MATLAB设计FPGA实现联合ISE和Modelsim仿真的FIR滤波器设计

1、QQ:290632690 肤浅。制作图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');for i = 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endfclose(fid);figure(2);plot(num,'b');legend('MATLAB

2、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

3、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File àGenerate M-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');hold on;plot(output, 'r');legend('0.5MHz

4、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File àExport，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

5、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2N，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2N）。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,'%16.0fn',coeff);% 将滤波器系数以16位浮点数的格式保

6、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12FIR的IPCore的列化如下：FIR16_IP FIR16_IP_ins (.clk(clk), / input clk.rfd(rfd), / output rfd 在其上升沿将输入数据加载到滤波器内核中.rdy(rdy), / output rdy 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

7、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 (posedge clk) beginif(reset = 1'b0) begini<=1'b0;m<=1'b0;data_in_reg<=16'h0000;endelse beginrfd_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<=

8、data_ini;i <=i + 1;m <=m;if(i = 2002)i<=0;endendendalways (posedge clk) beginif(reset = 1'b0) beginData_out_reg<=0;j<=0;n<=0;endelse beginrdy_1q<=rdy;rdy_2q<=rdy_1q;if(rdy_1q & rdy) beginData_out_reg<=dout;j<=j + 1'b1;n <=n;endendend这里还做了一个附加功能，将FIR滤波器的输入

9、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：integer wr_file;initial wr_file = $fopen("c:/FIR_in_data.txt");always ( m ) beginif(reset = 1'b1) begin$fdisplay(wr_file,"%h", data_in_reg);/ 33bit数if(j = 11'd2002) /共写入2001个数据$stop;endendfid =

10、 fopen('c:/FIR_in_data.txt','r');for j = 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。endfclose(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

11、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2N，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

12、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

13、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：module FIR_Lowpass(clk,reset, Data_out);inputclk;inputreset;output31 :0Data_out;reg35 :0Data_out_reg;reg 10:0 i = 0;reg 10:0 j = 0;reg 15 :0 data_in0:2000; /定义一个16bit * 2001的数组reg 15:0 data_in_reg = 0;in

14、itial begin/ 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_inendwirerfd;wirerdy;wire 35:0dout;regrfd_1q;regrfd_2q;regrdy_1q;regrdy_2q;regn = 0;regm = 0;always (posedge clk) beginif(reset = 1'b0) begini<=1

15、'b0;m<=1'b0;data_in_reg<=16'h0000;endelse beginrfd_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_ini;i <=i + 1;m <=m;if(i = 2002)i<=0;endendendFIR16_IP FIR16_IP_ins (.clk(clk), / input clk.rfd(rfd), / output rfd 在其上升沿

16、将输入数据加载到滤波器内核中.rdy(rdy), / output rdy 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 doutalways (posedge clk) beginif(reset = 1'b0) beginData_out_reg<=0;j<=0;n<=0;endelse beginrdy_1q<=rdy;rdy_2q<=rdy_1q;if(rdy_1q & rdy) beginData_out_reg<=d

17、out;j<=j + 1'b1;n <=n;endendend/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_out31:0 = Data_out_reg35:4;assignData_out31:0 = Data_out_reg35:4;/*integer wr_file;initial wr_file = $fopen("c:/FIR_in_data.txt");always ( m ) beginif(reset = 1'b1) begin$fdis

18、play(wr_file,"%h", data_in_reg);/ 33bit数if(j = 11'd2002) /共写入2001个数据$stop;endend/*integer w_file;initial w_file = $fopen("c:/FIR_out.txt");always ( n ) beginif(reset = 1'b1) begin$fdisplay(w_file,"%h", Data_out31:14);/ 33bit数if(j = 11'd2002) /共写入2001个数据$stop

19、;endendendmoduleMATLAB源代码%* MATLAB产生信号并保存到.txt文件中 *clear all;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.

20、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 + (214 - 1) * signal1);y3 = fix(16384 + (214 - 1) * signal2);y1 = y2 + y3;% 再将放大的浮点值量化，并写道到

21、存放在C盘的文本中fid = fopen('c:/matlab_wave_data.txt', 'wt');%fprintf(fid, '%16.0fn', 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 - 32767fprintf(fid, '%xn', 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 - 32767fclose(fid);figure(1)

22、;plot(y2, 'b');hold on;plot(y3, 'b');hold on;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');for i = 1 : 5001;%num(i) = fscanf(f

23、id, '%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endfclose(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