器发送数据或控制信号，实现流水线操作。

图1 抽取滤波器顶层原理图控制器控制器是抽取滤波器的核心模块，有两个功能：一是接收输入数据，二是向其它模块发送数据和控制信号。

它根据加法器、乘法器和累加器的时序特性，有规律地向加法器发送抽头数据，向乘法器发送系数，向累加器发送控制信号，让加法器、乘法器和累加器在每个时钟周期都完成指定的任务，从而实现流水线操作。

控制器用VHDL语言描述，用寄存器存放抽头和系数。

加法器加法器的输入和输出都是18 bit，用VHDL语言描述实现。

它有两个工作时钟的延迟，在输入数据准备好的情况下，第一个时钟得出相加结果，第二个时钟把相加结果锁存输出。

乘法器乘法器为18 bit输入，36bit输出，用库元件MULT18X18S和36 bit锁存器实现。

MULT18X18S是XC2V1000自带的18×18bit硬件乘法器，单个时钟就可完成乘法运算。

抽取滤波器的基本概念 抽取滤波器的时域表示 内插滤波器的基本概念 内插滤波器的时域表示 分数倍的抽样速率转换
M=2
抽取滤波器的基本概念
X(ej) 1
3 2/3 2/3
3
XD(ej)
1/2
3
序列抽取M倍不混叠的条件:
3
X(ej)=0，||>/M
x[k ]
H(z)
M
y[k ]
H(z) 2
D/A
fsam=32kHz
frec=16kHz
x(t)
x[k]
t
k
连续信号
抽样频率为32kHz的离散信号
问题解决：16 kHz 系统播放抽样频率 32 kHz信号
x[k]
w[k]
y(t)
x(t) A/D
H(z) 2
D/A
fsam=32kHz
frec=16kHz
w[k] k
频率转换后的离散信号
问题解决： 16 kHz 系统播放抽样频率 24 kHz信号
x(t)
x[k ]
A/D
2
fsam 24kHz
w[k ]
y(t)
H(z) 3
D/A
frec 16kHz
x(t)
连续信号号
问题解决： 16 kHz 系统播放抽样频率 24 kHz信号
...
/L /L
可用理想低通滤波器滤除内插后信号频谱XI(ej)中的镜像分量
H
(e
j
)
1, 0,
Ω π/L
π / L | | π
内插滤波器的基本概念
X(ej)
+m m
...
XI(ej)
m m
...

1.通带纹波 与阻带纹 相等, 即 = 。
2.通带边频 与阻带边频 相对与 对称, 即 + = ，用数字频率表示: + =π。
此类FIR 数字低通滤波器称半带FIR滤波器。显然，当 足够小时，半带IFR滤波器可作抽取因子为2的抽取滤波器。因为此时 - 内的频率分量仅会折叠进 - 频带内，即在滤波器的过渡带内，不会对感兴趣的(0- )频带产生影响。其图如图2所示。
Bmax=ceil(L×log2Rcic)+Bin
Bin是数字抽取滤波器的输入字长,Rcic是CIC滤波器实现的采样率降低的倍数,L是CIC滤波器的级联级数。通常L取值为2到8,对应Δ∑调制器阶数从一到七阶。如图1所示,CIC滤波器由8个级联的积分器和8个级联的微分器组成,每个积分器和微分器的前面都用了一个二选一选择器来选择前一级的输出信号是否经过该级。在图1中,用了8个控制信号f1到f8,来控制每个积分器和微分器前面的选择器。为了保证系统的高时钟频率,通常在每级微分器之间假如流水线结构的D触发器,以减短每级微分器之间的关键路径。流水线微分器结构中,两个D触发器之间只有一个减法器。这种CIC滤波器结构可以实现上万倍的过采样率,通常从8倍到16 384倍。
图2
可以用L×log2Rcic来计算输出字长的增加。最小字长增加为Bincmin=Lmin×log2Rcicmin=2×log28=6bits。最大字长增加为数为3阶,输出B8,Rcicmax为16384)。对256倍的过采样率来说,可以被分解为16×2×2×2×2,32×2×2×2,64×2×2,128×2或其他形式(2倍的降采样通常用半带滤波器实现)。整个滤波器的级数通常不超过四级,级数多了因用到的时钟会很多而难以实现。前端调制器的阶字长如果是2 bit,要求抽取滤波器输出字长为18 bit,那么字长增加16 bit。CIC滤波器的级联级数L与调治器的阶数M满足:L=M+1。所以CIC滤波器级联级数L取4。由式1可知,CIC滤波器实现的降采样倍数Rcic至少为16。(Binc=L×log2Rcic=4×log216=16bits)。上面列出的4种情况都满足要求,最佳选择是32×2×2×2,通常用一个补偿滤波器来补偿CIC滤波器的通带滚降。同时该补偿滤波器实现采样率降低两倍。整个滤波器的结构图如图2所示。

