信号处理对于许多应用而言很重要。 借助现代计算机的强大功能，许多信号处理功能现在都可以通过数字方式完成。 本文，我们将说明如何使用Arm Mbed -DSP库进行数字信号处理和控制。
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在Arm Mbed 网站上，有关于如何设计和实现低通FIR（有限脉冲响应）滤波器的出色教程。 我们基本上将遵循该示例，并将其扩展到高通滤波器和带通/停止滤波器。
首先，我们需要使用MATLAB软件（www.mathworks.com）创建数字滤波器。 数字滤波器设计是一个复杂的主题，因为它涉及复杂的数学运算。 MATLAB有一个信号处理工具箱，可以使数字滤波器的设计更加简单。 FIR（有限脉冲响应）滤波器和IIR（无限脉冲响应）滤波器是常用的数字滤波器。 这里使用FIR滤波器，因为它不需要反馈环路并且更稳定。
以下是MATLAB代码，该代码使用“ fir1”函数创建了低通滤波器。 采样率为48,000 Hz，奈奎斯特频率为采样频率24,000 Hz的一半，截止频率为6000 Hz。 “ fir1”功能在归一化的频率范围（0到1）中创建一个28阶数字滤波器，其中1代表奈奎斯特频率，即24,000 Hz。 因此，归一化的截止频率将为6000 / 24,000 = –¼，或0.25。
下图显示了FIR低通滤波器及其29个（+1阶）系数。 现在，我们可以在mbed程序中使用这些系数来实现低通数字滤波器。
fir_coeff =-0.0018 -0.0016 0.0000 0.0037 0.0081 0.0085 -0.0000 -0.0174-0.0341 -0.0334 0.0000 0.0676 0.1522 0.2229 0.2505 0.2229 0.1522 0.0676 0.0000 -0.0334 -0.0341 -0.0174 -0.0000 0.0085 0.0081 0.0037 0.0000 -0.0016 -0.0018
以下是使用上述FIR低通滤波器系数的mbed示例。 它首先使用1000 Hz正弦波和15,000 Hz正弦波生成混合信号（32×20点），然后使用FIR低通滤波器滤除15,000 Hz。 最后，它通过虚拟COM端口将原始信号和滤波后的信号打印到计算机上。 在下图中，滤波后的信号上移了3 V，因此我们可以分别查看两个信号。
在此程序中，您将需要mbed-DSP库
下图显示了使用Arduino串行绘图仪的程序输出，原始混合信号在底部，滤波后的信号在顶部。 如我们所见，经过滤波后，仅剩下1000 Hz信号。
下图显示了相应的FIR高通滤波器及其29个（+1阶）系数。 现在，我们可以在mbed程序中使用这些系数来实现低通数字滤波器。
fir_coeff =0.0018 0.0016 -0.0000 -0.0037 -0.0080 -0.0085 -0.0000 0.01730.0340 0.0332 -0.0000 -0.0674 -0.1516 -0.2221 0.7487 -0.2221-0.1516 -0.0674 -0.0000 0.0332 0.0340 0.0173 -0.0000 -0.0085-0.0080 -0.0037 -0.0000 0.0016 0.0018
修改上述C程序，并使用新值更改FIR系数，如下所示。
下图显示了使用Arduino串行绘图仪的程序输出，原始混合信号在底部，滤波后的信号在顶部。 正如我们这次看到的，经过滤波后，仅剩下15,000 Hz的信号。
对于带通滤波器，修改上述MATLAB代码，在这种情况下，仅允许通过0.5×24,000（12,000 Hz）到0.7×24,000（16,800 Hz）之间的频率。 其他频率被阻止。 下图显示了相应的FIR带通滤波器及其29个（+1阶）系数。
现在，我们可以在mbed程序中使用这些系数来实现带通数字滤波器。
fir_coeff =-0.0011 -0.0030 0.0033 0.0010 0.0000 -0.0024 -0.0171 0.03320.0207 -0.0974 0.0400 0.1292 -0.1494 -0.0622 0.2069 -0.0622-0.1494 0.1292 0.0400 -0.0974 0.0207 0.0332 -0.0171 -0.00240.0000 0.0010 0.0033 -0.0030 -0.0011