Что такое гребенчатый фильтр в телевизоре

Обновлено: 02.05.2024

ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ / DIGITAL SIGNAL PROCESSING / ГРЕБЕНЧАТЫЙ ФИЛЬТР / COMB FILTER / ИНТЕРПОЛЯЦИОННЫЙ ПОЛИНОМ / POLYNOMIAL INTERPOLATION / МНОГОЧЛЕН ЛАГРАНЖА / LAGRANGE POLYNOMIAL / ПЕРИОДИЧЕСКИЙ СИГНАЛ / PERIODIC SIGNAL

Аннотация научной статьи по электротехнике, электронной технике, информационным технологиям, автор научной работы — Чесноков Михаил Александрович

Устройства шумоподавления речевых сигналов предназначены для повышения разборчивости речи в системах распознавания и в устройствах индивидуальной слухокоррекции слуховых аппаратах. В звукотехнических системах широкое распространение получила технология Noise Gate. Технология Noise Gate, являясь инвариантной к виду спектра входного сигнала, не учитывает особенностей речевого сигнала, что ограничивает возможности ее применения. Эта особенность состоит в том, что в спектре речевого сигнала присутствуют кратные, т.е. периодические составляющие для вокализированных участков речи. Периодичность речевого сигнала позволяет использовать согласованный гребенчатый фильтр для выделения сигнала из смеси с шумами. Данная статья посвящена разработке метода реализации цифрового гребенчатого фильтра (ГФ) для подавления шумов в речевом сигнале.

Digital comb filter in the devices of noise reduction of speech signals

Device noise reduction of speech signals are designed to improve speech recognition systems and hearing aids. In Acoustic sound system technology has spread widely Noise Gate. Technology Noise Gate, being invariant to mean spectrum of the input signal does not include the features of the speech signal, which limits its application. This feature consists that the spectrum of the speech signal has periodic components for the voiced parts of speech. The frequency of the speech signal allows the use of an agreed comb filter to separate the signal from the mixture with noise. This paper focuses on the development of the method of the digital comb filter (СF) for noise suppression in speech signal.

Проблемы передачи и обработки информации

цифровой гребенчатый фильтр с линией задержки продолжительностью в дробное число отсчетов

DIGITAL COMB FILTER IN THE DEVICES OF NOISE REDuCTION

of speech SIGNALS

Устройства шумоподавления речевых сигналов предназначены для повышения разборчивости речи в системах распознавания и в устройствах индивидуальной слухокоррекции — слуховых аппаратах. В звукотехнических системах широкое распространение получила технология Noise Gate. Технология Noise Gate, являясь инвариантной к виду спектра входного сигнала, не учитывает особенностей речевого сигнала, что ограничивает возможности ее применения. Эта особенность состоит в том, что в спектре речевого сигнала присутствуют кратные, т. е. периодические составляющие для вокализированных участков речи. Периодичность речевого сигнала позволяет использовать согласованный гребенчатый фильтр для выделения сигнала из смеси с шумами. Данная статья посвящена разработке метода реализации цифрового гребенчатого фильтра (ГФ) для подавления шумов в речевом сигнале.

ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ. ГРЕБЕНЧАТЫЙ ФИЛЬТР. ИНТЕРПОЛЯЦИОННЫЙ ПОЛИНОМ. МНОГОЧЛЕН ЛАГРАНЖА. ПЕРИОДИЧЕСКИЙ СИГНАЛ.

DIGITAL SIGNAL PROCESSING. COMB FILTER. POLYNOMIAL INTERPOLATION. LAGRANGE POLYNOMIAL. PERIODIC SIGNAL.

Устройства шумоподавления речевых сигналов предназначены для повышения разборчивости речи в системах распознавания и в устройствах индивидуальной слухокоррекции — слуховых аппаратах [1—4]. В настоящее время широкое распространение получила технология Noise Gate [5—7], применение которой направлено на шумоподавление речевого сигнала. Эта техноло-

гия основана на выделении в энергетическом спектре речевого сигнала частотных полос, энергия которых выше заданного порогового уровня. При установлении величины порогового уровня используются неоднозначные субъективные критерии, зависящие от вида шумовой помехи. Технология Noise Gate, являясь инвариантной к виду спектра входного сигнала, не учиты-

вает особенность речевого сигнала, состоящую в том, что в спектре речевого сигнала присутствуют кратные, т. е. периодические, составляющие для вокализированных участков речи. Между тем в ряде технических приложений на базе принципа активной локации используется периодичность спектра источника сигнала для выделения информации о свойствах источника [8], о его местоположении [9].

