包含四个实验（综合实验用户GUI界面语言信号处理），滤波器设计FIR、IIR。窗函数法、双线性变换。仅供大家参考，切勿直接抄袭。

这个代码是用窗函数设计FIR滤波器的代码。

DSP课程设计，用汇编语言或C语言设计出一个FIR滤波器或IIR滤波器。

基于MSP430 FIR 低通滤波 完美实现 AD输入 DA输出。效果还不错

硕士学位论文，包含IIR滤波器，FIR滤波器内容以及分布式（DA）算法及其硬件实现。

充分利用有限冲击响应数字滤波器（Finite Impulse Response digital filter ，FIR）系数的对称特性，借助于MATLAB语言和现场可编程门阵列（FPGA）实现了一种高效的低通滤波器。设计过程中通过简化的VHDL语言编写程序，实现了加减乘法运算，使用优化的CSD编码技术缩短了乘法器的运算时间，采用FPGA滤波器芯片和QuartusⅡ软件搭建仿真电路、用Matlab软件进行理论验证。实验结果基本符合理论值，验证了此种滤波器的实现方法简单，计算速度快，节省硬件资源，抗干扰能力强，灵活，性能优于传统的FIR滤波器。

python实现声音波形FIR滤波 FIR示例数据与高通、低通滤波参数

FIR低通滤波器具有设计简单，易于实现的优点，缺点是只能用于低通滤波器，不能用于高通滤波器，所以，通过粒子群算法对FIR低通滤波器进行优化，提高FIR滤波器的性能

16.1 FIR和IIR滤波器 在数字信号处理领域中，数字滤波器占有非常重要的地位。根据其计算方式可以分为FIR(有限脉冲响 应)滤波器，和IIR(无限脉冲响应)滤波器两种。 FIR滤波器根据如下公式进行计算： y[m] = b[0]x[m] + b[1]x[m− 1] + · · ·+ b[P ]x[n− P ] IIR滤波器根据如下公式(直接1型)进行计算： y[m] = b[0]x[m] + b[1]x[m− 1] + · · ·+ b[P ]x[m− P ] − a[1]y[m− 1]− a[2]y[m− 2]− · · · − a[Q]y[m−Q] 其中x是输入信号，数组a和b是滤波器的系数，y是滤波器的输出。我们可以把FIR滤波器看作是IIR滤 波器的一种特殊情况：当系数a都为0时就从IIR滤波器变为了FIR滤波器了。 根据FIR滤波器的计算公式我们可以知道，时刻m的输出y[m]由时刻m的输入x[m]以及之前的输入x [m-1] ... x[m-P]和滤波器的系数b[0] ... b[P]求乘积和而得。而IIR滤波器只不过是再减去之前的输出y [m-1] ... y[m-Q]和系数a[1] ... a[m-Q]的乘积和。 总之，数字滤波器的计算方法并不复杂，仅仅是数组对应元素的乘积和求和而已。然而其计算量对 于Python来说是相当大的：通常FIR滤波器的系数长度都上百，而CD音质的数字声音信号一秒钟有 44100个取样值，假设滤波器的长度是100，那么一秒钟需要计算4百万次以上的乘积和加法。这对于 Python这样的动态语言来说是很困难的。 199

基于Vivado2018的数字基带信号HDB3编译码完整工程文件，带RAM IP核模拟信道，FIR核脉冲成型，可直接testbench仿真