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

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

http://www.tuicool.com/articles/eQ7nEn 最终到了HLS部分.HLS是High Level Synthesis的缩写,是一种能够将高级程序设计语言C,C++.SystemC综合为RTL代码的工具. 生产力的发展推动了设计模式.在电子技术0基础阶段,人们关注的是RLC电路.通过建立微分方程求解电路响应. 门级电路是对RLC的初步封装,人们进而採用布尔代数.卡诺图进行电路设计与分析.之后随着集成电路进一步发展.门电路能够集成为寄存器.触发器.ROM等宏单元.设计工

作者:桂. 时间:2018-02-06  17:52:38 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/8423457.html 前言 到目前为止,本文没有对滤波器实现进行梳理,FIR仿真验证的平台(基于FPGA实现)包括HLS.Systemgenerator,至于*.v 与*.sv可通过程序(如python实现)完成转化,FIR的零散记录到本篇告一段落,本文重点记录DSP48E的使用 一.DSP48E A-基本结构 主要参考UG479.pdf,DSP48E1结

  -------------------------------------------------------------------------------------------------- 1.两种滤波器都是数字滤波器.根据冲激响应的不同,将数字滤波器分为有限冲激响应(FIR)滤波器和无限冲激响应(IIR)滤波器.对于FIR滤波器,冲激响应在有限时间内衰减为零,其输出仅取决于当前和过去的输入信号值.对于IIR滤波器,冲激响应理论上应会无限持续,其输出不仅取决于当前和过去的输入信号值,

1.Prepare Hadoop Streaming Hadoop streaming allows you to create and run Map/Reduce jobs with any executable or script as the mapper and/or the reducer. 1.1.Download Hadoop Streaming fit for your hadoop version For hadoop2.4.0, you can visit the foll

1 设计内容 本设计是基于FPGA的音频信号FIR低通滤波,根据要求,采用Matlab对WAV音频文件进行读取和添加噪声信号.FFT分析.FIR滤波处理,并分析滤波的效果.通过Matlab的分析验证滤波效果后,将叠加噪声信号的音频信号输出到txt文件里.然后使用Matlab语言编写滤波器模块和测试模块,通过Modelsim软件读取txt文件的数据,将数据送入滤波模块,最后将滤波的结果输出到txt文件里,最后用Matlab将处理的结果从txt文件读出.显示.FFT分析用Verilog设计的FIR滤

FIR滤波器广泛应用于数字信号处理中,主要功能就是将不感兴趣的信号滤除,留下有用信号.FIR滤波器是全零点结构,系统永远稳定:并且具有线性相位的特征,在有效频率范围内所有信号相位上不失真.在无线通信收发机中的DDC/DUC模块,抽取和内插都需要加入滤波器以防止信号在频谱上混叠,最典型的是采用FIR滤波器实现半带滤波器. FIR滤波处理如下式所示,其中x(n)为输入信号,h(n)为FIR滤波系数,y(n)为经过滤波后的信号:N表示FIR滤波器的抽头数,滤波器阶数为N-1. 由上式可得到FIR滤波器

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.

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

Constraints Methodology(约束方法论) 关于约束方法论 设计约束定义了编译流程必须满足的要求,以使设计在板上起作用. 并非所有步骤都使用所有约束在编译流程中. 例如,物理约束仅在实现步骤期间使用(即,由布局器和路由器).由于Xilinx®Vivado®集成设计环境(IDE)综合和实现算法是时序驱动的,因此必须创建适当的时序约束.过度约束或设计不足会使时序收敛变得困难. 您必须使用符合您的应用程序要求的合理约束. 也就是说这一章主要就是讲解约束的行为规范,上一章讲述的是如何输

参考来源 https://china.xilinx.com/video/hardware/i-and-o-planning-overview.html 前言 我Win10系统上的Xilinx Platform Studio打不开,无奈之下换用Vivado.这篇粗略地介绍Vivado创建FPGA工程的流程 使用Vivado 新建工程 打开vivado,点New Project然后Create a New Vivado Project点next再填写工程名.工程路径点next 在Project Ty

FIR(Finite Impulse Response)Filter:有限冲激响应滤波器,又称为非递归线性滤波器. FIR滤波器的冲击响应是一个值为滤波器抽头系数的采样序列,其脉冲响应由有限个采样值构成.长度(抽头数)为N+1.阶数为N的FIR系统的转移函数. FIR滤波器是如何滤波的? 信号通过一个FIR滤波器其实就是信号与FIR滤波器的系数进行卷积(即移位相乘再累加)的过程.但是很多书上却喜欢用很复杂的文字和公式来描述这个本来很简单的概念,唯恐读者感受不到他们的书的高大上!简单信号模型 低频

作者:桂. 时间:2018-02-06  12:10:14 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/8421001.html 前言 本文主要记录基本的FIR实现,以及相关的知识点.  一.基本型实现 首先从最基本的FIR入手: 对应module: `default_nettype none // module smplfir(i_clk, i_ce, i_val, o_val); parameter IW=15; localparam OW=IW+1; in

作者:桂. 时间:2018-02-05 20:50:54 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/8419452.html 一.仿真思路 设计低通滤波器(5阶,6个系数),滤波器特性: 借助低通滤波器对信号进行滤波: 二.VIVADO仿真 首先利用MATLAB生成定点补码: %=============设置系统参数==============% f1=500; %设置波形频率 f2=3600; Fs=8000; %设置采样频率 L=1024; %数据长度 N

作者:桂. 时间:2018-02-05  19:36:08 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/8419182.html 一.概述 本文简要记录FIR的小trick,主要参考: Shen, Zhi. “Improving FIR Filter Coefficient Precision [DSP Tips & Tricks].” IEEE Signal Processing Magazine 27 (2010): 120-124. 全文主要分两种实现结构

作者:桂. 时间:2018-02-05  19:01:21 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/8419007.html 前言 本文主要记录FIR(finite impulse response)的仿真实现.首先总结FIR的基本原理,其次进行仿真验证: FIR特性及仿真实现_01 FIR定点提高精度的trick_02 FIR基本型仿真_03 FIR仿真module_04 FIR调用DSP48E_05 一.基本原理 FIR实现的结构包括基本型.转置型.对称

(1)多通道系数处理 系数的格式 (1)       每组系数的长度必须一样长: (2)多组系数依次连接即可; 添加多组系数后会,FIR IP核在生成时会多出以下几个信号 .s_axis_config_tvalid(cfg_valid),               // input wire s_axis_config_tvalid .s_axis_config_tready(),                    // output wire s_axis_config_tready .

目标反射回波检测算法及其FPGA实现之二: 互相关/卷积/FIR电路的实现 前段时间,接触了一个声呐目标反射回波检测的项目.声呐接收机要实现的核心功能是在含有大量噪声的反射回波中,识别出发射机发出的激励信号的回波.我会分几篇文章分享这个基于FPGA的回波识别算法的开发过程和原码,欢迎大家不吝赐教.以下原创内容欢迎网友转载,但请注明出处: https://www.cnblogs.com/helesheng. 在本系列博文的第一篇中,根据仿真结果,我认为采用“反射回波和激励信号互相关”来计算目标距离