基于FPGA的多级CIC滤波器如何实现四倍抽取一
基于FPGA的多级CIC滤波器如何实现四倍抽取一，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。
在实现多级CIC滤波器前我们先来了解滑动平均滤波器、微分器、积分器以及梳状滤波器原理。CIC滤波器在通信信号处理中有着重要的应用。
1滑动平均滤波器
图1 8权值滑动平均滤波器结构
滑动平均滤波器(Moving Average Filter)的所有权值系数均为1，实现对信号的平滑作用，具有低通特性。
Matlab ：
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clear all
clc
%set system parameter
fs = 1000; %The frequency of the local oscillator signal
Fs = 44100; %sampling frequency
N = 24; %Quantitative bits
L = 8192;
%Generating an input signal
t =0:1/Fs:(1/Fs)*(L-1); %Generating the time series of sampling frequencies
sc =sin(2*pi*fs*t); %a sinusoidal input signal that produces a random starting phase
%滑动平均滤波器
b =[1,1,1,1,1,1,1,1];
a =1;
sf=filter(b,a,sc).*(1/8);
图2 滑动平均滤波器的幅频特征
2 微分器
图3 微分器结构
微分器有1和-1两个权值系数的滤波器，该滤波器具有简单的高通幅频响应特性。
y(k) = x(k)-x(k-1)
Matlab :
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clc
%set system parameter
fs = 1000; %The frequency of the local oscillator signal
Fs = 44100; %sampling frequency
N = 24; %Quantitative bits
L = 8192;
%Generating an input signal
t =0:1/Fs:(1/Fs)*(L-1); %Generating the time series of sampling frequencies
sc =sin(2*pi*fs*t); %a sinusoidal input signal that produces a random starting phase
%微分滤波器
b =[1,-1];
a =1;
sf=filter(b,a,sc);
图4 微分器幅频响应特征
3 积分器
图5 数字积分器结构
数字积分器是只有一个系数的IIR滤波器该滤波器具有低通的滤波器的幅频响应特性。
q(k)=p(k) +q(k-1)
Matlab :
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clear all
clc
%set system parameter
fs = 1000; %The frequency of the local oscillator signal
Fs = 44100; %sampling frequency
N = 24; %Quantitative bits
L = 8192;
%Generating an input signal
t =0:1/Fs:(1/Fs)*(L-1); %Generating the time series of sampling frequencies
sc =sin(2*pi*fs*t); %a sinusoidal input signal that produces a random starting phase
%积分滤波器
b =1;
a =[1,-1];
sf=filter(b,a,sc);
图6 积分器幅频响应特征
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