УДК 621.376
АЛ. Аверченко, А.P. Averchenko А.Ю, Медведков, AJtt. Medvedbov Ж.Б. Садыков, Zh.B. Sadykov
Омский государственный технический университет, г Омск. Россия Omsk State Technical University, Omsk, Russia
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ M\TE\L\TFIEСКИХ ПАКЕТОВ MATLAB & SEMULIXK ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ ЦИФРОВЫХ ФИЛЬТРОВ СИТЕМЫ XILINX
THE USE OF MATHEMATICAL PACKAGES MATLAB & SIMUUIVK \Л~НЕУ DESIGNING DIGIT AL FILTERS SYSTEM XILIXX
В статье рассмотрено использование математических пакета Matlab & Smiiilinik: при проектировании цифровых фильтров системы Xilinx
In the article the mathematical Matlab & Simulmk when designing digital filters extern Xilinx
Ключевые слова : Matlab Simulmk, Xilinx, фильтр, проектирование
Keywords : Matlab & Simit'mk, Xilinx, filter, design
Цифровал обработка сигналов (ЦОС) - это одна из наиболее быстро развивающихся отраслей современной электроники, которая применяется в любой области, гле информация содержится в цифровом виде или контролируется цифровым процессором. В настоящее время ЦОС используется во многих областях, где раньше применялись аналоговые методы, кроме того, появились совершенно новые области применения, где было сложно или невозможно пользоваться аналоговыми устройствами Привлекательность ЦОС обусловлена такими основными преимуществами, как гарантированная точность, которая определяется только числом задействованных битов, отсутствие искажения характеристик из-за температуры или старости и большая гибкость.
Одной из операций ЦОС, имеющих первостепенное значение, является цифровая фильтрация. Основными целями фильтрации являются улучшение качества сигнала (например, устранение или снижение помех), извлечение из сигналов информации или разделение нескольких сигналов, объединенных ранее для эффективного использования доступного канала связи. Цифровые фильтры, по сравнению с аналоговыми, предпочтительны во множестве областей: сжатие данных, бномедипинская обработка сигналов, обработка речи, обработка изображений, передача данных, цифровое аудио.
Рано или поздно разработчики ПЛИС сталкиваются с более сложной цифровой обработкой сигналов, которую необходимо реализовать на кристаллах ПЛИС. Одним из решений данной проблемы является использование системы математического программирования Matlab & Simulink разработанного американской компанией MathWorks
Рассмотрим с помошью средств пакета Matlab & Sitnulitik цифровой фильтр низкой частоты (ФНЧ), Одним из инструментов является графическая оболочка создания и расчета фильтров - Filterbuilder Design Process запускаемая в Command Window. После выбора нужного фильтра в окне Response Selection, запускается графическая оболочка программы Filterbuilder Design. В кладке Main на рис.1, приведены основные параметры, но особо значимые из них:
Для того чтобы добавить фильтр низкой частоты в модель проекта Simulink нужно воспользоваться вкладкой Code Generation в графической оболочке программы Filteibuilder Design представленной на рис. 3.
Save variable as; Hip
View Filter Response
Main Data Types
Code Generation
HDL
Generate synttiesizable VHDL and Verilog code along with test benches frcm the designed filter.
Generate HDL ...
MATLA3
Generate MAT LAG code based or fitter specifications.
Simulink model
Generate Simulink blocks and subsystems from your designed filters.
Generate Model...
Phc. 3. Графически о&олочка программы Filterbuilder Desigü
Здесь представлено несколько способов генерации ФНЧ.
• создание графического примитива (блока) ФНЧ (Generate Model)
• создание VHDL кода ФНЧ {Generation HDL) в дальнейшем этот код используется д ля заливки в ПЛИС с помощью сторонних программ (например таких как ISE Design Suite)
• создание MATLAB кода (Generate MATLAB code)
После генерации кода файл попадает в указанную нами папку. Наиболее полную информацию о работе с программой читатель может найти в справочной системе MATLAB. Для этого надо в окне справки MATLAB (окно help) открыть раздел Filter Design Toolbox -Using Filter Design Toolbox - Quantization Tool Overview.
Пакет Matlab & Simulink обладает достаточно мощными средствами позволяющими решить более сложные задачи по цифровой обработке сигналов (ЦОС), в том числе звуковой и видео- информации, сокращает время на разработку, отладку и выявление ошибок на более ранних стадиях проектирования.
Особенностью современного процесса проектирования является необходимость реализации сложных оптимальных и адаптивных алгоритмов для решения новых задач, возникающих в связи с ужесточением требований, предъявляемых заказчиком, к таким параметрам, как помехоустойчивость, точность, быстродействие. Современная элементная база позволяет реализовать алгоритмы на ПЛИС, которые несколько лет назад можно было встретить только в теоретических статьях.
S
Библиографический список
1. Андреев, И. И. — Инструмент для расчета цифровых фильтров и спектрального анализа сигналов / И. И. Андреев, А. А. Ланнэ Н Цифровая обработка сигналов / MATLAB для DSP: SPTool. - 2000. - № 2.
2. Бел оде дов. М. В. Методы проектирования цифровых фильтров: учеб. пособие ! М. В Белодедов. - Волгоград : Изд-во Волгоград, гос. ун-та, 2004 - 64 с.
3. Гольденберг, Л. М. Цифровая обработка сигналов: справочник ! Л. М. Гольденберг, Б. Д. Мапошкин, М Н. Поляк. - М. : Радио и связь, 1985. - 12 с_: ил.
4. DSP System Toolbox [Электронный ресурс ]. - Режим доступа: http:// www inathwirrks. com