汉明窗与布莱克曼窗在FIR滤波器设计中的应用

该资源是一篇关于信号处理的硕士学位论文，作者为谢晋强，指导教师为苏涛，来自西安电子科技大学，专业为信号与信息处理。论文主要探讨了多抽样率数字信号处理及其在FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）上的实现。内容涵盖了抽样率变换的理论、多抽样率滤波器设计，特别是积分梳状滤波器和半带滤波器，并设计了2-256倍可编程抽取器。此外，还利用多相结构设计了固定倍数的内插器，并详细介绍了某雷达信号处理机的硬件和FPGA设计。 **知识点解析：** 1. **窗函数设计滤波器**：窗函数法是一种设计数字滤波器的方法，如标题和描述中提到的汉明窗和布莱克曼窗。窗函数的选择主要基于所需的通带波纹和阻带衰减。汉明窗和布莱克曼窗能提供超过50dB的阻带衰减，其中汉明窗的过渡带较窄，适用于设计FIR低通滤波器。 2. **FIR滤波器设计**：FIR（Finite Impulse Response，有限冲击响应）滤波器是一种线性相位滤波器，其设计通常包括确定窗函数的宽度，以及计算滤波器系数。描述中提到了利用Matlab的`firl`函数进行设计。 3. **多抽样率信号处理**：这是一种信号处理技术，通过改变信号的采样率以优化处理效率或改善信号质量。论文深入分析了时域和频域的抽样率变换规律，研究了多抽样率系统的实现理论和方案。 4. **积分梳状滤波器**和**半带滤波器**：这两种滤波器是多抽样率系统中常用的高效结构，用于实现抽取和内插操作。积分梳状滤波器能够有效地减少信号处理中的aliasing（混叠）效应，而半带滤波器则常用于实现低通滤波和抽样率转换。 5. **FPGA实现**：FPGA是可编程的集成电路，非常适合实现数字信号处理算法，因为它提供了灵活的硬件配置和高性能计算能力。论文中介绍了如何在FPGA上设计2-256倍可编程抽取器和固定倍数的内插器，这些都是多抽样率信号处理的关键组件。 6. **多相结构**：多相结构是实现滤波器的一种高效方式，它将一个滤波器分解成多个子滤波器，每个子滤波器处理信号的一部分，从而简化了设计并提高了计算效率。 7. **雷达信号处理机设计**：论文的结尾部分详细描述了特定型号雷达信号处理机的硬件设计，包括FPGA设计，这显示了信号处理理论在实际应用中的重要性和复杂性。 这篇论文涵盖了信号处理的核心概念，如滤波器设计、多抽样率处理和FPGA实现，对理解数字信号处理的理论和实践有深入的贡献。