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1、基于FDATool的FIR滤波器设计方法（一）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滤波器在FPGA中的实现结构，如图1所示，主要由延迟单元Z-1、乘法器和累加器组成。此结构为直接型FIR滤波器结构，也称横向结构(transverse)。图1设计FIR滤波器的方法有多种，其中Matlab软件提供了很多关于滤波器设计的工具箱，FDATool就是一个很好的工具，如图2所示就是FDATool的界面，可以在Matlab的Command窗口中直接输入FDATool命令来调用
2、。图2滤波器的设计首先需要设置的参数：(1) Response Type：选择FIR滤波器的类型：低通、高通、带通和带阻等。如图3所示为Lowpass中的下拉选项，在DDC/DUC模块设计中，抽取和内插需要使用Halfband Lowpass类型，而channel filter需要使用Raised-cosine类型。图3(2) Design Method：FIR滤波器设计方法有多种，如图4所示，最常用的是窗函数设计法(Window)、等波纹设计法(Equiripple)和最小二乘法 (Least-Squares)等。其中窗函数设计法在学校课堂中是重点讲解的，提到FIR滤波器肯定会想到hammi
3、ng、kaiser窗，但是实际应用中却很少使用，因为如果采用窗函数设计法，达到所期望的频率响应，与其它方法相比往往阶数会更多;而且窗函数设计法一般只参照通频带wp、抑制频带ws 和理想增益来设计滤波器，但是实际应用中通频带和抑制带的波纹也是需要考虑的，那在这种情况下，采用等波纹设计法就非常适用了。图4(3) Filter Order：设置滤波器的阶数，这个选项直接影响滤波器的性能，阶数越高，性能越好，但是相应在FPGA实现耗用的资源需要增多。在这个设置中提供2个选项：Specify order和MiNImum order，Specify order是工程师自己确定滤波器的阶数，Minimum
4、order是让工具自动确定达到期望的频率相应所需要的最小阶数，因此具体选择哪个选项得视实际情况而定了。图5(4) Frequency Specification：设置频率响应的参数，包括采样频率Fs、通带频率Fpass和阻带频率Fstop。图6参数设置完成后，FDATool就会分析并且生成滤波系数，如图7所示，可以得到滤波器的频率相应曲线，并且可以通过File-Export导出滤波系数，如图8所示。图7图8为了快速验证FIR滤波器的FPGA实现，使用Xilinx的System Generator工具，如图9所示为FIR滤波器的验证模型，其中通过Gateway In和Gateway out模块分
5、隔matlab simulink模块和Xilinx FPGA模块，matlab simulink模块用于产生测试源，接收并显示滤波后波形。还有System Generator Token用于生成Xilinx FPGA模块的HDL代码。图9其中FIR Compiler 5.0模块的参数设置如图10所示，滤波系数直接调用FDATool生成的滤波系数equ_coe，输出为全精度数据。图10得到输出结果如图11所示，上边图为输入原波形，由两个频率分量的正弦波叠加而成，频率分别为2MHz和100MHz，经过FIR滤波之后，100MHz频率分量被滤除。图11FIR滤波器根据输入数据速率的不同可分为串行结构
6、、半并行结构和全并行结构。串行结构的FIR滤波器是将并行数据串行输入，所需的DSP资源较少，但是数据吞吐率较低;而全并行结构的FIR滤波器数据是并行输入，滤波系数的个数就决定了所需DSP资源的个数，资源耗用较多，但是吞吐率可以做到很大。在大多数应用中，如无线数字中频处理，所需数据吞吐率一般都较高，因此采用的是全并行结构的FIR滤波器。本文引用地址：http:/ = -1241coe_1 = -650coe_2 = 1300coe_3 = 4739coe_4 = 8126coe_5 = 9544coe_6 = 8126coe_7 = 4739coe_8 = 1300coe_9 = -650coe
7、_10 = -1241数据输入时打了一拍，输出时打了一拍。综合后结果如下：Number of Slice Registers： 2Number of Slice LUTs： 19Number of DSP48E1s： 11关键路径中数据路径延时报告如图2所示，数据路径延时包括乘法器延时Tdspcko PCOUT AREG MULT (3.001ns)+ 10个级联加法器延时Tdspdo PCIN PCOUT(1.219)，数据路径延时总共15.017ns，因此fmax最大不过66.273MHz。可以发现综合器自动将乘法器和加法器在 DSP48E1中实现。图2加法树实现：直接型FIR滤波器的一般
8、实现方法关键路径中有较多级的加法器，所有加法器延时累加后导致关键路径延时较大，对整个FIR滤波器的性能造成了很大影响。为了解决加法器延时累加的问题，可采用加法树结构，如图3所示为采用了加法数的直接型FIR滤波器结构，这种层次化的树型结构，使加法器逻辑由级联结构转化成并行结构，这样整个路径的延时减小。图3流水线实现：虽然直接型FIR滤波器采用加法树结构后优化了关键路径，但是时序还是不够理想，因为关键路径上至少有一个乘法器和一个加法器的延时，如果想竟可能的优化时序，可以分隔乘法器和加法器逻辑，中间加一级寄存器，即采用流水线实现。那如何有效地分割逻辑呢?可以在图3中加法树结构的基础上分割，在原先的关
9、键路径上，乘法器延时3.001ns，加法器延时1.219ns，因此可以将逻辑分割成如下*：第1级：乘法器第2级：2级加法器第3级：3个数累加即2级加法器如图4所示为流水线实现的FIR滤波器，逻辑分割后的关键路径是乘法器那一级，理论分析得到的延时只有3.001ns，如果时钟约束到250MHz可满足时序要求。图4实际得到综合结果如下：Number of Slice Registers： 105Number of Slice LUTs： 124Number of DSP48E1s： 11Minimum period： 3.037ns1 (Maximum frequency： 329.272MHz)f
10、max能达到329.272MHz，延时基本与预期的差不多，FIR滤波器能达到这样的性能基本能满足大多数应用了。线性相位FIR滤波器：FIR滤波器有一特征：线性相位，直接表现在抽头系数上，抽头系数为偶对称或者奇对称，在这节实例中，系数是偶对称的，即 h(0)=h(10)，h(1)=h(9)，h(2)=h(8)，h(3)=h(7)，h(4)=h(6)，直接型FIR结构优化后如图5所示，输入数据在与系数相乘之前，因系数对称，可以先将相同系数对应的数据进行预加操作，然后再与系数相乘，如此做法的好处是是乘法器资源减少了近一半，此例中DSP资源由原先需要11个到现在只需6个。而且，在Xilinx FPGA
11、中的DSP48E1资源专门为线性相位FIR滤波器应用提供了预加pre-adder结构，即预加和乘法都可以在1个DSP48E1中完成，这样大大缩短了数据路径的延时，有利于时序收敛。图5实际得到综合结果如下：Number of Slice Registers： 184Number of Slice LUTs： 173Number of DSP48E1s： 6Minimum period： 2.854ns1 (Maximum frequency： 350.385MHz)fmax能达到350.385MHz，由于采用了加法树结构，避免了加法器级联延时，并且分了3级流水线实现。关键路径数据延时报告如图6所示，路径是从 DSP48E1输出端到dout_d，但是光从代码中看DSP48E1端到dout_d中间应该还有一级加法器的寄存，原来这个加法器采用了 DSP48E1中的累加器实现了。图6
