matlab的fdatool是好東西，不過很多人不知道該怎么使用它生成的C頭文件。
趁著放假有時間，摸索了幾天，終于搞定。希望阿莫給條褲子。
該程序已經(jīng)用于心電采集實驗
導(dǎo)聯(lián)aVF，帶寬1-25Hz
實驗過程中圖片 (原文件名:DSCF6003.JPG)
液晶截圖 (原文件名:aVF_LCD.jpg) 不多說，切入正題
這里有個fdatool設(shè)計的IIR高通濾波器，采樣率400Hz時截止頻率1Hz。
設(shè)計定型之后，要做些調(diào)整。
以下說明中的英文名詞有些可能對不上fdatool界面上的原文，請大家意會吧
第一步：
點擊菜單中的Edit->Convert Structure 選擇Direct Form I ，SOS，（必須是Direct Form I， II不行）
一般情況下，按照默認(rèn)設(shè)置，fdatool設(shè)計都是由二階部分串聯(lián)組成的。
這種結(jié)構(gòu)的濾波器穩(wěn)定性比一個section的要好很多，其他方面的性能也好些。
如果不是的話，點擊Convert to second order sections。
這時，濾波器的結(jié)構(gòu)（structure）應(yīng)該顯示為 Direct Form I，second order sections
第二步：
選擇quantize filter，精度選擇single precision floating point （單精度浮點）
之所以不用定點是因為噪聲太大，也不容易穩(wěn)定。
點擊菜單中的Targets -> generate c header ，選擇export as：single precision floating point （單精度浮點）
填寫變量名稱時，把NUM改成IIR_B，DEN改成IIR_A,其他不用動，保存為iir_coefs.h
保存好的文件如下：
//一大堆注釋
//然后：
/* General type conversion for MATLAB generated C-code */
#include "tmwtypes.h"
/*
* Expected path to tmwtypes.h
* C:\Program Files\MATLAB\R2010a\extern\include\tmwtypes.h
*/
/*
* Warning - Filter coefficients were truncated to fit specified data type.
* The resulting response may not match generated theoretical response.
* Use the Filter Design & Analysis Tool to design accurate
* single-precision filter coefficients.
*/
#define MWSPT_NSEC 9
const int NL[MWSPT_NSEC] = { 1,3,1,3,1,3,1,3,1 };
const real32_T IIR_B[MWSPT_NSEC][3] = {
{
0.8641357422, 0, 0
},
{
1, -2, 1
},
{
0.9949035645, 0, 0
},
{
1, -1.999938965, 1
},
{
0.9985351563, 0, 0
},
{
1, -1.99987793, 1
},
{
0.9996337891, 0, 0
},
{
1, -1.99987793, 1
},
{
1, 0, 0
}
};
const int DL[MWSPT_NSEC] = { 1,3,1,3,1,3,1,3,1 };
const real32_T IIR_A[MWSPT_NSEC][3] = {
{
1, 0, 0
},
{
1, -1.938049316, 0.9401855469
},
{
1, 0, 0
},
{
1, -1.989501953, 0.9900512695
},
{
1, 0, 0
},
{
1, -1.996887207, 0.9971923828
},
{
1, 0, 0
},
{
1, -1.999084473, 0.9993286133
},
{
1, 0, 0
}
};
第三步：
打開iir_coefs.h把MWSPT_NSEC替換成IIR_NSEC,
NL、DL數(shù)組刪除掉，real32_T改成float ，
其中有一個#include "twmtypes.h",不要它了，刪掉
改完的文件如下：
#define IIR_NSEC 9
//原來叫做MWSPT_NSEC
const float IIR_B[IIR_NSEC][3] = {
//為什么改為float很明顯了吧
{
0.8641357422, 0, 0
},
{
1, -2, 1
},
{
0.9949035645, 0, 0
},
{
1, -1.999938965, 1
},
{
0.9985351563, 0, 0
},
{
1, -1.99987793, 1
},
{
0.9996337891, 0, 0
},
{
1, -1.99987793, 1
},
{
1, 0, 0
}
};
const float IIR_A[IIR_NSEC][3] = {
{
1, 0, 0
},
{
1, -1.938049316, 0.9401855469
},
{
1, 0, 0
},
{
1, -1.989501953, 0.9900512695
},
{
1, 0, 0
},
{
1, -1.996887207, 0.9971923828
},
{
1, 0, 0
},
{
1, -1.999084473, 0.9993286133
},
{
1, 0, 0
}
};
保存文件，然后使用以下代碼進行濾波
這段代碼是根據(jù)Direct Form I 2階IIR濾波的差分方程編寫的
a0*y[n] = b0*x[n] + b1*x[n-1] + b2*x[n-2] - a1*y[n-1] -a2*y[n-2];
//iir_filter.c
#include "datatype.h"
#include "iir_filter.h"
#include "iir_coefs.h"
static float y[IIR_NSEC][3];
static float x[IIR_NSEC+1][3];
int16 iir_filter(int16 in)
{
uint16 i;
x[0][0] = in;
for(i=0;i<IIR_NSEC;i++)
{
y[0] =x[0]*IIR_B[0]+x[1]*IIR_B[1]+x[2]*IIR_B[2]-y[1]*IIR_A[1]-y[2]*IIR_A[2];
y[0] /= IIR_A[0];
y[2]=y[1];y[1]=y[0];
x[2]=x[1];x[1]=x[0];
x[i+1][0] = y[0];
}
if( x[IIR_NSEC][0]>32767) x[IIR_NSEC][0]=32767;
if( x[IIR_NSEC][0]<-32768) x[IIR_NSEC][0]=-32768;
return ((int16)x[IIR_NSEC][0]);
}
//復(fù)位濾波器
void iir_reset(void)
{
uint16 i,j;
for(i=0;i<IIR_NSEC+1;i++)
{
for(j=0;j<3;j++)
{
x[j]=0;
}
}
for(i=0;i<IIR_NSEC;i++)
{
for(j=0;j<3;j++)
{
y[j]=0;
}
}
}
//iir_filter.h
#ifndef _IIR_FILTER_H__
#define _IIR_FILTER_H__
int16 iir_filter(int16 x);
void iir_reset(void);
#endif
使用方法:
首先寫好iir_coefs.h，然后調(diào)用iir_filter.c對數(shù)據(jù)流進行濾波
一個偽代碼例子：
while(運行中)
{
保存到SD卡(iir_filter(讀取ADC采樣值()));
}
這個函數(shù)比STM32 DSP庫中的函數(shù)要好很多，DSP庫中的2個IIR濾波函數(shù)都不能連續(xù)處理數(shù)據(jù)流。
記得在開始濾波之前重置濾波器
iir_reset();
