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

N=15,33 N=15; wc=pi/4; a=(N-1)/2; n=0:(N-1); m=n-a+eps; hdn=sin(wc*m)./(pi*m); wn=hanning(N); hn=hdn.*(wn'); [H,w]=freqz(hn,[1],1024,'whole'); dbH=20*log10((abs(H)+eps)/max(abs(H))); figure(1);subplot(2,2,1); stem(n,hn,'.'); xlabel('n');ylabel('h(n)');title('N=15时设计汉宁窗h(n)'); subplot(2,2,2); plot(w,abs(H));

包含全部vivado工程文件和verilog代码 1.逻辑使用200MHz时钟做参考，做一个DDS数字频率合成器产生1MHz、10MHz和50MHz的正弦波，然后相加得到一个三音正弦波形。\\ 2.然后用MATLAB设计一个带通FIR滤波器，16bit量化，导出抽头文件，在FPGA上实现，对前面的三音信号进行带通滤波，滤掉1MHz和50MHz频率，得到一个10MHz的正弦波。\\ 3.编写TestBench对工程进行仿真，并在米联客7035开发板上综合运行，使用内置逻辑分析仪观察信号波形。

信号处理系统 (SPS) FIR 滤波器 数字低通滤波器

滤波器设计是信号处理的核心问题之一,Matlab软件在多个研究领域都有着广泛的应用。 本文介绍了基于Matlab环境下,用窗函数设计法实现FIR数字滤波器的设计,并阐述了与以前人 们常用的设计方法的区别,给出了设计实例。仿真结果表明,设计结果的各项性能指标均达到指定 要求,且设计过程简便易行。

有关雷达MTD算法中用到的fft和fir算法的仿真程序

matlab实现单声道立体声信号的fir低通滤波，使用窗函数法，并将输入数据进行输出，供硬件仿真使用。

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