matlab cic设计,CIC滤波器设计

CIC滤波器实现简单，资源消耗少(只需要加法器)，成为变采样率系统中比较常用的滤波器，但也需要在合适的场景中使用，不然对信号质量会造成较大影响。

我们可以通过matlab的filter designer了解CIC滤波器的各种特性。通过图1和图2找到CIC滤波器设计窗口。

图1

图2

从幅频曲线中容易得出CIC滤器器通带平台性差，过渡带宽，带外抑制性能起伏较大。

CIC级数设计

带外抑制性能可以通过增加CIC级数(Number Of Sections)来提升，但这会对通带平坦性带来负面影响，具体设计CIC时需要折中该参数。

通常在C语言实现CIC时，可以将该参数设计为偶数，这样会使拖尾是一个整数，方便去掉数据首尾的无效值。更进一步，设计为2，4，8时，归一化可以直接通过移位实现。

CIC滤器使用场景

当我们使用CIC时，需要保证有用信号的fmax应足够小于fs/2/Mcic，其中Mcic为内插倍数。这样才能保证在有效带宽内足够的平坦度，一般fmax相对于直流衰减不能超过0.5dB.

所以在变速率系统中，CIC一般作为最后数字滤波器的前端(靠近模拟域)，如上采样系统中信号先经过限带成型滤波器(低通FIR)，HB滤器组，最后经过CIC到DAC速率。

下图为8倍上采样的图示。

图3

CIC在matlab中的使用

需要注意的是为了保证CIC前后信号时域采样点平均功率的一致性，在第一级CIC滤波器中没有做归一化，这部分增益正好可以补偿上采样插0带来采样点功率的损失。后续每一级都要做归一化，防止溢出。

clear;clc;close all;

%% load data symbols from RRC out,make sure fmax << fs/2/Mcic

load('zeroDataFilterOut.mat') % 8x oversampling signal

symbPower = funCountPower(zeroDataFilterOut); % Power before filter

%% CIC filter for interpolate 8 times

Mcic = 8;

coefCic = ones(Mcic,1);

N = 4; % number of CIC section

modDataZero8x = upsample(zeroDataFilterOut,Mcic);

txPower = funCountPower(modDataZero8x); % Power after zero insertion

%% filter

dataFilterTemp = conv(modDataZero8x,coefCic); % First CIC section

for i = 1:N-1

dataFilterTemp = conv(dataFilterTemp,coefCic)/Mcic;

end

tailLen = N*(Mcic-1)/2;

dataOut = dataFilterTemp(tailLen+1:end-tailLen);

outPower = funCountPower(dataOut); % Power after filter

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