FIR 滤波器原理
FIR 滤波器是有限长单位冲击响应滤波器，又称为非递归型滤波器。FIR 滤波器具有严格的线性相频特性，同时其单位响应是有限长的，因而是稳定的系统。
FIR 滤波器本质上就是输入信号与单位冲击响应函数的卷积，表达式如下：
直接型结构如下：
FIR 滤波器有如下几个特性：
- (1) 响应是有限长序列。
- (2) 系统函数在 |z| > 0 处收敛，极点全部在 z=0 处，属于因果系统。
- (3) 结构上是非递归的，没有输出到输入的反馈。
- (4) 输入信号相位响应是线性的，因为响应函数 h(n) 系数是对称的。
- (5) 输入信号的各频率之间，相对相位差也是固定不变的。
- (6) 时域卷积等于频域相乘，因此该卷积相当于筛选频谱中各频率分量的增益倍数。某些频率分量保留，某些频率分量衰减，从而实现滤波的效果。
并行 FIR 滤波器设计
设计说明
输入频率为 7.5 MHz 和 250 KHz 的正弦波混合信号，经过 FIR 滤波器后，高频信号 7.5MHz 被滤除，只保留 250KHz 的信号。设计参数如下：
输入频率： 7.5MHz 和 250KHz
采样频率： 50MHz
阻带： 1MHz ~ 6MHz
阶数： 15（N-1=15）
由 FIR 滤波器结构可知，阶数为 15 时，FIR 的实现需要 16 个乘法器，15 个加法器和 15 组延时寄存器。为了稳定第一拍的数据，可以再多用一组延时寄存器，即共用 16 组延时寄存器。由于 FIR 滤波器系数的对称性，乘法器可以少用一半，即共使用 8 个乘法器。类似下面结构：
并行设计，就是在一个时钟周期内对 16 个延时数据同时进行乘法、加法运算，然后在时钟驱动下输出滤波值。这种方法的优点是滤波延时短，但是对时序要求比较高。
并行设计
FIR 滤波器系数由 matlab 生成。
代码以功能实现为目标
/***********************************************************
>> V : Fs：50Mhz, fstop：1Mhz-6Mhz, order： 15
************************************************************/
`define SAFE_DESIGN
module fir_parallel (
input rstn, //复位，低有效
input clk, //工作频率，即采样频率
input en, //输入数据有效信号
input [11:0] xin, //输入混合频率的信号数据
output valid, //输出数据有效信号
output [28:0] yout //输出数据，低频信号，即250KHz
);
//data en delay
reg [3:0] en_r ;
always @(posedge clk or negedge rstn) begin
if (!rstn) begin
en_r[3:0] <= 'b0 ;
end
else begin
en_r[3:0] <= {en_r[2:0], en} ;
end
end
//(1) 16 组移位寄存器
reg [11:0] xin_reg[15:0];
reg [3:0] i, j ;
always @(posedge clk or negedge rstn) begin
if (!rstn) begin
for (i=0; i<15; i=i+1) begin
xin_reg[i] <= 12'b0;
end
end
else if (en) begin
xin_reg[0] <= xin ;
for (j=0; j<15; j=j+1) begin
xin_reg[j+1] <= xin_reg[j] ; //周期性移位操作
end
end
end
//Only 8 multipliers needed because of the symmetry of FIR filter coefficient
//(2) 系数对称，16个移位寄存器数据进行首位相加
reg [12:0] add_reg[7:0];
always @(posedge clk or negedge rstn) begin
if (!rstn) begin
for (i=0; i<8; i=i+1) begin
add_reg[i] <= 13'd0 ;
end
end
else if (en_r[0]) begin
for (i=0; i<8; i=i+1) begin
add_reg[i] <= xin_reg[i] + xin_reg[15-i] ;
end
end
end
//(3) 8个乘法器
// 滤波器系数，已经过一定倍数的放大
wire [11:0] coe[7:0] ;
assign coe[0] = 12'd11 ;
assign coe[1] = 12'd31 ;
assign coe[2] = 12'd63 ;
assign coe[3] = 12'd104 ;
assign coe[4] = 12'd152 ;
assign coe[5] = 12'd198 ;
assign coe[6] = 12'd235 ;
assign coe[7] = 12'd255 ;
wire [24:0] mout[7:0];
`ifdef SAFE_DESIGN
//流水线式乘法器
wire [7:0] valid_mult ;
genvar k ;
generate
for (k=0; k<8; k=k+1) begin
mult_man #(13, 12)
u_mult_paral (
.clk (clk),
.rstn (rstn),
.data_rdy (en_r[1]),
.mult1 (add_reg[k]),
.mult2 (coe[k]),
.res_rdy (valid_mult[k]), //所有输出使能完全一致
.res (mout[k])
);
end
endgenerate
wire valid_mult7 = valid_mult[7] ;
`else
//如果对时序要求不高，可以直接用乘号
always @(posedge clk or negedge rstn) begin
if (!rstn) begin
for (i=0 ; i<8; i=i+1) begin
mout[i] <= 25'b0 ;
end
end
else if (en_r[1]) begin
for (i=0 ; i<8; i=i+1) begin
mout[i] <= coe[i] * add_reg[i] ;
end
end
end
wire valid_mult7 = en_r[2];
`endif
//(4) 积分累加，8组25bit数据 -> 1组 29bit 数据
//数据有效延时
reg [3:0] valid_mult_r ;
always @(posedge clk or negedge rstn) begin
if (!rstn) begin
valid_mult_r[3:0] <= 'b0 ;
end
else begin
valid_mult_r[3:0] <= {valid_mult_r[2:0], valid_mult7} ;
end
end
`ifdef SAFE_DESIGN