Периодичность речевого сигнала позволяет использовать для шумоподавления речевых сигналов методы приема сигналов, применяемые в системах активной локации. Для этого необходимо решить практическую задачу адаптации этих методов и, в частности, метода построения согласованного гребенчатого фильтра [7, 10] с целью повышения разборчивости речи в системах распознавания и в устройствах индивидуальной слухокоррекции.

Актуальность решения этой задачи для систем распознавании речи определяется актуальностью использования самих систем в задачах общего и специального назначения. Что касается индивидуальных устройств слухокоррекции, то актуальность решения задачи вызвана необходимостью увеличения разборчивости речи в условиях постоянно увеличивающегося уровня шума окружающей среды за счет работы механизмов и наличия стационарного шума при большом скоплении людей.

Данная статья посвящена разработке метода реализации цифрового гребенчатого фильтра (ГФ) в составе цифрового слухового аппарата для подавления шумов в речевом сигнале.

Выходной сигнал ГФ формируется как сумма входного сигнала и выходного сигнала, задержанного линией задержки на время т и умноженного на коэффициент обратной связи g Не можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Из (5) следует, что точками экстремума функции | Т(ую) | являются корни уравнения:

Ввиду отсутствия аналитического решения его корни могут быть найдены численными методами.

В качестве примера рассмотрим интерполяционный цифровой ГФ со следующими параметрами: частота дискретизации / = 8 кГц; т1 = 2,7 мс (22 отсчета сигнала — /1 = 363,6 Гц); т2 = 2,9 мс (23 отсчета сигнала — / = 347,8 Гц); т = 2,8 мс (22,5 отсчета сигнала — / = 355,5 Гц); коэффициент обратной связи g = 0,7. На рис. 3 представлены результаты моделирования в среде МаНаЪ в виде трех нормированных АЧХ.

Из графиков на рисунке видно, что положение экстремума на частотной оси ин-

терполяционного ГФ совпадают с заданным значением / = 1/т. Это же значение получено при расчете по формуле (6).

Рассмотренный алгоритм построения интерполяционного цифрового ГФ по двум точкам интерполяции распространяется на общий случай нескольких точек с использованием интерполяционного полинома Лагранжа [11].

Сравнительный анализ результатов

Все способы оценки эффективности методов шумоподавления разделяются на две группы: объективные и субъективные. Степень эффективности в объективном методе может оцениваться коэффициентом улучшения отношения сигнал/шум на выходе системы по сравнению с этим отношением на ее входе [12]. Субъективные методы основаны на экспертных оценках разборчивости речи в результате проведения большого количества артикуляционных испытаний с участием экспертов [12, 13]. Для сравнительной оценки эффективности обратимся к объективному методу, используя сравнение коэффициентов улучшения.

В рамках предлагаемой методики было проведено моделирование в среде МаНаЪ схемы, приведенной на рис. 2. На вход схе-

Рис. 3. Результаты моделирования в среде МаНаЪ:

(. ) — АЧХ интерполяционного цифрового ГФ с задержкой т1;

(-) — АЧХ ГФ с задержкой т2; (-) — АЧХ ГФ с задержкой т

Зависимость улучшения ОСШ от коэффициента обратной связи ГФ g

g 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9

ОСШ , дБ ул' ^ 0,89 1,74 2,84 3,85 5,07 6,35 8,26 10,6 14,6

мы подавался синтетический речеподобный сигнал, состоящий из ряда гармоник с разными амплитудами, и частотой основного тона (ОТ) /от = 355 Гц в смеси с белым шумом. В таблице приведены коэффициенты улучшения, полученные в результате моделирования, для различных значений коэффициентов обратной связи фильтра.

методы, рассмотренные в данной статье, и методы в рамках технологии Noise Gate не имеют конкурирующего характера, а являются скорее взаимодополняющими.

