MATLAB设计FPGA实现联合ISE和Modelsim仿真的FIR滤波器设计.docx
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MATLAB设计FPGA实现联合ISE和Modelsim仿真的FIR滤波器设计
图3
用MATLAB回读C盘根目录下的matlab_wave_data.txt文件,验证存入的波形数据是否正确,MATLAB代码如下:
fid=fopen('c:
/matlab_wave_data.txt','r');
fori=1:
5001;%一共有5001个数据
num(i)=fscanf(fid,'%x',1);%从fid所指的文件中,以16进制的方式读出一个数据
end
fclose(fid);
figure
(2);
plot(num,'b');
legend('MATLAB从txt文件中读出的原始叠加波形数据');
title('直接回读MATLAB产生的两个正弦信号的叠加波形');
显示的波形如图4所示:
图4
对比图4和图2中的叠加波形,可知以上操作的正确性。
1)用MATLAB设计FIR滤波器
输入信号是频率别为0.5MHz和2MHz的正弦信号的叠加,我们的任务是设计一个低通滤波器滤除掉2MHz的干扰信号。
因此,我们可以设计一个采样率为25MHz的低通滤波器,其通带带宽为1MHz,阻带宽度为2MHz。
通带内纹波抖动为1dB,阻带下降为80dB。
在MATLAB的命令窗口输入:
fdatool命令并回车,打开FDATool工具箱,用MATLAB的FDATool工具设计该滤波器,参数设置如图5所示:
设计好参数后,点击DesignFilter,可以在FDATool窗口的左上角看到滤波器的阶数为63阶,点击FileGenerateM-file,并将滤波器命名为mylowfilter。
图5
编写如下代码,滤除混叠信号中的高频信号。
Hd=mylowfilter;%滤波器名称
output=filter(Hd,y1);%对叠加信号y,进行滤波处理
figure(3);
plot(y2,'k');
holdon;
plot(output,'r');
legend('0.5MHz原始信号','滤波后取出的信号');
title('信号通过MTALAB的低通滤波器后的波形');
滤波后的波形如图6所示:
图6
生成.coe文件,用于Xilinx的IPCore设计滤波器,FDATool窗口点击FileExport…,保持默认设置,点击Export即可,次数在MATLAB的workspace窗口多出一个Num的1*64的数组,这就是滤波器的系数,如图7所示:
图7
由于MATLAB生成的滤波器系数全是一些小数,而FPGA只能处理整数,因此我们必须将这些小数扩大一定的倍数,使它们变成整数。
在MATLAB的命令窗口输入下面的一段代码然后按Enter,即可将上面这些系数变为整数,注意这里的*32767,表示将系数扩大32767倍,这里的扩大倍数只能选2^N,目的是为了后面滤波后的波形数据的高位截取(丢掉低位,即除以2^N)。
返回ans=0,表示操作正确。
coeff=round(Num/max(abs(Num))*32767);
%abs()求绝对值,max()求最大值,round()四舍五入
fid=fopen('e:
/fircoe.txt','wt');%将滤波器系数写入文件件中
fprintf(fid,'%16.0f\n',coeff);%将滤波器系数以16位浮点数的格式保存
fclose(fid)
程序运行的结果如图8所示:
图8
将文件的格式改为.coe格式,在文件的开口加上:
radix=10;
coefdata=
图11
图12
FIR的IPCore的列化如下:
FIR16_IPFIR16_IP_ins(
.clk(clk),//inputclk
.rfd(rfd),//outputrfd在其上升沿将输入数据加载到滤波器内核中
.rdy(rdy),//outputrdy在其上升沿输出滤波器的计算结果
.din(data_in_reg),//input[15:
0]din
.dout(dout));//output[35:
0]dout特别注意这个数据位宽
我们主要对其进行简单的控制:
在rfd上升沿将输入数据加载到滤波器内核中,在rdy上升沿输出滤波器的计算结果。
具体的Verilog代码如下:
always@(posedgeclk)begin
if(reset==1'b0)begin
i<=1'b0;
m<=1'b0;
data_in_reg<=16'h0000;
end
elsebegin
rfd_1q<=rfd;
rfd_2q<=rfd_1q;
if(rfd_1q&~rfd)begin//rfd信号的上升沿将输入数据加载到滤波器内核中
data_in_reg<=data_in[i];
i<=i+1;
m<=~m;
if(i==2002)
i<=0;
end
end
end
always@(posedgeclk)begin
if(reset==1'b0)begin
Data_out_reg<=0;
j<=0;
n<=0;
end
elsebegin
rdy_1q<=rdy;
rdy_2q<=rdy_1q;
if(rdy_1q&~rdy)begin
Data_out_reg<=dout;
j<=j+1'b1;
n<=~n;
end
end
end
这里还做了一个附加功能,将FIR滤波器的输入数据存放到一个.txt文件当中,然后用MATLAB去读取这个波形文件数据,看看读出的波形是否和原来的混叠波形一样。
具体的Verilog和MATLAB代码如下:
integerwr_file;
initialwr_file=$fopen("c:
/FIR_in_data.txt");
always@(m)begin
if(reset==1'b1)begin
$fdisplay(wr_file,"%h",data_in_reg);//33bit数
if(j==11'd2002)//共写入2001个数据
$stop;
end
end
fid=fopen('c:
/FIR_in_data.txt','r');
forj=1:
2000;
num1(j)=fscanf(fid,'%x',1);%这句话的意思是从fid所指的文件以16进制方式读出一个数据。
end
fclose(fid);
figure(4);
plot(num1,'r');
legend('Verilog读出的txt文件中的数据');
title('FIR滤波器的输入数据');
MATLAB读出的波形数据如图13所示:
图13
这里我也搞了好久才搞好,这里FIR滤波器的输出数据位宽变成了36bit,而输入数据位宽是16bit,为什么数据会变大几万倍呢?
