基于MATLAB辅助DSP设计自适应滤波器与实现

企 业 技 术 开 发 2009年 10月企 业 技 术 开 发 基于MATLAB辅助DSP设计自适应滤波器与实现 李 彬 (安阳师范学院 物理与电气工程学院,河南 安阳 455000) MATLAB-based DSP design assistance and implementation of adaptive filter LI Bin (Physics and Electrical Engineering Institute,Anyang Normal University, Anyang ,Henan 455000,China) Abstract: This article mainly elaborated the auto-adapted filter's basic structure and the principle, introduced the use smallest mean error algorithm - LMS algorithm, completed has been auxiliary DSP using MATLAB to the auto - adapted filter's design, and realized has carried on preliminary noise reduction processing to the signal. Keywords：MATLAB; DSP; CCSLink; Auto-adapted filter 摘 要：文章主要阐述了自适应滤波器的基本结构和原理，介绍了利用最小均方误差算法-LMS 算法，完成了应 用 MATLAB辅助 DSP 对自适应滤波器的设计，并实现了对信号进行初步的降噪处理。 关键词：MATLAB;DSP;CCSLink;自适应滤波器 中图分类号：TN305.94 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2009）19-0026-02 收稿日期：2009-07-19 作者简介：李彬(1980-)，女，山东聊城人，大学本科，助教，研究方 向：信号处理。 1 自适应滤波器简述 自适应滤波器是近几十年发展起来的关于信号处理 方法和技术的新型滤波器，其设计方法对滤波器的性能 影响很大。FIR数字滤波器和 IIR数字滤波器等设计方法 都是建立在信号特征先验认知基础上的。遗憾的是，在实 际应用中常常无法得到信号特征先验知识，在这种情况 下，当输入信号的统计特性未知，或者输入信号的统计特 征变化时，自适应滤波器能够自动地迭代调节自身的滤 波器参数，以满足某种准则的要求，从而实现最优滤波。 因此，自适应滤波器具有‘“自我调节”和“跟踪”能力。 自适应滤波器分为线性自适应滤波器和非线性自适 应滤波器。非线性自适应滤波器包括 Volterra滤波器和 基于神经网络的自适应滤波器，非线性自适应滤波器具 有更强的信号处理能力。但是，由于非线性自适应滤波器 的计算复杂度高，实际用得最多的仍然是线性自适应滤 波器。在这里主要是讨论线性自适应滤波器及其算法。图 1为自适应滤波器原理框图。 图 1 自适应滤波器原理图 2 自适应滤波器的 DSP实现原理 在 DSP系统中，可以利用最小均方算法（LMS）算法 获取自适应系数，公式为： 其中： 可以知道在 C54x DSP的 LMS有许多的指令是设计 自适应滤波器减少了许多的麻烦。如： LMS、ST||MPY、以及 RPTBD指令可以为自适应滤波 器减少代码的执行时间； 而且 LMS指令可以并行执行 MAC指令和带圆整的 加法。LMS算法计算滤波器的输出并且通过用 LMS、ST|| MPY和 RPTBD指令并行更新滤波器中的每个系数。 已知一个自适应滤波器它的输出为： LMS指令可以并行执行 MAC指令和带圆整的加法。 LMS 算法计算滤波器的输出并通过使用 LMS、ST||MPY 和 RPTBD指令并行更新滤波器中的每个系数。对于给定 的瞬间，对于滤波器的每个系数， 是一个常数。该系 数计算一次即可获得，并且保存在临时寄存器 T中，以便 于每次更新。ST||MPY 指令乘以由该系数给定的一个数 据，然后 LMS指令更新滤波器的一个系数，并累加到被 滤波的输出。因为 保存在 T中，所以自适应滤波在一 个时间段窗口被执行 N次循环。 