做自己网站彩票,wordpress autumn,免费网站分析seo报告是坑吗,低代码平台 开源前言 多相滤波器解决的是#xff1a;多速率问题。 通过降采样、插值来改变信号的输出速率#xff08;主要利用Nyquist采样定理#xff0c;保证不混叠#xff09;#xff0c;从而降低数据率#xff0c;多相滤波器为这类操作提供了实现框架。在满足采样定理的前提下#x… 前言 多相滤波器解决的是多速率问题。 通过降采样、插值来改变信号的输出速率主要利用Nyquist采样定理保证不混叠从而降低数据率多相滤波器为这类操作提供了实现框架。在满足采样定理的前提下内插/抽取并配合滤波器使用防止混叠可以改变数据的速率。 多相滤波的结构也多用在信道化中即构建滤波器组固化系数借助硬件实现快速运算。 一、信道化实现思路 信道化的基本思路为 clc;clear all;close all
N 256;
h firls(N, [0 .2 .25 1], [1 1 0 0],[.001 .0001]);
D 8;
% PolyPhase Componets
i 1:length(h);
h_channel zeros(D,length(h));
im sqrt(-1);
for j 1:Dh_channel(j,:) h.*exp((-im*2*pi*((j-1)*(i-1)))/D);
end
figure(1)
for i 1:D1switch icase 1subplot (2,1,1);plot(abs(fft(h)));title(Orignal LPF )otherwisesubplot (2,1,2)plot(abs(fft(h_channel(i-1,:))));hold on;title(channelize)end
end对应频谱图 即将频带切分成若个个区域。基于该特性有信道化的基本思路 如果是实信号D信道化之后进行D倍抽取仍然不会有频谱混叠而经过本振以及低通滤波器之后的信号为复信号故可以进行2D倍抽取。 可以看出信道化接收机的抽取器位于滤波器之后当抽取率D很大或者滤波器阶数较高计算效率将难以提升这时候借助多相滤波器便可以优化。 假设LPF 并取QN/DN为滤波器阶数D为抽取率。则滤波器可重写为 定义 滤波器可重写为 其中为多相分量这也是多相滤波器说法的缘由。 第k个信道可写为 记 有 令 则 进一步取 从而有 根据这一系列推导即可得出实信号多相滤波器信道化的实现思路 两处相位相乘分别为p 0,1,...,D-1 二、多相滤波器设计步骤 根据指标确定滤波器类型以及阶数N求解hn根据信道个数并用下式确定多相滤波器 三、复杂度简要分析 以滤波器阶数N256抽取率信道个数D16每个信道输出1个数据则 基于低通滤波器组的信道化需要乘法M1 D x (1N) 4112次基于多相滤波器的信道化需要乘法M2 N2*DD*log2D 352次多相滤波器的实现思路节约了资源且便于硬件实现。 四、应用实例 考虑带宽1GHz的情况如果信道个数为16则每一个的宽度为1e9/1662.5e6考虑到滤波器为实数的共轭对称性故LPF构造依据 对其进行仿真验证 输入信号为70MHz的1余弦信号2复指数信号对于1理论上应落在2、16两个信道2只落在2信道。 clc;clear all;close all
load coef_lpf.mat;
fs 1e9;
t 0:1/fs:1e-6;
f0 70e6;
sig sin(2*pi*t*f0);
len length(sig);
h coef_lpf;
N length(h);
D 16;
y zeros(D,len);
% PolyPhase Componets
i 1:length(h);
h_channel zeros(D,length(h));
im sqrt(-1);
x_fre linspace(0,fs,N);
for j 1:Dh_channel(j,:) h.*exp((-im*2*pi*((j-1)*(i-1)))/D);y(j,:) filter(h_channel(j,:),1,sig);
end
figure()
for i 1:D1switch icase 1subplot (2,1,1);plot(x_fre,abs(fft(h)));title(Orignal LPF )otherwisesubplot (2,1,2)plot(x_fre,abs(fft(h_channel(i-1,:))));hold on;title(channelize)end
end
x_fre1 linspace(0,fs,len);
figure()
plot(x_fre1,abs(fft(sig)));
for iter 1:Dif mod(iter,4) 1figure()j 1;endsubplot(4,1,j)j j1;plot(x_fre1,abs(fft(y(iter,:))));title([信道,num2str(iter)]);
end仿真结果 信道化结果 情形一 与理论分析相符。 情形二 sig exp(-1j*2*pi*t*f0);信号只在信道2出现 多相滤波的实现思路也非常多这里仅列举一种 clc;clear all;close all;
load coef_lpf.mat;
h coef_lpf;
%%产生信号
fc 70e6;
c 3.0e8;
fs 1e9;
theta 30/180*pi;
lambda c/fc;
d lambda/4;
len 2048;
t 0:1/fs:1/fs*(len-1);
st exp(-1j*2*pi*t*fc);
Phase 2*pi*d*sin(theta)/lambda;
st st/trace(st*st);
Interformer01 st;
%%信道化
D 16;
si 1:length(h);
h_channel zeros(D,length(h));
im sqrt(-1);
for j 1:Dh_channel(j,:) downsample(h.*exp((im*2*pi*((si-1)*(j-1)))/D),1);
end
figure()
for i 1:Dplot(abs(fft(h_channel(i,:))));hold on;
end
Interformer_channel zeros(D,len/D);
for i 1:DInterformer_channel(i,:) downsample(filter(h_channel(i,:),1,Interformer01),D);
end
figure()
for i 1:Dsubplot(4,4,i)plot(real((Interformer_channel(i,:))));
end
%%信道化实现思路
si_new 1:length(h)/D;
Interformer01_py (reshape(Interformer01,D,len/D));
% Interformer01_py Interformer01_py.*repmat((exp(1j/2*pi*si_new)),length(h)/D,1);
% h_py reshape(h,D,length(h)/D);
h_py fliplr(reshape(h,D,length(h)/D));%.*repmat((exp(1j/2*pi*si_new)),D,1);
Interformer02_channel zeros(D,len/D);for i 1:DInterformer02_channel(i,:) downsample(filter(h_py(i,:),1,Interformer01_py(i,:)),1);
% Interformer02_channel(i,:) Interformer02_channel(i,:)*(-1)^(i-1)*exp(-1j*pi/2/D*(i-1));
end
Interformer02_channel fft(Interformer02_channel);
figure()
for i 1:Dsubplot(4,4,i)plot(real((Interformer02_channel(i,:))));
end 信道化结果 直接信道化 多相实现 该方式比直接实现兔耳效应更明显。
