[实用新型]基于CPLD的高速实时带阻滤波器无效
申请号: | 200920048865.X | 申请日: | 2009-10-30 |
公开(公告)号: | CN201854251U | 公开(公告)日: | 2011-06-01 |
发明(设计)人: | 李宁;熊光华;杜平 | 申请(专利权)人: | 南京工程学院 |
主分类号: | H03H17/02 | 分类号: | H03H17/02 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 211167 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 cpld 高速 实时 带阻滤波器 | ||
技术领域
本实用新型涉及工业领域中数字信号处理系统,尤其是高速或超高速实时滤波的技术,具体地说是一种基于CPLD的高速实时带阻滤波器。
背景技术
目前,常见的数字信号处理系统一般由A/D转换模块,数字滤波模块和D/A转换模块组成。模拟信号由A/D转换模块输入,经过数字滤波模块处理后,经D/A转换模块输出。数字滤波模块是这里的核心,目前一般采用微处理器,用软件来实现滤波算法。但在某些场合,比如需要对高速信号进行实时处理的场合,上述系统就有些力不从心,软件的运行速度无法满足实时性的要求。采用可编程逻辑器件CPLD,以硬件的方式实现滤波算法,可以有效地提高滤波模块的处理速度,能够在高速甚至超高速场合进行实时信号处理。
发明内容
本实用新型的目的是针对大部分现有的数字信号处理系统在高速或超高速场合下无法满足任务要求的问题,设计一套数字信号处理系统,使高速甚至超高速场合下信号处理更稳定更准确。
本实用新型的技术方案是:
一种基于CPLD的实时带阻滤波器,它由串行A/D模块(I)采集模拟量,经转换送数字滤波模块(II)进行数字信号处理,最后由串行D/A模块(III)以模拟量输出。
其中数字滤波模块(II)的特征是它主要由A/D接口电路(1),数字带阻滤波运算电路(2)和D/A输出电路(3)等几部分组成,见附图1。A/D接口电路(1)的输入与A/D转换器(I)对应的输出端相连,数字带阻滤波运算电路(2)的输入与A/D接口电路(1)对应的输出端相连,D/A输出电路(3)的输入与数字带阻滤波运算(2)对应的输出端相连,D/A输出电路(3)的输出与D/A转换器(III)对应的输入端相连。
本实用新型具有以下优点:
本实用新型针对高速甚至超高速场合下的信号处理系统设计的基于CPLD的实时带阻滤波器可通过对经高速A/D转换得到的数字信号进行实时滤波,实现对特定频带范围的实时“陷波”处理。
在数字信号处理领域,CPLD相较于专门的DSP芯片或FPGA的优势在于其超高的处理速度,以及较好的时间可预测性。因而特别适合用来进行实时信号处理,拓宽了信号处理系统的应用领域。
附图说明
图1是由本实用新型构成的信号处理系统结构示意图。
图2是本实用新型的组成结构框图示意图。
图3是A/D转换器与本实用新型连接示意图。
图4是本实用新型与D/A转换器连接示意图。
具体实施方案
下面结构附图和实施实例对本实用新型作进一步的说明:
如图1及图2所示。
一种单芯片控制的实时带阻滤波器,它主要由A/D接口电路(1),数字带阻滤波运算电路(2)和D/A输出电路(3)组成。
A/D接口电路(1)的输入与A/D转换器(I)对应的输出端相连,数字带阻滤波运算电路(2)的输入与A/D接口电路(1)对应的输出端相连,D/A输出电路(3)的输入与数字带阻滤波运算(2)对应的输出端相连,D/A输出电路(3)的输出与D/A转换器(III)对应的输入端相连。
本实用新型采用CPLD实现了数字实时带阻滤波器的功能,能够进行高速甚至超高速实时滤波,快速有效地过滤掉特定频带的信号。通过串行通信方式将A/D转换器、D/A转换器与芯片主体连接起来,构成实时信号处理系统。本实用新型在整个信号处理系统中的连接关系如图1所示。
基于工业生产中的实际需求,本实用新型的类型采用带阻滤波器,其有效陷波范围为9900Hz到11100Hz。
基于高速实时滤波的要求,本实用新型算法的实现上采用IIR滤波器,较之FIR滤波器,其幅频特性精度更高,有效地保证了系统的准确性。具体选用的IIR滤波器类型为椭圆滤波器,椭圆滤波器的通带虽不是最平坦的,但却有最窄的过渡带,在同等指标下,椭圆滤波器能更合理地平衡通带和阻带,既保证了对阻带的准确抑制,有防止了通带的过度衰减。
考虑到高阶滤波器会使算法复杂化,本实用新型在滤波器阶数的选择上采用四阶,使算法的复杂性在适当的范围内。
CPLD中计算一般为定点数,而数字滤波器系数为浮点数,本实用新型对这些浮点数进行了量化处理。采用的方法为缩放2的n次方的量化方法,将系数同乘以适当的缩放因子,化为整数,在差分方程的最后再除以该缩放因子。缩放因子选择适当可以把由系数量化引起的误差控制在很小的范围内,虽然会损失很小一部分精度,但系数量化大大减小了硬件资源,从而极大地提高了运算速度。
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