本简介探讨了在Code Composer Studio (CCS)环境下进行数字滤波器的设计与实现。通过理论分析和实践案例结合的方式，深入介绍了多种常用滤波器类型及其优化方法。适合希望掌握嵌入式系统中信号处理技术的读者参考学习。
### CCS环境下滤波器设计知识点概述
#### 一、CCS环境简介
Code Composer Studio（CCS）是德州仪器为DSP开发者提供的集成开发环境，支持多种DSP架构，如C2000、C5000和C6000系列。它集成了编辑器、编译器及调试工具等功能，帮助开发者高效地进行软件开发工作。
#### 二、滤波器基础概念
滤波器是信号处理中的重要工具，用于选择性通过或阻止特定频率成分的信号。根据传递函数的不同，可以分为FIR（有限脉冲响应）和IIR（无限脉冲响应）两类：
- **FIR滤波器**：具有线性相位特性且易于实现，但通常需要较多计算资源。
- **IIR滤波器**：结构紧凑但在稳定性方面可能存在问题。
#### 三、滤波器设计方法
有多种方法可以用于设计滤波器，包括窗函数法、切比雪夫逼近和贝塞尔逼近。本案例主要介绍使用窗函数法来设计FIR滤波器的方法。
#### 四、FIR滤波器设计实例
##### 4.1 FIR低通滤波器设计
根据提供的MATLAB代码可以了解到以下步骤：
1. **定义采样率参数**：设定采样频率`Fs`为15000Hz，通带截止频率`fp`为4000Hz，阻带截止频率`fs`为2500Hz。
2. **计算π归一化角频率**：将上述的频率值转换成以π表示的形式。
3. **确定滤波器阶数**：使用公式 `N0 = ceil(11 * piBt)` 初步决定滤波器阶数`N0`，其中通带宽度与阻带宽度之比为`piBt`; 进一步通过模运算调整得到最终的阶数。
4. **选择窗函数**：这里选择了Blackman窗函数作为设计工具。
5. **设计滤波器系数**：使用MATLAB内置的 `fir1` 函数来确定滤波器系数`b`值。
6. **可视化分析**：利用 `fvtool` 工具对所设低通滤波器进行频率响应分析以验证其性能特性。
7. **保存系数**：将计算得到的滤波器系数放大并四舍五入后，将其存储为文本段落件以便后续硬件编程使用。
##### 4.2 C语言实现
C语言部分用于测试所设计低通滤波器的功能。具体包括：
1. **初始化数据**：定义输入信号`x[]`数组，并设置其值为正弦波形式。
2. **初始化输出缓冲区**：建立并清空输出缓存区域 `r[]` 以存储经过处理后的结果信号。
3. **初始化延迟缓冲区**：创建用于暂存的延迟缓存区 `db[]` 并将其置零，以便于后续计算使用。
4. **调用滤波器函数**：通过调用FIR滤波器函数 `fir2(x,h,r,dbptr,NX,NH)` 来执行实际信号处理操作。其中输入参数包括原始数据、系数向量和相关缓存区的指针等信息。
5. **循环执行**：利用无限循环持续运行上述过程，直到用户手动停止程序。
#### 五、FIR高通滤波器设计
与低通滤波器相似，在设计高通过程中同样采用窗函数法。MATLAB代码中的主要区别在于需要额外指定参数 `high` 来明确指示进行高通滤波的设计工作：
1. **确定阶数**：使用类似的方法来计算初步的阶数，然后根据具体需求调整最终值。
2. **选择窗函数**：同样采用Blackman窗函数作为设计工具。
3. **设计系数**：调用 `fir1` 函数，并通过传递参数 `high` 来指示进行高通滤波器的设计过程。
4. **可视化分析**：使用MATLAB的 `fvtool` 工具对所设高通滤波器进行频率响应特性评估与展示。
5. **保存系数**：将计算出的高通滤波器系数放大并四舍五入后，存储为文本段落件以备后续硬件编程调用。
#### 六、总结
本段落介绍了在CCS环境下使用窗函数法设计FIR低通和高通滤波器的过程。通过对MATLAB代码的学习以及C语言实现的验证步骤，读者可以更好地理解和掌握此类数字信号处理技术的基础知识及其实际应用方法。
5星