Цифровая реализация гребенчатого фильтра, используемого в качестве приемника, согласованного с периодическим сигналом, требует решения проблемы дискретности линии задержки, приводящей к отклонению АЧХ сигнала от АЧХ гребенчатого фильтра. В статье предложен метод интерполяции, основанный на использовании дискретных значений отсчетов сигнала, ближайших к заданному значению. Приведен пример цифровой реализации гребенчатого фильтра с интерполяцией по двум отсчетам для задачи шумоподавления вокализированных участков речи.

Рассмотренный в статье метод шумоподавления с использованием периодичности речевого сигнала основан на применении интерполяционного цифрового гребенчатого фильтра. Этот метод является дополняющим к известным методам шумоподавления речевых сигналов в устройствах индивидуальной слухокоррекции.

1. Рабинер, Р. Цифровая обработка речевых сигналов [Текст] / Р. Рабинер, Р. Шафер; Пер. с англ. —М.: Радио и связь, 1981.

2. Weiss, M. Noise Reduction in Hearing Aids [Text] / M. Weiss, A.C. Newman; Jn Studebaker G.A., Hochberg I. (eds) // Acoustical Factors Affecting Hearing Aid Perfomance. —Boston: Allyn and Baccon, 1993.

3. Ashby, Michael. Introducing Phonetic Science [Text] / Ashby Michael, John Maidment. -Cambridge: CUP, 2005.

4. Королёва, И.В. Введение в аудиологию и слухопротезирование [Текст] / И.В. Королёва. -СПб.: Каро, 2012.

6. Lawrence, T. Hagen. Portable System For Programming Hearing Aids (P) [Text] / Ha-

gen Lawrence T. // J. Acoust. Soc. Am. —2010. -Vol. 130. -Iss. 4. -P. 2311-2311.

7. King, Brian. Enhancing Single-Channel Speech in Wind Noise Using Coherent Modulation Comb Filtering [Text] / Brian King // MSEE Thesis. -University of Washington, 2008.

8. Рассказов, И.Ю. Особенности регистрации и обработки данных геоакустического контроля массива горных пород на действующем руднике [Текст] / И.Ю. Рассказов, А.Ю. Искра, Г.А. Калинов [и др.] // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2011. - № 7. -C. 212-218.

9. Бакулев, П.А. Радиолокационные системы [Текст] / П.А. Бакулев. -М.: Радиотехника, 2004.

10. Баскаков, С.И. Радиотехнические цепи и сигналы [Текст] / С.И. Баскаков. -М.: Высш. школа, 2000.

11. Березин, И.С. Методы вычислений [Текст] / И.С. Березин, Н.П. Жидков. —М.: Наука, 1966. - Т. 1.

12. Козлачков, С.Б. Методические аспекты оценки защищенности речевой информа-

ции [Текст] / С.Б. Козлачков // Спецтехника и связь. -2011. - № 2. -С. 44-47.

13. Покровский, Н.Б. Расчет и измерение разборчивости речи [Текст] / Н.Б. Покровский. -М.: Связьиздат, 1962.

1. Rabiner R., Shafer R. Tsifrovaia obrabotka rechevykh signalov; Per. s angl. —Moscow: Radio i sviaz', 1981. (rus)

2. Weiss M., Newman A.C. Noise Reduction in Hearing Aids. Jn Studebaker G.A., Hochberg I. (eds). Acoustical Factors Affecting Hearing Aid Per-fomance. —Boston: Allyn and Baccon, 1993.

3. Michael Ashby, Maidment John. Introducing Phonetic Science. —Cambridge: CUP, 2005.

4. Koroleva I.V. Vvedenie v audiologiiu i sluk-hoprotezirovanie. —St.-Petersburg: Karo, 2012. (rus)

6. Hagen Lawrence T. Portable System For Programming Hearing Aids (P) J. Acoust. Soc. Am. -2010. -Vol. 130. -Iss. 4. -P. 2311-2311.

7. King Brian. Enhancing Single-Channel Speech in Wind Noise Using Soherent Modula-

tion Comb Filtering / MSEE Thesis. —University of Washington, 2008.

