㈠ 梳状滤波器MATLAB
CIC 在Matlab中有固定的函数，直接用就可以了，它是一个object,你查一下help。
㈡ 谁会用matlab设计一个CIC滤波器，要有完整的程序，谢谢了
CIC抽取补偿滤波器设计，CIC滤波器采用5阶8倍抽取
如下：
%
%THIS IS A WIZARD GENERATED FILE. DO NOT EDIT THIS FILE!
%
%---------------------------------------------------------------------------------------------------------
%This is a filter withfixed coefficients
%This Model Only Support Single Channel Input Data.
%Please input:
%data vector: stimulation(1:n)
%
% This Model Only Support FIR_WIDTH to 51 Bits
%
%FILTER PARAMETER
%Input Data Type: Signed
%Input Data Width: 13
%FIR Width (Full Calculation Width Before Output Width Adjust) : 23
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
%MegaWizard Scaled Coefficient Values
function output = CIC8_fir_comp_mlab_mat (stimulation, output)
coef_matrix=[0 0 1 0 -2 -3 0 7 10 1 -17 -26 -5 46 102 127 102 46 -5 -26 -17 1 10 7 0 -3 -2 0 1 0 0 ];
INTER_FACTOR = 1;
DECI_FACTOR = 1;
MSB_RM = 0;
MSB_TYPE = 0;
LSB_RM = 0;
LSB_TYPE = 0;
FIR_WIDTH = 23;
OUT_WIDTH = FIR_WIDTH - MSB_RM - LSB_RM ;
DATA_WIDTH = 13;
data_type= 1;
% check size of inputs.
[DX,DY] = size(stimulation);
[CX,CY] = size(coef_matrix);
if (CX ~= DY * INTER_FACTOR)
fprintf('WARNING : coef_matrix size and input data size is not match\n');
end
%fill coef_matrix to length of data with the latest coef set
if (CX < DY * INTER_FACTOR)
for i= CX +1:DY * INTER_FACTOR
coef_matrix(i,:) = coef_matrix(CX,:);
end
end
%check if input is integer
int_sti=round(stimulation);
T = (int_sti ~= stimulation);
if (max(T)~=0)
fprintf('WARNING : Integer Input Expected: Rounding Fractional Input to Nearest Integer...\n');
end
%Input overflow check
switch data_type
case 1
%set max/min for signed
maxdat = 2^(DATA_WIDTH-1)-1;
mindat = -maxdat-1;
case 2
%set max/min for unsigned
maxdat = 2^DATA_WIDTH-1;
mindat = 0;
end
if(data_type == 2)
if(abs(coef_matrix) == coef_matrix)
FIR_WIDTH = FIR_WIDTH +1;
end
end
%Saturating Input Value
a=find(int_sti>maxdat);
b=find(int_sti<mindat);
if (~isempty(a)|~isempty(b))
fprintf('WARNING : Input Amplitude Exceeds MAXIMUM/MINIMUM allowable values - saturating input values...\n');
lena = length (a);
lenb = length (b);
for i =1:lena
fprintf('%d > %d \n', int_sti(a(i)), maxdat);
int_sti(a(i)) = maxdat;
end
for i =1:lenb
fprintf('%d < %d \n', int_sti(b(i)), mindat);
int_sti(b(i)) = mindat;
end
end
% Add interpolation
inter_sti = zeros(1, INTER_FACTOR * length(int_sti));
inter_sti(1:INTER_FACTOR:INTER_FACTOR * length(int_sti)) = int_sti;
for i = 1 : DY *INTER_FACTOR
coef_current = coef_matrix(i,:);
output_temp(i) = simp_adaptive (inter_sti, coef_current, i);
end
% Truncate output
len1 = length(output_temp);
switch LSB_TYPE
case 0
%truncate
out_dec = bi_trunc_lsb(output_temp,LSB_RM,FIR_WIDTH);
case 1
%round
out_dec = bi_round(output_temp,LSB_RM, FIR_WIDTH);
end
switch MSB_TYPE
case 0
%truncate
out_dec = bi_trunc_msb(out_dec,MSB_RM,FIR_WIDTH-LSB_RM);
case 1
%round
out_dec = bi_satu(out_dec,MSB_RM, FIR_WIDTH-LSB_RM);
end
% choose decimation output in phase=DECI_FACTOR-1
if(DECI_FACTOR == 1)
output = out_dec;
else
output = out_dec(DECI_FACTOR:DECI_FACTOR:len1);
end
function[output, outindex] = simp_adaptive (int_sti, coef_current, data_index, output)
%Simulation is the whole input sequence
%coef_current is the current coefficient set
%data_index gives the last data to use
%outputs are the sum of input and coef multiplication
%outindex is the next data_index
sti_current = zeros(length(coef_current),1);
