FIR IP核的基础功能使用总结
滤波器是信号处理技术绕不过的内容，而在bspk的实现框图中，也需要用到滤波器。
m序列的时域波形是一个矩形，矩形在频谱上是所有奇次谐波之和，为了节省带宽资源，这里需要使用fir滤去谐波，留下基波。
本文会讲到vivado 中fir ip核的使用方法，会涉及到matlab的部分内容。
因为我们不使用太高级的功能，只使用最基础的功能，滤波。所以，最关键的内容就是coe参数文件的生成，可以使用matlab帮助我们生成这个文件。
在matlab的命令窗口，输入fdatool(新版matlab为filterdesigner)回车，
滤波器设置界面
这里选择低通fir，窗函数选常用的几个，这里选择了汉明窗；滤波器阶数选择72，阶数越高滤波效果越好，但资源占用越多；fs/fc(采样率/截止频率)为50：3，点击design filter会显示相应的频率响应图，由于fir滤波器抽头的特性，当输入的采样率为50m时，滤波器的截止频率为3m，两者之间保持比例关系。
滤波器数值表示
点击如上图红框内的图标，将filter arithmetic修改为fixed-point，将滤波器的参数数值表示修改为定点数表示，方便fpga处理，也只有这样能生成coe文件。
滤波器生成coe文件
点击上图菜单栏的target，然后生成coe文件。
在vivado中ip catalog中找到fir ip核，
fir ip核界面
在filter coefficient里面选择使用coe file，文件选择刚才生成的coe文件。
fir ip核界面
在channel specification，设置输入的采样率为50m。
fir ip核界面
implementation里面，滤波器系数类型选择有符号型，输入数据也是有符号型，输入数据位宽选择2位，小数部分位数为0，gui显示出输入数据位宽21位，这些数值后面有用。
一路默认，fir ip核生成后，可以看到相关的端口定义。
fir_compiler_0 your_instance_name (
.aclk(aclk), // input wire aclk
.s_axis_data_tvalid(s_axis_data_tvalid), // input wire s_axis_data_tvalid
.s_axis_data_tready(s_axis_data_tready), // output wire s_axis_data_tready
.s_axis_data_tdata(s_axis_data_tdata), // input wire [7 : 0] s_axis_data_tdata
.m_axis_data_tvalid(m_axis_data_tvalid), // output wire m_axis_data_tvalid
.m_axis_data_tdata(m_axis_data_tdata) // output wire [23 : 0] m_axis_data_tdata
);
可以看到，输入数据位宽为8位，而我们在fir gui界面设置的是2位，为了不影响最终的输入数据，需要对输入数据进行符号位扩展。
而输出数据位宽有24位，但是fir gui界面显示输出数据位宽为21位，这说明fir的输出数据也进行了符号位扩展，这里可以截取符号位。
相关的符号位扩展和截取符号位可以见下代码块。
fir_compiler_0 fir_inst (
.aclk(clk_50m), // input wire aclk
.s_axis_data_tvalid(1'b1), // input wire s_axis_data_tvalid
.s_axis_data_tready(), // output wire s_axis_data_tready
.s_axis_data_tdata({{6{code_c[1]}},code_c}), // input wire [7 : 0] s_axis_data_tdata
.m_axis_data_tvalid(), // output wire m_axis_data_tvalid
.m_axis_data_tdata(fir_out) // output wire [23 : 0] m_axis_data_tdata 19-8
);
xbip_dsp48_macro_0 dsp_product_inst (
.clk(clk_50m), // input wire clk
.a(fir_out[19:8]), // input wire [11 : 0] a
.b(cos_o[13:2]), // input wire [11 : 0] b
.p(duc_data) // output wire [23 : 0] p
);
最后的滤波效果如图：
滤波效果图
滤波效果可以继续调节，这里可以看到图里的滤波效果确实达到了，但可能效果不是那么好，实际的滤波参数需要仿真后看效果才可以确定。
fir滤波相对于iir滤波而言，没有极点或者说极点与零点抵消了，更加稳定。但如果有时候我们想用iir滤波器怎么办呢，后续会谈到如何实现iir滤波器。