//加法运算时，分多个周期进行流水，优化时序
reg [28:0] sum1 ;
reg [28:0] sum2 ;
reg [28:0] yout_t ;
always @(posedge clk or negedge rstn) begin
if (!rstn) begin
sum1 <= 29'd0 ;
sum2 <= 29'd0 ;
yout_t <= 29'd0 ;
end
else if(valid_mult7) begin
sum1 <= mout[0] + mout[1] + mout[2] + mout[3] ;
sum2 <= mout[4] + mout[5] + mout[6] + mout[7] ;
yout_t <= sum1 + sum2 ;
end
end
`else
//一步计算累加结果，但是实际中时序非常危险
reg signed [28:0] sum ;
reg signed [28:0] yout_t ;
always @(posedge clk or negedge rstn) begin
if (!rstn) begin
sum <= 29'd0 ;
yout_t <= 29'd0 ;
end
else if (valid_mult7) begin
sum <= mout[0] + mout[1] + mout[2] + mout[3] + mout[4] + mout[5] + mout[6] + mout[7];
yout_t <= sum ;
end
end
`endif
assign yout = yout_t ;
assign valid = valid_mult_r[0];
endmodule
testbench
testbench 如下，主要功能就是不间断连续的输入 250KHz 与 7.5MHz 的正弦波混合信号数据。输入的混合信号数据也由 matlab 生成。
`timescale 1ps/1ps
module test ;
//input
reg clk ;
reg rst_n ;
reg en ;
reg [11:0] xin ;
//output
wire valid ;
wire [28:0] yout ;
parameter SIMU_CYCLE = 64'd2000 ; //50MHz 采样频率
parameter SIN_DATA_NUM = 200 ; //仿真周期
//=====================================
// 50MHz clk generating
localparam TCLK_HALF = 10_000;
initial begin
clk = 1'b0 ;
forever begin
# TCLK_HALF ;
clk = ~clk ;
end
end
//============================
// reset and finish
initial begin
rst_n = 1'b0 ;
# 30 rst_n = 1'b1 ;
# (TCLK_HALF * 2 * SIMU_CYCLE) ;
$finish ;
end
//=======================================
// read signal data into register
reg [11:0] stimulus [0: SIN_DATA_NUM-1] ;
integer i ;
initial begin
$readmemh("cosx0p25m7p5m12bit.txt", stimulus) ;//windows下似乎只能使用绝对路径
i = 0 ;
en = 0 ;
xin = 0 ;
# 200 ;
forever begin
@(negedge clk) begin
en = 1'b1 ;
xin = stimulus[i] ;
if (i == SIN_DATA_NUM-1) begin //周期送入数据控制
i = 0 ;
end
else begin
i = i + 1 ;
end
end
end
end
fir_parallel u_fir_paral (
.xin (xin),
.clk (clk),
.en (en),
.rstn (rst_n),
.valid (valid),
.yout (yout));
endmodule
仿真结果
由下图仿真结果可知，经过 FIR 滤波器后的信号只有一种低频率信号（250KHz），高频信号（7.5MHz）被滤除了。而且输出波形是连续的，能够持续输出。
matlab 使用
生成 FIR 滤波器系数
打开 matlab，在命令窗口输入命令： fdatool。
然后会打开如下窗口，按照 FIR 滤波器参数进行设置。
这里选择的 FIR 实现方法是最小二乘法（Least-squares），不同的实现方式滤波效果也不同，对应的滤波器系数也不同。
点击 File -> Export
将滤波器参数输出，存到变量 coef 中，如下图所示。
此时 coef 变量应该是浮点型数据。对其进行一定倍数的相乘扩大，然后取其近似的定点型数据作为设计中的 FIR 滤波器参数。这里取扩大倍数为 2048，结果如下所示。
生成输入的混合信号
利用 matlab 生成混合的输入信号参考代码如下。
信号为无符号定点型数据，位宽宽度为 12bit，存于文件 cosx0p25m7p5m12bit.txt。
```matlab
clear all;close all;clc;
%=======================================================
% generating a cos wave data with txt hex format
%=======================================================
fc = 0.25e6 ; % 中心频率
fn = 7.5e6 ; % 杂波频率
Fs = 50e6 ; % 采样频率
T = 1/fc ; % 信号周期
Num = Fs * T ; % 周期内信号采样点数
t = (0:Num-1)/Fs ; % 离散时间
cosx = cos(2*pi*fc*t) ; % 中心频率正弦信号
cosn = cos(2*pi*fn*t) ; % 杂波信号
cosy = mapminmax(cosx + cosn) ; %幅值扩展到（-1,1） 之间
cosy_dig = floor((2^11-1) * cosy + 2^11) ; %幅值扩展到 0~4095
fid = fopen('cosx0p25m7p5m12bit.txt', 'wt') ; %写数据文件
fprintf(fid, '%x\n', cosy_dig) ;
fclose(fid) ;
%时域波形
figure(1);
subplot(121);plot(t,cosx);hold on ;
plot(t,cosn) ;
subplot(122);plot(t,cosy_dig) ;
%频域波形
fft_cosy = fftshift(fft(cosy, Num)) ;
f_axis = (-Num/2 : Num/2 - 1) * (Fs/Num) ;
figure(5) ;
plot(f_axis, abs(fft_cosy)) ;
