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[导读]近期一直在做信号的处理部分的工作,上几篇讲到了多普勒超声波流量计的工作原理以及项目解决方案。

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近期一直在做信号的处理部分的工作,上几篇讲到了多普勒超声波流量计的工作原理以及项目解决方案。这几天,准备优化一下,所以准备使用梳状滤波器(CIC,Cascaded integrator–comb filter)来用作多普勒超声波流量计的回波信号的处理模块。首先给大家介绍一下梳状滤波器的原理:
首先给大家说一下多采样率数字滤波器,从字面意思理解的话,就是具有多个采样速率。像传统的整形滤波FIR滤波器以及IIR滤波器,这两种滤波器只有一个采样速率,而且是固定不变的,这样他们能够使用的信号就有一定的局限性。
而有些情况下,被处理信号需要不同速率的采样频率。如果是传统的采样速率转换,就会非常麻烦。举个例子,被测信号是一个正弦模拟信号,AD采样速率是F1,现在我们需要用到采样频率是F2的信号,那么就需要将这个经过F1采样之后进行DA转换,然后再将转换后的模拟信号以F2采样频率进行抽样,这样才得到了采样率为F2的数字信号,完成了采样频率的转换。但是这样不仅仅非常麻烦,而且还有可能造成信号的损伤。所以我们采用新的思想,下边会提到。
多采样速率的数字信号处理系统常常会用到采样速率的转换,如内插和抽取。由傅里叶变换性质可知,信号时域内的抽取会导致频谱周期性平移拓宽,当信号中有高频分量时,可能出现频谱混叠的现象。因此在抗频谱混叠中需要滤波操作,将高频分量滤除。梳状滤波器结构简单,仅有乘、加单元,可以实现多倍速率下抽变换,并且能够滤除高频成分。为了使过渡带陡峭,抑制旁瓣,滤波器的带内容差不宜过大。当扫频的带宽一定时,CIC滤波器常用在采样率下抽的第一级,以满足较大的采样率和较小的下抽因子来降低带内容差。以上就是对梳状滤波器的原理的一个简单介绍。

如何利用CIC梳状滤波器优化方案? 上图就是我使用Matlab做了一个仿真图,最上边的图九四原始信号的时域波形,首先我对其进行5倍内插,也就是在每两个采样点之间插入4个零值,插入之后送入低通滤波器,就得到了图三所示的波形,对其在进行3倍抽取,即每隔两个点抽取一个点作为新的信号点,可以看出来,整个过程中信号没有发生变化,变化的只有采样率。上述只是我的仿真结果,在实际做出来之后,再给大家更详细的讲解。下图也是仿真结果: 如何利用CIC梳状滤波器优化方案?

如何利用CIC梳状滤波器优化方案? 如何利用CIC梳状滤波器优化方案?  

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