基于DSP數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)的英文翻譯及原文

基于DSP的FIR濾波器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)摘要本文詳細(xì)介紹了一種基于DSP的數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)方法。首先,在MATLAB中使用輔助設(shè)計(jì)工具FDATool設(shè)計(jì)一個(gè)FIR低通濾波器，它可以模擬FIR濾波器單位脈沖響應(yīng)的特征。一個(gè)混合的輸入信號(hào)通過(guò)這種方法，在TMS320VC5509ADSP芯片實(shí)現(xiàn)了濾波效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)可以滿足設(shè)計(jì)要求。關(guān)鍵詞：有限脈沖響應(yīng)濾波器;數(shù)字信號(hào)處理器;窗函數(shù)1簡(jiǎn)介FIR數(shù)字濾波器的優(yōu)點(diǎn)是可以得到一個(gè)嚴(yán)格的線性相位特性,同時(shí)幅頻特性也可以得到保證。因此,數(shù)字濾波器在語(yǔ)音處理和圖像處理中是非常重要的，DSP是一個(gè)特殊的微處理器，主要用于實(shí)現(xiàn)數(shù)字信號(hào)處理算法?；贒SP的數(shù)字濾波器具有穩(wěn)定性好,精度高,不受環(huán)境影響等優(yōu)點(diǎn)。此外,基于DSP的數(shù)字濾波器可以修改參數(shù),然后可以很容易的修改濾波器的特征[1]。2FIR濾波器的基本結(jié)構(gòu)和設(shè)計(jì)方法A.FIR濾波器的基本結(jié)構(gòu)假設(shè)h(n)(n=0,1,2,……,n?1)是FIR濾波器的脈沖響應(yīng),x(n)是輸入信號(hào),然后可以得到FIR濾波器用下列差分方程實(shí)現(xiàn)。（1）其中，N是FIR濾波器的階數(shù),y(N)是輸出信號(hào)。顯然,這是定常系統(tǒng)的卷積和線性公式。讓我們用z變換來(lái)計(jì)算傳遞函數(shù)，（2）從上面我們可以看到,FIR濾波器的結(jié)構(gòu)如下圖所示:圖1FIR濾波器的基本結(jié)構(gòu)B．FIR濾波器的設(shè)計(jì)方法當(dāng)我們?cè)O(shè)計(jì)數(shù)字濾波器MATLAB常常用來(lái)進(jìn)行輔助設(shè)計(jì)和仿真。MATLAB設(shè)計(jì)FIr數(shù)字濾波器有很多方法。由于篇幅限制,我們只介紹一種常用方法,窗函數(shù)設(shè)計(jì)法,利用tools-FDATool進(jìn)行濾波器的設(shè)計(jì)和分析。1）窗函數(shù)設(shè)計(jì)法窗函數(shù)的設(shè)計(jì)核心是根據(jù)頻率特性，通過(guò)添加窗口功能來(lái)確定有限的單位脈沖響應(yīng)序列h(n)。根據(jù)給定的濾波器規(guī)格,選擇濾波器長(zhǎng)度N和窗口函數(shù)w(N)實(shí)現(xiàn)FIR數(shù)字濾波器。六種常用的窗函數(shù)是矩形,巴特利特,漢寧、漢明,布萊克曼和凱撒窗函數(shù)?；诖昂瘮?shù)設(shè)計(jì)方法的命令fir1和fir2可以輕松獲得濾波器系數(shù),可以由freqz（）和plot()確定幅頻響應(yīng)和相頻響應(yīng)曲線。2）最優(yōu)設(shè)計(jì)法MATLAB的函數(shù)通過(guò)Parks-McClellan算法可以設(shè)計(jì)線性相位濾波器。理想的頻率響應(yīng)與實(shí)際設(shè)計(jì)的濾波器的頻率響應(yīng)之間的最大誤差是最小的,其頻率響應(yīng)表現(xiàn)相等的波形特征,因此這個(gè)濾波器又稱(chēng)平等波紋濾波器。這種方法的缺點(diǎn)是不能設(shè)置直接阻帶衰減參數(shù),只有通過(guò)反復(fù)調(diào)整參數(shù)才能得到所需的濾波器。3）fdatoolFDATool(濾波器設(shè)計(jì)與分析工具)是一個(gè)在MATLAB中專(zhuān)門(mén)對(duì)信號(hào)濾波器進(jìn)行設(shè)計(jì)和分析的工具。FDATool提供了一個(gè)交互式設(shè)計(jì)濾波器的環(huán)境,用戶幾乎可以設(shè)計(jì)整個(gè)傳統(tǒng)濾波器的振幅和零-極點(diǎn)圖。Fdstool工具的上部分是用來(lái)顯示濾波器的特征的，下半部分是參數(shù)設(shè)置區(qū)，用于設(shè)置濾波器參數(shù),參數(shù)包括過(guò)濾器的類(lèi)型、設(shè)計(jì)方法、階數(shù)、頻率設(shè)置等等。通過(guò)比較上述三種方法,你會(huì)發(fā)現(xiàn)使用FDATool設(shè)計(jì)濾波器更加直觀和方便。本文就是使用這種方法來(lái)設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器的系數(shù),然后根據(jù)設(shè)計(jì)結(jié)果實(shí)現(xiàn)DSP濾波器。3基于MATLABD的FIR濾波器設(shè)計(jì)一個(gè)FIR低通數(shù)字濾波器，其通帶邊緣頻率10khz,阻帶邊緣頻率22khz,阻帶衰減75db(50千赫采樣頻率)。首先,我們用FDATool設(shè)計(jì)FIR濾波器的脈沖響應(yīng)系數(shù),選擇窗函數(shù)設(shè)計(jì)方法。根據(jù)給定的性能,選擇Blackman窗,然后濾波器的系數(shù)可以很容易地得到。我們可以得到,過(guò)渡帶寬度M=2π×12/50,過(guò)濾器的階數(shù)N=12π/M=25。打開(kāi)FDATool界面,填寫(xiě)設(shè)計(jì)參數(shù)，和fir濾波器的頻率特性如圖2和圖3所示。接下來(lái)我們會(huì)導(dǎo)出數(shù)字濾波器的脈沖響應(yīng)系數(shù)[6],在主菜單中,選擇Targets→CodeComposerStudioIDE命令彈出導(dǎo)出代碼窗口,在窗口中選擇16位整數(shù)的選項(xiàng),單擊選擇目標(biāo)按鈕,選擇目標(biāo)設(shè)備,選擇C55x功能模擬器,點(diǎn)擊OK確認(rèn),脈沖響應(yīng)系數(shù)將保存在.h文件中。系數(shù)的結(jié)果如下:constintBL=26;constint16_TB[26]={0,5,14,-39,-138,0,472,490,-793,-2051,0,6238,12182,12182,6238,0,-2051,-793,490,472,0,-138,-39,14,5,0};

