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                                                               波器结构简单易于实现,资源占用率低,可用于超声
             1 引言                                              检测系统的滤波插值。


                 对于超声检测系统,为了能够更方便和更快速                          2 CIC滤波器的原理与结构
             地实现回波信号的重建,通常要求采样率达到 10
             倍于原始信号频率以上            [1] ,对于高频探头来说对              2.1  滤波插值原理
             仪器的 A/D 性能要求较高,同时巨大的数据量给                              整倍数插值 (设插值倍数为 L,L 为大于 1 的整
             信号的传输、存储都带来了一定的难度。考虑到仪                            数) 是指在已知信号 x(m) 的每相邻采样点之间等
             器成本、硬件资源占用率和实时效率等因素,可以                            间距地插入L − 1个0值点,完成这个处理步骤的工
             使用多速率滤波器巧妙地解决这个问题。它基于                             具被称为L倍内插器。若输入采样率为f = 1/T,输
             采样定理,并在滤波器的配合下,采用有限的采样                            出采样率为f = L/T,则经过插值后的序列为
             频率,对整个工作频带内的信号进行重采样,可实                                          
                                                                               x(n/L), n = 0, ±L, ±2L,
                                                                             
             现高频信号的幅值恢复           [2] ,有效提升现有超声仪器                    x L (n) =                            (1)
                                                                              0,       其他.
             性能。
                                                                                           jω
                 可用于做插值的滤波器的基本滤波器有多种,                              设信号 x(m) 的频谱为X(e ),求得信号 x L (n)
                                                                                 jω
             如 FIR 滤波器、级联积分梳状 (Cascade integrator              的傅里叶变换X L (e ) = X(e       jωL ),可见输出信号的
             comb, CIC)滤波器、半带FIR滤波器等。20世纪90                    频谱是输入信号的频谱的 L 倍压缩,插值后信号的
             年代,毛捷等      [3] 、王秀芬等  [4]  分别基于 FIR 滤波器、         频谱成分不仅含有基带分量即原始信号的频谱,而
                                                               且含有其镜像高频分量。由采样定理知,在插值后
             IIR 滤波器的软件算法实现数字探伤仪中的滤波插
                                                               接入一个低通滤波器滤除镜像分量保留原始基带
             值;2017 年,李杏华等       [5]  将插值算法用于相控阵系
                                                               谱,就可以使原始信号中插入的0值都恢复为“准确
             统中;2018 年,尹子骞等        [6]  设计出基于多级 CIC 滤
                                                               值”,从而提高信号时域分辨率             [8] 。
             波器的相控阵延时算法,插值的同时提高了时延精
             度。现场可编程门阵列 (Field-programmable gate               2.2  CIC滤波器的原理与结构
             array, FPGA) 作为一种可灵活定制的逻辑单元阵                          CIC 滤波器由两部分组成:积分器和梳状滤波
             列,其内部有大量的逻辑资源可用来编程实现并行                            器 [9] 。积分器的结构如图 1 所示,其中 △ 代表一个
             计算功能,并在后续逻辑功能调整时具有较强的灵                            延时单元。其传递函数为
             活性,成本较低、风险低、易开发、可通用。为了减
                                                                             G(z) = 1/(1 − z −1 ).        (2)
             轻上位机软件工作负担、提高运算效率,本文基于
             FPGA 利用 CIC 滤波器及其补偿滤波器实现滤波
                                                                            x↼k↽             y↼k↽
             插值。CIC滤波器的优点在于仅需要加法运算来实
             现且所需的加法器数目也很少,不需存储滤波器系
                                                                              图 1  积分器的结构
             数故无需乘法运算,节约资源,可简单高效实现低通
                                                                        Fig. 1 The structure of integrator
             滤波,已被证明十分适合用作插值滤波器。在基于
             FPGA 的高速率硬件系统中,CIC 插值滤波器比其                            而梳状滤波器的结构如图 2 所示。 其传递
             他插值滤波器更具明显优势,对于提高超声检测成                            函数为
             像实时性具有重要意义           [7] 。
                                                                              H(z) = 1 − z −D ,           (3)
                 本文基于 FPGA,采用 Verilog HDL 语言编程
             实现 CIC 插值滤波器及其 FIR 补偿滤波器,在有限                      其中,D 为延迟单位的个数。二者级联后得到积分
             的采样频率下实现了高频信号的幅值恢复。主要内                            梳状滤波器如图3所示。其传递函数为
             容包括:CIC 滤波器原理介绍,优缺点分析,针对缺                                        1 − z −D
                                                                      H(z) =
             点提出的补偿滤波器设计方法、架构设计、功能仿                                           1 − z −1
             真、实验验证以及资源占用率分析,证明了 CIC 滤                                     = 1 + z −1  + z −2  + · · · z −D+1 ,  (4)
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