MATLAB设计FPGA实现联合ISE和Modelsim仿真的FIR滤波器设计.docx
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MATLAB设计FPGA实现联合ISE和Modelsim仿真的FIR滤波器设计
图3
用MATLAB回读C盘根目录下的matlab_wave_data.txt文件，验证存入的波形数据是否正确，MATLAB代码如下：
fid=fopen（'c:
/matlab_wave_data.txt','r'）;
fori=1:
5001;%一共有5001个数据
num（i）=fscanf（fid,'%x',1）;%从fid所指的文件中，以16进制的方式读出一个数据
end
fclose（fid）;
figure
（2）;
plot（num,'b'）;
legend（'MATLAB从txt文件中读出的原始叠加波形数据'）;
title（'直接回读MATLAB产生的两个正弦信号的叠加波形'）;
显示的波形如图4所示：
图4
对比图4和图2中的叠加波形，可知以上操作的正确性。
1）用MATLAB设计FIR滤波器
输入信号是频率别为0.5MHz和2MHz的正弦信号的叠加，我们的任务是设计一个低通滤波器滤除掉2MHz的干扰信号。
因此，我们可以设计一个采样率为25MHz的低通滤波器，其通带带宽为1MHz，阻带宽度为2MHz。
通带内纹波抖动为1dB，阻带下降为80dB。
在MATLAB的命令窗口输入：
fdatool命令并回车，打开FDATool工具箱，用MATLAB的FDATool工具设计该滤波器，参数设置如图5所示：
设计好参数后，点击DesignFilter，可以在FDATool窗口的左上角看到滤波器的阶数为63阶，点击FileGenerateM-file，并将滤波器命名为mylowfilter。
图5
编写如下代码，滤除混叠信号中的高频信号。
Hd=mylowfilter;%滤波器名称
output=filter（Hd,y1）;%对叠加信号y，进行滤波处理
figure（3）;
plot（y2,'k'）;
holdon;
plot（output,'r'）;
legend（'0.5MHz原始信号','滤波后取出的信号'）;
title（'信号通过MTALAB的低通滤波器后的波形'）;
滤波后的波形如图6所示：
图6
生成.coe文件，用于Xilinx的IPCore设计滤波器，FDATool窗口点击FileExport…，保持默认设置，点击Export即可，次数在MATLAB的workspace窗口多出一个Num的1*64的数组，这就是滤波器的系数，如图7所示：
图7
由于MATLAB生成的滤波器系数全是一些小数，而FPGA只能处理整数，因此我们必须将这些小数扩大一定的倍数，使它们变成整数。
在MATLAB的命令窗口输入下面的一段代码然后按Enter，即可将上面这些系数变为整数，注意这里的*32767，表示将系数扩大32767倍，这里的扩大倍数只能选2^N，目的是为了后面滤波后的波形数据的高位截取（丢掉低位，即除以2^N）。
返回ans=0，表示操作正确。
coeff=round（Num/max（abs（Num））*32767）;
%abs（）求绝对值，max（）求最大值，round（）四舍五入
fid=fopen（'e:
/fircoe.txt','wt'）;%将滤波器系数写入文件件中
fprintf（fid,'%16.0f\n',coeff）;%将滤波器系数以16位浮点数的格式保存
fclose（fid）
程序运行的结果如图8所示：
图8
将文件的格式改为.coe格式，在文件的开口加上：
radix=10;
coefdata=
图11
图12
FIR的IPCore的列化如下：
FIR16_IPFIR16_IP_ins（
.clk（clk）,//inputclk
.rfd（rfd）,//outputrfd在其上升沿将输入数据加载到滤波器内核中
.rdy（rdy）,//outputrdy在其上升沿输出滤波器的计算结果
.din（data_in_reg）,//input[15:
0]din
.dout（dout））;//output[35:
0]dout特别注意这个数据位宽
我们主要对其进行简单的控制：
在rfd上升沿将输入数据加载到滤波器内核中，在rdy上升沿输出滤波器的计算结果。
具体的Verilog代码如下：
always@（posedgeclk）begin
if（reset==1'b0）begin
i<=1'b0;
m<=1'b0;
data_in_reg<=16'h0000;
end
elsebegin
rfd_1q<=rfd;
rfd_2q<=rfd_1q;
if（rfd_1q&~rfd）begin//rfd信号的上升沿将输入数据加载到滤波器内核中
data_in_reg<=data_in[i];
i<=i+1;
m<=~m;
if（i==2002）
i<=0;
end
end
end
always@（posedgeclk）begin
if（reset==1'b0）begin
Data_out_reg<=0;
j<=0;
n<=0;
end
elsebegin
rdy_1q<=rdy;
rdy_2q<=rdy_1q;
if（rdy_1q&~rdy）begin
Data_out_reg<=dout;
j<=j+1'b1;
n<=~n;
end
end
end
这里还做了一个附加功能，将FIR滤波器的输入数据存放到一个.txt文件当中，然后用MATLAB去读取这个波形文件数据，看看读出的波形是否和原来的混叠波形一样。
具体的Verilog和MATLAB代码如下：
integerwr_file;
initialwr_file=$fopen（"c:
/FIR_in_data.txt"）;