8. Rasskazov I.Iu., Iskra A.Iu., Kalinov G.A.

i dr. Osobennosti registratsii i obrabotki dannykh geoakusticheskogo kontrolia massiva gornykh po-rod na deistvuiushchem rudnike / Gornyi infor-matsionno-analiticheskii biulleten'. — 2011. — № 7. -S. 212-218. (rus)

9. Bakulev P.A. Radiolokatsionnye sistemy. -Moscow: Radiotekhnika, 2004. (rus)

10. Baskakov S.I. Radiotekhnicheskie tsepi i signaly. -Moscow: Vyssh. shkola, 2000. (rus)

11. Berezin I.S., Zhidkov N.P. Metody vy-chislenii. -Moscow: Nauka, 1966. -T. 1. (rus)

12. Kozlachkov S.B. Metodicheskie aspekty otsenki zashchishchennosti rechevoi informatsii/ Spetstekhnika i sviaz'. -2011. -№ 2. -S. 44-47. (rus)

13. Pokrovskii N.B. Raschet i izmerenie raz-borchivosti rechi. -Moscow: Sviaz'izdat, 1962. (rus)

ЧЕСНОКОВ Михаил Александрович — аспирант Санкт-Петербургского государственного университета кино и телевидения.

Гребенчатый фильтр — в обработке сигналов электронный фильтр, при прохождении сигнала через который к нему добавляется он сам с некоторой задержкой. В результате получается фазовая компенсация. АЧХ гребенчатого фильтра состоит из ряда равномерно распределённых пиков, так что она выглядит как решётка.

В цифровых системах, фильтр задаётся следующим уравнением:

$y\left[n\right] = ax\left[n\right] + bx\left[n - \tau\right] + cy\left[n - \tau\right] \!$

$\tau$

где — запаздывание. Гребенчатый фильтр также может быть реализован в аналоговой форме — АЧХ такого фильтра задаётся следующим выражением:

Пики амплитудной характеристики получаются из-за того, что амплитудная характеристика включает периодические разрывы. Это происходит, когда выполняется следующее условие:

$\cos\left(\omega \tau\right) = \frac<1+c^2> $

Применения

Существуют двумерные и трёхмерные гребенчатые фильтры (реализованные как программно, так и аппаратно), применяющиеся для обработки сигналов в телевизионных системах стандартов PAL и NTSC. Они используются для уменьшения артефактов - например, таких, как сползание точек [en] .

В системах связи гребенчатые фильтры применяются для обработки сигнала связи.

Гребенчатые фильтры применяются для обработки аудиосигналов, в частности для создания эффекта эха. К примеру, если задержка установлена на уровне нескольких миллисекунд, это имитирует эффект звука в цилиндрической полости.

Передаточная функция

$x \left( n \right)$

Гребенчатый фильтр предстваляет собой линейную стационарную систему. Пусть входной сигнал имеет экспоненциальную форму:

$x\left(n\right) = e^ \!$

$y \left( n \right)$

Выходной сигнал определяется как:

$y\left(n\right) = H\left(\omega\right) e^ \!$

Объединив эти выражения с уравнением гребенчатого фильтра, получим:

= ae^ + be^ + cH\left(\omega\right)e^ \!" width="" height="" />
= ae^ + be^e^ + cH\left(\omega\right)e^e^" width="" height="" />

Принимая во внимание то, что экспонента не принимает значение нуля, уравнения можно поделить:

$H\left(\omega\right) = a + be^ + cH\left(\omega\right)e^ \!$

$H\left(\omega\right)$

Решив относительно , получим:

См. также

Wikimedia Foundation . 2010 .

Полезное

Смотреть что такое "Гребенчатый фильтр" в других словарях:

гребенчатый фильтр — Ндп. гребенка фильтров Электрический частотный фильтр, имеющий несколько чередующихся полос пропускания и задерживания. [ГОСТ 24375 80] гребенчатый фильтр Электронная схема, пропускающая ряд частот и задерживающая частоты, лежащие между ними,… … Справочник технического переводчика

гребенчатый фильтр — keterinis filtras statusas T sritis fizika atitikmenys: angl. comb filter vok. Kammfilter, n rus. гребенчатый фильтр, m pranc. filtre en peigne, m … Fizikos terminų žodynas

Гребенчатый фильтр — 259. Гребенчатый фильтр Ндп. Гребенка фильтров Источник: ГОСТ 24375 80: Радиосвязь. Термины и определения оригинал документа … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

