对常用的FIR,我们使用MATLAB的fdatool(或者filterDesigner) 设计滤波器,给定指标,生成系数.为了方便,我们将系数保存到文件,其保存格式比较简介,在此进行说明. 1.FIR II可以读取的文件,格式为系数+逗号,例如下面的5个系数的文件: 0.1,-0.5,3.0,-0.5,0.1 2.注意事项: (1)逗号后面不要加换行.根据FIR II ip核使用手册,两个系数的分隔用逗号(comma)或者空格(space)完成.滤波器bank的分隔用换行(new line)完成

1.在MATLAB命令窗口输入fdatool后回车,打开“Filter Designer & Analysis Tool”工具界面: 2.点击左下角的Set quantization parameter,设置Filter arithmetic为Fixed-point(定点,由于有些FPGA中是不能直接对浮点数进行操作的,只能采用定点数进行数值运算,参考http://blog.csdn.net/gsh_hello_world/article/details/78742769): 3.点击左下角的D

摘 要 本文讨论的FIR滤波器因其具有严格的线性相位特性而得到广泛的应用.在工程实践中,往往要求信号处理具有实时性和灵活性,本论文研究FIR的FPGA解决方案正体现了电子系统的微型化和单片化. 本论文主要讨论了以下的问题: 首先,以FIR滤波器的基本理论为依据,研究适应工程实际的数字滤波器的设计方法,确定了直接型网络结构.窗函数设计法的设计方案: 然后,讨论了FPGA的原理与结构特点,总结FPGA的设计流程与设计原则,并用Verilog HDL语言根据设计方案编写出FIR滤波器程序: 接着,采用

卷组 在安装系统时,就会创建一个rootvg卷组.包含自带硬盘(内置硬盘)和系统逻辑卷,一个系统只能有一个rootvg卷组.一般情况下rootvg卷组最好只包含自带硬盘. 一.创建卷组 在创建卷组之前,系统管理员必须知道如下所列的信息. (1)卷组的名字在系统中必须是唯一的.卷组名要求时一个字符串,长度时1至15字符. (2)要确定新卷组中包含哪些物理卷,并保证这些物理卷再系统中是可用状态,而且没有被其他卷组使用.要能知道这些物理卷的名称. (3)确定新卷组中的物理分区大小,它的范围时1到102

Libfilth使用说明 winshton 2009年2月 (*本文大部分翻译自libfilth,还有一部分是个人使用实践 *时间水平均有限,翻译的不完整,尤其第二章可以忽略) 版本历史修改记录 版本 作者 日期 备注 V1.0 winshton 2009-2-1 创建               目 录 版本历史修改记录    1 1. 概述    5 2. 库文件分析    5 2.1. filth.h/filth.c    6 2.1.1. quantize()    6 2.1.2. f

作者:桂. 时间:2017-08-15  20:28:11 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/7367738.html 前言 本文主要记录滤波器设计的基本流程,涉及到定点/浮点的转化. 一.Fdatool基本操作 Command输入fdatool,例如FIR采用窗函数法设计16阶低通filter,fc(frequency cutoff) = 10800Hz,fs = 48000Hz,输入参数: 需要注意的是由于存在常数项,N阶Filter用N-1阶设计

梅尔倒谱系数(MFCC) 梅尔倒谱系数(Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients,简称MFCC).依据人的听觉实验结果来分析语音的频谱, MFCC分析依据的听觉机理有两个 第一Mel scale:人耳感知的声音频率和声音的实际频率并不是线性的,有下面公式 $$f_{mel}=2595*\log _{10}(1+\frac{f}{700})$$ $$f = 700 (10^{f_{mel}/2595} - 1)$$ 式中$f_{mel}$是以梅尔(Mel)为

前言:历经一个月的复习,考试终于结束了.这期间上班的时候有研究了Django网页制作过程中,如何将数据批量导入到数据库中. 这个过程真的是惨不忍睹,犯了很多的低级错误,这会在正文中说到的.再者导入数据用的是py脚本,脚本内容参考至自强学堂--中级教程--数据导入.  注:本文主要介绍自己学习的经验总结,而非教程! 正文:首先说明采用Django中bulk_create()函数来实现数据批量导入功能,为什么会选择它呢? 1 bulk_create()是执行一条SQL存入多条数据,使得导入速度更快;

项目里面有用到插值滤波器的场合,用matlab做了前期的滤波器性能仿真,产生的滤波器系数保存下来输入到FPGA IP中使用即可. 下面是仿真的代码 % clear all close all Nx = ; Tx = ; nx = :Nx-; x = sin(*pi**nx/Tx); L = ; % Ny = L * Nx; % ny = :Ny-; % yi = zeros(,Ny); % yi(:L:Ny) = x; % figure; % stem(yi); Fst1 = 0.05; Fp1

3.4 空间滤波基础 • Images are often corrupted by random variations in intensity, illumination, or have poor contrast and can’t be used directly. • Filtering: transform pixel intensity values to reveal certain image characteristics – Enhancement: improves c

mysql导入数据,navicat报错: MySQL server has gone away Table Restored: act_ge_bytearray Rolling back... Finished - Stopped before completion -------------------------------------- 问题原因:导入的数据超过了mysql默认单个字段最大容量   #查看数据库中最大的单个文件容量 SHOW VARIABLES LIKE '%max_all

今天准备往phpstudy的mysql导入数据,超过2M,提示" 没有接收到要导入的数据.可能是文件名没有提交,也可能是文件大小超出 PHP 限制.参见 FAQ 1.16. " 折腾了半天,各种设置,均已失败而告终....彻底无语中 算了,只有想其他的办法,安装了navicat 管理工具,很方便的导入进去了 各位,在遇到这种问题,就别在上面浪费时间了,几乎没什么作用,使用navicat才是最佳解决办法.