DelSigMulti V 1.2001-65734 Rev. **Single Slope 8-Bit ADC Data SheetCopyright © 2009-2010 Cypress Semiconductor Corporation. All Rights Reserved.调制器顺序抽取率分辨率采样率(CLK=2 MHz)采样率(CLK=8 MHz)抽取滤波器数量SC模块闪存RAM通道（I/O 引脚）CY8C28x45, CY8C28x43, CY8C28x52, CY8C28x33, CY8C28x23132615625.062500.022148321647.57812.531250.02215632 112893906.315625.02218552125610.51953.17812.52218552 232815625.062500.02218752 264107812.531250.02221672 2128123906.315625.02221672 2256141953.17812.52221672 132615625.062500.036180631647.57812.531250.03619263 112893906.315625.03623493125610.51953.17812.53623493 232815625.062500.03621563 264107812.531250.03625793 2128123906.315625.03625793 2256141953.17812.53625793 132615625.062500.048200741647.57812.531250.04821674 112893906.315625.048271114125610.51953.17812.548271114 232815625.062500.04824374 264107812.531250.048298114 2128123906.315625.048298114 2256141953.17812.548298114Cypress Semiconductor Corporation•198 Champion Court•San Jose,CA95134-1709•408-943-2600请参考应用笔记“Analog - ADC Selection”（模拟 - ADC 选择）AN2239 以获取其他转换器。

专业类别
16
16
4倍内插滤波器
专业类别
17
17
0
专业类别
18
18
YD (n) x(nM )
专业类别
5
5
频域关系表达式
H(z)
M
x(n) = xa(nT)
v(n)
yD(n) = xa(nMT)
YD (n) x(nM )
YD (eiw )

1 M
M 1
X (e j(w2k ) / M )
k 0
专业类别
6
6
频域关系表达式
输入信号：
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
数字滤波器
多速率滤波器
- 常用的多速率滤波器： FIR滤波器， 积分级联梳状(CIC)滤波器, 半带(HB)滤波器 IIR滤波器 。。。
-多速率滤波器的特点： 抽取， 插值， 底通滤波
专业类别
2
2
抽取
- 抽取： 把原始的采样数据每隔 M-1 个取一个， 形成新的采样序列
- M为大于1的整数， 称为抽取因子
专业类别
3
3
M抽取器的示意图
H(z)
M
x(n) = xa(nT)
v(n)
yD(n) = xa(nMT)
- 输入序列：x(n)
- 输出序列：YD(n)
- 采样率：f = 1/T
- 输出采样率：f = 1/(M专T业)类别
4
4
时域关系表达式
H(z)
M
x(n) = xa(nT)
v(n)
yD(n) = xa(nMT)
reg [1:0] cnt; reg [3:0] y;

