kaiyun.ccm 往期精选:基于FIR滤波器的带限白噪声的设计

发布于:25-02-08 播放次数:

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1。高斯白噪声

高斯噪声:是一个随机噪声,而时域中信号振幅的统计规则遵守高斯分布。

白噪声:信号的功率谱在整个频域中恒定。

带限制的白色噪声:带宽的高斯白噪声限于一定范围。

2。生成方法

传统高斯白噪声的产生是通过D/A转换器传递多个M序列,然后通过过滤器获得它们,这很麻烦。该项目将通过线性反馈移位寄存器和FIR过滤器来完成。

首先,通过MATLAB中的WGN函数生成高斯白噪声,生成的噪声数据存储在ROM中。然后,M序列伪随机代码是通过LFSR作为ROM地址生成的,以读取噪声数据以增加其随机性。最后,通过用带限制的美白噪声通过FIR过滤获得输出随机噪声。

3。线性反馈移位寄存器(LFSR)

伪随机代码的性能指标直接影响白噪声的随机性。该设计使用Xilinx提供的LFSR IP核心来实现它。

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可以如图所示配置LFSR,并且可以选择输出数据类型,位宽度,小数位置等。

此设计将数据类型选择为UFIX_32_4,然后通过转换将其切割为ufix_10_0的数据输出作为ROM地址,这再次改善了随机性。

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4。FIR滤波器系数重新加载

过滤器的该部分的设计是在使用可重新加载系数模式下选择的,该模式接收系统发送的滤波器系数,并生成可变带宽的带限值噪声信号。

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当使用可重新加载的滤波器系数时,内部系数需要设置为相同长度的0,然后使用FDATOOLS设计和推导滤波器系数。

该设计使用低通fir滤波器设计第128阶,250m采样率,PassBand频率为10m和截止频率20m。

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设计完成后,可以通过下面的操作生成系数以生成.m文件,然后可以将其作为重新加载系数输入到过滤器中。

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当将过滤器设置为系数重新加载模式时,下图显示了要控制的接口。

其中data_tdata_real是输入数据,而reload_tdata_data是输入系数。

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界面的时间表如下图所示:

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根据计时要求配置FIR过滤器:

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然后调整输出数据的位宽度和类型以获得结果。

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带限制的美白噪声的最终带宽为10m:

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