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五月 12 2020

基于TMS320F28234的自适应滤波器系统设计

  滤波是信号处理领域的一种最基本而又极其重要的技术。利用滤波技术可以从复杂的信号中提取所需要的信号,同时抑制噪声或干扰信号,以便更有效地利用原始信号。自适应滤波器是相对固定滤波器而言的,当固定的设计规范是未知的,或者采用时不变滤波器不能满足设计的要求设计规范时,就需要采用自适应滤波器。严格地讲,自适应滤波器是一种非线性滤波器,因此不满足齐次性和叠加性条件,如果在某个给定的时刻固定的滤波器参数,则其输出信号是输入信号的线性函数;为了满足自适应滤波的实时性要求,本文提出了一种采用TMS320F28234芯片实现自适应滤波器的设计方案。

  1.总体方案设计

  本系统采用利用数字信号处理器来完成自适应滤波器的设计,系统如图1所示。

DSP自适应滤波器系统

  图1 DSP自适应滤波器系统

  系统工作原理:自适应滤波器的整体设计思路中模拟信号输入,输入信号首先进行抗混叠滤波,然后将模拟信号变换成数字信号。根据奈奎斯特抽样定理,为保证有用信息不丢失,抽样频率至少是输入带限信号最高频率的2倍。经过ADC转换成数字信号,DSP芯片预先设计好的自适应滤波算法程序,对输入的数字信号处理。这种自适应滤波器的设计是具有跟踪信号和噪声变化的能力,也不需要知道关于输入信号的先验知识。

  经过DSP芯片处理后的信号通过DAC再转换成连续的模拟波形,之后进行平滑滤波就可得到需要的模拟信号。

  1.1 自适应滤波器原理

  自适应滤波器是一种能够自动调整本身参数的特殊维纳滤波器,在设计时不需要预先知道关于输入信号和噪声的统计特性,它能够在工作过程中逐步“了解”或估计出所需的统计特性,并以此为依据自动调整自身的参数,以达到最佳滤波效果。一旦输入信号的统计特性发生变化,它又能够跟踪这种变化,自动调整参数,使滤波器性能重新达到最佳。

  自适应滤波器中参数可调数字滤波器结构可以是FIR数字滤波器或IIR数字滤波器,也可以是格型数字滤波器,输入信号x(n) 通过参数可调数字滤波器后产生输出信号(或响应)y(n),将其与参考信号(或称期望响应)d(n)进行比较,形成误差信号e(n),并以此通过某种自适应算法对滤波器参数进行调整,最终使e(n) 的均方值最小。

  1.2 自适应滤波器结构

  自适应IIR滤波器与自适应FIR滤波器相比较,自适应IIR 滤波器存在突出的缺点,主要的缺点包括:自适应IIR滤波器存在不稳定的可能性倾向;而且收敛速度慢等。因此,一般采用FIR滤波器作为自适应滤波器的结构(如图2所示)。自适应滤波器最直接的实现就是直接形式的FIR结构,但在本论文中采用FIR横向结构设计自适应滤波器。这种结构仅包含有由延迟级数所决定的有限个存储单元,可归结为有限冲激响应(FIR)或横向滤波器(Kallman)。输入信号被若干延迟单元延时,其延迟时间可以是连续的。这些延迟单元的输出与存储的一组权系数依次相乘,将其乘积相加得到输出信号。这意味着输出是输入信号与所存储的权系数或冲激响应的卷积。这种滤波结构仅包含有零点(因为没有递归反馈单元),因此,若要获得截止的频率特性,则需要有大量的延迟单元。但是,这种滤波器始终是稳定的,并能提供线性相位特性。图3所示为FIR横向滤波器结构。

自适应滤波器的一般结构

  图2 自适应滤波器的一般结构

FIR横向滤波器结构

  图3 FIR横向滤波器结构

  1.3 最小硬件系统设计

  DSP的硬件最小系统设计包括DSP芯片、电源转换电路、时钟电路、复位电路、JTAG 仿真接口等,如图4所示。

DSP的硬件最小系统设计

  图4 DSP的硬件最小系统设计

  2. 软件设计

  采用TMS320F28234实现自适应滤波器,自适应算法采用基本的LMS算法,滤波器的结构采用横向FIR结构。自适应滤波器的TMS320F28234的设计中,程序设计语言运用汇编语言,自适应滤波器程序设计流程如图5所示。

自适应滤波器的软件实现框图

  图5 自适应滤波器的软件实现框图

  3.仿真验证

  为了说明自适应滤波器的优越性,这里通过仿真结果来表明。通过引入一个已有的数据文件方式得到一个受到噪声干扰的正弦波信号,该波形作为自适应滤波的输入信号。自适应滤波程序在CCS 环境下编译、链接、修改语法错误,编译链接通过后,加载并连接程序,连接生成公共目标代码文件,在线下载到DSP中运行。将编译产生的可执行文件下载到 DSP芯片中后,经过运行得到时域图,输入信号的时域图如图6所示。

输入信号的时域图

  图6 输入信号的时域图

输出信号的时域图

  图7 输出信号的时域图

  由图6可以看到,低频信号中叠加了有噪声信号,导致低频信号出现了较大的畸变。低频的信号中叠加了比较多的高频噪声,只有进行高频滤波才能够得到比较好的原始低频信号。在观察输出波形时,能够看到输出波形中仅剩余了低频信号,滤除了高频成分。通过图6 和图7的对比,输入信号的高频噪声基本上得到了滤除。但是由于参数设置不够精确等原因造成的高频噪声没有得到完全消除,但是也很明显的显现了低通滤波的目的。

  结语

  本文总结了基于TMS320F28234的自适应滤波器系统的设计方案。方案中的自适应滤波器能够在没有任何关于信号和噪声的先验知识的条件下,达到最优滤波的目的。虽然也可以用固定滤波器来实现,但设计固定滤波器时需要预先知道信号和噪声的统计特性,而自适应滤波器则不需要,并且当信号和噪声的统计特性发生变化时,自适应滤波器也能自动地调节其冲激响应特性来适应新的情况,因此,自适应滤波器具有更加广阔的应用前景。

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