Designers regularly use Finite Impulse Response (FIR) filters to fulfil the need for current electronic design applications such as signal or image processing and digital communications because of the remarkable selectivity computational efficiency. Fast and efficient information processing requires a dedicated microprocessor or a digital signal processor that may not always be available or provide enough performance. In such scenarios, designers can configure FPGAs for processing digitized signals. One of the most popular signal processing applications is filtering. Unlike the Infinite Impulse Response (IIR) filters, FIR filters do not have analog equivalent circuits. For this purpose, continuous time-discrete time conversion is not possible with the help of transforms. Because analog filters cannot have a finite impulse response, the design methods of FIR filters can be made as windowing method, pulse response truncation, and optimal filter design method. Considering this information, it aims to digitally separate two signals with different frequencies (2.4 kHz and 4.2 kHz), which are given to the input as analog, to obtain the desired information signal and suppress other signals. We preferred to use LabVIEW graphical programming language to get the digital FIR filter coefficients. We selected rectangular windowing, set the digital filter's sampling frequency as 18720 Hz, and determined the filter's coefficient with high-frequency resolution as 24. Using filter coefficients in the real-time FPGA-VHDL environment, we showed the performance and resource consumption. LabVIEW is used for simulation as well as obtaining filter coefficients. In addition, we compared both simulation and real-time FPGA-VHDL application output waveforms and examined both platforms' advantages and disadvantages.
Digital filter design Finite Impulse Response (FIR) FPGA-VHDL LabVIEW
Tasarımcılar, dikkate değer hesaplama verimliliği nedeniyle sinyal işleme görüntü işleme ve sayısal iletişim gibi mevut elektronik tasarım uygulamalarına olan ihtiyacı karşılamak için düzenli olarak sonlu dürtü yanıtına (FIR) sahip filtreleri kullanılırlar. Verilerin hızlı ve verimli bir şekilde işlenmesi için her zaman mevcut olmayan veya yeterli performans sağlamayan özel bir mikroişlemci veya sayısal sinyal işlemcisi gerektirir. Bu tür senaryolarda tasarımcılar, sayısala çevrilmiş sinyalleri işlemek için FPGA’lerin yeniden yapılandırılabilir özelliğinden yararlanırlar. En popüler sinyal işleme uygulamalarından biri filtrelemedir. Sonsuz darbe yanıtlı (IIR) filtrelerin aksine, FIR filtrelerin analog eşdeğerleri yoktur. Bu amaçla dönüşümler yardımıyla sürekli – zaman, ayrık – zaman dönüşümü mümkün değildir. Analog filtreler sonlu bir darbe yanıtına sahip olmadığından, FIR filtrelerin tasarım yöntemleri; pencereleme yöntemi, darbe yanıtı kesme ve optimal filtre tasarım yöntemi olarak yapılabilir. Bu bilgiler ışığında girişe analog olarak verilen farklı frekanstaki (2.4 Khz ve 4.2 Khz) iki sinyali sayısal olarak ayırarak istenilen bilgi sinyalinin elde etmeyi ve diğer sinyalleri bastırmayı amaçlayan bir filtre tasarımı sunulmuştur. Sayısal filtrenin katsayılarını elde etmek için LabVIEW grafiksel programlama dilini kullanmayı tercih ettik. Tasarladığımız filtrenin yüksek frekans çözünürlüğü ile katsayısını 24, örnekleme frekansını 18720Hz ve filtreleme işlemi için dikdörtgen pencereleme yöntemini kullandık. Gerçek-zamanlı FPGA-VHDL ortamında belirlediğimiz filtre katsayılarını kullanarak performans ve kaynak tüketimini gösterdik. Bunlara ek olarak, hem benzetim hem de gerçek zamanlı FGPA-VHDL uygulaması çıkış dalga formlarını karşılaştırarak platformların avantaj ve dezavantajlarını inceledik.
sayısal filtre tasarımı Sonlu Dürtü Yanıtı FPGA-VHDL LabVIEW
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 1 Aralık 2021 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2021 |