always@（m）begin
if（reset==1'b1）begin
$fdisplay（wr_file,"%h",data_in_reg）;//33bit数
if（j==11'd2002）//共写入2001个数据
$stop;
end
end
fid=fopen（'c:
/FIR_in_data.txt','r'）;
forj=1:
2000;
num1（j）=fscanf（fid,'%x',1）;%这句话的意思是从fid所指的文件以16进制方式读出一个数据。
end
fclose（fid）;
figure（4）;
plot（num1,'r'）;
legend（'Verilog读出的txt文件中的数据'）;
title（'FIR滤波器的输入数据'）;
MATLAB读出的波形数据如图13所示：
图13
这里我也搞了好久才搞好，这里FIR滤波器的输出数据位宽变成了36bit，而输入数据位宽是16bit，为什么数据会变大几万倍呢？
因为我们在将滤波器的系数由小数变成整数的时候，对这些系数整体扩大了32767倍，再做了一个四舍五入（影响滤波器精度），对滤波器的系数扩大的倍数越大，四舍五入对精度的影响就越小，但是系数乘的倍数越大，FPGA在做乘加运算也就越复杂，也就越耗时，越耗资源，因此我们需要找一个平衡点。
这里为了将信号的幅度变回原始的幅度（尽可能的靠近），我们只能通过将低位截取掉，截取低位相当于对数据做除法（除2），所以前面的滤波器系数的扩大倍数我们一定要用2^N，这样我们在这里还原信号幅度的时候，只需要截位就能达到目的。
比如这里我们对滤波器的系数乘了32767，那我们在做除法还原波形幅度时，只需要除以32767即可（即截掉低16bit）。
还有一种操作方式就是我们只保留数据的高16bit（和输入数据的位宽保持一致），这两种方式波形的幅度也就几倍的差距，我还没有完全搞懂这里，究竟怎样才能将波形的幅度完全的还原回去，还是一个值得好好思考的问题？
另一个问题是我的电脑是32bit位宽的，如果我们一次性让MATLAB读取36bit的数据那么数据的高4bit会读不上来，会导致很奇怪的波形，我也遇到了这个问题。
如图14所示，波形明显可以通过一些平移拼合成一个正弦波。
通过对波形数据一个个的分析，我找到了这个问题。
图14
图15是波形幅度发生变化的截图：
图15
字滤波器的性能，肯定能够大大的缩短设计周期，提升滤波器性能。
附录：
附录为Verilog源代码和MATLAB源代码，这些源代码是经过调试的，是可以直接使用的。
供大家参考。
Verilog源代码：
moduleFIR_Lowpass（
clk,
reset,
Data_out
）;
inputclk;
inputreset;
output[31:
0]Data_out;
reg[35:
0]Data_out_reg;
reg[10:
0]i=0;
reg[10:
0]j=0;
reg[15:
0]data_in[0:
2000];//定义一个16bit*2001的数组
reg[15:
0]data_in_reg=0;
initialbegin//读出MATLAB产生的波形数据0.5MHz_sin+4MHz_sin信号
$readmemh（"c:
/matlab_wave_data.txt",data_in）;//将matlab_wave_data.txt中的数据读入存储器data_in
end
wirerfd;
wirerdy;
wire[35:
0]dout;
regrfd_1q;
regrfd_2q;
regrdy_1q;
regrdy_2q;
regn=0;
regm=0;
always@（posedgeclk）begin
if（reset==1'b0）begin
i<=1'b0;
m<=1'b0;
data_in_reg<=16'h0000;
end
elsebegin
rfd_1q<=rfd;
rfd_2q<=rfd_1q;
if（rfd_1q&~rfd）begin//rfd信号的上升沿将输入数据加载到滤波器内核中
data_in_reg<=data_in[i];
i<=i+1;
m<=~m;
if（i==2002）
i<=0;
end
end
end
FIR16_IPFIR16_IP_ins（
.clk（clk）,//inputclk
.rfd（rfd）,//outputrfd在其上升沿将输入数据加载到滤波器内核中
.rdy（rdy）,//outputrdy在其上升沿输出滤波器的计算结果
.din（data_in_reg）,//input[15:
0]din
.dout（dout））;//output[35:
0]dout
always@（posedgeclk）begin
if（reset==1'b0）begin
Data_out_reg<=0;
j<=0;
n<=0;
end
elsebegin
rdy_1q<=rdy;
rdy_2q<=rdy_1q;
if（rdy_1q&~rdy）begin
Data_out_reg<=dout;
j<=j+1'b1;
n<=~n;
end
end
end
//刚刚的问题是，matlab读一个数据是32bit的，而FIR的输出是36bit的，因此高4bit根本没有读上来。
//assignData_out[31:
0]=Data_out_reg[35:
4];
assignData_out[31:
0]=Data_out_reg[35:
4];
//************************************************************
integerwr_file;
initialwr_file=$fopen（"c:
/FIR_in_data.txt"）;
always@（m）begin
if（reset==1'b1）begin