现代通信系统中高效抽取滤波器技术研究的开题报告【摘要】在现代通信系统中，滤波器作为一种重要的信号处理技术，被广泛应用于信号的提取和去除干扰等方面。

为了提高滤波器的效率和精度，在研究中出现了高效抽取滤波器技术。

本文将对现代通信系统中高效抽取滤波器技术进行研究，探讨其原理、特点和应用。

【关键词】高效抽取滤波器，现代通信系统，效率，精度，应用【背景】现代通信系统中，无线通信、数字信号处理和多媒体通信等领域都需要使用滤波器。

高效抽取滤波器技术被应用在许多方面，比如说，数字信号处理中的滤波器可以用于信号检测、降噪、信号编码和解码等。

在无线通信领域中，滤波器可以用来提取无线信号中的有用信息，去除非目标信号等。

因此，对于现代通信系统来说，高效抽取滤波器技术是非常重要的。

【研究内容】本文的研究内容主要包括以下几个方面：1. 高效抽取滤波器的原理和特点高效抽取滤波器通过对输入信号进行有效的采样和连接来实现精确的滤波效果。

这种滤波器的特点是节省计算和存储资源，提高计算速度和减少处理延迟等方面。

2. 高效抽取滤波器的应用高效抽取滤波器可以应用于许多领域，如数字信号处理、音频和图像处理等。

在这些领域中，高效抽取滤波器可增加处理经济性，并减少计算和存储资源的占用。

3. 高效抽取滤波器的实现为了实现高效抽取滤波器，需要对滤波器的算法和实现进行详尽研究。

此外，还需要对这些算法进行软件或硬件实现，以提高滤波器的计算速度和稳定性等方面的指标。

【研究目的】本研究旨在深入探讨高效抽取滤波器在现代通信系统中的应用和优势，为提高通信系统的效率和精度做出贡献，同时为相关领域的研究者提供参考和指导。

【研究方法】本研究采用文献综述和实验研究相结合的方法对高效抽取滤波器技术进行研究。

其中，文献综述重点分析了高效抽取滤波器技术的基本原理、应用和优势等方面的文献资料，并撰写相关综述文章。

实验研究采用软件实现，并使用MATLAB等相关软件进行数据分析和结果验证。

FIR抽取滤波器的工作原理FIR（有限脉冲响应）滤波器是一种数字滤波器，常用于信号处理和数字通信领域。

它的工作原理基于对输入信号的离散时间样本进行线性加权求和的方式。

FIR滤波器的工作原理可以分为三个主要步骤：采样、加权和求和。

1.采样：输入信号经过模数转换器（A/D转换器）转换为数字形式，以离散时间点的方式进行采样。

这意味着信号在时间上是离散的，并以一定的时间间隔采集样本。

2.加权：每个采样点都乘以一个系数，称为滤波器的冲激响应。

冲激响应是一个数字序列，表示了滤波器的频率响应特性。

它决定了滤波器如何对不同频率的信号进行加权。

冲激响应的长度决定了滤波器的阶数，即影响滤波器频率响应的能力。

3.求和：加权后的采样点按顺序相加，得到输出信号。

输出信号是滤波器对输入信号进行处理后得到的结果。

FIR滤波器的特点是其脉冲响应是有限长度的，因此它不具有反馈回路。

这意味着它的稳定性得到了保证，并且不会引入频率抖动或波动。

此外，FIR滤波器的相应通带和停带特性可以精确设计，其幅频响应在通带内的波动较小，同时对停带内的频率具有较高的抑制能力。

设计FIR滤波器的关键是确定滤波器的冲激响应。

常见的设计方法有窗函数法、频率采样法和最小平方误差法等。

窗函数法通过在理想传递函数和实际传递函数之间引入窗函数来设计滤波器。

频率采样法在设计过程中提前选择一组所需的频率样本点，然后通过这些样本点确定滤波器的冲激响应。

最小平方误差法是基于最小化输入信号和期望响应之间的均方误差来设计滤波器。

FIR滤波器的应用广泛，例如语音处理、图像处理、音频处理和无线通信等领域。