4基于DSP的fir濾波器設(shè)計(jì)Fir濾波器對(duì)要過(guò)濾的數(shù)據(jù)乘以濾波器系數(shù),然后取和,同時(shí)，將得到數(shù)據(jù)存放在內(nèi)存中[7]。以前，通用處理器和微控制器的乘加操作,將花費(fèi)大量的CPU和總線資源。DSP作為一種特殊的信號(hào)處理芯片,其結(jié)構(gòu)已得到改進(jìn)和優(yōu)化,為數(shù)字信號(hào)處理添加了特殊指令。TMS320VC5509A是一個(gè)高性能、低功耗和低成本的定點(diǎn)數(shù)字信號(hào)處理器。為了實(shí)現(xiàn)延遲線性的fir濾波器,使用線性緩沖區(qū)的方法。使這種方式實(shí)現(xiàn)fir濾波器,需要開(kāi)放的數(shù)量為N的緩沖數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)最新的樣本值。我們需要讀取最新的樣本值，DSP計(jì)算乘加操作的每個(gè)輸出值。每個(gè)樣本值將在讀取之后送回。當(dāng)最新一個(gè)樣本值被讀取時(shí)，最古老的一個(gè)樣本值從緩沖區(qū)移出,然后將輸最新的樣本值頂入的緩沖區(qū)的頂部[8]。這種方法的最大優(yōu)點(diǎn)是,新老數(shù)據(jù)在內(nèi)存中的存儲(chǔ)位置是顯而易見(jiàn)的。為了實(shí)現(xiàn)線性緩沖區(qū)的延遲,我們將FDATool導(dǎo)出的系數(shù)和輸入數(shù)據(jù)存放在在DARAM中,并使用雙重操作地址來(lái)實(shí)現(xiàn)位移動(dòng),最快的實(shí)現(xiàn)濾波過(guò)程。編程和匯編按照上面的步驟來(lái)仿真模擬,在CCSv3.1中調(diào)試和運(yùn)行,使用圖形觀察窗口觀察輸入和輸出波形及其頻譜圖，圖4和圖5示所示的結(jié)果:圖4a輸入信號(hào)波形圖4b輸入信號(hào)頻譜圖圖5a輸出信號(hào)波形圖圖5b輸出信號(hào)頻譜圖輸入波形是低頻正弦波和高頻正弦波的疊加。通過(guò)觀察頻率域和時(shí)間域圖形，我們知道:低頻信號(hào)通過(guò)濾波器,而高頻信號(hào)被過(guò)濾掉了。

5結(jié)論本文研究了數(shù)字濾波器的原理和結(jié)構(gòu),并結(jié)合基于TMS320VC5509A的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng),設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)基于DSP的數(shù)字濾波器。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該數(shù)字濾波器滿足設(shè)計(jì)要求。同時(shí)所有程序是用匯編語(yǔ)言編寫(xiě)的,因此濾波器占用較少的存儲(chǔ)空間，程序執(zhí)行速度快，穩(wěn)定可靠,能夠更好地滿足實(shí)時(shí)過(guò)濾的需要。參考文獻(xiàn)[1]劉ws,“基于DSP的FIR數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)”,m.論文,貴州大學(xué)、貴州,中國(guó),2008年5月[2]王cm，孫hb,TMS320C55xDSP的理論和應(yīng)用,第二版。北京:電子工業(yè)出版社,2008[3]H.C.Chen,D.Z.WuandX.Q.Gao,MATLAB及其應(yīng)用在電子信息，第三版.北京:電子工業(yè)出版社,2007[4]B.F.Wang,“FIR數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)和仿真研究”,m.論文,哈爾濱科學(xué)技術(shù)大學(xué)、哈爾濱,中國(guó),2009[5]Y.JiangandX.Q.Zhou,DSP理論和應(yīng)用實(shí)驗(yàn),西安,中國(guó):寧海西店大學(xué)出版社,2008[6]X.L.Zhao,L.ZhangandY.Q.Wu,“Matlab在DSPFIR數(shù)字濾波器中的使用”,現(xiàn)代電子技術(shù),第七期,38-40頁(yè),2007[7]Y.P.Liu,DSP的原理和應(yīng)用,北京,中國(guó):北京航空航天大學(xué)出版社,2005[8]Q.Z.Huang,Q.X.LiandZ.W.Chen,”基于TMS320C54X數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)和應(yīng)用”,《河南理工大學(xué),碩士,314-318頁(yè)，2008

自適應(yīng)數(shù)字濾波器基于TMS320VC5402的實(shí)現(xiàn)

WangXiaojuanZhangZe(自動(dòng)化系，大學(xué)的科學(xué)技術(shù)，內(nèi)蒙古大學(xué)，呼和浩特，中國(guó))摘要本文介紹了設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)基于DSP的自適應(yīng)濾波器（數(shù)字信號(hào)處理）的方法，首先，對(duì)自適應(yīng)FIR濾波器的結(jié)構(gòu)和算法進(jìn)行了模擬實(shí)驗(yàn)，模擬實(shí)驗(yàn)是基于MATLAB進(jìn)行的，試驗(yàn)方法是對(duì)輸入信號(hào)添加高斯噪聲，然后使其通過(guò)自適應(yīng)FIR濾波器。模擬波形已經(jīng)給出，基于DSP的相關(guān)參考數(shù)據(jù)也已經(jīng)給出。在此基礎(chǔ)上，選擇TMS320VC5402DSP芯片作為中心處理器，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)濾波器。硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)模塊，軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)流程圖和相關(guān)的匯編代碼在文章中已經(jīng)給出。對(duì)于設(shè)計(jì)所得的結(jié)果，測(cè)量結(jié)果，和濾波結(jié)果是符合預(yù)期要求的。關(guān)鍵詞:自適應(yīng)濾波器，TMS320VC5402，LMS算法。1簡(jiǎn)介隨著信息時(shí)代和數(shù)字世界的到來(lái)，數(shù)字信號(hào)處理已成為當(dāng)今一門(mén)極其重要的學(xué)科和技術(shù)領(lǐng)域。數(shù)字信號(hào)處理在通信、語(yǔ)音、圖像、自動(dòng)控制、雷達(dá)、軍事、航空航天、醫(yī)療和家用電器等眾多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。在數(shù)字信號(hào)處理應(yīng)用中，數(shù)字濾波器十分重要并已獲得廣泛應(yīng)用。在信號(hào)處理過(guò)程中，濾波器的功能是移除信號(hào)不需要的部分，如隨機(jī)噪音等，或者是提取有用的信號(hào)，例如提取在一定的頻率范圍內(nèi)的信號(hào)。有兩大類(lèi)型的濾波器，模擬濾波器以及數(shù)字濾波器。他們擁有完全不同的物理結(jié)構(gòu)，和不同的工作模式。在模擬電子電路中使用的模擬濾波器，例如由電阻、電容產(chǎn)生所需的濾波功能的濾波器，這種濾波器被廣泛使用在減少噪音的應(yīng)用中，還有提高視頻信號(hào)、圖像均衡的高科技傳真系統(tǒng)等眾多領(lǐng)域。對(duì)于一個(gè)給定的設(shè)計(jì)要求，有完善的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)模擬濾波器。