FIR滤波器的优越性: 相位对应为严格的线性,不存在延迟失真,仅仅有固定的时间延迟: 因为不存在稳定性问题,设计相对简单: 仅仅包括实数算法,不涉及复数算法,不须要递推运算,长度为M,阶数为M-1,计算值约为M/2. 关于FIR滤波器的幅频特性和相频特性.在人们不关心相位时,能够让幅频特性常为正,原来为负的部分仅仅需相位加上pi来补偿. 但当相位非常重要,不同意随便增减时,幅频特性就必须区分正负.我们这里称为符幅特性. 符幅特性负值部分向上反褶就和我们平时看到的幅频特性一样,还是满足对称性的.

前几天写过一篇介绍 Savitzky-Golay滤波器的文章, 没想到最近做项目还真的用上了. 因此就顺便写了个 C 语言的自动计算生成 SG 滤波器系数的程序.利用这里的代码可以生成任意阶数的 SG 滤波器.对于一些需要动态调整 SG 滤波器系数的场合,这里的代码还是很实用的. 上次的文章中给出了计算 SG 滤波器系数的 matlab 代码. x=[zeros(1,M),1,zeros(1,M)] a=polyfit([-M:M],x,N) polyval(a,[-M:M]) 只有三行,非常的

======= Wikipedia的解释 ======= 自适应滤波器是能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理的数字滤波器.作为对比,非自适应滤波器有静态的滤波器系数,这些静态系数一起组成传递函数. 对于一些应用来说,由于事先并不知道所需要进行操作的参数,例如一些噪声信号的特性,所以要求使用自适应的系数进行处理.在这种情况下,通常使用自适应滤波器,自适应滤波器使用反馈来调整滤波器系数以及频率响应. 总的来说,自适应的过程涉及到将代价函数用于确定如何更改滤波器系数从而减小下一次迭代过程成本的

源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_493520900102uy26.html 内容来自于上篇博文,第七章,FIR滤波器 http://blog.sina.com.cn/s/blog_493520900102uxzu.html   使用 FDATool工具,构建一个Kaiser窗低通滤波器,采样频率8kHz,生成滤波器系数:   1)例程1   文件 fir_fltcoeff.h,以浮点形式表示的量化后的滤波器系数 //define the   FIR  filte

在各种管理系统中,数据的导入导出是经常用到的功能,通常导入导出以Excel.CSV格式居多.如果是学习的过程中,最好是自己实现数据导入与导出的功能,然而在项目中,还是调用现成的功能比较好.近期一直使用一款名叫JeeSite的开源项目来进行二次开发,就记录一下该项目对于Excel导入导出数据的过程.JeeSite提供了很好的Excel的导入导出功能,隐藏了底层的很多实现,通过简单的套路式步骤即可完成数据的Excel数据的导入导出.对于没有使用过JeeSite的可以不用往下看了,因为下面的代码是跟J

线程组,顾名思义,就是线程的组,逻辑类似项目组,用于管理项目成员,线程组就是用来管理线程. 每个线程都会有一个线程组,如果没有设置将会有些默认的初始化设置 而在java中线程组则是使用类ThreadGroup 进行抽象描述 既然线程组是用来管理线程的,自然更多的是一种管理维度的抽象,所以很多方法也都是这个理念 构造方法 想要了解一个类的具体信息,第一个要看的就是构造方法,看一下最多的内容的那个构造方法就可以大致了解到有哪些属性了 ThreadGroup有两个构造方法 仔细看下这两个构造方法,其实

用MATLAB生成的滤波器系数是可以控制增益的,一般归一化的目的是控制增益为1.滤波器的阶数由数据速率,过渡带宽.通带波纹和阴带波纹来决定, 在下图中FS,Apass,Astop固定之后,只要Fpass与Fstop两者差值一定,滤波器的阶数就是一定的. 在ALTERA的FPGA,滤波器ip支持多系数就是一组阶数相同的系数.

1.      采用fir1函数设计,fir1函数可以设计低通.带通.高通.带阻等多种类型的具有严格线性相位特性的FIR滤波器.语法形式: b = fir1(n, wn) b = fir1(n, wn, ‘ftype’) b = fir1(n, wn, ‘ftype’, window) b = fir1(n, wn, ‘ftype’, window, ‘noscale’) 参数的意义及作用: b:返回的FIR滤波器单位脉冲响应,脉冲响应为偶对称,长度为n+1: n:滤波器的介数: wn:滤波器的

FIR滤波器的FPGA实现方法 2011-02-21 23:34:15   来源:互联网    非常重要的基本单元.近年来,由于FPGA具有高速度.高集成度和高可靠性的特点而得到快速发展.随着现代数字通信系统对于高精度.高处理速度的需求,越来越多的研究转向采用FPGA来实现FIR滤波器.而对于FIR滤波器要充分考虑其资源与运行速度的合理优化,各种不同的FIR滤波结构各具优缺点,在了解各种结构优缺点后才能更好地选择合适结构来实现FIR滤波. 1 FIR数字滤波器    FIR数字滤波器由有限个采样