ГРЕБЕНЧАТЫЙ ФИЛЬТР — селективный электрический фильтр, амплитудно частотная хар ка к рого состоит из ряда относительно узких полос пропускания или задерживания частот ( гребёнки ). Применяются для оптим. фильтрации сигнала и селекции подвижных целей в радиолокации,… … Большой энциклопедический политехнический словарь

Гребенчатый фильтр — 1. Электрический частотный фильтр, имеющий несколько чередующихся полос пропускания и задерживания Употребляется в документе: ГОСТ 24375 80 … Телекоммуникационный словарь

цифровой гребенчатый фильтр — В телевизионном сигнале цветное и черно белое изображения передаются во "вложенном" друг в друга виде (в чередующемся порядке). Цифровой гребенчатый фильтр разделяет эти изображения, многократно отфильтровывает их и, таким образом,… … Справочник технического переводчика

гребенчатый акустоэлектронный фильтр — Акустоэлектронный фильтр, имеющий несколько чередующихся полос пропускания и задерживания. [ГОСТ 28170 89] Тематики изделия акустоэлектронные … Справочник технического переводчика

гребенчатый цифровой фильтр — — [Л.Г.Суменко. Англо русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.] Тематики информационные технологии в целом EN multipath digital filter … Справочник технического переводчика

Гребенчатый акустоэлектронный фильтр — 10. Гребенчатый акустоэлектронный фильтр Акустоэлектронный фильтр, имеющий несколько чередующихся полос пропускания и задерживания Источник: ГОСТ 28170 89: Изделия акустоэлектронные. Термины и определения оригинал документа … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

Решетчатый фильтр — Спектры различных решётчатых фильтров Гребенчатый фильтр в обработке сигналов электронный фильтр, при прохождении сигнала через который к нему добавляется он сам с какой то задержкой, в результате чего получается фазовая компенсация. АЧХ… … Википедия

Давно хотел начать цикл статей, посвященных цифровой обработке сигналов на ПЛИС, но по разным причинам так и не мог к этому приступить. К счастью, в распоряжении появилось немного свободного времени, поэтому периодически я буду публиковать материалы, в которых отражены различные аспекты, связанные с ЦОС на ПЛИС.

В этих статьях я постараюсь минимизировать теоретическое описание тех или иных алгоритмов и большую часть материала посвятить практическим тонкостям, с которыми столкнулся лично я и мои коллеги, и знакомые, так или иначе связанные с разработкой на ПЛИС. Надеюсь, данный цикл статей принесет пользу, как начинающим инженерам, так и матёрым разработчикам.

Часть 1: CIC фильтр

Введение

Из названия можно догадаться, что в основе CIC фильтра лежит два базовых блока: интегратор и гребенчатый фильтр (дифференциатор). Интегрирующее звено (int) представляет собой обычный БИХ-фильтр первого порядка, выполненный как самый простой аккумулятор. Гребенчатый фильтр (comb) является КИХ-фильтром первого порядка.

В случае понижения частоты дискретизации из входной последовательности выбирается каждый R-отсчет, образуя прореженную выходную последовательность.
В случае повышения частоты дискретизации между отсчетами входной последовательности просто вставляются нули, которые затем сглаживаются в интегрирующей секции, образуя последовательность на увеличенной частоте дискретизации.

Дециматор

Если CIC-фильтр используется для понижения частоты дискретизации, то он называется дециматором. В таком случае первым звеном идет интегратор, затем происходит понижение частоты дискретизации и, наконец, идет звено дифференцирующего фильтра.

Интерполятор

Если CIC-фильтр используется для повышения частоты дискретизации, то он называется интерполятором. В таком случае дифференцирующее звено стоит на первом месте, затем происходит повышение частоты дискретизации и, наконец, идет звено интегрирующего фильтра.

Заметим, что для связки интегратора и гребенчатого фильтра (CIC фильтра) при увеличении параметра D в дифференцирующей секции нули АЧХ смещаются к центру – изменяется частота среза фильтра Fc = 2 pi / D.

На следующем рисунке приведена АЧХ фильтра при различных параметрах коэффициента дискретизации R (расчет сделан в MathCAD 14).

