FPGA_rookie

MATLAB生成mif文件

在FPGA的学习过程中,经常遇到需要生成一个正弦信号作为信号源。正弦信号的生成方法有ROM/RAM查表、CORDIC、NCO、IIR滤波器等方法。其中个人认为ROM查表法最为简单,因此我经常使用ROM查表法生成一个正弦波。在ROM查表法中,最重要的步骤就是如何得到一个存储着完整周期

数字 IIR 滤波器设计相关基础知识---双线性变换法

1.双线性变换法可以避免脉冲响应不变法引入的混叠。因为双线性不变法将s平面压缩到-π/T到π/T的一段区域内,然后将这段区域映射到z平面。区域左边映射到单位圆内部,右边映射到单位圆外部,虚轴映射到单位圆的一 

数字 IIR 滤波器设计相关基础知识---脉冲响应不变法

1.脉冲响应不变法,即通过对一个连续时间系统的单位冲激响应进行采样来得到的一个离散时间系统。2.将连续时间滤波器转换为离散时间滤波器时,在脉冲响应不变法的设计过程中,离散时间滤波器的脉冲响应和连续时间滤波器的单位冲激响应的等间隔采样样本

数字 IIR 滤波器设计相关基础知识

1.滤波器(IIR/FIR)设计步骤:指标;逼近;实现。2.滤波器设计起始于,用离散时间频率w表示的一组期望的指标。3.实际中使用的滤波器由误差容限图指定,除了稳定性和因果性隐含的对相位响应的要求外,对相位响应无其他约束。例如,因果稳定的IIR滤波器的系统函数的极点

MATLAB中,若干种舍入模式的简单介绍

在fdatool中发现在对滤波器的数据进行定点化时,可以选择不同的roundingmode和overflowmode,对于舍入模式,我以前只用过roundfixfloorceiling,但是这次发现默认的舍入模式是nearestconvergent,没有见过这种舍入模式,因此看了下

离散时间信号和系统 相关基础知识

x从今天起看奥本海姆的《离散时间信号处理》,以写博客的方法做一些笔记,供自己复习,加深记忆。从第二章离散时间信号和系统开始吧。尽量以文字性描述为主。1.离散时间信号中,序列x[n]仅在整数n处有定义。认为x[n]在n的非整数处为0的看法是错误的。x[n]在n的非整数处

z变换相关基础知识

1.连续系统中,为了避开微分方程求解的困难,通过LT将表示系统的微分方程转换为代数方程。出于同样的动机,在离散系统中,我们可以通过一种称之为z变换ZT的数学工具,将表示系统的差分方程转换为代数方程。2.ZT源于取样信号的LT。对连续时间信号进行均匀冲激采样后,可

拉普拉斯变换相关基础知识

1.FT以虚指数函数ejwt为基本信号,表示任意一个信号f(t)可分解为许多不同频率的ejwt之和,每个ejwt的密度的小大由F(jw)表示,同时由于ejwt可以分解为余弦信号,因此也表示任意信号f(t)都是由众多余弦信号组成的。f(t)满足绝对可积时,F(jw)存在。2.FT也有不足之处,有些

傅里叶变换相关基础概念线索

以后自己要多看看这个,如果能对每个概念都理解就好。正交矢量和矢量分解正交函数和正交函数集信号分解为正交函数,系数,误差,能量,Parseval方程周期信号的傅里叶级数,三角,指数,系数周期信号的频谱,单边/双边,幅度/相位谱,周期矩形脉冲,谱线的疏密,零点/能

傅里叶变换相关基础知识(十)

1.离散信号分析和处理的主要手段是利用计算机去实现。但是在《九》里面的描述,离散序列f(k)的DTFT的结果F(ejθ)是θ的连续函数,无法直接用计算机实现;同时IDTFT是积分运算,也无法用计算机实现。因此要在数字计算机上完成这些变换,必须要将连续函数改为离散数据,同

傅里叶变换相关基础知识(九)

1.讲连续时间信号的傅里叶级数CFS和傅里叶变换CTFT的分析方法用于离散时间信号,可以得到序列的傅里叶分析。2.连续时间信号,周期信号fT(t)可以分解为一系列角频率为nΩ(n=-oo,...-1,0,1,...+oo)的虚指数函数ejnΩt(其中Ω=2π/T为基波角频率)之和。3.类似的,有一个周

傅里叶变换相关基础知识(八)

1.之前所讲的都是连续时间信号的傅里叶变换的相关知识。现在开始总结一下离散时间信号的傅里叶变换的相关知识。2.“连续”--->“离散”的过程称为取样,就是用“取样脉冲序列”从连续信号f(t)中“抽取”出一系列“离散样本值”的过程,最终得到的离散时间信号称为“

傅里叶变换相关基础知识(七)

1.现在无论信号是周期的还是非周期的,都可以用傅里叶变换进行分析了。傅里叶变换中的基本信号是虚指数函数ejwt。2.某LTI系统,激励为基本信号ejwt,系统冲击响应为h(t)。那么响应为二者的卷积,y(t)=h(t)*ejwt=...=H(jw)ejwt。即对于LTI系统,输入是一个频率为w的虚指

傅里叶变换相关基础知识(六)

1.目前为止,介绍了周期信号的傅里叶级数和非周期信号的傅里叶变换,二者都可以用来对信号进行频域分析。通过傅里叶级数法,知道周期信号的频谱是离散谱,复傅里叶系数表示了信号所含频率分量的振幅和相位情况。通过傅里叶变换可以求出非周期信号的频谱,其本质上是频谱

傅里叶变换相关基础知识(五)

Parseval能量等式,信号的时域能量等于频域能量。1.通过之前的描述,我们可以用傅里叶变换求出非周期信号的频谱,分为幅度谱和相位谱,分别反应了信号所含分量的幅度和相位随频率的分布情况。但是对于随机信号,因为无法用确定的时间函数表示,也就不能用频谱表示其频域