Mudança média filtro fpga

Tenho uma questão relacionada à média contínua do valor de ADCs. A abordagem que usei é a média contínua do exemplo 256 amostras. O valor adcaout (mostrado no código abaixo) que recebo na minha GUI aumenta lentamente. Como exemplo, se eu estou esperando o valor 100mA, minha GUI mostra 4mA, 8mA, 15mA. E, finalmente, depois de 2 minutos, consigo um valor de 100mA estável. Eu quero ver o 100mA diretamente na minha GUI de adcaout em vez de valores de incremento e estabilizar depois de algum tempo. Outra questão é que, eu posso de alguma forma tornar este processo rápido, de modo que eu não tenho que esperar por 3 minutos para receber 100 mA estável de adcaout. O clock clk no design digital abaixo é de 20 MHz. O relógio para receber valores ADC na placa FPGA é de 15 KHz. - o arquivo adc. vhd está abaixo: Seu código é modificado da seguinte forma: A saída final que estou exibindo na minha GUI é slvvalue1 e slvvalue2 Como sobre isso: na reinicialização (ou em qualquer outro momento, se desejar), atribua a Valor de data para todos os elementos em sua matriz de estágio. Isso deve definir instantaneamente sua média para o valor atual: o exemplo abaixo mostra o código completo para uma calculadora média móvel. Minha sugestão é que você estuda até você entender. Em seguida, tente usá-lo no seu projeto. Finalmente, e somente depois de ter um circuito básico funcionando, você pode mudá-lo para satisfazer suas restrições de projeto (largura de dados, número de amostras, intervalo de inteiros, uso de assinado versus inteiro, etc.). Finalmente, se você quiser usar O código acima para manter duas médias separadas para dois sinais distintos, simplesmente instanciar a entidade de média duas vezes: Editar: Como eu entendo dos seus comentários, você pode precisar de uma entrada extra para definir a média instantaneamente para o valor de entrada atual. Nesse caso, você pode usar uma entrada de carga como mostrado abaixo: respondida em 26 de novembro às 15: 45. Um filtro digital de introdução Bem, abra o MicroModeler DSP e selecione um filtro digital na barra de ferramentas na parte superior e arraste-o para nossa aplicação. Bem, escolha um filtro de média móvel porque é um dos tipos mais simples de filtros. Depois de soltar o filtro, as telas serão atualizadas automaticamente. (Clique para iniciar o MicroModeler DSP em uma nova janela) Todos sabemos o que é uma média - adicione os números juntos e divida por quantos existem. Um filtro médio móvel faz exatamente isso. Ele armazena um histórico dos últimos N números e produz sua média. Toda vez que um novo número entra, a média é efetivamente recalculada das amostras armazenadas e um novo número é emitido. A resposta de freqüência de um filtro No canto superior direito, vemos o gráfico de Magnitude vs Frequência, ou a quantidade de freqüências diferentes serão amplificadas ou reduzidas pelo filtro de média móvel. Como você pode esperar, a média das últimas N amostras aplicará algum tipo de suavização ao sinal, mantendo as baixas freqüências e removendo as altas freqüências. Podemos controlar o número de entradas anteriores, ou amostras que mede, ajustando o comprimento do filtro, N. Ao ajustar isso, podemos ver que temos algum controle básico sobre quais passagens podem ser passadas e descartadas. O interior de um filtro Se olharmos a visão da estrutura, podemos ver o que o interior de um filtro médio móvel pode parecer. O diagrama foi anotado para mostrar o significado dos diferentes símbolos. Os símbolos Z-1 significam atraso em uma amostra de tempo e os símbolos significam adicionar ou combinar os sinais. As setas significam multiplicar (pense amplificar, reduzir ou dimensionar) o sinal pela quantidade mostrada à direita da seta. Para uma média de 5 amostras, tomamos um quinto (0.2) da amostra mais recente, um quinto da segunda amostra mais recente e assim por diante. A cadeia de atrasos é chamada de linha de atraso, com o sinal de entrada atrasado por um passo de tempo adicional à medida que você segue a linha de atraso. As setas também são chamadas de torneiras, de modo que você quase pode imaginar elas como torneiras como a que está na pia da cozinha que são todas um quinto aberto. Você poderia imaginar o sinal que flui da esquerda e sendo progressivamente atrasado à medida que se move ao longo da linha de atraso, depois recombinado em diferentes forças através das torneiras para formar a saída. Também deve ser fácil ver que a saída do filtro será: Qual é o equivalente à média das últimas 5 amostras. (Entrada t-N significa a entrada atrasada do tempo t-N) Na prática, o código gerado pelo MicroModeler DSP usará truques para fazer isso de forma mais eficiente, de modo que apenas as primeiras e as últimas amostras precisam ser envolvidas, mas o diagrama é bom para fins ilustrativos. Se você pode entender isso, então, você pode ter uma idéia do que é um filtro FIR. Um filtro FIR é idêntico ao filtro de média móvel, mas em vez de todas as forças da torneira serem as mesmas, elas podem ser diferentes. Aqui temos um filtro médio móvel e um filtro FIR. Você pode ver que eles são estruturalmente os mesmos, a única diferença é os pontos fortes das torneiras. A próxima seção irá apresentá-lo aos filtros de Resposta de Impulso Finito (FIR). Ao variar as forças de toque, podemos criar perto de qualquer resposta de freqüência que desejamos. Filtro Médico Motivo Recorrente bull quot quot (0) 0 bull 2 ​​160160160160 O filtro médio móvel é um filtro FIR de comprimento N com todos os torneios definidos igual a ( 1N) .160 É conhecida pela péssima separação de freqüência, mas excelente resposta no tempo - nesse sentido, é fora do filtro Bessels a Bessel.160 Você pode implementá-lo com o bloco FIR SigmaStudios como descrito aqui: quanto mais tempo o filtro, mais suavização - mas o algoritmo de filtro FIR padrão usa muitas instruções para filtros enormes, porque tem que multiplicar coeficientes para cada toque.160 Isso é um desperdício quando todos os coeficientes são iguais.160 Como o capítulo 15 dos pontos do livro de Steven W. Smiths Você pode fazer um filtro de média móvel com uma técnica recursiva que tenha uma torneira antes e depois de um atraso de tamanho (N-1). Esse filtro aparece abaixo como parte de um circuito de teste com fonte de sinal e um filtro Bessel para comparação : 160160160160 Coeficientes são Puxou para o bloco de ganho único na entrada.160 A amostra atual adiciona à saída à medida que entra no atraso, a amostra atrasada subtrai da saída à medida que ela sai.160 O adutor com o feedback acumula essas adições e subtrações para formar o Saída - isso faz algo que é trivial em C, mas é de outra forma uma dor na GUI.160 Embora seja utilizada uma técnica recursiva, o filtro continua sendo um verdadeiro filtro FIR - o comprimento de sua resposta de impulso é definido apenas pelo seu atraso. 160160160160 A minha entrada de teste é uma onda quadrada com ruído adicional.160 Os resultados filtrados aparecem como o traçado superior em ambas as fotos - Primeiro o filtro médio móvel: o filtro Bessel: 160160160160 O filtro médio móvel permite mais ruído, mas melhor preserva a As ondas quadradas formam - não circunda os cantos e as encostas para cima e para baixo são simétricas (sua fase linear) .160 Ouvir as duas formas de onda com fones de ouvido mostra um resultado semelhante - mais ruído com o filtro médio móvel, mas a característica Surge o som de uma onda quadrada.