АЧХ CIC фильтра полностью эквивалентна частотной характеристике FIR фильтра с прямоугольной импульсной характеристикой (ИХ). Общая ИХ фильтра определяется как свертка всех импульсных характеристик каскадов связки интегратора и гребенчатого фильтра. С ростом порядка CIC фильтра, его ИХ интегрируется соответствующее число раз. Таким образом, для CIC фильтра первого порядка ИХ – прямоугольник, для фильтра второго порядка ИХ – равнобедренный треугольник, для третьего порядка ИХ – парабола и т.д.

Рост разрядности данных

К несчастью, увеличение величины задержки D в гребенчатой структуре и увеличение порядка фильтра N приводят к росту коэффициента передачи. Это в свою очередь приводит к увеличению разрядности на выходе фильтра. В задачах ЦОС, где применяются CIC фильтры нужно всегда об этом помнить и следить, чтобы передаваемые сигналы не выходили за используемую разрядную сетку. К примеру, негативный эффект роста разрядности проявляется в значительном увеличении используемых ресурсов кристалла ПЛИС.

Интерполятор: использование ограниченной точности не влияет на внутреннюю разрядность регистров, масштабируется только последний выходной каскад. Существенный рост разрядности данных происходит в секциях интеграторов.

Дециматор: CIC фильтр-дециматор очень чувствителен к параметрам D, R и N, от которых зависит разрядность промежуточных и выходных данных. И дифференцирующее звено, и интегратор влияют на конечную разрядность выходного сигнала.

В этих формулах: B — разрядность входных данных, Bmax — разрядность выходных данных, R — коэффициент дискретизации, D — параметр задержки, N — порядок фильтра (количество каскадов).

Замечание! В статье Хогенауэра описаны принципы выбора разрядности для каждого каскада дециматора. Xilinx и Altera при реализации своих фильтров учитывают негативный эффект роста разрядности фильтра и борятся с этим явлением методами, описанными в статье.

Xilinx CIC Filter

Так как я моя работа на 99% связана с микросхемами фирмы Xilinx, я приведу описание IP-ядра фильтра для этого вендора. Но смею вас заверить, что для Altera все практически аналогично.
Для того, чтобы создать CIC фильтр, необходимо зайти в приложение CORE Generator и создать новый проект, в котором указать тип используемого кристалла ПЛИС и различные другие несущественные в данном случае настройки.

CIC Compiler — Вкладка 1:

Component name имя компонента (используются латинские буквы a-z, цифры 0-9 и символ "_").

Filter type — тип фильтра: интерполирующий / децимирующий.
Number of stages — количество каскадов интеграторов и гребенчатых фильтров: 3-6.
Differential delay — задержка в дифференциальных ячейках фильтра: 1-2.
Number of channels — количество независимых каналов: 1-16.

Fixed / Programmable — тип коэффициента дискретизации R: постоянный / программируемый.
Fixed or Initial Rate — значение коэффициента дискретизации R: 4..8192.
Minimum Rate — минимальное значение коэффициента дискретизации R: 4..8.
Maximum Rate — максимальное значение коэффициента дискретизации R: 8..8192.

Select format — выбор частотных соотношений фильтра: Frequency Specification / Sample period.
Frequency Specification — Частотная спецификация: пользователь задает частоту дискретизации и частоту обработки данных.
Sample period — Тактовая спецификация: пользователь задает отношение частоты обработки к тактовой частоте данных.
Input Sampling Frequency — входная частота дискретизации: *.
Clock frequency — частота обработки фильтра: *.
Input Sampling period — отношение частоты обработки к частоте входного тактового сигнала: *.

CIC Compiler — Вкладка 2:

Summary — эта вкладка в виде списка отражает конечные настройки фильтра (количество каскадов, параметры частот, разрядность входных, выходных и промежуточных данных, задержка в фильтре и т.д.).

IP-symbol — схематичный вид IP-блока с активными портами ввода/вывода.
Freq. response — передаточная характеристика CIC-фильтра.
Resource estimate — оценка занимаемых ресурсов.

*.VHD (или *.V) — файл исходных кодов для моделирования на VHDL или Verilog.
*.VHO — бесполезный файл, но из него можно взять описание компонента и портирование для вставки в проект.
*.NGC — файл списка соединений. Содержит описание архитектуры IP-ядра (используемые компоненты и связи сигналов между ними) для выбранного кристалла ПЛИС.
*.XCO — лог-файл, в котором хранятся все параметры и настройки IP-ядра. Полезный файл при работе в среде Xilinx ISE Design Suite.

