Использование математических пакетов Matlab & Simulink при разработке цифровых фильтров

Цифровая обработка сигналов (ЦОС) — это одна из наиболее быстро развивающихся отраслей современной электроники, которая применяется в любой области, где информация содержится в цифровом виде или контролируется цифровым процессором. В настоящее время ЦОС используется во многих областях, где раньше применялись аналоговые методы, кроме того, появились совершенно новые области применения, где было сложно или невозможно пользоваться аналоговыми устройствами. Привлекательность ЦОС обусловлена такими основными преимуществами, как гарантированная точность, которая определяется только числом задействованных битов, отсутствие искажения характеристик из-за температуры или старости и большая гибкость.

Одной из операций ЦОС, имеющих первостепенное значение, является цифровая фильтрация. Основными целями фильтрации являются улучшение качества сигнала (например, устранение или снижение помех), извлечение из сигналов информации или разделение нескольких сигналов, объединенных ранее для эффективного использования доступного канала связи. Цифровые фильтры, по сравнению с аналоговыми, предпочтительны во множестве областей: сжатие данных, биомедицинская обработка сигналов, обработка речи, обработка изображений, передача данных, цифровое аудио.

Рано или поздно разработчики ПЛИС сталкиваются с более сложной цифровой обработкой сигналов, которую необходимо реализовать на кристаллах ПЛИС. Одним из решений данной проблемы является использование системы математического программирования Matlab & Simulink, разработанного американской компанией MathWorks.

Рассмотрим с помощью средств пакета Matlab & Simulink цифровой фильтр низкой частоты (ФНЧ), Одним из инструментов является графическая оболочка создания и расчета фильтров — Filterbuilder Design Process запускаемая в Command Window. После выбора нужного фильтра в окне Response Selection, запускается графическая оболочка программы Filterbuilder Design

В кладке Main на рис.1. приведены основные параметры, но особо значимые из них:

-                 Частотные характеристики (Frequency specifications): где Frequency units — размерность частоты; Input Fs — частота дискретизации; Fpass — граничная частота ПП; Fstop — граничная частота ПЗ

-                 Величина характеристики (Magnitude specifications): где Magnitude units — размерность магнитуды; Apass — максимально допустимое затухание в ПП; Astop — минимально допустимое затухание в ПЗ;

Рис. 1. Вкладка Main

Также окно Response Selection имеет вкладку тип данных (Data Types) с возможностью выбора счета [1, с.24].

После конфигурации всех параметров нужно воспользоваться кнопкой ViewFilterResponseиутвердительно ответить на запрос программы. Запустится окно программы Filter Visualization Tool (fvtool) с графиком амплитудно-частотной характеристикой (АЧХ) фильтра MagnitudeResponse (dB):

Рис. 2. График АЧХ фильтра Magnitude Response (dB)

Из графика АЧХ фильтра видно, что разрабатываемый ФНЧ пропускает диапазон частот сигнала до 4кГц, а после данной частоты пропускает реже и не более величины Astop=90dB. Более детальную информацию можно посмотреть нажав на иконку с изображением синего круга с буквой i [2, с.45].

Для того чтобы добавить фильтр низкой частоты в модель проекта Simulink нужно воспользоваться вкладкой Code Generation в графической оболочке программы Filterbuilder Design представленной на рисунке 3.

Рис. 3. Графическая оболочка программы Filterbuilder Design

Здесь представлено несколько способов генерации ФНЧ.

-                 создание графического примитива (блока) ФНЧ (Generate Model)

-                 создание VHDL кода ФНЧ (Generation HDL) в дальнейшем этот код используется для заливки в ПЛИС с помощью сторонних программ (например таких как ISE Design Suite)

-                 создание MATLAB кода (Generate MATLAB code)

После генерации кода файл попадает в указанную нами папку. Наиболее полную информацию о работе с программой читатель может найти в справочной системе MATLAB. Для этого надо в окне справки MATLAB (окно help) открыть раздел Filter Design Toolbox — Using Filter Design Toolbox — Quantization Tool Overview.

Пакет Matlab & Simulink обладает достаточно мощными средствами позволяющими решить более сложные задачи по цифровой обработке сигналов (ЦОС), в том числе звуковой и видео информации, сокращает время на разработку, отладку и выявление ошибок на более ранних стадиях проектирования [3, с.117].

Особенностью современного процесса проектирования является необходимость реализации сложных оптимальных и адаптивных алгоритмов для решения новых задач, возникающих в связи с ужесточением требований, предъявляемых заказчиком, к таким параметрам, как помехоустойчивость, точность, быстродействие. Современная элементная база позволяет реализовать алгоритмы на ПЛИС, которые несколько лет назад можно было встретить только в теоретических статьях.

Литература:

1.      Андреев И. И., Ланнэ А. А. MATLAB для DSP: SPTool — инструмент для расчета цифровых фильтров и спектрального анализа сигналов // Цифровая обработка сигналов. 2000. 2. С.

2.      Белодедов М. В. Методы проектирования цифровых фильтров: учебное пособие. Волгоград: Издательство Волгоградского Государственного Университета, 2004. — 64 с.

3.      Гольденберг Л. М. и др. Цифровая обработка сигналов: Справочник / Л. М. Гольденберг, Б. Д. Матюшкин, М. Н. Поляк. М.: Радио и связь, 1985.-312 е., ил.