data_length = length(int_sti);
%Check data index
if (data_index > data_length)
fprintf('ERROR: DATA INDEX IS LARGER THAN DATA LENGTH!!!\n');
return;
end
for i = 1: length(coef_current)
if ((data_index -i+1)>0 & (data_index - i+1)<=data_length)
sti_current(i,1) = int_sti(data_index - i+1);
end
end
outindex= data_index+1;
output = coef_current * sti_current;
% end of function simp_adaptive
function output = bi_round(data_in,LSB_RM,ORI_WIDTH, output)
% LSB_RM is the bit to lose in LSB
% ORI_WIDTH is the original data width
data = round (data_in / 2^LSB_RM);
output = bi_satu(data,0,ORI_WIDTH - LSB_RM);
%end of function bi_trunc_lsb
function output = bi_trunc_lsb(data_in,LSB_RM,ORI_WIDTH, output)
% LSB_RM is the bit to lose in LSB
% ORI_WIDTH is the original data width
%2's complement system
output = bitshift(2^ORI_WIDTH*(data_in<0) + data_in, -LSB_RM) - 2^(ORI_WIDTH-LSB_RM) *(data_in<0);
% end of function bi_round
function output = bi_trunc_msb(data_in,MSB_RM,ORI_WIDTH, output)
% MSB_RM is the bit to lose in LSB
% ORI_WIDTH is the original data width
%2's complement system
data = 2^ORI_WIDTH * (data_in < 0)+ data_in;
erase_num = 2^(ORI_WIDTH - MSB_RM) - 1;
data = bitand(data, erase_num);
output = data - 2^(ORI_WIDTH - MSB_RM)*(bitget(data,ORI_WIDTH - MSB_RM));
%end of bi_trunc_msb
function output = bi_satu(data_in,MSB_RM,ORI_WIDTH, output)
% MSB_RM is the bit to lose in LSB
% ORI_WIDTH is the original data width
%2's complement system
maxdat = 2^(ORI_WIDTH - MSB_RM -1)-1;
mindat = 2^(ORI_WIDTH - MSB_RM -1)*(-1);
data_in(find(data_in > maxdat)) = maxdat;
data_in(find(data_in < mindat)) = mindat;
output = data_in;
%end of bi_satu
㈢ 下面是CIC滤波器频率响应图的M代码。求大神帮解释下，特别是那几个函数的运用搞清楚
这段代码是级联积分梳状滤波器中梳状滤波器的部分。
[h1,f1]=freqz(ones(1,D),1,1000,fs)在matlab help中查freqz有详细解释及举例。该句用于分析长度为5的FIR滤波器的频率响应，返回值h1为频率响应，f1为频率轴，已经是以Hz为单位了(0~fs/2)
因此下句也就用错了
plot(f1/(fs/2),20*log10(abs(h1))-max(20*log10(abs(h1)))应改为
plot(f1,20*log10(abs(h1))-max(20*log10(abs(h1)))
此时画出的是幅频图，幅度进行了归一化，幅度单位是dB。
㈣ CIC滤波器
CIC滤波器是无线通信的常用模块，一般用于数字下变频（DDC）核数字上变频（DUC）系统。CIC滤波器结构简单，没有乘法器，只有加法器、积分器和寄存器，可以实现高速滤波，常用在输入采样率最高的第一级。
1.单级CICI滤波器
CIC滤波器包括两个基本组成部分：积分部分和梳妆部分，如图所示：
积分部分的积分器是单极点的IIR滤波器，并且反馈系数为1，状态方程为：
上述的积分器也可以看做是累加器。根据Z变换，积分器的传输函数为：
梳妆器是一份FIR滤波器，其状态方程为：
式中，D是设计参数，称为微分延迟，其传输函数为：
那么：单级CIC滤波器的传递函数为：
令
带入上式，可以得到传递函数的幅频响应为：
CIC滤波器的幅频响应特性如图所示，其中[0,2π/DM]为主瓣，其他的区间称为旁瓣。
从幅频响应特性可以看到，主瓣的最大值为DM（在 w=0时w=0时），旁瓣的最大值在 w=3π/DMw=3π/DM处 取得
它与主瓣电平的差值为：
根据在 θ在0~ 45°时， θ≈sinθ，可得：
可见单级CIC滤波器的旁瓣电平较大，阻带衰减较差。为降低旁瓣电平，可以采用多级CIC滤波器级联办法来实现。
2.多级CICI滤波器
一个N级CIC抽取滤波器系统传递函数为：
在N级级联时，阻带衰减为单级衰减的N倍，即13.46×N(dB)。
㈤ matlab里设计CIC滤波器该用哪个函数
matlab里设计cic滤波器的函数有以下两种：
1. fdesign.decimator
例如：设定好采样频率Fs, 信号带宽Fp, 阻带衰减As, 差分时延m及降采样比D就可以得到cic滤波器的传输函数
d1 = fdesign.decimator(D,'CIC',m,Fpass,As,Fs);
Hcic = design(d1);
2. mfilt.cicdecim (fixed-point CIC decimator, mfilt是matlab里专门用来设计多速率信号处理滤波器的一套函数)
hm = mfilt.cicdecim(decimation_factor,differential_delay,NumberofSections);
decimation_factor为降采样比，differential_delay同上为差分时延，NumberofSections为cic滤波器的节数，与第一个函数相比，这个函数没有规定采样滤波，通带宽度、阻带衰减等
㈥ CIC滤波器设计
CIC滤波器实现简单，资源消耗少（只需要加法器），成为变采样率系统中比较常用的滤波器，但也需要在合适的场景中使用，不然对信号质量会造成较大影响。
我们可以通过matlab的filter designer了解CIC滤波器的各种特性。通过图1和图2找到CIC滤波器设计窗口。
从幅频曲线中容易得出CIC滤器器通带平台性差，过渡带宽，带外抑制性能起伏较大。
带外抑制性能可以通过增加CIC级数（Number Of Sections）来提升，但这会对通带平坦性带来负面影响，具体设计CIC时需要折中该参数。
通常在C语言实现CIC时，可以将该参数设计为偶数，这样会使拖尾是一个整数，方便去掉数据首尾的无效值。更进一步，设计为2，4，8时，归一化可以直接通过移位实现。
当我们使用CIC时，需要保证 有用信号的fmax应足够小于fs/2/Mcic ，其中Mcic为内插倍数。这样才能保证在有效带宽内足够的平坦度，一般fmax相对于直流衰减不能超过0.5dB.