在濾波過(guò)程中，電氣電壓或電流信號(hào)的濾波是對(duì)物理量的直接處理(例如聲音或視頻信號(hào)和變頻器產(chǎn)生信號(hào))。數(shù)字濾波器使用數(shù)字信號(hào)處理器對(duì)信號(hào)的采樣值進(jìn)行數(shù)值計(jì)算。數(shù)字信號(hào)處理器可以使用通用計(jì)算機(jī)，例如PC機(jī)，或者是專(zhuān)用的數(shù)字信號(hào)處理器芯片。模擬信號(hào)必須先使用模數(shù)轉(zhuǎn)換芯片進(jìn)行取樣和數(shù)字化(模擬到數(shù)字轉(zhuǎn)換)。由此產(chǎn)生的二進(jìn)制數(shù)字，它們代表連續(xù)輸入信號(hào)的采樣值，將其轉(zhuǎn)移到數(shù)字信號(hào)處理器，進(jìn)行數(shù)值運(yùn)算。如有必要，這些計(jì)算結(jié)果，也就是濾波后的采樣值，可以通過(guò)數(shù)字/模擬轉(zhuǎn)換芯片轉(zhuǎn)換成模擬信號(hào)。需要注意的是，一個(gè)數(shù)字信號(hào)是由一系列數(shù)字表示的，而不是電壓或者電流表示的。自適應(yīng)濾波器是現(xiàn)代發(fā)展起來(lái)的一種濾波器。自適應(yīng)信號(hào)處理的一個(gè)重要應(yīng)用是在1940年發(fā)展起來(lái)的。自適應(yīng)濾波器被廣泛應(yīng)用于系統(tǒng)辨識(shí),自適應(yīng)增強(qiáng),自適應(yīng)噪聲消除，通信信道的均衡、線性預(yù)測(cè),自適應(yīng)陣列天線等等。自適應(yīng)濾波器是與固定系數(shù)濾波器相反的。在數(shù)字信號(hào)處理中,有很多不可預(yù)測(cè)的信號(hào)，噪音或時(shí)變信號(hào)經(jīng)常需要處理，固定濾波器系數(shù)的濾波器是不可能達(dá)到最佳濾波效果的，因此自適應(yīng)濾波器被設(shè)計(jì)用來(lái)跟蹤時(shí)刻改變的信號(hào)和噪聲。因?yàn)閾碛歇?dú)特的結(jié)構(gòu)和指令，使得TMS320VC5402DSP為設(shè)計(jì)自適應(yīng)濾波器提供了方便條件。2自適應(yīng)濾波原理自適應(yīng)濾波器屬于現(xiàn)代濾波器的范疇，自適應(yīng)濾波器是相對(duì)固定濾波器而言的，固定濾波器屬于經(jīng)典濾波器，它濾波的頻率是固定的，自適應(yīng)濾波器濾波的頻率則是自動(dòng)適應(yīng)輸入信號(hào)而變化的，所以其適用范圍更廣。在沒(méi)有任何關(guān)于信號(hào)和噪聲的先驗(yàn)知識(shí)的條件下，自適應(yīng)濾波器利用前一時(shí)刻已獲得的濾波器參數(shù)來(lái)自動(dòng)調(diào)節(jié)現(xiàn)時(shí)刻的濾波器參數(shù)，以適應(yīng)信號(hào)和噪聲未知或隨機(jī)變化的統(tǒng)計(jì)特性，從而實(shí)現(xiàn)最優(yōu)濾波。所謂自適應(yīng)濾波，就是利用前一時(shí)刻已獲得的濾波器參數(shù)等結(jié)果，自動(dòng)地調(diào)節(jié)現(xiàn)時(shí)刻的濾波器參數(shù)，以適應(yīng)信號(hào)和噪聲未知的或隨時(shí)間變化的統(tǒng)計(jì)特性，從而實(shí)現(xiàn)最優(yōu)濾波。自適應(yīng)濾波器實(shí)質(zhì)上就是一種能調(diào)節(jié)其自身傳輸特性以達(dá)到最優(yōu)化的維納濾波器。自適應(yīng)濾波器由兩個(gè)基本部分組成：一個(gè)濾波器，用于對(duì)需要處理的輸入信號(hào)進(jìn)行過(guò)濾；和一個(gè)自適應(yīng)算法，它可以調(diào)整濾波器的系數(shù)，以某種方式來(lái)提高濾波器的性能。在設(shè)計(jì)自適應(yīng)濾波器的時(shí)候，自相關(guān)函數(shù)信號(hào)和噪聲是不能提前知道的。在濾波過(guò)程中，自相關(guān)函數(shù)信號(hào)和噪聲慢慢地隨著時(shí)間的推移而變化,濾波器可以自動(dòng)適應(yīng)和調(diào)整，以滿足最小均方誤差的要求。圖1自適應(yīng)濾波器的結(jié)構(gòu)Inputvector：輸入信號(hào)向量Digitalfilterwithtunablecoefficients：數(shù)字濾波器可調(diào)系數(shù)Adaptivealgorithm：自適應(yīng)算法Errorsignal：錯(cuò)誤信號(hào)Outputsignal：輸出信號(hào)Desiredresponse：期望的反應(yīng)圖1顯示了自適應(yīng)濾波器的結(jié)構(gòu)，濾波目標(biāo)是濾波器的輸入信號(hào)X(n)，用一個(gè)自適應(yīng)濾波器以這樣一種方式進(jìn)行濾波，它可以匹配所需的信號(hào)d(n)。所需的信號(hào)d(n)減去過(guò)濾信號(hào)Y(n)，生成一個(gè)誤差信號(hào)e(n)。3濾波器結(jié)構(gòu)和LMS算法3.1自適應(yīng)濾波器的結(jié)構(gòu)有幾種類(lèi)型的濾波器結(jié)構(gòu)可以實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)濾波器的設(shè)計(jì)，例如無(wú)限脈沖響應(yīng)(IIR)或有限脈沖響應(yīng)(FIR)。根據(jù)數(shù)字濾波器沖激響應(yīng)函數(shù)的時(shí)域特性，可將數(shù)字濾波器分為兩種，即無(wú)限長(zhǎng)沖激相應(yīng)IIR濾波器和有限長(zhǎng)沖激響應(yīng)FIR濾波器。IIR數(shù)字濾波器的優(yōu)點(diǎn)是可以利用模擬濾波器設(shè)計(jì)的結(jié)果，而模擬濾波器的設(shè)計(jì)有大量圖表可查，方便簡(jiǎn)單。它的缺點(diǎn)是相位的非線性；若需要線性相位，則要采用全通網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行相位校正。圖象處理以及數(shù)據(jù)采集傳輸都要求濾波器具有線性相位特性。而FIR數(shù)字濾波器可以實(shí)現(xiàn)線性相位，又可具有任意幅度特性。FIR濾波器可以得到嚴(yán)格的線性相位，然而由于FIR濾波器的系統(tǒng)函數(shù)的極點(diǎn)固定在原點(diǎn)，所以只能用較高的階數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)其高選擇性，對(duì)于同樣的濾波器設(shè)計(jì)指標(biāo)，F(xiàn)IR濾波器所要求的階數(shù)要比IIR高5至10倍，所以成本較高，信號(hào)延遲也較大。但是如果要求相同的線性相位，則IIR濾波器就必須加全通網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行相位校正，同樣也要增加濾波器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)數(shù)和復(fù)雜性。