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因为我们不使用太高级的功能，只使用最基础的功能，滤波。所以，最关键的内容就是coe参数文件的生成，可以使用matlab帮助我们生成这个文件。
在matlab的命令窗口，输入fdatool(新版matlab为filterdesigner)回车，
滤波器设置界面
这里选择低通fir，窗函数选常用的几个，这里选择了汉明窗；滤波器阶数选择72，阶数越高滤波效果越好，但资源占用越多；fs/fc(采样率/截止频率)为50：3，点击design filter会显示相应的频率响应图，由于fir滤波器抽头的特性，当输入的采样率为50m时，滤波器的截止频率为3m，两者之间保持比例关系。
滤波器数值表示
点击如上图红框内的图标，将filter arithmetic修改为fixed-point，将滤波器的参数数值表示修改为定点数表示，方便fpga处理，也只有这样能生成coe文件。
滤波器生成coe文件
点击上图菜单栏的target，然后生成coe文件。
在vivado中ip catalog中找到fir ip核，
fir ip核界面
在filter coefficient里面选择使用coe file，文件选择刚才生成的coe文件。
fir ip核界面
在channel specification，设置输入的采样率为50m。
fir ip核界面
implementation里面，滤波器系数类型选择有符号型，输入数据也是有符号型，输入数据位宽选择2位，小数部分位数为0，gui显示出输入数据位宽21位，这些数值后面有用。
一路默认，fir ip核生成后，可以看到相关的端口定义。
fir_compiler_0 your_instance_name (
.aclk(aclk), // input wire aclk
.s_axis_data_tvalid(s_axis_data_tvalid), // input wire s_axis_data_tvalid
.s_axis_data_tready(s_axis_data_tready), // output wire s_axis_data_tready
.s_axis_data_tdata(s_axis_data_tdata), // input wire [7 : 0] s_axis_data_tdata
.m_axis_data_tvalid(m_axis_data_tvalid), // output wire m_axis_data_tvalid
.m_axis_data_tdata(m_axis_data_tdata) // output wire [23 : 0] m_axis_data_tdata
);
可以看到，输入数据位宽为8位，而我们在fir gui界面设置的是2位，为了不影响最终的输入数据，需要对输入数据进行符号位扩展。
而输出数据位宽有24位，但是fir gui界面显示输出数据位宽为21位，这说明fir的输出数据也进行了符号位扩展，这里可以截取符号位。
相关的符号位扩展和截取符号位可以见下代码块。
fir_compiler_0 fir_inst (
.aclk(clk_50m), // input wire aclk
.s_axis_data_tvalid(1'b1), // input wire s_axis_data_tvalid
.s_axis_data_tready(), // output wire s_axis_data_tready
.s_axis_data_tdata({{6{code_c[1]}},code_c}), // input wire [7 : 0] s_axis_data_tdata
.m_axis_data_tvalid(), // output wire m_axis_data_tvalid
.m_axis_data_tdata(fir_out) // output wire [23 : 0] m_axis_data_tdata 19-8
);
xbip_dsp48_macro_0 dsp_product_inst (
.clk(clk_50m), // input wire clk
.a(fir_out[19:8]), // input wire [11 : 0] a
.b(cos_o[13:2]), // input wire [11 : 0] b
.p(duc_data) // output wire [23 : 0] p
);
最后的滤波效果如图：
滤波效果图
滤波效果可以继续调节，这里可以看到图里的滤波效果确实达到了，但可能效果不是那么好，实际的滤波参数需要仿真后看效果才可以确定。
fir滤波相对于iir滤波而言，没有极点或者说极点与零点抵消了，更加稳定。但如果有时候我们想用iir滤波器怎么办呢，后续会谈到如何实现iir滤波器。
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