CCS3.3环境下DSP2812平台的IIR滤波器实现

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资源摘要信息:"本资源包含了在TI公司的DSP2812处理器上，使用Code Composer Studio v3.3（CCS3.3）环境实现的无限冲激响应（Infinite Impulse Response, IIR）滤波器的C++程序代码。该代码可用于数字信号处理，特别是对信号进行滤波操作。IIR滤波器是一种利用过去和当前输入以及过去输出来计算当前输出的线性差分方程。DSP2812是一款定点数字信号处理器，由德州仪器（Texas Instruments）生产，广泛应用于工业控制系统和电机控制等场合。本资源的代码为DSP2812在CCS3.3环境下进行IIR滤波操作提供了参考，同时为C++语言编写的DSP项目提供了实际应用的范例。 IIR滤波器的设计和实现是数字信号处理（DSP）领域中的一个重要主题。它通常用于去除噪声、信号平滑、实现特定的频率选择等。IIR滤波器的特点是使用了反馈机制，这意味着滤波器的输出不仅取决于当前和过去的输入，还取决于过去的输出。这种反馈机制可以产生高度选择性的频率响应，但同时也可能导致相位失真，因为输出与输入之间的相位关系可能不是线性的。 DSP2812是一款基于TMS320C28x内核的DSP，它提供了高效率的浮点运算能力、丰富的外设接口以及优化的指令集，使得它在处理复杂的控制算法和信号处理任务时表现出色。通过使用CCS3.3，开发者能够获得一个集成开发环境，该环境包括了代码编辑、编译、调试和性能分析等工具，极大地方便了DSP应用的开发过程。 在使用本资源时，开发者需要注意以下几点： - 确保你的开发环境已经安装了Code Composer Studio v3.3版本。 - DSP2812的编程往往需要对硬件寄存器进行操作，因此开发者需要对DSP2812的硬件架构有一定的了解。 - 代码可能需要根据具体的应用场景进行调整和优化。 - 在进行DSP编程时，可能需要对C语言有一定的掌握，特别是涉及到指针操作、内存管理和特定的DSP编程技巧时。 - 对于IIR滤波器的设计，开发者需要熟悉信号处理的基础知识，包括滤波器的系数计算、稳定性分析以及如何将设计转化为实际的程序代码。 资源中的“EX28_IIR”文件名称暗示了代码可能是一个示例程序，开发者可以在此基础上进一步开发和测试，以满足具体项目的需求。该资源对于需要在CCS3.3环境下开发DSP2812平台的IIR滤波器应用的工程师和技术人员来说，是一个非常有价值的参考材料。"

EX28_IIR.rar_CCS3.3 IIR

2022-07-14 上传
标题中的"EX28_IIR.rar_CCS3.3 IIR"表明这是一个关于使用Code Composer Studio (CCS) 3.3版本实现无限脉冲响应（Infinite Impulse Response, 简称IIR）数字滤波器的教程或项目。CCS是由德州仪器（TI）开发的一款集成...

Lab0502-IIR.zip_IIR DSP_IIR 滤波 C++_iir滤波_信号滤波

2022-09-23 上传
IIR（无限脉冲响应）滤波器是数字信号处理（DSP）领域中的一种重要工具，主要用于信号的滤波、降噪和频谱分析。在本项目“Lab0502-IIR.zip”中，包含了使用C++实现的IIR滤波器的源代码，用于演示如何对信号进行滤波...

Lab0502-IIR.rar_DSP IIR_IIR DSP_iir c55

2022-09-23 上传
在这个名为"Lab0502-IIR.rar_DSP IIR_IIR DSP_iir c55"的压缩包中，我们重点关注的是IIR（无限脉冲响应）滤波器在C55系列DSP上的实现。IIR滤波器是一种广泛应用在信号处理领域的数字滤波器，它可以设计成具有任意...

python写一个5阶IIR滤波器

155 浏览量
以下是一个使用 Python 实现的 5 阶 IIR 滤波器示例： ```python class IIRFilter(object): def __init__(self, a_coeffs, b_coeffs): self.a_coeffs = a_coeffs self.b_coeffs = b_coeffs self.memory = [0] *...