FIR濾波器可以用非遞歸的方法實(shí)現(xiàn)，在有限精度下不會(huì)產(chǎn)生振蕩，同時(shí)由于量化舍入以及系數(shù)的不確定性所引起的誤差的影響要比IIR濾波器小的多，并且FIR濾波器可以采用FFT算法，運(yùn)算速度快。但是不像IIR濾波器可以借助模擬濾波器的成果，必須要用計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)軟件（如MATLAB）來(lái)計(jì)算。由此可知，F(xiàn)IR濾波器應(yīng)用比較廣，而IIR濾波器則用在相位要求不是很?chē)?yán)格的場(chǎng)合。在這個(gè)應(yīng)用程序中，只有橫向結(jié)構(gòu)的FIR濾波器結(jié)構(gòu)可以實(shí)現(xiàn)要求。橫向自適應(yīng)濾波器的結(jié)構(gòu)由圖2所示，濾波器輸出信號(hào)由y(n)給出，圖2橫向自適應(yīng)濾波器的結(jié)構(gòu)是一個(gè)輸入向量，是輸出向量，式中T表示轉(zhuǎn)置,N是濾波器的順序。3.2LMS算法感知器和自適應(yīng)線性元件在歷史上幾乎是同時(shí)提出的，并且兩者在對(duì)權(quán)值的調(diào)整的算法非常相似。它們都是基于糾錯(cuò)學(xué)習(xí)規(guī)則的學(xué)習(xí)算法。感知器算法存在如下問(wèn)題：不能推廣到一般的前向網(wǎng)絡(luò)中；函數(shù)不是線性可分時(shí)，得不出任何結(jié)果。而由美國(guó)斯坦福大學(xué)的Widrow和Hoff在研究自適應(yīng)理論時(shí)提出的LMS算法，由于其容易實(shí)現(xiàn)而很快得到了廣泛應(yīng)用，成為自適應(yīng)濾波的標(biāo)準(zhǔn)算法。自適應(yīng)濾波器除了包括一個(gè)按照某種結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的濾波器，還有一套自適應(yīng)的算法。自適應(yīng)算法是根據(jù)某種判斷來(lái)設(shè)計(jì)的。自適應(yīng)濾波器的算法主要是以各種判據(jù)條件作為推算基礎(chǔ)的。通常有兩種判據(jù)條件：最小均方誤差判據(jù)和最小二乘法判據(jù)。LMS算法是以最小均方誤差為判據(jù)的最典型的算法，也是應(yīng)用最廣泛的一種算法。最小均方誤差(LeastMeanSquare，LMS)算法是一種易于實(shí)現(xiàn)、性能穩(wěn)健、應(yīng)用廣泛的算法。所有的濾波器系數(shù)調(diào)整算法都是設(shè)法使y(n)接近d(n)，所不同的只是對(duì)于這種接近的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)不同。LMS算法的目標(biāo)是通過(guò)調(diào)整系數(shù)，使輸出誤差序列e(n)=d(n)-y(n)的均方值最小化，并且根據(jù)這個(gè)判據(jù)來(lái)修改權(quán)系數(shù)，該算法因此而得名。誤差序列的均方值又叫“均方誤差”(MeanSqluareError，MSE)。LMS算法的基本思想是,調(diào)整濾波器的系數(shù)最小化均方差，使其輸出和期望的響應(yīng)之間的誤差減小，這樣的系統(tǒng)輸出是有用信號(hào)的最佳估計(jì)?；綥MS算法由下式給出：式中，W(n)表示向量的當(dāng)前值，W（n+1）表示向量的下一時(shí)刻值，被稱(chēng)作步長(zhǎng)值。4使用MATLAB設(shè)計(jì)濾波器在設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器時(shí)，MATLAB通常進(jìn)行輔助設(shè)計(jì)和使用模擬仿真功能。根據(jù)以上設(shè)計(jì)理念,可以設(shè)計(jì)10-order的自適應(yīng)噪聲消除器。輸入信號(hào)，其中，，，處理了100個(gè)采樣值，設(shè)計(jì)的濾波器的輸出是：，=0.002自適應(yīng)數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)的部分代碼，用MATLAB編輯如下M=length(x);y=zeros(1,M);h=zeros(1,N);e=zeros(1,M);forn=N:M%adaptivealgorithmx1=x(n:-1:n-N+1);y(n)=h*x1';%outputsignale(n)=d(n)-y(n);%calculateerrorh=h+u*e(n)*x1;%adjustweightend模擬仿真波形在圖3中給出，Inputsignal輸入信號(hào)Desiredresponsesignal預(yù)測(cè)的響應(yīng)信號(hào)Outputsignal輸出信號(hào)Errorsignal錯(cuò)誤信號(hào)該算法可以被證明，輸入數(shù)據(jù)模擬濾波可以根據(jù)提供的DSP設(shè)計(jì)，同時(shí)，可以通過(guò)MATLAB進(jìn)行仿真。5基于TMS320C54x的自適應(yīng)FIR濾波器設(shè)計(jì)5.1tms320硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)TMS320C54X是16位定點(diǎn)DSP芯片，它是Ti公司的第五代產(chǎn)品，其核心電壓為1.8V和3.3VIO電源；工作速度可達(dá)100MIPS的片上；外圍設(shè)備包括：一個(gè)增強(qiáng)的8位主機(jī)端口接口（HPI8），兩個(gè)多通道緩沖串行端口（McBSPs），兩個(gè)硬件定時(shí)器等。圖4給出了硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)系統(tǒng)。該系統(tǒng)由TMS320VC5402和其他外圍設(shè)備構(gòu)成。圖4硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)系統(tǒng)TLC320AC01是一個(gè)模擬接口的電路（AIC）。該器件集成了一個(gè)14位的ADC和DAC轉(zhuǎn)換器，和一個(gè)帶通開(kāi)關(guān)的電容器，反失真輸入濾波器，低通開(kāi)關(guān)電容，輸出重構(gòu)濾波器。內(nèi)部電路的配置由送到控制數(shù)據(jù)寄存器的信息決定；同時(shí)配置ADC通道和DAC通道，EPROM

