作者：桂。
時間：2017-08-15 20:28:11
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前言
本文主要記錄濾波器設計的基本流程，涉及到定點/浮點的轉化。
一、Fdatool基本操作
Command輸入fdatool，例如FIR采用窗函數法設計16階低通filter，fc（frequency cutoff） = 10800Hz，fs = 48000Hz，輸入參數：
需要注意的是由於存在常數項，N階Filter用N-1階設計即可。
設計完濾波器並不是直接導出，通常需要兩個后處理操作：
1）驗證濾波器是否符合要求：幅頻響應、相頻響應，零極點圖、群延遲等等，都可以通過上方的Analysis點擊查看。
2）系數量化。通常DSP/FPGA需要定點操作，點擊左方的量化，進行位數設定。
設計完成之后，可以File——Export，將濾波器參數導出，導出的濾波器格式可以自行選擇。
左方的圖標功能依次(自上而下)為：
1）Create a multi-rate filter：創建多速率濾波器；
2）Transform filter：濾波器轉換；
3）Set quantization parameters：設置量化參數；
4）Realize Model：實現模型；
5）Pole-zero editor：零極點編輯器；
6）import filter：導入濾波器；
7）Design filter：設計濾波器；
二、定點/浮點轉化
定點就是位數固定，浮點通常表示為：2.2e8，即xyz的形式，x:常數，y:基底，z:指數。浮點轉換為定點在MATLAB中稱為量化，使用quantizer和quantize兩個函數完成，通常為了便於表示，也會使用num2bin，num2int，num2hex等指令。
1-quantizer
用於定義數據的量化屬性，具體可doc fixedpoint/quantizer，參數詳細設定可參考描述：
2-quantize
按照quantizer定義的量化屬性量化浮點數據。
以上文的16階濾波器為例：
有符號數，先放大100倍，整數最大為41：2^6 > 41，最小需要6位整數，又希望擴大100倍后的數據，小數點后精確到0.01（即原數據精度：1e-4），2^-7 < 0.01，即需要7位小數。
共需要位數N = 1符號位+6整數位+7小數位 = 14位，
其中小數m = 7位。
N = 14;
m = 7;
q = quantizer('fixed','round','saturate',[N,m]);
fix_fir = quantize(q,fir_coef*100);
[fix_fir;fir_coef*100]
結果可以看出，量化的數據達到了精度要求（上為量化數據，下為原始數據）：
有時候為了表示方便，習慣了二進制的表達方式（有符號數，負數用補碼表示）：
num2bin(q,fix_fir)
這一操作也為含有小數的負數求解補碼提供了思路，打印信息如下（類似指令num2int，num2hex類似）：
