设计FIR数字带通滤波器的单片机与Python实现

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0 下载量 65 浏览量 更新于2024-10-19 收藏 9KB ZIP 举报
资源摘要信息:"本文档涉及到单片机开发和Python编程语言,重点在于FIR数字带通滤波器的窗函数设计方法。" 知识点一:单片机开发 1. 单片机(Microcontroller Unit,MCU)是一种集成电路芯片,它将CPU核心、存储器(RAM、ROM)、各种输入/输出端口等微处理器的基本功能集成在一个芯片上,构成一个完整的微型计算机系统。单片机广泛应用于工业控制、汽车电子、消费电子、智能仪器仪表等领域。 2. 单片机开发涉及到硬件选型、电路设计、软件编程、调试验证等多个环节。开发过程中需要熟悉特定单片机的架构、指令集、外围设备接口等特性。 3. 常用的单片机开发工具有:Keil、IAR、GCC、Arduino IDE等,这些工具提供了从编译、烧录到调试的一系列支持。 4. 单片机开发的关键在于了解和掌握单片机的编程,这通常涉及汇编语言或C语言。C语言由于其高效、灵活等特点,在单片机编程中被广泛使用。 知识点二:Python编程语言 1. Python是一种高级编程语言,以其简洁明了的语法和强大的功能受到广泛欢迎。它支持多种编程范式,包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。 2. Python具有丰富的标准库和第三方库,覆盖网络编程、文件操作、数据分析、人工智能等多个领域。尤其在数据科学、机器学习和Web开发方面表现出色。 3. Python的解释执行机制使得它具有较高的开发效率。动态类型系统和垃圾回收机制使得程序易于编写和维护。 4. Python在嵌入式系统和硬件开发中也有所应用,尤其是在单片机和微控制器编程中,Python的MicroPython版本提供了在硬件平台上运行Python代码的能力。 知识点三:FIR数字带通滤波器设计 1. FIR(有限脉冲响应)滤波器是数字信号处理中常用的一种滤波器类型。它根据给定的冲激响应设计,可以提供严格的线性相位,没有输出的相位失真。 2. 窗函数法是设计FIR滤波器的一种常用方法。基本思想是在理想的频率选择特性与窗函数的卷积基础上,设计出具有特定频率特性的FIR滤波器。 3. 设计FIR滤波器涉及的关键步骤包括确定滤波器的阶数、选择合适的窗函数、计算滤波器系数等。 4. 常见的窗函数有矩形窗、汉明窗、汉宁窗、布莱克曼窗等。不同窗函数具有不同的频谱特性,比如旁瓣水平、主瓣宽度等,需要根据应用需求进行选择。 知识点四:文件hy255.m 由于文件名hy255.m暗示其可能是MATLAB脚本文件,我们可以推测文档中可能包含MATLAB代码,用于计算和设计FIR数字带通滤波器的系数,或者用于演示滤波器的性能。 知识点五:文件***.txt 该文件似乎是一个文本文件,可能包含了有关下载网址的信息。尽管文件名中包含的网址可能是指向更多与主题相关资源的链接,但是没有更多信息,无法确定确切内容。 总结:本资源主要围绕单片机开发和Python语言应用,特别是利用Python进行FIR数字带通滤波器的设计。文档可能包含了具体的代码实现和设计方法,旨在为开发者提供在硬件上实现数字信号处理的参考。

class STHSL(nn.Module): def __init__(self): super(STHSL, self).__init__() self.dimConv_in = nn.Conv3d(1, args.latdim, kernel_size=1, padding=0, bias=True) self.dimConv_local = nn.Conv2d(args.latdim, 1, kernel_size=1, padding=0, bias=True) self.dimConv_global = nn.Conv2d(args.latdim, 1, kernel_size=1, padding=0, bias=True) self.spa_cnn_local1 = spa_cnn_local(args.latdim, args.latdim) self.spa_cnn_local2 = spa_cnn_local(args.latdim, args.latdim) self.tem_cnn_local1 = tem_cnn_local(args.latdim, args.latdim) self.tem_cnn_local2 = tem_cnn_local(args.latdim, args.latdim) self.Hypergraph_Infomax = Hypergraph_Infomax() self.tem_cnn_global1 = tem_cnn_global(args.latdim, args.latdim, 9) self.tem_cnn_global2 = tem_cnn_global(args.latdim, args.latdim, 9) self.tem_cnn_global3 = tem_cnn_global(args.latdim, args.latdim, 9) self.tem_cnn_global4 = tem_cnn_global(args.latdim, args.latdim, 6) self.local_tra = Transform_3d() self.global_tra = Transform_3d() def forward(self, embeds_true, neg): embeds_in_global = self.dimConv_in(embeds_true.unsqueeze(1)) DGI_neg = self.dimConv_in(neg.unsqueeze(1)) embeds_in_local = embeds_in_global.permute(0, 3, 1, 2, 4).contiguous().view(-1, args.latdim, args.row, args.col, 4) spa_local1 = self.spa_cnn_local1(embeds_in_local) spa_local2 = self.spa_cnn_local2(spa_local1) spa_local2 = spa_local2.view(-1, args.temporalRange, args.latdim, args.areaNum, args.cateNum).permute(0, 2, 3, 1, 4) tem_local1 = self.tem_cnn_local1(spa_local2) tem_local2 = self.tem_cnn_local2(tem_local1) eb_local = tem_local2.mean(3) eb_tra_local = self.local_tra(tem_local2) out_local = self.dimConv_local(eb_local).squeeze(1) hy_embeds, Infomax_pred = self.Hypergraph_Infomax(embeds_in_global, DGI_neg) tem_global1 = self.tem_cnn_global1(hy_embeds) tem_global2 = self.tem_cnn_global2(tem_global1) tem_global3 = self.tem_cnn_global3(tem_global2) tem_global4 = self.tem_cnn_global4(tem_global3) eb_global = tem_global4.squeeze(3) eb_tra_global = self.global_tra(tem_global4) out_global = self.dimConv_global(eb_global).squeeze(1) return out_local, eb_tra_local, eb_tra_global, Infomax_pred, out_global

2023-05-24 上传