是32k×8bit，由TMS320VC5402的32KB的Bootloader組成，地址范圍是8000h–0FFFFH；SARAM是TMS320VC5402的32K的外部程序存儲(chǔ)器，地址范圍是48000h–48fffh，還有16K的外部數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器，地址范圍是40000h–7ffffh。5.2軟件設(shè)計(jì)DSP的集成開(kāi)發(fā)環(huán)境CCS（ccs），是TI公司提供的。CCS配合XDS510仿真器。自適應(yīng)FIR濾波器的軟件設(shè)計(jì)采用匯編語(yǔ)言完成。圖5顯示了軟件的流程圖程序設(shè)計(jì)。BK是FIR循環(huán)緩沖區(qū)大小，鎖存區(qū)配置為99，硬件初始化,包括：時(shí)鐘，中斷，內(nèi)存，mcbsp0，01和定時(shí)器芯片的初始化，無(wú)限循環(huán)是主要的運(yùn)行程序，程序一直運(yùn)行直到定時(shí)器中斷到來(lái)。對(duì)AC01初始化的方法是將同步串行端口運(yùn)用指令將其置1。LMS算法在該系統(tǒng)上可以為自適應(yīng)濾波器減少指令代碼執(zhí)行的時(shí)間。LMS算法計(jì)算濾波器的輸出結(jié)果和更新濾波器系數(shù)是同時(shí)進(jìn)行的。由于TMS320VC5402是定點(diǎn)DSP，所以輸入數(shù)據(jù)，參考數(shù)據(jù)和步長(zhǎng)需要按照規(guī)定的格式書(shū)寫(xiě)，然后這些數(shù)據(jù)也必須改變格式。編寫(xiě)匯編程序時(shí)注意循環(huán)尋址和數(shù)據(jù)的溢出。使用MATLAB進(jìn)行模擬仿真，獲得輸入信號(hào)的樣值數(shù)據(jù)和期望信號(hào)的樣值數(shù)據(jù)。將這些數(shù)據(jù)復(fù)制到收集程序，編譯這些程序，部分代碼如下。經(jīng)過(guò)編譯，匯編，鏈接后產(chǎn)生了DSP芯片的COFF文件，將這個(gè)文件加載到目標(biāo)系統(tǒng)，利用調(diào)試器進(jìn)行調(diào)試，檢測(cè)到的波形如下，通過(guò)比較可以看出，在5秒之后，系統(tǒng)開(kāi)始逐漸收斂，錯(cuò)誤信號(hào)逐漸趨于0，二這個(gè)收斂速度依賴與，我們可以得到一下結(jié)論，響應(yīng)時(shí)間越長(zhǎng)，錯(cuò)誤信號(hào)越小，濾波器的效果也就越好。6結(jié)論在本文中，自適應(yīng)FIR濾波器的設(shè)計(jì)由MATLAB仿真和TMS320VC5402的硬件系統(tǒng)共同完成，通過(guò)仿真結(jié)果和測(cè)量結(jié)果，該方法已被證明是有效的和可行的。

ImplementationofAdaptiveFIRFilterBasedonTMS320VC5402WangXiaojuanZhangZe(DepartmentofAutomation,CollegeofSciencesofTechnology,InnerMongoliaUniversity,Hohhot010021China,)Abstract:ThearticleintroducedthedesignandimplementationoftheadaptiveFIRfilterbasedonDSP(DigitalSignalProcessor).Firstly,simulateexperimentoftheadaptiveFIRfilterstructureandalgorithmiscarriedoutbyMATLAB,andadaptivefilteringoftheinputsignaladdedGaussnoiseisperformed.Simulationwavesaregiven,andthereferencedatafortheDSPdesigningisprovided.Onthisfoundation,TMS320VC5402DSPchipisselectedasthecenterprocessortodesignandimplementtheadaptiveFIRfilter.Thehardwaresystemdesignmodule,thesoftwaresystemdesignflowchartandtherelatedassemblycodearegiven.Theuniformityofsimulationresultsandmeasurementresultsandthefiltereffectissatisfied.Keywords:AdaptiveFIRfilter,TMS320VC5402,LMSalgorithm.1IntroductionWiththeinformationageandtheadventofthedigitalworld,digitalsignalprocessinghasbecomeoneoftoday'smostimportantdisciplinesanddoortechnology.Digitalsignalprocessingincommunications,voice,images,automaticcontrol,radar,military,aerospace,medicalandhouseholdappliances,andmanyotherfieldswidelyapplied.Inthedigitalsignalprocessingapplications,thedigitalfilterisimportantandhasbeenwidelyapplied.Insignalprocessing,thefunctionofafilteristoremoveunwantedpartsofthesignal,suchasrandomnoise,ortoextractusefulpartsofthesignal,suchasthecomponentslyingwithinacertainfrequencyrange.Therearetwomainkindsoffilter,analoganddigital.Theyarequitedifferentintheirphysicalmakeupandinhowtheywork.Ananalogfilterusesanalogelectroniccircuitsmadeupfromcomponentssuchasresistors,capacitorsandopampstoproducetherequiredfilteringeffect.Suchfiltercircuitsarewidelyusedinsuchapplicationsasnoisereduction,videosignalenhancement,graphicequalizersinhi-fisystems,andmanyotherareas.Therearewell-establishedstandardtechniquesfordesigningananalogfiltercircuitforagivenrequirement.Atallstages,thesignalbeingfilteredisanelectricalvoltageorcurrentwhichisthedirectanalogueofthephysicalquantity(e.g.asoundorvideosignalortransduceroutput)involved.Adigitalfilterusesadigitalprocessortoperformnumericalcalculationsonsampledvaluesofthesignal.Theprocessormaybeageneral-purposecomputersuchasaPC,oraspecializedDSP(DigitalSignalProcessor)chip.TheanaloginputsignalmustfirstbesampledanddigitizedusinganADC(analogtodigitalconverter).Theresultingbinarynumbers,representingsuccessivesampledvaluesoftheinputsignal,aretransferredtotheprocessor,whichcarriesoutnumericalcalculationsonthem