VIVADO IP核之FIR抽取器多相滤波仿真

VIVADO IP核之FIR抽取器多相滤波仿真（含有与MATLAB仿真数据的对比）

前言

一、滤波器系数生成

二、用MATLAB生成仿真数据

[三、VIVADO FIR抽取多相滤波器使用](#三、VIVADO FIR抽取多相滤波器使用)

[四、VIVADO FIR抽取多相滤波器仿真](#四、VIVADO FIR抽取多相滤波器仿真)

五、VIVADO工程下载

总结

前言

关于FIR低通滤波器和多相滤波插值器的使用，我之前的文章已经介绍过了，本文将继续深入介绍FIR抽取器多相滤波的使用方法，并将FIR抽取多相滤波的结果与MATLAB仿真计算的结果比较，验证了FIR抽取器多相滤波使用正确。

++提示：以下是本篇文章正文内容，欢迎各位阅读，转载请附上链接。++

一、滤波器系数生成

仿真假设有一个信号由两个正弦波叠加而成，分别是幅值为1，频率为5MHz，初相为0的正弦波和幅值为1，频率为15MHz，初相为0的正弦波。用120MHz的采样率对其进行采样，那么可以得到一个信号速率为120MSPS，包含频率为5MHz和15MHz正弦波的信号，接下来我们分别用MATLAB和FIR ip核对其进行4抽取多相滤波，滤波器的通带截止频率为10MHz，那么便可以得到一个信号速率为30MSPS，频率为5MHz的正弦波。

滤波器设计如下，抽取之前速率为120M，所以这里滤波器的采样频率是120MHz，而不是30MHz。设计的滤波器为51阶，那么有52个系数，便于4抽取多相滤波。

关于滤波器系数的量化成16bit以及生成coe文件可以参考我的另外一篇博客VIVADO IP核之FIR低通滤波仿真（含滤波器群延时仿真）_vivado fir滤波器-CSDN博客，里面有详细的介绍，本文就不再赘述。

二、用MATLAB生成仿真数据

运行以下代码即可生成vivado仿真所需要的仿真数据data_decimation.txt。

Matlab 复制代码

rng default;
clc; 
clear;
close all;

fs =  120e6;     % 采样频率 120MHz
K = 1024;       % 快拍个数
t = 0:1/fs:(K-1)/fs;
f1 = 5e6;
f2 = 15e6;
x = cos(2*pi*f1*t) + cos(2*pi*f2*t);

h = fopen('data_decimation.txt','w');
for i=1:length(x)
    result= fi(x(i), 1, 16, 9).bin;
    fprintf(h,'%s\n',result);
end
fclose(h);

figure(1);
plot(x(1:60));
grid on;
figure(2);
signal_frequencyspectrum(x,fs);
grid on;
ylim([-90 0]);

lowpass_Fs=fs;            % 低通滤波器的采样频率
lowpass_Fpass=10000000;   % 低通滤波器的通带截止频率
lowpass_Fstop=14000000;   % 低通滤波器的阻带起始频率
% 下一行的lowpass是用fdatool设计的滤波器保存为matlab code自己修改了一下
[lowpass_b,lowpass_a] = tf(lowpass(lowpass_Fs,lowpass_Fpass,lowpass_Fstop));% 得到滤波器系数

y=conv(x,lowpass_b);
x_MLPF=y(2:4:end);
% lowpass_b1=lowpass_b(1:4:end);
% lowpass_b2=lowpass_b(2:4:end);
% lowpass_b3=lowpass_b(3:4:end);
% lowpass_b4=lowpass_b(4:4:end);
% 
% x1=x(1:4:end);
% x=[0 x];
% x2=x(1:4:end);
% x=[0 x];
% x3=x(1:4:end);
% x=[0 x];
% x4=x(1:4:end);
% 
% 
% x_MLPF1=conv(x1,lowpass_b1);
% x_MLPF2=conv(x2,lowpass_b2);
% x_MLPF3=conv(x3,lowpass_b3);
% x_MLPF4=conv(x4,lowpass_b4);
% 
% x_MLPF=[x_MLPF1 0]+x_MLPF2+x_MLPF3+x_MLPF4;

figure(3);
plot(x_MLPF(1:60));
grid on;
figure(4);
signal_frequencyspectrum(x_MLPF(ceil((length(lowpass_b)-1)/2)+1:end-floor((length(lowpass_b)-1)/2)),fs/4);
grid on;
ylim([-90 0]);

Matlab 复制代码

function Hd = lowpass(lowpass_Fs,lowpass_Fpass,lowpass_Fstop)
%LPF 返回离散时间滤波器对象。

% MATLAB Code
% Generated by MATLAB(R) 23.2 and Signal Processing Toolbox 23.2.
% Generated on: 02-Aug-2024 20:04:40

% Equiripple Lowpass filter designed using the FIRPM function.