CIC Filter in MATLAB

Пример 1: Для моделирования очень удобным средством является программа MATLAB. Для примера возьмем модель CIC-фильтра 4 порядка, сделанного на логических элементах из System Generator Toolbox от Xilinx. Децимация и интерполяция не используется (CIC вырождается в фильтр скользящего среднего с окном 16). Параметры фильтра: R = 1, N = 4, D = 16. На следующем рисунке приведена модель одного каскада в среде MATLAB.

Посмотрим, как выглядит импульсная характеристика после каждого каскада фильтра, для этого подадим на вход системы периодический единичный импульс.

Видно, что сигнал на выходе первого звена образует прямоугольный импульс длительностью = D, на выходе второго звена — треугольный сигнал длительностью 2D, на выходе третьего звена — параболический импульс, на выходе третьего — кубическая парабола. Результат полностью согласуется с теорией.

Пример 2: непосредственно IP-ядро CIC фильтра. Параметры: N = 3, R = 4, D = 1. На следующем рисунке представлена модель фильтра.

Если на вход такого фильтра подать единичный импульс длительностью несколько тактов (например 32), то на выходе образуется сигнал параболической формы, напоминающий ИХ фильтра скользящего среднего третьего порядка.

На этом хотелось бы подвести итог. CIC фильтры используются во многих задачах, где требуется изменить частоту дискретизации. CIC фильтры применяются в системах, работающих на нескольких частотах дискретизации (multirate processing), например, в аудио-технике для изменения бит-рейта (из 44.1кГц в 48кГц и обратно). CIC фильтры применяются в системах связи для реализации DDC (digital down converter) и DUC (digital up converters). Пример использования CIC-фильтров: микросхема цифрового приема AD6620 от Analog Devices.

Реализация собственного фильтра на ПЛИС на HDL языках часто не требуется, и можно смело пользоваться готовыми ядрами от вендоров, либо готовыми opensource-проектами. Если все же возникла необходимость в реализации собственного CIC фильтра для прикладной задачи, то нужно помнить следующие принципы.

Гребенчатый фильтр в обработке сигналов электронный фильтр, при прохождении сигнала через который к нему добавляется он сам с некоторой задержкой. В результате в фазу компенсации. частотная характеристика гребенчатого фильтра состоит из ряда равномерно распределенных пиков, поэтому он выглядит как расческа.

В цифровых системах, фильтр задается следующим уравнением:

где τ <\свойства стиль отображения значение\тау >- дебильное. а гребенчатый фильтр также может быть реализован в аналоговой форме - частотная характеристика такого фильтра определяется следующим выражением:

Пиков амплитудных характеристик получаются из-за того, что характерные амплитуды включает в себя периодические перерывы. это происходит, когда происходит следующее условие:

1. Приложения. (Application)

Есть двумерный и трехмерный гребенчатый фильтр реализован как программных, так и аппаратных средств, используемых для обработки сигналов в стандартах телевизионных систем PAL и NTSC. Они используются, чтобы уменьшить артефакты, такие как сползание точек.

В системах связи, гребенчатые фильтры используются для обработки сигналов связи.

Фильтры гребенки используются для обработки звука, в частности для создания эффекта эхо. Например, если установлена задержка на несколько миллисекунд, это имитирует эффект звука в цилиндрической полости.

2. Передаточная функция. (The transfer function)

Фильтры гребенки представляют собой линейные стационарные системы. пусть входной сигнал x n (х) <\свойства стиль отображения значение х\leftn справа имеет экспоненциальную форму:

Комбинируя эти выражения с уравнением гребенчатого фильтра, мы получим:

H ω e i (е) ω n = a e i (N = А Е) ω n + b e i (б е) ω n − τ + c H ω e i (е) ω n − τ =ae^+be^+cH\left\omega \righte^> H ω e i (е) ω n = a e i (N = А Е) ω n + b e (б) − i ω τ e i (е) ω n + c H ω e − i ω τ e i (е) ω n =ae^+be^<-i\omega \tau >e^+cH\left\omega \righte^<-i\omega \tau >e^>

Принимая во внимание тот факт, что Экспонента не принимает значение ноль, уравнения можно разделить:

Читайте также: