STM32实现IIR滤波器，可用matlab生成的头文件

matlab的fdatool是好东西，不过很多人不知道该怎么使用它生成的C头文件。

趁着放假有时间，摸索了几天，终于搞定。希望阿莫给条裤子。

该程序已经用于心电采集实验

导联aVF，带宽1-25Hz



实验过程中图片 (原文件名:DSCF6003.JPG)



液晶截图 (原文件名:aVF_LCD.jpg)

不多说，切入正题

这里有个fdatool设计的IIR高通滤波器，采样率400Hz时截止频率1Hz。

设计定型之后，要做些调整。

以下说明中的英文名词有些可能对不上fdatool界面上的原文，请大家意会吧

第一步：

点击菜单中的Edit->Convert Structure 选择Direct Form I ，SOS，（必须是Direct Form I， II不行）

一般情况下，按照默认设置，fdatool设计都是由二阶部分串联组成的。

这种结构的滤波器稳定性比一个section的要好很多，其他方面的性能也好些。

如果不是的话，点击Convert to second order sections。

这时，滤波器的结构（structure）应该显示为 Direct Form I，second order sections

第二步：

选择quantize filter，精度选择single precision floating point （单精度浮点）

之所以不用定点是因为噪声太大，也不容易稳定。

点击菜单中的Targets -> generate c header ，选择export as：single precision floating point （单精度浮点）

填写变量名称时，把NUM改成IIR_B，DEN改成IIR_A,其他不用动，保存为iir_coefs.h

保存好的文件如下：

//一大堆注释

//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：

打开iir_coefs.h把MWSPT_NSEC替换成IIR_NSEC,

NL、DL数组删除掉，real32_T改成float ，

其中有一个#include "twmtypes.h",不要它了，删掉

改完的文件如下：

#define IIR_NSEC 9

//原来叫做MWSPT_NSEC

const float IIR_B[IIR_NSEC][3] = {

//为什么改为float很明显了吧

{

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，然后使用以下代码进行滤波

这段代码是根据Direct Form I 2阶IIR滤波的差分方程编写的

a0*y
= b0*x
+ 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]);

}

//复位滤波器

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:

首先写好iir_coefs.h，然后调用iir_filter.c对数据流进行滤波

一个伪代码例子：

while(运行中)

{

保存到SD卡(iir_filter(读取ADC采样值()));

}

这个函数比STM32 DSP库中的函数要好很多，DSP库中的2个IIR滤波函数都不能连续处理数据流。

记得在开始滤波之前重置滤波器

iir_reset();