基于FPGA的FIR低通滤波器verilog开发,包含testbench测试程序,输入噪声信号使用MATLAB模拟产生

简介: 基于FPGA的FIR低通滤波器verilog开发,包含testbench测试程序,输入噪声信号使用MATLAB模拟产生

1.算法仿真效果
VIVADO2019.2/matlab2022a仿真结果如下:

运行matlab:
09fea14a971e05a9ace31720d7cf1a8a_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

将matlab得到的数据文件保存到FPGA的project_13.sim\sim_1\behav\xsim路径,测试仿真时,可以自动调用matlab任意产生的测试数据。

6042f2f6bc8fdb9fb9a13fd1a64f9f8f_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

rtl:

79b341b015060dd2f631ca7e03d06016_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

2.算法涉及理论知识概要

     FIR(Finite Impulse Response)滤波器:有限长单位冲激响应滤波器,又称为非递归型滤波器,是数字信号处理系统中最基本的元件,它可以在保证任意幅频特性的同时具有严格的线性相频特性,同时其单位抽样响应是有限长的,因而滤波器是稳定的系统。因此,FIR滤波器在通信、图像处理、模式识别等领域都有着广泛的应用。
    在进入FIR滤波器前,首先要将信号通过A/D器件进行模数转换,把模拟信号转化为数字信号;为了使信号处理能够不发生失真,信号的采样速度必须满足香农采样定理,一般取信号频率上限的4-5倍做为采样频率;一般可用速度较高的逐次逼进式A/D转换器,不论采用乘累加方法还是分布式算法设计FIR滤波器,滤波器输出的数据都是一串序列,要使它能直观地反应出来,还需经过数模转换,因此由FPGA构成的FIR滤波器的输出须外接D/A模块。FPGA有着规整的内部逻辑阵列和丰富的连线资源,特别适合于数字信号处理任务,相对于串行运算为主导的通用DSP芯片来说,其并行性和可扩展性更好,利用FPGA乘累加的快速算法,可以设计出高速的FIR数字滤波器。

(1) 系统的单位冲激响应h (n)在有限个n值处不为零
(2) 系统函数H(z)在|z|>0处收敛,极点全部在z = 0处(因果系统)
(3) 结构上主要是非递归结构,没有输出到输入的反馈,但有些结构中(例如频率抽样结构)也包含有反馈的递归部分。
设FIR滤波器的单位冲激响应h (n)为一个N点序列,0 ≤ n ≤N —1,则滤波器的系统函数为
H(z)=∑h(n)*z^-k
就是说,它有(N—1)阶极点在z = 0处,有(N—1)个零点位于有限z平面的任何位置。

3.Verilog核心程序

reg[26:0]sum;                         
 
reg[23:0]product[0:8]; 
 
always@(posedge clk or negedge rst_n) begin
 
    if(!rst_n) begin
    
        delay_pipeline[0] <= 0;
        delay_pipeline[1] <= 0;
        delay_pipeline[2] <= 0;
        delay_pipeline[3] <= 0;
        delay_pipeline[4] <= 0;
        delay_pipeline[5] <= 0;
        delay_pipeline[6] <= 0;
        delay_pipeline[7] <= 0;
        delay_pipeline[8] <= 0;
    
    end
        
        
    else if(clk_en) begin
        
        delay_pipeline[0] <= filter_in;
        delay_pipeline[1] <= delay_pipeline[0];
        delay_pipeline[2] <= delay_pipeline[1];
        delay_pipeline[3] <= delay_pipeline[2];
       delay_pipeline[4] <= delay_pipeline[3];
        delay_pipeline[5] <= delay_pipeline[4];
        delay_pipeline[6] <= delay_pipeline[5];
        delay_pipeline[7] <= delay_pipeline[6];
       delay_pipeline[8] <= delay_pipeline[7];
    
    end
end
 
 
always@(posedge clk or negedge rst_n) begin
 
    if(!rst_n) begin
        product[0] <= 0; 
        product[1] <= 0; 
        product[2] <= 0; 
        product[3] <= 0; 
       product[4] <= 0; 
       product[5] <= 0; 
       product[6] <= 0; 
       product[7] <= 0; 
       product[8] <= 0; 
    end
    
    else if(clk_en) begin
        product[0] <= delay_pipeline[0]*coeff0;
        product[1] <= delay_pipeline[1]*coeff1;
        product[2] <= delay_pipeline[2]*coeff2;
        product[3] <= delay_pipeline[3]*coeff3;
        product[4] <= delay_pipeline[4]*coeff4;
        product[5] <= delay_pipeline[5]*coeff5;
        product[6] <= delay_pipeline[6]*coeff6;
        product[7] <= delay_pipeline[7]*coeff7;
        product[8] <= delay_pipeline[8]*coeff8;
    end
 
end
..................................................    
 