.Thesecalculationstypicallyinvolvemultiplyingtheinputvaluesbyconstantsandaddingtheproductstogether.Ifnecessary,theresultsofthesecalculations,whichnowrepresentsampledvaluesofthefilteredsignal,areoutputthroughaDAC(digitaltoanalogconverter)toconvertthesignalbacktoanalogform.Notethatinadigitalfilter,thesignalisrepresentedbyasequenceofnumbers,ratherthanavoltageorcurrent.Theoptimalcontrolandadaptivecontrolandself-learningcontrolwererelatedtomanyparameters,multivariatecomplexcontrolsystem,allbelongtothemoderncontroltheoryofresearch.AdaptiveDFhastheverystrongself-learning,sincethetrackingfunction.Itontheradarandsonarbeamforming,slowlynoisesuppression,noisesignalprocessing,thecommunicationchanneladaptiveequilibrium,theechoofthelongdistancetelephoneoffset,etchavegainedwideapplication,andpromotethedevelopmentofmoderncontroltheory.Adaptivefilteristheoneofthemodernfilter.Itisanimportantapplicationofadaptivesignalprocessingthatwasdevelopedinthe1940s.Adaptivefilterhasbeenusedwidelyinsystemidentification,noisecanceller,adaptivelineenhance,adaptiveequalizationofcommunicationchannel,linearpredication,adaptivearrayantennaandsoon.Adaptivefilterisoppositetofixedcoefficientsfilter.Duringdigitalsignalprocessing,anumberofunpredictablesignals,noisesortime-varyingsignalsoftenneedtoprocess,itisimpossibletoachieveoptimalfilteringforfixedcoefficientfilter,soadaptivefiltermustbedesignedtotrackthechangeofsignalandnoise.TheuniquestructureandinstructionofTMS320VC5402DSPprovidetheconvenientconditionfordesigningadaptivefilter.2PrincipleofAdaptiveFilterAdaptivefilterwhichbelongstothecategoryofmodernfilter,theadaptivefilterisarelativelyfixedfilters,afixedfilterbelongstotheclassicalfilter,thefilter'sfrequencyisfixed,theadaptivefilterfrequencyisautomaticallyadapttochangesintheinputsignal,soitsapplicablerange.Intheabsenceofanyaprioriknowledgeaboutthesignalandnoiseconditions,theadaptivefilterusingamomentbeforethetimeoffilterparametersautomaticallyadjustthefilterparametershavebeenobtained,statisticalcharacteristicsofsignalandnoisetoadapttounknownorrandomchange,soastoachievetheoptimalfiltering.Theadaptivefilter,thefilterparametersisanresults,automaticallyadjustingfilterparametersisnowtimetoadapt,statisticalcharacteristicsofsignalandnoiseunknownortime-varying,soastoachievetheoptimalfiltering.TheadaptivefilterisessentiallyacanadjustitstransmissioncharacteristicsinordertoachieveoptimalWienerfilter.Adaptivefilterconsistsoftwobasicparts:thefilterwhichappliestherequiredprocessingontheincomingsignalwhichistobefiltered,andanadaptivealgorithm,whichadjuststhecoefficientsofthatfiltertosomehowimproveitsperformance.Whenadaptivefilterisdesigned,theautocorrelationfunctionofsignalsandnoisescannotbeknowninadvance.Duringthefiltering,withtheautocorrelationfunctionofsignalsandnoiseschangingslowlyovertime,filtercanautomaticallyadaptandadjusttomeettherequirementsoftheminimummeansquarederror.Fig1StructureofAdaptiveFilterFig1showsthestructureofadaptivefilter.Theobjectiveistofiltertheinputsignal,X(n),withanadaptivefilterinsuchamannerthatitmatchesthedesiredsignal,d(n).Thedesiredsignal,d(n),issubtractedfromthefilteredsignal,Y(n),togenerateanerrorsignal,e(n).3StructureofFilterandLMSAlgorithm3.1StructureofAdaptiveFIRFilterSeveraltypesoffilterstructurescanbeimplementedinthedesignoftheadaptivefilterssuchasInfiniteImpulseResponse(IIR)orFiniteImpulseResponse(FIR).