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我們來實際操作STM32F4DSP庫的IIR濾波器。 與IIR濾波器函數有關的源文件如下圖所示： STM32F4DSP庫中采用biquad作為一個單元。一個biquad是2階，n個biquad串聯之后就是n階濾波器。 基本的單元結構如下所示： 我們可以求出一個biquad的差分函數形式是： y[n]=b0*x[n]+b1*x[n-1]+b2*x[n-2]-a1*y[n-1]-a2*y[n-2] Matlab里的計算就是按照上面的式子計算的，但是STM32F4DSP庫里的系數a1，a2是取反的。 下面就介紹如何使用MATLAB設計IIR濾波器。 舉個例子，我們要設計一個采樣率為1kHz，4階，截止頻率100Hz的巴特沃斯濾波器。 首先和設計FIR濾波器一樣，首先在MATLAB命令窗口輸入fdatool，調出濾波器設計窗口 按照方框所示設置好參數： 點擊DesignFilter： 注意紅框里面是直接II型，我們要把他改為直接I型。 點擊Edit->ConvertStructure，選擇I型： 轉化好后，點擊File-Export， 第一項選擇CoefficientFile（ASCII）： 第一項選擇好以后，第二項選擇Decimal： 點擊Export，保存后生成如下文件： 系數對應如下： 1211-1.32091343081942640.63273879288527657 b0b1b2a0a1a2 1211-1.04859957636261170.29614035756166951 b0b1b2a0a1a2 實際使用ARM官方的IIR函數調用的時候要將a1和a2取反。把a0去掉 ScaleValues表示每個biquad的增益系數。所以最后用STM32計算后，要乘以這兩個系數。 設計濾波器系數之后，我們來看STM32的IIR濾波器函數： 主要介紹下arm_biquad_cascade_df1_f32 函數定義如下： voidarm_biquad_cascade_df1_f32( constarm_biquad_casd_df1_inst_f32*S, float32_t*pSrc, float32_t*pDst, uint32_tblockSize) 參數： *Spointstoaninstanceofthefloating-pointBiquadcascadestructure. *pSrcpointstotheblockofinputdata. *pDstpointstotheblockofoutputdata. blockSizenumberofsamplestoprocesspercall. 介紹下結構體arm_biquad_casd_df1_inst_f32 typedefstruct { //<numberof2ndorderstagesinthefilter.Overallorderis2*numStages. uint32_tnumStages; //<Pointstothearrayofstatecoefficients.Thearrayisoflength4*numStages.float32_t*pState; //<Pointstothearrayofcoefficients.Thearrayisoflength5*numStages. float32_t*pCoeffs; }arm_biquad_casd_df1_inst_f32; 注意下：pState指向的數組長度是4倍numStages長度 pCoeffs指向的數組長度是5倍numStages長度，a0默認為1，不需要放入 numStages表示biquad個數； 好，接下來我們就可以使用這個函數了 - #define numStages 2
- #define TEST_LENGTH_SAMPLES 1024
- float32_t testInput_f32[TEST_LENGTH_SAMPLES];
- float32_t testOutput[TEST_LENGTH_SAMPLES];
- float32_t IIRStateF32[4*numStages];
- const float32_t IIRCoeffs32LP[5*numStages] =
- {
- 1.0f, 2.0f, 1.0f, 1.3209134308194264f, -0.63273879288527657f,
- 1.0f, 2.0f, 1.0f, 1.0485995763626117f, -0.29614035756166951f
- };
- void arm_iir_f32_lp(void)
- {
- uint32_t i;
- arm_biquad_casd_df1_inst_f32 S;
- float32_t ScaleValue;
- for(i=0;i<TEST_LENGTH_SAMPLES;i++)
- {
- testInput_f32[i]=1.2f*arm_sin_f32(2*PI*50*i/1000)+arm_sin_f32(2*PI*250*i/1000)+1;
-
- printf("%frn", testInput_f32[i]);
- }
- arm_biquad_cascade_df1_init_f32(&S, numStages, (float32_t *)&IIRCoeffs32LP[0], (float32_t *)&IIRStateF32[0]);
- arm_biquad_cascade_df1_f32(&S, testInput_f32, testOutput, TEST_LENGTH_SAMPLES);
- ScaleValue = 0.077956340516462552f * 0.061885195299764481f;
- for(i=0; i<TEST_LENGTH_SAMPLES; i++)
- {
- printf("%frn", testOutput[i]*ScaleValue);
- }
- }
把原始信號和過濾后信號打印出來，導入到matlab，用下面程序處理： Fs=1000; N=1024; n=0:1:N-1; f=Fs*n/N; t=0:1/Fs:(N-1)/Fs; subplot(2,2,1); plot(t(1:150),data1(1:150)); xlabel('時間/s'); ylabel('幅度/v'); title('原始信號波形圖'); h1=fft(data1,N); subplot(2,2,2); plot(t(1:150),data2(1:150)); xlabel('時間/s'); ylabel('幅度/v'); title('過濾后信號波形圖'); subplot(2,2,3); plot(f,abs(h1)); xlabel('頻率/Hz'); ylabel('幅度'); title('原始信號頻譜圖'); subplot(2,2,4); h2=fft(data2,N); plot(f,abs(h2)); xlabel('頻率/Hz'); ylabel('幅度'); title('過濾后信號頻譜圖'); 運行結果：
可以看出STM32的IIR濾波器的計算結果還是令人滿意的。
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