$fdisplay（wr_file,"%h",data_in_reg）;//33bit数
if（j==11'd2002）//共写入2001个数据
$stop;
end
end
//************************************************************
integerw_file;
initialw_file=$fopen（"c:
/FIR_out.txt"）;
always@（n）begin
if（reset==1'b1）begin
$fdisplay（w_file,"%h",Data_out[31:
14]）;//33bit数
if（j==11'd2002）//共写入2001个数据
$stop;
end
end
endmodule
MATLAB源代码
%**********************MATLAB产生信号并保存到.txt文件中*******************
clearall;
fs=25000000;%25M采样率
t=0:
1/fs:
0.0002;%共0.0002*25000000=5000个点
f1=500000;
f2=2000000;
signal1=sin（2*pi*f1*t）;%频率为0.5MHz的正弦信号
signal2=sin（2*pi*f2*t）;%频率为4.0MHz的正弦信号
%y1=signal1+signal2;%两个正弦信号叠加
%x=linspace（0,12.56,2048）;%在区间[0,6.28]=2*pi之间等间隔的取1024个点
%y1=sin（x）;%计算相应的余弦值
%由于正、余弦波形的值在[0,1]之间，需要量化成16bit,先将数值放大
%y1=y1*32768;%32*1024=32768
%y1=y1*16384;%32*1024=32768
%y1=y1+32768;
y2=fix（16384+（2^14-1）*signal1）;
y3=fix（16384+（2^14-1）*signal2）;
y1=y2+y3;
%再将放大的浮点值量化，并写道到存放在C盘的文本中
fid=fopen（'c:
/matlab_wave_data.txt','wt'）;
%fprintf（fid,'%16.0f\n',y1）;%在写文件时量化为16bit的定点实数【%16.0f,16.0表示16bit定点数，f表示实数】，范围是：
-32768-32767
fprintf（fid,'%x\n',y1）;%在写文件时量化为16bit的定点实数【%16.0f,16.0表示16bit定点数，f表示实数】，范围是：
-32768-32767
fclose（fid）;
figure
（1）;
plot（y2,'b'）;
holdon;
plot（y3,'b'）;
holdon;
plot（y1,'r'）;
legend（'0.5MHz正弦','2MHz正弦','两者叠加'）;
title（'MATLAB产生的两个正弦信号的叠加波形'）;
%**********************MATLAB回读保存到.txt文件中的信号*******************
fid=fopen（'c:
/matlab_wave_data.txt','r'）;
fori=1:
5001;
%num（i）=fscanf（fid,'%f',1）;%从fid所指的文件中，以实数的方式读出一个数据
num（i）=fscanf（fid,'%x',1）;%从fid所指的文件中，以实数的方式读出一个数据
end
fclose（fid）;
figure
（2）;
plot（num,'b'）;
legend（'MATLAB从txt文件中读出的原始叠加波形数据'）;
title（'直接回读MATLAB产生的两个正弦信号的叠加波形'）;
%*****************MATLAB设计FIR滤波器并对比滤波器前后的波形****************
Hd=mylowfilter;%滤波器名称
output=filter（Hd,y1）;%对叠加信号y，进行滤波处理
figure（3）;
plot（y2,'k'）;
holdon;
plot（output,'r'）;
legend（'0.5MHz原始信号','滤波后取出的信号'）;
title（'信号通过MTALAB的低通滤波器后的波形'）;
%*********MATLAB回读FIR滤波器的输入数据***************
fid=fopen（'c:
/FIR_in_data.txt','r'）;
forj=1:
2000;
num1（j）=fscanf（fid,'%x',1）;%这句话的意思是从fid所指的文件以16进制方式读出一个数据。
end
fclose（fid）;
figure（4）;
plot（num1,'r'）;
legend（'Verilog读出的txt文件中的数据'）;
title（'FIR滤波器的输入数据'）;
%*********MATLAB回读FIR滤波器滤波后的数据（FIR由Verilog实现）***************
fid=fopen（'c:
/FIR_out.txt','r'）;
fori=1:
2000;
num（i）=fscanf（fid,'%x',1）;%这句话的意思是从fid所指的文件以16进制方式读出一个数据。
end
fclose（fid）;
figure（5）;
plot（num,'r'）;
y4=y2;
holdon;
plot（y4,'k'）;
legend（'经过FIR_IPCore滤波后的数据','0.5MHz的原始数据放大16384倍'）;
title（'经过FIR滤波器的输出数据'）;
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