因为我们在将滤波器的系数由小数变成整数的时候,对这些系数整体扩大了32767倍,再做了一个四舍五入(影响滤波器精度),对滤波器的系数扩大的倍数越大,四舍五入对精度的影响就越小,但是系数乘的倍数越大,FPGA在做乘加运算也就越复杂,也就越耗时,越耗资源,因此我们需要找一个平衡点。
这里为了将信号的幅度变回原始的幅度(尽可能的靠近),我们只能通过将低位截取掉,截取低位相当于对数据做除法(除2),所以前面的滤波器系数的扩大倍数我们一定要用2^N,这样我们在这里还原信号幅度的时候,只需要截位就能达到目的。
比如这里我们对滤波器的系数乘了32767,那我们在做除法还原波形幅度时,只需要除以32767即可(即截掉低16bit)。
还有一种操作方式就是我们只保留数据的高16bit(和输入数据的位宽保持一致),这两种方式波形的幅度也就几倍的差距,我还没有完全搞懂这里,究竟怎样才能将波形的幅度完全的还原回去,还是一个值得好好思考的问题?
另一个问题是我的电脑是32bit位宽的,如果我们一次性让MATLAB读取36bit的数据那么数据的高4bit会读不上来,会导致很奇怪的波形,我也遇到了这个问题。
如图14所示,波形明显可以通过一些平移拼合成一个正弦波。
通过对波形数据一个个的分析,我找到了这个问题。
图14
图15是波形幅度发生变化的截图:
图15
字滤波器的性能,肯定能够大大的缩短设计周期,提升滤波器性能。
附录:
附录为Verilog源代码和MATLAB源代码,这些源代码是经过调试的,是可以直接使用的。
供大家参考。
Verilog源代码:
moduleFIR_Lowpass(
clk,
reset,
Data_out
);
inputclk;
inputreset;
output[31:
0]Data_out;
reg[35:
0]Data_out_reg;
reg[10:
0]i=0;
reg[10:
0]j=0;
reg[15:
0]data_in[0:
2000];//定义一个16bit*2001的数组
reg[15:
0]data_in_reg=0;
initialbegin//读出MATLAB产生的波形数据0.5MHz_sin+4MHz_sin信号
$readmemh("c:
/matlab_wave_data.txt",data_in);//将matlab_wave_data.txt中的数据读入存储器data_in
end
wirerfd;
wirerdy;
wire[35:
0]dout;
regrfd_1q;
regrfd_2q;
regrdy_1q;
regrdy_2q;
regn=0;
regm=0;
always@(posedgeclk)begin
if(reset==1'b0)begin
i<=1'b0;
m<=1'b0;
data_in_reg<=16'h0000;
end
elsebegin
rfd_1q<=rfd;
rfd_2q<=rfd_1q;
if(rfd_1q&~rfd)begin//rfd信号的上升沿将输入数据加载到滤波器内核中
data_in_reg<=data_in[i];
i<=i+1;
m<=~m;
if(i==2002)
i<=0;
end
end
end
FIR16_IPFIR16_IP_ins(
.clk(clk),//inputclk
.rfd(rfd),//outputrfd在其上升沿将输入数据加载到滤波器内核中
.rdy(rdy),//outputrdy在其上升沿输出滤波器的计算结果
.din(data_in_reg),//input[15:
0]din
.dout(dout));//output[35:
0]dout
always@(posedgeclk)begin
if(reset==1'b0)begin
Data_out_reg<=0;
j<=0;
n<=0;
end
elsebegin
rdy_1q<=rdy;
rdy_2q<=rdy_1q;
if(rdy_1q&~rdy)begin
Data_out_reg<=dout;
j<=j+1'b1;
n<=~n;
end
end
end
//刚刚的问题是,matlab读一个数据是32bit的,而FIR的输出是36bit的,因此高4bit根本没有读上来。
//assignData_out[31:
0]=Data_out_reg[35:
4];
assignData_out[31:
0]=Data_out_reg[35:
4];
//************************************************************
integerwr_file;
initialwr_file=$fopen("c:
/FIR_in_data.txt");
always@(m)begin
if(reset==1'b1)begin
$fdisplay(wr_file,"%h",data_in_reg);//33bit数
if(j==11'd2002)//共写入2001个数据
$stop;
end
end
//************************************************************
integerw_file;
initialw_file=$fopen("c:
/FIR_out.txt");
