第一章绪论
第一章绪论
1．1数字滤波器的优势与发展
1．1．1数字滤波器的优势
数字滤波器(Digital Filter，DF)是用于提取有用信号或者改变信号某种特性的 数字信号处理单元，也是现代信号处理系统的重要组成部分之一。因具有模拟滤 波器所无法代替的新特性，数字滤波器在数字通信、语音与图像处理、自动控制 等领域都有着广泛应用【11。与模拟滤波器相比，数字滤波器没有漂移，能够处理低 频信号，其频响特性可做到非常接近于理想滤波器的特性，且精度可达到很高的 水平，容易集成等，这些优势使得数字滤波器的应用更加广泛。同时。DsP(Di画词
Signal
Processor)的出现和FPGA(Field Programmable Gate J岫ra)的迅速发展也促进 了数字滤波器的发展，并为数字滤波器的实现提供了更多的硬件实现平台。
如今，我们正处于全面数字化的时代，数字信号处理技术受到人们的广泛关 注，其理论及算法随着计算机技术及微电子技术的发展得到了飞速的发展，在许 多领域都己得到广泛应用。以与我们关系密切的移动通信来说，模拟通信早已退 出通信市场。而完全由数字通信所取代；又如电视技术也正呈现出数字电视取代 模拟电视的趋势。数字滤波器是数字信号处理中最重要的组成部分，几乎出现在 所有的数字信号处理系统中，随着集成电路技术和DSP技术的发展，数字滤波器的 应用也必将更加广泛。相比于模拟滤波器，数字滤波器具有以下显著优点【1】口】：
(1)精度高； (2)灵活
性大； (3)可靠性高； (4)易于大规模集成； (5)并行处
理。
1．1 2数字滤波器的发展方向
数字滤波器已发展成为数字信号处理的重要分支，对它的研究也日趋深入。
电子科技大学硕十学位论文
尽管早期的数字滤波器基本是为了代替模拟滤波器而设计，也总能找到其模拟滤 波器原型，但随着数字信号处理理论与技术的发展，现代数字滤波器已不完全是 模拟滤波器的数字化模型，而是具有模拟滤波器所无法实现的新特性。因此，数 字滤波器已成为数字信号处理学科的一个重要分支，其发展是以数字信号处理理 论与技术的发展为依托的。
近些年，线性滤波方法【2】【”】，如Wiener滤波、Kalman滤波和自适应滤波得到 了广泛的研究和应用，同时一些非线性滤波方法【31，如小波滤波、同态滤波、中值 滤波、形态滤波等都是现代信号处理的前沿课题，不但有重要的理论意义，也有 广阔的应用前景。Wiener滤波是最早提出的一种滤波方法，当信号混有白噪声时， 可以在最小均方误差条件下得到信号的最佳估计。但是，由于求解Wiener-Hopf)亨 程的复杂性极高，使得Wiener滤波实际应用起来非常困难，不过Wiener滤波在理论 上的意义是非常重要的，利用Wiener滤波的进一步预测，可以求解信号的模型参 数，进而获得著名的Levinson算法【2】。Kalman滤波是20世纪60年代初提出的一种滤 波方法。与Wiener滤波相比，它同样可以在最小均方误差条件下给出信号的最佳 估计。所不同的是，这种滤波技术在时域中采用递推方式进行，因此速度快，便 于实时处理，从而得到了广泛应用。Kalman滤波推广到二维，可用于图像的去噪 声。当假设Wiener滤波器的单位脉冲响应为有限长时，可以采用自适应滤波的方 法得到滤波器的最佳响应。由于它避开求解Wiener-Hopf方程，为某些问题的解决 带来了极大方便pJ。小波滤波就是利用信号和噪声在各自尺度下的小波变换系数有 所不同的特点，来对它们进行分离，从而达到去噪声的目的。同态滤波主要用于 解决信号和噪声之间不是相加而是相乘关系时的滤波问题。另外，当信号和噪声 之间为卷积关系的时候，在一定条件下可以利用同态滤波把信号有效地分离出来， 由同态滤波理论引伸出的复时谱也成为现代信号处理中极为重要的概念。Wiener 滤波、Kalman滤波和自适应滤波都是线性滤波，线性滤波的最大缺点就是在消除 噪声的同时，会造成信号边缘的模糊。中值滤波是20世纪70年代提出的一种非线 性滤波方法，它可以在最小绝对误差条件下，给出信号的最佳估计。这种滤波方 法的优点，就是能够保持信号的边缘不模糊。另外，它对脉冲噪声也有良好的消 除作用。形态滤波是建立在集合运算上的一种非线性滤波方法，它除了用于虑除 信号中的噪声以外，还在图像分析中发挥重要的作用【4l。
综上可知，数字滤波器是今后信号处理系统的滤波器主流部件，将在更多的
数字信号处理应用领域得到广泛应用。本文将研究基于FPGA设计稳定的IIR数 字滤波器的相关理论、开发技术、设计方法及实现与测试。