[发明专利]一种基于FPGA的细粒度两并行Systolic FxLMS滤波器设计方法

说明书

本发明请求保护一种基于FPGA的细粒度两并行Systolic FxLMS滤波器设计方法。主要包括3个部分：(1)Systolic FxLMS滤波器设计(2)两并行Systolic FxLMS滤波器设计(3)细粒度两并行Systolic FxLMS滤波器设计。本发明创新点在于研究了细粒度两并行Systolic FxLMS算法在主动降噪耳机中实现的可行性，改善了FxLMS滤波器的收敛性、吞吐量和功耗，该结构在相同的频率下吞吐量是传统结构的2倍，且收敛性接近Systolic FxLMS算法；所提出的8抽头滤波器结构与现有最佳结构相比时钟速度提高52.17％，功耗降低9.28％。

技术领域

本发明属于数字信号处理领域，具体涉及一种基于FPGA的细粒度两并行SystolicFxLMS滤波器设计方法。

背景技术

随着经济的快速发展和城市化进程的推进，噪声严重威胁着人们的身心健康，因此控制噪声污染是当前迫切需要解决的问题。噪声的控制方法可分为被动噪声控制(Passive Noise Control,PNC)和主动噪声控制(Active Noise Control,ANC)，其中ANC能有效降低低频噪声，在主动降噪耳机中广泛应用。ANC系统的核心是自适应算法和自适应滤波器，ANC系统中使用最广泛的自适应算法是滤波-X最小均方(Filtered-X Least MeanSquare，FxLMS)算法，FxLMS算法因物理机理明晰、运算量小、实现简单成为ANC系统中的“基准”算法而被广泛应用。

现有主动噪声控制算法中，主要以MATLAB仿真阶段为主，本发明侧重于主动噪声控制算法特性研究和结构改进，同时考虑功耗、算法收敛性、吞吐量的自适应滤波器结构分析以及硬件实现。在实际应用中，保证自适应滤波器收敛性的同时降低功耗和提高吞吐量是硬件实现的重要因素。在降噪耳机应用中，由于其结构紧凑，采用反馈ANC系统，将参考麦克风放在靠近次级声源的位置，会导致反馈ANC系统降噪频段较窄且降噪时易出现中高频段噪声不降反升的“水床效应”，对宽带噪声处理能力较差。所以，前馈ANC系统在目标噪声源处放置参考麦克风获取参考信号，不仅适用于处理窄带噪声信号，也适用于处理宽带噪声信号，具有很强的鲁棒性。所以本发明研究前馈FxLMS算法在主动降噪耳机中实现的可能性，提出了一种基于FPGA的细粒度两并行Systolic FxLMS滤波器设计方法。

发明内容

本发明旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种基于FPGA的细粒度两并行Systolic FxLMS滤波器设计方法。本发明的技术方案如下：

一种基于FPGA的细粒度两并行Systolic FxLMS滤波器设计方法，其包括以下步骤：首先进行Systolic FxLMS(脉动滤波-X最小均方算法)滤波器设计，(Systolic FxLMS滤波器用于音频主动降噪)；然后进行两并行Systolic FxLMS滤波器设计，两并行SystolicFxLMS滤波器用于低功耗实现音频主动降噪；最后进行细粒度两并行Systolic FxLMS滤波器设计，细粒度两并行Systolic FxLMS滤波器用于高吞吐量实现音频主动降噪。

进一步的，所述Systolic FxLMS滤波器具体包括：

自适应滤波模块，用于实现N个权值系数W(n)与N个输入信号X(n)乘法运算，Systolic FxLMS算法自适应滤波迭代运算公式是y(n)＝W^T(n)X(n)；

第一误差计算模块，用于实现输出信号y(n)与噪声信号d(n)减法运算，SystolicFxLMS算法误差计算迭代运算公式是e(n)＝d(n)-W^T(n)X'(n)；

第一权值更新模块，由N个进位加法器组成，用来更新N个权值系数，SystolicFxLMS算法权值更新迭代运算公式是W(n+1)＝W(n)+μe(n)X'(n)；