H(z) = (0.0107z^6 + 0 + 0.0640z^4 + 0 - 0.1600z^2 + 0 - 0.0254) / (1 + 0 - 2.4543z^2 + 0 + 2.2300z^4 + 0 - 0.7780z^6)

2023-05-24 上传
它是一个6阶的IIR滤波器，分子项的系数为0.0107、0.0640、-0.1600和-0.0254，分母项的系数为1、-2.4543、2.2300和-0.7780。这个滤波器可以用于信号去噪、频率选择、陷波等应用。具体使用方法可以根据具体的应用场景...

gnuradio3.8 中的IIR filter如何设置参数

230 浏览量
在该模块中，可以使用 `iir_filter_ffd` 或 `iir_filter_fff` 块来实现单通道或多通道的 IIR 滤波器。 要设置 IIR 滤波器的参数，可以使用 `iir_filter_ffd` 或 `iir_filter_fff` 块的属性窗口，或者使用 Python ...

stm32 adc IIR 滤波

330 浏览量
在STM32上实现基于IIR滤波的ADC数据滤波非常简单。下面是一些实现步骤： 1. 定义IIR滤波器的系数，这些系数将用于滤波器的数字滤波器实现 2. 初始化ADC和IIR滤波器。 3. 读取ADC转换值。 4. 将转换值作为输入传递给...

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <c6x.h> #define N 1024 // 信号长度 #define B_LEN 32 // FIR滤波器系数长度 #define A_LEN 8 // IIR滤波器系数长度 int main(void) { // 初始化原始信号 float x[N]; for (int i = 0; i < N; i++) { x[i] = sin(2 * M_PI * i / 128) + 0.5 * sin(2 * M_PI * i / 16); }这段程序有错五

158 浏览量
5. 缺少滤波器函数调用，需要调用 `DSP_fir_r8()` 和 `DSP_iir_df1_r8()` 函数进行滤波。 下面是修改后的程序： ``` #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <dsp.h> #define N 1024...

请详细解释下这段代码Rect<float> Framer::ComputeActiveCropRegion(int frame_number) { const float min_crop_size = 1.0f / options_.max_zoom_ratio; const float new_x_crop_size = std::clamp(region_of_interest_.width * options_.target_crop_to_roi_ratio, min_crop_size, 1.0f); const float new_y_crop_size = std::clamp(region_of_interest_.height * options_.target_crop_to_roi_ratio, min_crop_size, 1.0f); // We expand the raw crop region to match the desired output aspect ratio. const float target_aspect_ratio = static_cast<float>(options_.input_size.height) / static_cast<float>(options_.input_size.width) * static_cast<float>(options_.target_aspect_ratio_x) / static_cast<float>(options_.target_aspect_ratio_y); Rect<float> new_crop; if (new_x_crop_size <= new_y_crop_size * target_aspect_ratio) { new_crop.width = std::min(new_y_crop_size * target_aspect_ratio, 1.0f); new_crop.height = new_crop.width / target_aspect_ratio; } else { new_crop.height = std::min(new_x_crop_size / target_aspect_ratio, 1.0f); new_crop.width = new_crop.height * target_aspect_ratio; } const float roi_x_mid = region_of_interest_.left + (region_of_interest_.width / 2); const float roi_y_mid = region_of_interest_.top + (region_of_interest_.height / 2); new_crop.left = std::clamp(roi_x_mid - (new_crop.width / 2), 0.0f, 1.0f - new_crop.width); new_crop.top = std::clamp(roi_y_mid - (new_crop.height / 2), 0.0f, 1.0f - new_crop.height); const float normalized_crop_strength = std::powf(options_.crop_filter_strength, ElapsedTimeMs(timestamp_) / kUnitTimeSlice); active_crop_region_.left = IirFilter(active_crop_region_.left, new_crop.left, normalized_crop_strength); active_crop_region_.top = IirFilter(active_crop_region_.top, new_crop.top, normalized_crop_strength); active_crop_region_.width = IirFilter( active_crop_region_.width, new_crop.width, normalized_crop_strength); active_crop_region_.height = IirFilter( active_crop_region_.height, new_crop.height, normalized_crop_strength); timestamp_ = base::TimeTicks::Now(); if (VLOG_IS_ON(2)) { DVLOGFID(2, frame_number) << "region_of_interest=" << region_of_interest_; DVLOGFID(2, frame_number) << "new_crop_region=" << new_crop; DVLOGFID(2, frame_number) << "active_crop_region=" << active_crop_region_; } return active_crop_region_; }

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最后，函数使用IIR滤波器将新的裁剪区域的左上角坐标和宽高与之前计算得到的active_crop_region_进行平滑处理，并将结果存储在active_crop_region_中。同时，函数还更新了timestamp_的值，用于计算IIR滤波器的时间...

生成一段可以在CCS运行的c程序，基于DM6437使得一个信号分别经FIR以及IIR滤波器处理，能够比较FIR与IIR滤波器的性能，并说明如何通过CCS调出原始信号的时域波形、原始信号的频谱、滤波后信号的时域波形以及滤波后信号的频谱的窗口

167 浏览量
以下是一个可以在CCS运行的c程序，基于DM6437使得一个信号分别经FIR以及IIR滤波器处理，能够比较FIR与IIR滤波器的性能，并说明如何通过CCS调出原始信号的时域波形、原始信号的频谱、滤波后信号的时域波形以及滤波后...
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