3 MATLAB 辅助 DSP 设计自适应滤波器的方法 与实现 由 MathWorks 公司和 TI 公司联合开发的 MATLAB L ink fo CCSDevelopment Tools (简称 CCSLink)。CCSLink ? � � ���� ���� ���� ��� ����� ����� 企 业 技 术 开 发 TECHNOLOGICAL DEVELOPMENT OF ENTERPRISE 2009年 10月 Oct.2009第 28卷 第 28卷 工具把 MATLAB、TI开发环境 (CCS) 与硬件 DSP连接起 来，可以完成对 CCS和硬件目标 DSP 的操作。它提供了 MATLAB、CCS 和目标 DSP 双向连接，大大简化了 TI DSP软件开发的 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 、调试和验证过程。在这里我们是利 用 CCSLink工具，实现对 MATLAB与 DSP的双向链接， 然后利用即时数据交换(RTDX)技术，在 MATLAB和实时 运行的DSP硬件之间建立连接通道中，在它们之间进行 随时传输数据。 设计的自适应滤波器的过程是，首先是利用 MATLAB 环境中的用户图形界面（GUI）来设计自适应滤波器显示 结果的图型界面。其图形界面首页图示如下图 2和图 3： 图 2 自适应滤波器演示界面 1 图 3 自适应滤波器演示界面 2 接着我们可以按界面上的按钮“Target Se－ lect”来选择实现 DSP 环境下的板子型号，然后 可以设计所需滤波器的类型和大小。准备好后就 可以按界面上的“run”来运行自适应滤波器在 MATLAB以及 DSP这两个环境下的实现，而且 通过相互的调用可以实现两个环境下的数据交 换。最后可以在 MATLAB中实现两个环境下的 仿真结果的比较。 在 MATLAB中首先定义了调用函数来实现 对 DSP环境下工程文件的调用，程序如下示： target_dir = fullfile(‘’,’’,’’,… target_subdir) 来实现对 rdtxlmsdemo程序的调用 cc.cd(targer_dir) 接着是对 DSP环境下，实现仿真的结构输出“a.out” 的工程输出文件进行调用 try cc.load(outFile) catch clear cc； close(hFig)； return end 并且自适应滤波器在 DSP的环境下，一共定义了 3 个通道来实现两个环境下的数据交换如下示： RTDX_CreateInputChannel (ichan0)；接受滤波器的输 入波形 RTDX_CreateInputChannel (ichan1)；接受滤波器的仿 真后的输出波形 RTDX_CreateOutputChannel (ochan0)；输出滤波器在 DSP环境下的滤波系数 为了更好的体现自适应滤波器的功能和优点，我们 不仅输入原始的信号波形图，而且还加入了噪声信号的 波形图程序如下： noise ＝ randn(1,frameSize*numFrames) ; maxVal = max( [max (noise) abs(min(noise))]); shiftBits = 15-nextpow2(maxVal)-2; scale = 2^(shiftBits); noise_int16 = double2int16(noise, scale); [filtWin, hFig] = SetupFilterPlot(filterOrder); cutoffFreq = 0.5; filteredNoise = demo_fir (filterOrder, cutoffFreq, noise); filteredNoise_int16 = double2int16 (filteredNoise, scale); 最后将在 MATLAB设计的界面中，显示出输入信号 的波形、输入的噪声信号波形以及仿真以后的结果图形， 我们可以在这个界面中直接对它们进行比较直观的比较 和分析。其结果的波形图如示为图 4和图 5： 图 4 滤波系数特性 图 5 加噪分析特性 4 结论 从上述设计过程可看出，应用 MATLAB 辅助开发 DSP系统不仅发挥 MATLAB强大的可视化、数据处理和 分析能力，而且设计简单，缩短了开发周期，降低开发门 槛，优化开发过程。 参考文献： [1] 彭启琮.DSP与实时数字信号处理[M].成都:电子科技 大学出版社,1995. 李 彬:基于MATLAB辅助DSP设计自适应滤波器与实现 27