% All frequency values are in Hz.
Fs = lowpass_Fs;  % Sampling Frequency

Fpass = lowpass_Fpass;   % Passband Frequency
Fstop = lowpass_Fstop;   % Stopband Frequency
Dpass = 0.057501127785;   % Passband Ripple
Dstop = 0.0031622776602;  % Stopband Attenuation
dens  = 20;               % Density Factor

% Calculate the order from the parameters using FIRPMORD.
[N, Fo, Ao, W] = firpmord([Fpass, Fstop]/(Fs/2), [1 0], [Dpass, Dstop]);

% Calculate the coefficients using the FIRPM function.
b  = firpm(N, Fo, Ao, W, {dens});
Hd = dfilt.dffir(b);

% [EOF]

MATLAB原始信号如下图所示：

低通滤波4抽取后的信号为（可见FIR滤波器有群延时）：

三、VIVADO FIR抽取多相滤波器使用

在vivado中搜索FIR滤波器IP核并点进去设置它。滤波器命名为FIR_polyphase_LPF，导入第一步MATLAB生成的滤波器系数文件。Filter type 选择抽取，抽取因子设置为4。

输入信号采样速率设置为120MHz，时钟频率设置为120MHz，这样抽取前每个输入持续1个时钟周期，4抽取后就变成了每4个时钟出1个数据。

滤波器系数设置为16位有符号数，输入数据也为16位有符号数，输入数据的小数位数设置为9，这是因为第二步中MATLAB量化的输入数据含有9位小数。然后点击左边的Freq.Response就能看见滤波器的幅度响应。

滤波抽取调用FIR多相抽取滤波比我们先调用FIR低通滤波后再抽取节约资源的多。

四、VIVADO FIR抽取多相滤波器仿真

在工程中建立一个名为FIR_polyphase_LPF_test的tb.v文件。其中$readmemb("data_decimation.txt", signal)用于从文本中读取二进制数据赋值给signal。

Matlab 复制代码

`timescale 1ns / 1ps
//
// Company: 
// Engineer: 
// 
// Create Date: 2024/08/06 15:36:14
// Design Name: 
// Module Name: FIR_polyphase_LPF_test
// Project Name: 
// Target Devices: 
// Tool Versions: 
// Description: 
// 
// Dependencies: 
// 
// Revision:
// Revision 0.01 - File Created
// Additional Comments:
// 
//

module FIR_polyphase_LPF_test();

reg clk=1;
parameter PERIOD=2;
initial
begin
    forever #(PERIOD/2)  clk=~clk;
end

reg s_axis_data_tvalid=0;
wire s_axis_data_tready;
reg [15:0] s_axis_data_tdata=0;
wire m_axis_data_tvalid;
wire [39:0] m_axis_data_tdata;

integer i=0;
reg [15:0] signal[1023:0];

initial
begin
    $readmemb("data_decimation.txt", signal);//从data.txt中读入采样数据
    #(PERIOD*5)
    forever 
    begin
        @(negedge clk) 
        begin
            if(i<1024) 
                begin
                    s_axis_data_tvalid<=1;
                    s_axis_data_tdata <= signal[i];
                    i <= i + 1;
                end
            else
                begin
                    s_axis_data_tvalid<=0;
                    s_axis_data_tdata <=0;
                end
        end
    end 
end

integer dout_file;
initial 
begin
    dout_file=$fopen("E:/play_vivado/FIR_polyphase_decimation_test/Readme/m_axis_data_tdata.txt"); //打开所创建的文件,修改为自己想存储的位置
    if(dout_file == 0)
    begin 
        $display ("can not open the file!"); //创建文件失败，显示can not open the file!
        $stop;
    end
end

initial
begin
    forever
    begin
        @(posedge clk) 
        begin
            if(m_axis_data_tvalid)
            $fdisplay(dout_file,"%d",$signed(m_axis_data_tdata)); //保存有符号数据
        end
    end
end

FIR_polyphase_LPF u_FIR_polyphase_LPF (
  .aclk(clk),                               // input wire aclk
  .s_axis_data_tvalid(s_axis_data_tvalid),  // input wire s_axis_data_tvalid
  .s_axis_data_tready(s_axis_data_tready),  // output wire s_axis_data_tready
  .s_axis_data_tdata(s_axis_data_tdata),    // input wire [15 : 0] s_axis_data_tdata
  .m_axis_data_tvalid(m_axis_data_tvalid),  // output wire m_axis_data_tvalid
  .m_axis_data_tdata(m_axis_data_tdata)    // output wire [39 : 0] m_axis_data_tdata
);

endmodule

接下来将第二步生成的仿真数据保存到...\FIR_polyphase_decimation_test\FIR_polyphase_decimation_test.sim\sim_1\behav\xsim文件夹下：

然后点击run simulation。将s_axis_data_tdata的数据格式设置为定点有符号数，小数位数为9位。将m_axis_data_tdata_real的数据格式设置为定点有符号数，小数位数为26位。然后就能看见输入的数据依次为2.0,1.6738,0.8652...，和MATLAB生成的信号数据是对的上的。滤波后的数据依次为0.0116,-0.0245,-0.0466,...，和MATLAB滤波后的信号数据也是对的上的。

这里注意一下FIR 抽取多相滤波IP核是从第二个数据开始抽取的。

将输入输出设置为波形显示如下：

可知FIR 抽取多相滤波IP核既完成了滤波，又完成了抽取操作，抽取后是每4个clk出一个数据。

五、VIVADO工程下载

https://download.csdn.net/download/m0_66360845/89797080https://download.csdn.net/download/m0_66360845/89797080

总结

本文讲解了VIVADO中FIR抽取多相滤波器IP核的使用，通过仿真，与MATLAB计算的数据相比较，验证了VIVADO中FIR抽取多相滤波器本身是没有考虑滤波器的群延时的，以上的仿真结果很好的说明了如何使用VIIVADO FIR抽取多相滤波器。