多相分解优化抽取电路设计：滤波器与FPGA实现

本文主要探讨了多相分解在信号处理领域的应用，特别是在多抽样率变换系统中的作用。多相分解技术，一种复杂的信号处理手段，通过对信号进行分阶段处理，能够在不失真的前提下实现高效的信号抽样和重构，这对于降低系统复杂度、提高处理效率至关重要。图2.13展示了多相分解的两种形式，其中的多相表示方式允许滤波操作移到抽取后的阶段，显著减少了滤波过程中的乘法和加法运算，从而优化了硬件实现。 作者谢晋强，西安电子科技大学硕士研究生，专业为信号与信息处理，导师为苏涛教授，研究重点围绕多抽样率数字信号处理及其在FPGA（现场可编程门阵列）上的实现。论文深入剖析了抽样率变换的规律，特别是对积分梳状滤波器和半带滤波器进行了详细研究，因为这两种滤波器在多抽样率系统中扮演着关键角色。设计了2-256倍可编程抽取器，利用这些高效滤波器结构，实现了滤波器在FPGA上的定制化设计。 多相结构在多抽样率信号处理中的应用也得到了深入讨论，通过设计具有固定倍数的插值器，展示了多相分解如何优化信号处理流程。此外，论文还提及了某型号雷达信号处理机的硬件设计和FPGA实现，这表明作者的研究不仅停留在理论层面，而是有着实际应用的背景和经验。 关键词包括“多抽样率信号处理”、“抽取”、“内插”、“多相滤波”、“积分梳状滤波器”和“半带滤波器”，这些词汇概括了论文的核心内容和研究重点。这篇硕士学位论文提供了一个深入理解多相分解技术在信号处理系统设计中的实用价值和技术细节的窗口。