所以在变速率系统中，CIC一般作为最后数字滤波器的前端（靠近模拟域），如上采样系统中信号先经过限带成型滤波器（低通FIR），HB滤器组，最后经过CIC到DAC速率。
下图为8倍上采样的图示。
需要注意的是为了保证CIC前后信号时域采样点平均功率的一致性，在第一级CIC滤波器中没有做归一化，这部分增益正好可以补偿上采样插0带来采样点功率的损失。后续每一级都要做归一化，防止溢出。
clear;clc;close all;
%% load data symbols from RRC out,make sure fmax << fs/2/Mcic
load('zeroDataFilterOut.mat') % 8x oversampling signal
symbPower = funCountPower(zeroDataFilterOut); % Power before filter
%% CIC filter for interpolate 8 times
Mcic = 8;
coefCic = ones(Mcic,1);
N = 4; % number of CIC section
modDataZero8x = upsample(zeroDataFilterOut,Mcic);
txPower = funCountPower(modDataZero8x); % Power after zero insertion
%% filter
dataFilterTemp = conv(modDataZero8x,coefCic); % First CIC section
for i = 1:N-1
dataFilterTemp = conv(dataFilterTemp,coefCic)/Mcic;
end
tailLen = N*(Mcic-1)/2;
dataOut = dataFilterTemp(tailLen+1:end-tailLen);
outPower = funCountPower(dataOut); % Power after filter
㈦ CIC抽取滤波器 FPGA实现【DSP】
CIC （Cascaded Integrated Comb filters ）指级联积分梳状滤波器。分为两种分别是内插和抽取；本文介绍抽取的实现。抽取就是间隔一定数量丢弃采样点的过程，但是对于带宽较宽的信号，直接丢弃采样点会造成混叠。为了抑制混叠，在抽取前面需要加入低通滤波器，滤波输出信号截止频率应该小于 ， 是原始采样率， 是抽取倍率。CIC滤波器可以同时实现滤波和抽取，而且结构简单。原始CIC的抽取放在最后一步，其实可以简化。
经过简化后结构如下：
是differential delay，可以是任何正整数，但一般取1或2。 是抽取倍率。定义级联数为 ，代表comb级联数或积分级联数，它们是对称的，图1中 。系统函数下图：其中
其中 时：
是归一数字频率， , 是真实频率， 是采样率。取模后画图：
横轴0.5就是一半采样率点。上图中我们希望 ，但是不够平坦，下降严重，所以一般会在CIC之后串入一个FIR补偿滤波器，让通带更加平坦，在上图中，最后FIR输出的截止频率一般设为0.04到0.08之间。
FPGA实现：
CIC滤波器由 延时器、加法器、减法器、抽取器构成，内部运算位宽： ，其中 是输入位宽。已知 就可以确定一个CIC抽样滤波器。
时结构图：
图中使用统一采样时钟，comb项用一个经过分频后的使能信号控制 触发器达到分频效果。
verilog无法高亮，CIC的verilog描述详见 github
以上
仅参考备忘用途
㈧ matlab里设计CIC滤波器该用哪个函数
tlab里设计cic滤波器的函数有以下两种：
1. fdesign.decitor
例如：设定好采样频率Fs, 带宽Fp, 阻带衰减As, 差分时延m及降采样比D就可以得到cic滤波器的传输函数
d1 = fdesign.decitor(D,'CIC',m,Fpass,As,Fs);
Hcic = design(d1);
2. mfilt.cicdecim (fixed-point CIC decitor, mfilt是tlab里专门用来设计多速率处理滤波器的一套函数)
hm = mfilt.cicdecim(decition_factor,differential_delay,NumberofSections);
decition_factor为降采样比，differential_delay同上为差分时延，NumberofSections为cic滤波器的节数，与第一个函数相比，这个函数没有规定采样滤波，通带宽度、阻带衰减等
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