Matlab与CCS联手打造FIR滤波器设计详解

本文主要介绍了如何使用Matlab和CCS联合设计FIR（有限 impulse response）滤波器。FIR滤波器因其良好的线性相位特性，广泛应用于信号处理领域。以下是详细的设计步骤： 1. **Matlab的FIR滤波器设计**: - 通过Fdatool工具进行滤波器设计：首先，用户需在Matlab的Start菜单中选择FilterDesign工具，或者在命令行中输入fdatool打开滤波器设计分析器。在这个工具中，用户可以选择带通滤波器作为示例，设置滤波器参数，如截止频率等，然后点击"DesignFilter"按钮进行设计。设计完成后，滤波器的系数会被显示出来。 2. **导出滤波器系数到CCS**: - 为了将设计好的FIR滤波器应用于CCS，用户需要从Fdatool中导出系数。这包括以下步骤： - 选择Targets->CodeComposerStudio (CCS) IDE。 - 在弹出的对话框中，指定输出文件类型为Cheaderfile，以便于在CCS中使用，系数类型选择signed16-bit integer，以确保精度。 - 点击Generate按钮，保存滤波器系数到fdacoefs.h文件。 3. **使用Matlab生成测试信号**: - 设计滤波器的同时，Matlab可以生成噪声信号进行测试。作者提供了创建3种频率（500Hz, 3000Hz, 8000Hz）信号的M文件，这些信号被合成一个待滤波信号波形（x_base），用于后续滤波效果的评估。 4. **在CCS中实现滤波器**: - 将导出的系数表文件（fdacoefs.h）引入到CCS项目中，根据FIR滤波器的算法编写相应的C/C++代码，实现对信号的滤波处理。 - 在CCS中，用户可以编写程序，调用滤波器函数，并应用到输入信号上，实时观察滤波后的波形。 5. **滤波器效果验证**: - 最终，通过观察Matlab产生的输入信号（input.dat）和经过滤波器处理后的输出波形，以及它们的频谱图（图2-1和图2-2），可以评估FIR滤波器的设计是否达到预期效果，例如是否有效分离了不同频率成分。 本文提供了一个完整的FIR滤波器设计过程，包括滤波器参数的选择、Matlab中设计和系数的导出，以及如何在CCS中集成滤波器代码并进行测试。这不仅有助于理解FIR滤波器的工作原理，也展示了Matlab和CCS在嵌入式系统开发中的实际应用。