Basedontimedomaincharacteristicsofdigitalfilterimpulseresponsefunction,thedigitalfiltercanbedividedintotwokinds,namelyinfiniteimpulsecorrespondingIIRfilterandfiniteimpulseresponseFIRfilter.IIRdigitalfilterhastheadvantagethatcanmakeuseoftheresultsofanalogfilterdesign,andthedesignoftheanalogfiltercancheckalargenumberofgraphs,convenientandsimple.Itsdisadvantageisthatthenonlinearphase;Ifneedtolinearphase,theall-passnetworkisadoptedtoimprovethephasecorrection.Imageprocessinganddataacquisitiontransmissionrequirefilterwithlinearphasecharacteristic.AndcanrealizelinearphaseFIRdigitalfilter,andcanbearbitraryamplitudecharacteristics.FIRfiltersCangetastrictlinearphase,butduetosystemfunctionthattheFIRfilterpolesarefixedattheorigin,socanonlyusehigherordertoachieveitshighselectivity,forthesamefilterdesignindex,FIRfilterrequiredbytheordernumberis5to10timesgreaterthantheIIR,sothecostishigher,signaldelayisbiggeralso.Butifrequiredthesamelinearphase,theIIRfilterismustcarryonthephasecorrectionandall-passnetwork,aswellastoincreasethefilterthesectionnumberandcomplexityofthenetwork.FIRfiltercanberealizedwiththerecursivemethod,won'tproduceoscillationunderlimitedprecision,atthesametimebecauseoftheuncertaintyofthequantizationcoefficientofroundingandtheinfluenceoftheerrorcausedbythemuchsmallerthantheIIRfilter,andFIRfiltercanuseFFTalgorithm,thecomputingspeedisfast.ButunlikeIIRfiltercanuseanalogfilter,mustusecomputeraideddesignsoftwaresuchasMATLABtocalculate.Therefore,FIRfilteriswidelyused,andisnotverystrictIIRfilterisusedinphase.Inthisapplicationnote,onlytransversalstructureFIRstructureisimplemented.TransversalstructureofadaptiveFIRFilterisgivenbyFig2andthefilteroutputsignaly(n)isgivenbyFig2TransversalStructureofAdaptiveFIRFilterWhereisinputvector,isweightvector.TdenotesTranspose,Nistheorderoffilter.3.2LMSAlgorithmPreceptoralgorithmandtheadaptivelinearelementarealmostatthesametimeinhistory,andboththeweightadjustmentalgorithmisverysimilar.Theyarelearningalgorithmbasedonerrorcorrectinglearningrule.Thepreceptoralgorithmhasthefollowingproblems:cannotbeextendedtothegeneralfeedforwardnetwork;functionisnotlinearlyseparable,don'tgetanyresults.TheLMSalgorithmproposedbyWidrowandHoffinAmericaStanfordUniversitystudyofadaptivetheory,duetoitseasyimplementationandsoongottheextensiveapplicationbecomethestandardadaptivefilteringalgorithm.Inadaptivefiltercomprisesafilterofastructuredesignedaccordingto,andanadaptivealgorithm.Theadaptivealgorithmisdesignedaccordingtoajudgment.Theadaptivefilteralgorithmismainlybythevariouscriterionsasaprojectionbasis.Therearetwocriteria:minimummeansquareerrorcriterionandthemethodofleastsquarescriterion.LMSalgorithmisthemosttypicalalgorithmcriterionbasedontheleastmeansquareerror;analgorithmisalsooneofthemostwidelyused.Theminimummeansquareerror(LeastMeanSquare,LMS)algorithmisakindofeasyimplementation,stableperformance,andwideapplicationofthealgorithm.Thefiltercoefficientsadjustmentalgorithmisalltrytomakey(n)toD(n),thedifferenceisonlyfortheevaluationoftheseapproachdifferentstandards.LMSalgorithmistheadjustmentcoefficient,theoutputerrorsequencee(n)=d(n)-y(n)minimizationofthemeansquare,andonthebasisofthecriterionofthealgorithmtomodifytheweightcoefficient,hencethename.Theerrorsequenceofthemeansquarevalueisalsocalled"themeansquareerror("MeanSquareError,MSE).ThebasicideaofLMSalgorithmisthatadjustingthefilter’scoefficientsminimizethemean-squareerrorbetweenitsoutputanditsdesiredresponse,suchsystemoutputisbestestimateofusefulsignal.ThebasicLMSalgorithmisgivenbyWherew(n)istheweightvalueatthistime,W(n+1)istheweightvalueatnexttime.