assign filter_out = sum[26:11];
 
endmodule
相关文章
|
1月前
|
监控 算法 数据安全/隐私保护
基于三帧差算法的运动目标检测系统FPGA实现,包含testbench和MATLAB辅助验证程序
本项目展示了基于FPGA与MATLAB实现的三帧差算法运动目标检测。使用Vivado 2019.2和MATLAB 2022a开发环境,通过对比连续三帧图像的像素值变化,有效识别运动区域。项目包括完整无水印的运行效果预览、详细中文注释的代码及操作步骤视频,适合学习和研究。
|
6月前
|
编解码 算法 异构计算
基于FPGA的NC图像质量评估verilog实现,包含testbench和MATLAB辅助验证程序
在Vivado 2019.2和Matlab 2022a中测试的图像质量评估算法展示了效果。该算法基于NC指标,衡量图像与原始图像的相似度,关注分辨率、色彩深度和失真。提供的Verilog代码段用于读取并比较两个BMP文件,计算NC值。
|
2月前
|
监控 算法 安全
基于颜色模型和边缘检测的火焰识别FPGA实现,包含testbench和matlab验证程序
本项目展示了基于FPGA的火焰识别算法,可在多种应用场景中实时检测火焰。通过颜色模型与边缘检测技术,结合HSV和YCbCr颜色空间,高效提取火焰特征。使用Vivado 2019.2和Matlab 2022a实现算法,并提供仿真结果与测试样本。FPGA平台充分发挥并行处理优势,实现低延迟高吞吐量的火焰检测。项目包含完整代码及操作视频说明。
|
4月前
|
异构计算
FPGA新起点V1开发板(七-语法篇)——程序框架+高级语法(选择性做笔记)
FPGA新起点V1开发板(七-语法篇)——程序框架+高级语法(选择性做笔记)
|
5月前
|
存储 算法 计算机视觉
m基于FPGA的FIR低通滤波器实现和FPGA频谱分析,包含testbench和滤波器系数MATLAB计算程序
在Vivado 2019.2平台上开发的系统,展示了数字低通滤波器和频谱分析的FPGA实现。仿真结果显示滤波效果良好,与MATLAB仿真结果一致。设计基于FPGA的FIR滤波器,利用并行处理和流水线技术提高效率。频谱分析通过离散傅里叶变换实现。提供了Verilog核心程序以示例模块工作原理。
51 4
基于高通滤波器的ECG信号滤波及心率统计matlab仿真
**摘要:** 使用MATLAB2022a,实施高通滤波对ECG信号预处理,消除基线漂移,随后分析心率。系统仿真展示效果,核心代码涉及IIR HPF设计,如二阶滤波器的差分方程。通过滤波后的信号,检测R波计算RR间期,从而得到心率。滤波与R波检测是心电生理研究的关键步骤,平衡滤波性能与计算资源是设计挑战。
|
12天前
|
算法 数据安全/隐私保护 异构计算
基于FPGA的1024QAM基带通信系统,包含testbench,高斯信道模块,误码率统计模块,可以设置不同SNR
本文介绍了基于FPGA的1024QAM调制解调系统的仿真与实现。通过Vivado 2019.2进行仿真,分别在SNR=40dB和35dB下验证了算法效果,并将数据导入Matlab生成星座图。1024QAM调制将10比特映射到复数平面上的1024个星座点之一,适用于高数据传输速率的应用。系统包含数据接口、串并转换、星座映射、调制器、解调器等模块。Verilog核心程序实现了调制、加噪声信道和解调过程,并统计误码率。
33 1
|
1月前
|
算法 数据安全/隐私保护 异构计算
基于FPGA的64QAM基带通信系统,包含testbench,高斯信道模块,误码率统计模块,可以设置不同SNR
本文介绍了基于FPGA的64QAM调制解调通信系统的设计与实现,包括信号生成、调制、解调和误码率测试。系统在Vivado 2019.2中进行了仿真,通过设置不同SNR值(15、20、25)验证了系统的性能,并展示了相应的星座图。核心程序使用Verilog语言编写,加入了信道噪声模块和误码率统计功能,提升了仿真效率。
47 4
|
1月前
|
存储 算法 数据处理
基于FPGA的8PSK调制解调系统,包含testbench,高斯信道模块,误码率统计模块,可以设置不同SNR
本系统在原有的8PSK调制解调基础上,新增了高斯信道与误码率统计模块,验证了不同SNR条件下的8PSK性能。VIVADO2019.2仿真结果显示,在SNR分别为30dB、15dB和10dB时,系统表现出不同的误码率和星座图分布。8PSK作为一种高效的相位调制技术,广泛应用于无线通信中。FPGA凭借其高度灵活性和并行处理能力,成为实现此类复杂算法的理想平台。系统RTL结构展示了各模块间的连接与协同工作。
51 16
|
1月前
|
算法 数据安全/隐私保护 异构计算
基于FPGA的16QAM基带通信系统,包含testbench,高斯信道模块,误码率统计模块,可以设置不同SNR
本项目基于FPGA实现16QAM调制解调通信系统,使用Verilog语言编写,包括信道模块、误码率统计模块。通过设置不同SNR值(如8dB、12dB、16dB),仿真测试系统的误码性能。项目提供了完整的RTL结构图及操作视频,便于理解和操作。核心程序实现了信号的生成、调制、信道传输、解调及误码统计等功能。
43 3

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面