它可以实现低通、高通、带通和带阻等多种滤波器类型，具有较好的抗混叠性能和相位线性特性，能够有效地去除信号中的干扰和噪声。

总结起来，FIR滤波器的工作原理是将输入信号离散采样后，对每个采样点乘以滤波器的冲激响应系数，并将这些加权后的采样点求和，得到输出信号。

滤波器的冲激响应可以通过不同的设计方法获得，以满足特定的频率响应要求。

24位Σ-△A/D转换器中抽取滤波器的设计和实现的开题报告1.选题背景与研究意义Σ-△模数转换器广泛应用于音频数字信号处理、网络音频播放等领域。

其中，24位Σ-△A/D转换器是一种比较常见的Σ-△模数转换器。

在这种转换器中，抽取滤波器是非常重要的一部分，其负责去除高频噪声，保证信号的精度和清晰度。

因此，对24位Σ-△A/D转换器中抽取滤波器的设计和实现进行研究，具有很高的实用价值和理论意义。

2.研究内容与研究方法研究内容：本研究主要对24位Σ-△A/D转换器中抽取滤波器进行设计和实现。

具体包括以下方面：（1）研究抽取滤波器的基本原理和设计方法。

（2）对24位Σ-△A/D转换器的系统要求进行分析，确定抽取滤波器的参数。

（3）根据设计要求，选择合适的滤波器类型，并进行滤波器的设计和仿真。

（4）在FPGA开发板上搭建实验平台，对设计好的抽取滤波器进行硬件实现，并验证实验结果的正确性。

研究方法：本研究采用以下方法进行研究：（1）文献研究法：对相关文献进行综合分析和归纳，掌握抽取滤波器的基本原理和设计方法。

（2）仿真研究法：通过Matlab等软件进行滤波器的设计和仿真，验证设计方案的可行性和效果。

（3）实验研究法：在FPGA开发板上进行硬件实现，进行实验验证，分析实验结果，并对实验结果进行优化。

3.预期研究结果与研究意义预期研究结果：（1）设计出合适的抽取滤波器，可以有效去除24位Σ -△ A/D转换器中的高频噪声，提高信号精度和清晰度。

（2）在FPGA开发板上搭建实验平台，将抽取滤波器硬件实现，并验证实验结果的正确性，为后续的优化提供数据支持。

研究意义：（1）对于研究、开发和改进现代音频处理技术，具有建设性意义。

（2）为音频数字信号处理和网络音频播放等领域的产品开发提供技术支持。

（3）提供了设计和仿真方法，为类似系统的设计提供了一些实践经验。

n n
M倍抽取滤波的时域表示
x[k ]
H(z)
v[ k ]
M
y[k ]
v[k] x[n]h[k - n]
n
y[k ] v[k M ]
y[ k ]

n
x [ n ]h[ M k - n ]
内插滤波器(interpolation filter)
x[k ]
L
xI [k ]
H ( z)
矩阵[Ih]的第k行第n 列
[ I h ] k ,n h[k - 2n]
2倍内插滤波器的矩阵表示
y0 h0 y1 h1 y h 2 2 y3 h3 y4 y 5 y6 y7
h0 h1 h2 h0 h3 h1 h2 h0 h3 h1
x 0 x1 x2 x 3
y [Dh ]x
y0 h0 y h 1 2 y2 y3 h1 h3 h0 h2 h1 h3 h0 h2
h1 h0
2倍抽取滤波的矩阵表示
抽取矩阵[Dh]的行
h0 h2 h1 h0 [ Dh ] h3 h2 h1 h0 h3 h2 h1 h0
第0列 h0[k] =h[2k]
第2列 h0[k-1] = h[2k-2] 第4列 h0[k-2] = h[2k-4] 第2n列 h0[k-n] = h[2k-2n] 第1列

h-1[k]=h[2k -1]
第3列
h-1[k-1] = h[2k-3]
第5列 h-1[k-2] = h[2k-5] 第2n+1列 h-1[k-n] = h[2k-(2n+1)]