>0iscalledthestep-size.4FilterDesignwithMATLABWhendesigningdigitalfilter,MATLABisusuallyusedtocarryontheassistancedesignandthesimulation.Accordingtoabovedesignphilosophy,a10-orderadaptivenoisecancellerwasdesigned.Inputsignal,where,,dealingwith100sample.Desiredoutputoffilteris,ThepartialcodesoftheadaptiveFIRfilterdesignwithMATLABasfollows:M=length(x);y=zeros(1,M);h=zeros(1,N);e=zeros(1,M);forn=N:M%adaptivealgorithmx1=x(n:-1:n-N+1);y(n)=h*x1';%outputsignale(n)=d(n)-y(n);%calculateerrorh=h+u*e(n)*x1;%adjustweightendSimulationwaveformaregiveninFig3Fig3(a)InputsignalX(n)Fig3(b)DesiredResponseSignald(n)Fig3(c)OutputSignaly(n)Fig3(d)ErrorSignale(n)ThealgorithmcanbeverifiedandinputdataofanalogfiltercanbeprovidedfordesigningoftheDSPassemblelanguagethroughMATLABsimulationatthesametime.5ApplicationofAdaptiveFIRFilterinTMS320VC54025.1hardwaresystembasedonTMS320VC5402TMS320VC5402is16-bit,fixed-pointDSPchip,anditisthefifthgenerationofproductsofTICompany,itscoresupplyis1.8vandIOsupplyis3.3v;theworkingspeedmayreach100MIPS;on-chipperipheralscontain:anenhanced8-bithost-portinterface(HPI8),twomultichannelbufferedserialports(McBSPs),twohardwaretimersandsoon.Fig4StructureofsystemFig4showsthestructureofhardwaredesignsystem.ThesystemconsistsofTMS320VC5402andotherperipherals.TheTLC320AC01isanaloginterfacecircuit(AIC).Thisdeviceintegratesa14-bit-resolutionADCandDAC,aband-passswitched-capacitorantaliasinginputfilter,alow-passswitched-capacitoroutput-reconstructionfilter.Theinternalcircuitconfigurationandperformanceparametersaredeterminedbyreadingcontrolinformationintotheeightavailabledataregisters;ADCchannelandaDACchanneloperatesynchronously,thedatatransferisin2s-complementformat;EPROMis32K×8bit,withTMS320VC5402composeof32KBBootloaderintheaddressrange8000h–0FFFFh;SARAMandTMS320VC5402constitute32Kexternalprogrammemoryintheaddressrange48000h–48FFFhand16Kexternaldatamemoryintheaddressrange40000h–7FFFFh.5.2SoftwaresystembasedonTMS320VC5402TheIntegratesDSPdevelopmentenvironmentisCCS(CodeComposerStudio)thatisprovidedbyTI.CCScooperateswithsimulatorXDS510.TheadaptiveFIRfiltersoftwaredesignusestheassemblylanguagetocomplete.Fig5showsthelowchartofsoftwareprogramdesign.BKisFIRcircularbuffersize,andblock-repeatcounter(BRC)isset99.Theinitializationofhardwarecontains:clock,interrupt,RAM,McBSP0,AC01andtimeronchip,thenendlessloopisrunninginthemainprogramuntilinterruptoftimercomes.InitializationsofAC01usesthesynchronousserialportandskillfullyappliescommandidle1.Aftertheinitializationdataistransmittedthenthesystemwaitsforthetransmissioninterruptoftheserialporttoguaranteesafetransmissionofdata.Fig5FlowchatTheLMS,ST||MPY,andRPTBDinstructionsonthe’54xcanreducetheexecutiontimeofcodeforadaptivefiltering.LMSalgorithmisgivenbyLMSXmem,Ymem;TheLMSinstructioncanbeexplainedbyMACXmem+,Ymem+..B;B=B+(*coeff+×*input+)||{ADDXmem,16,A;A=(*coeff+A)<<16},WhereXmempointstocoefficient,andYmempointstosignal.TheLMSalgorithmcalculatesthefilteroutputandupdateseachcoefficientinthefilterinparallel.DuetoTMS320VC5402isfixed-pointDSP,soinputdata,referdataandstep-sizeneedtotakeformatQ.15,thenthesedatamustbechangedQ.15fixed-pointformat,respectivelymulti