本文档深入探讨了利用MATLAB进行无限冲激响应（IIR）高通滤波器的设计方法，并详细阐述了该滤波器在数字信号处理器(DSP)上的实现过程。通过理论分析与实验验证，展示了基于MATLAB设计的IIR高通滤波器的有效性和实用性。
IIR高通滤波器是一种利用反馈结构实现复杂频率响应的无限区间冲击响应滤波器，在较低阶数下可以提供陡峭的过渡带特性。相比之下，有限区间冲击响应（FIR）滤波器则不具备这种优势。
在设计IIR高通滤波器时，通常采用经典方法如巴特沃斯、切比雪夫I型、II型以及椭圆滤波器等。使用MATLAB进行设计时，可以利用内置的`butter`, `cheby1`, `cheby2` 或者 `ellip`函数来实现高通滤波器的设计需求。
例如，在MATLAB中通过以下代码可创建一个巴特沃斯高通滤波器：
```matlab
fc = 1000; % 截止频率
fs = 8000; % 采样率
order = 5; % 滤波器阶数
[B,A] = butter(order, fc/fs, high); // 设计高通滤波器
```
设计完成后，可以使用`filter`函数对信号进行处理：
```matlab
x = ...; % 输入信号
y = filter(B, A, x); // 应用滤波器
```
在DSP（数字信号处理器）上实现IIR高通滤波器时，需要将MATLAB中设计的浮点系数转换为适合硬件运行的形式。这通常涉及量化和存储优化步骤。
例如，在CCS环境中使用TMS320VC5416评估板进行C/C++代码编写：
```c
#define ORDER 5
float b[ORDER+1], a[ORDER+1]; // 滤波器系数
// 将MATLAB的浮点系数转换为定点数
void quantize_coefficients(float *float_coeffs, int16_t *fixed_coeffs) {
...
}
int16_t iir_step(int16_t x, int16_t *state) {
int16_t y;
// IIR滤波器的差分方程实现
return y;
}
// 主循环中应用滤波器
int main(void) {
int16_t state[ORDER], x, y;
初始化滤波器状态和系数...
while(1){
x = ... ; // 获取新样本
y = iir_step(x,state);
}
}
```
在CCS中，首先通过仿真验证滤波器的正确性，并将程序下载到TMS320VC5416评估板上进行实时运行。这种方式可以直观地观察IIR高通滤波器在硬件上的表现。
设计和实现IIR高通滤波器涉及信号处理理论、MATLAB编程以及嵌入式系统开发，需要根据具体需求选择合适的设计参数以确保性能达标，并且要在不同平台上有效移植与优化。
5星