always@(n)begin
if(reset==1'b1)begin
$fdisplay(w_file,"%h",Data_out[31:
14]);//33bit数
if(j==11'd2002)//共写入2001个数据
$stop;
end
end
endmodule
MATLAB源代码
%**********************MATLAB产生信号并保存到.txt文件中*******************
clearall;
fs=25000000;%25M采样率
t=0:
1/fs:
0.0002;%共0.0002*25000000=5000个点
f1=500000;
f2=2000000;
signal1=sin(2*pi*f1*t);%频率为0.5MHz的正弦信号
signal2=sin(2*pi*f2*t);%频率为4.0MHz的正弦信号
%y1=signal1+signal2;%两个正弦信号叠加
%x=linspace(0,12.56,2048);%在区间[0,6.28]=2*pi之间等间隔的取1024个点
%y1=sin(x);%计算相应的余弦值
%由于正、余弦波形的值在[0,1]之间,需要量化成16bit,先将数值放大
%y1=y1*32768;%32*1024=32768
%y1=y1*16384;%32*1024=32768
%y1=y1+32768;
y2=fix(16384+(2^14-1)*signal1);
y3=fix(16384+(2^14-1)*signal2);
y1=y2+y3;
%再将放大的浮点值量化,并写道到存放在C盘的文本中
fid=fopen('c:
/matlab_wave_data.txt','wt');
%fprintf(fid,'%16.0f\n',y1);%在写文件时量化为16bit的定点实数【%16.0f,16.0表示16bit定点数,f表示实数】,范围是:
-32768-32767
fprintf(fid,'%x\n',y1);%在写文件时量化为16bit的定点实数【%16.0f,16.0表示16bit定点数,f表示实数】,范围是:
-32768-32767
fclose(fid);
figure
(1);
plot(y2,'b');
holdon;
plot(y3,'b');
holdon;
plot(y1,'r');
legend('0.5MHz正弦','2MHz正弦','两者叠加');
title('MATLAB产生的两个正弦信号的叠加波形');
%**********************MATLAB回读保存到.txt文件中的信号*******************
fid=fopen('c:
/matlab_wave_data.txt','r');
fori=1:
5001;
%num(i)=fscanf(fid,'%f',1);%从fid所指的文件中,以实数的方式读出一个数据
num(i)=fscanf(fid,'%x',1);%从fid所指的文件中,以实数的方式读出一个数据
end
fclose(fid);
figure
(2);
plot(num,'b');
legend('MATLAB从txt文件中读出的原始叠加波形数据');
title('直接回读MATLAB产生的两个正弦信号的叠加波形');
%*****************MATLAB设计FIR滤波器并对比滤波器前后的波形****************
Hd=mylowfilter;%滤波器名称
output=filter(Hd,y1);%对叠加信号y,进行滤波处理
figure(3);
plot(y2,'k');
holdon;
plot(output,'r');
legend('0.5MHz原始信号','滤波后取出的信号');
title('信号通过MTALAB的低通滤波器后的波形');
%*********MATLAB回读FIR滤波器的输入数据***************
fid=fopen('c:
/FIR_in_data.txt','r');
forj=1:
2000;
num1(j)=fscanf(fid,'%x',1);%这句话的意思是从fid所指的文件以16进制方式读出一个数据。
end
fclose(fid);
figure(4);
plot(num1,'r');
legend('Verilog读出的txt文件中的数据');
title('FIR滤波器的输入数据');
%*********MATLAB回读FIR滤波器滤波后的数据(FIR由Verilog实现)***************
fid=fopen('c:
/FIR_out.txt','r');
fori=1:
2000;
num(i)=fscanf(fid,'%x',1);%这句话的意思是从fid所指的文件以16进制方式读出一个数据。
end
fclose(fid);
figure(5);
plot(num,'r');
y4=y2;
holdon;
plot(y4,'k');
legend('经过FIR_IPCore滤波后的数据','0.5MHz的原始数据放大16384倍');
title('经过FIR滤波器的输出数据');
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