基于FPGA的FIR滤波器的性能研究
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2 基于FPGA的FIR数字带通滤波器的系统测试
2．1 阶数对FIR数字滤波器的性能影响
采用EP2C8Q208C8N这款FPGA，逻辑资源数为8 256，能做到的FIR带通滤波器的最高阶数为310阶，AD转换芯片是采用8位模拟数字转换芯片、采样速率高达40 MSPS的TLC5540，基准电压选5 V，DA转换芯片是采用10位转换速率为165 MSPS的DAC9000。对FIR带通滤波器的实际输
出进行采样，再将采样的幅值和频率值导入MATLAB，得到的幅频特性曲线如图6所示。本文引用地址：https://www.eepw.com.cn/article/191003.htm
阶数越高，其通频带越小，衰减特性也越尖锐，越接近我们需要设计的FIR带通滤波器，但不足之处就是耗费资源，其资源利用情况如表1所示。
2．2 不均匀采样数据对FIR数字滤波器的性能影响
不均匀采样，就是在幅度衰减剧烈的频率附近多选取数据采样点，而在其它幅度变化不剧烈的频段少选取采样点。在保持FIR滤波器阶数不变的前提下，改变每组采样数据的采样点个数，每组采样数据均采用不均匀采样，可以得到不同的频率向量f与幅度向量a，利用函数fir2()就可以得到不同的FIR滤波器特性系数。再将系数导入IP核，对产生的FIR带通滤波器的实际输出进行采样，再将采样的幅值和频率值导入MATLAB，得出的幅频特性曲线如图7所示。
知道采样数据的多少对FPGA的资源利用率无多大影响，但是会影响FIR带通输出波形的抖动，采样数据越密集，越能得出我们需要的幅频特性图。
3 结论
以上实验表明，在FPGA上用FIR IP Core实现FIR数字滤波器是一种很简洁有效的方法。如果FPGA资源比较大时，我们尽量选取高阶的FIR滤波器，这样能实现较好的滤波器性能；如果FPGA资源有限时，我们只能尽可能的选稍微高阶的滤波器，但是可以通过细化采样数据来达到较好的性能。
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