滤波器的仿真工具
MATLAB
提供丰富的滤波器设计工具箱，支持多种滤波器类型 和设计方法。
Python
使用SciPy、NumPy等库进行滤波器设计和仿真，具 有强大的数据处理能力。
SPICE
电路仿真软件，可用于模拟电路中的滤波器设计和仿 真。
仿真结果分析
幅频响应分析
观察滤波器的通带、阻带特性以及过渡带的陡峭程度。
抽取与内插滤波器资 料
https://
REPORTING
• 引言 • 抽取滤波器 • 内插滤波器 • 抽取与内插滤波器的比较 • 滤波器的实现与仿真 • 总结与展望
目录
PART 01
引言
REPORTING
WENKU DESIGN
目的和背景
数字信号处理的发展
随着数字技术的飞速发展，数字信号处理已成为现代信号处理的主要手段。抽取与内插滤波器作为数字信号处理 的重要组成部分，对于提高信号处理效率和质量具有重要意义。
PART 05
滤波器的实现与仿真
REPORTING
WENKU DESIGN
滤波器的实现方法
IIR滤波器实现
采用递归型结构，利用模拟滤波器设计方法进行设计，如巴特沃 斯、切比雪夫等。
FIR滤波器实现
采用非递归型结构，通过窗函数法、频率采样法等进行设计。
自适应滤波器实现
根据输入信号的特性自适应地调整滤波器参数，如LMS算法、 RLS算法等。
图像处理
在图像处理中，抽取滤波器可用于 图像缩放和图像压缩等领域，实现 图像数据的降维和压缩。
PART 03
内插滤波器
REPORTING
WENKU DESIGN
内插滤波器的原理
采样定理

数字抽取滤波器设计概述我在参与《生物医学信号检测专用集成电路的设计和研究》这个项目的时候，被分配到一个小小的任务，就是设计sigma-deltaADC 中的数字抽取滤波器。

对很多人来说，this is a piece of cake，但是对我而言，却是挺难的。

首先，信号与系统以及数字信号处理方面的知识，本科毕业之后已经完全还给老师了。

没有办法，我不得不重新捡起这几本书，首先是《信号与系统》，两本，郑君里写的，厦门大学信息学院研究生好像是考这本教材，以前学得是我们任课老师自己写的，虽然老师好得没话说，但是那本书实在是不敢恭维。

这两本书没有详细看，但是大概内容还是做到心里有数的，特别是一些定义，概念，是一定要了解的。

本人觉得，书本下册9.2节，对我理解信号与系统帮助很大，他把信号系统中连续时间信号，离散时间信号，以及对应的连续或者是离散频谱，这几种情况进行一个比较，对宏观理解是很有帮助的。

接下来是《数字信号处理》，我看的是吴镇扬老师编写的，简单易读是我选择这本书的原因，另外一方面是因为我本科教材就是这本。

其实很多老师说这本书不好，讲得很简单，但是对于我这种比较笨的人，看这本应该差不多，如果需要更深一步的理解，可以选择清华大学胡广书老师的那本，听说不错。

这本书呢，我也是草草学习了一遍，但是IIR滤波器和FIR滤波器的设计方法，肯定要详细看的，毕竟，我的使命就是设计FIR滤波器了。

这两本书看完之后，接下来就有针对的设计我的抽取滤波器了。

相关方面的论文很多，但是真正理解消化，成为自己的东西，却是一个长期而复杂的过程。

我重点阅读了一遍硕士论文《高效窄带FIR滤波器的设计与研究》，里面很多内容写得很好，特别是对CIC滤波器的解释，感觉看完受益匪浅，感慨人家学习真是踏实认真。

在看这些论文的时候，肯定还有很多难以理解的概念，我想这个时候再去翻书查资料，会有更深刻的理解。

因为数字抽取滤波器主要有CIC滤波器，HBF，组成，因此有针对性的看些这方面的资料很重要。