用BNC电缆把信号发生器的输出与DSP分析板的输入通道1相连。把分析板的输出通道1和2与示波器相连。输入输出的连接如Figure 1所示。.

Figure 1

硬件连接示例

注意以这种方式连线只有一路信号进入DSP，两路信号从DSP出来。通道1出来的是被滤波后的输入信号，而通道2出来的是没被滤波的输入信号。这样可以使你同时在示波器上观察原始输入信号及经过滤波的输出信号。打开信号发生器和示波器电源。

用所提供的网络帐号和密码登录进入实验工作站上的微机。

在执行和测试所提供的FIR滤波器程序代码前，你必须完成源文件的汇编。首先，打开一个DOS窗口创建一个新的目录来存放有关文件，然后将filter.asm, coef1.asm, coef2.asm, core.asm, 和 vectcore.asm 拷贝到你的目录中。

接下来，拷贝一份coef1.asm并命名为“coef.asm”然后通过在DOS窗口中键入asm filter来汇编滤波器程序代码。汇编的过程是首先将FIR滤波器参数（存于coef.asm中）包括在汇编文件filter.asm内，然后编译并将结果生成一个名为filter.out的包含有可执行二进制代码的输出文件。

汇编完滤波器程序代码后，双击Code Compose图标进入程序调试环境。在载入代码前，你必须重启DSP分析板并初始化processor mode status register（PMST，处理器模式状态寄存器）。从Code Composer的Debug菜单选择Reset来进行重启。

分析板重启后，从View菜单选择CPU Registers来打开显示DSP寄存器数值的小窗口，该小窗口将出现在Code Composer窗口的底部。找到PMST寄存器。它必须被设成十六进制的数值FFE0以确保DSP分析板正常工作。如果发现设置不正确，双击该数值并在弹出的Edit Register窗口中做相应的修改。

现在，选择File菜单中的Load Program来载入滤波器程序的汇编代码。最后，再次重启DSP板，选择Debug菜单中的Run来运行该程序。

所运行程序的输入值将来自输入通道1(input channel 1)，经过滤波的信号和原始输入信号将分别被送至输出通道1和2(output channel 1 and 2)。注意由于模数/数模转换过程中的失真，由输出通道2送出的原始信号可能和由输入通道1进入的信号不完全相同。该六声道（通道）模数/数模转换器运行在44.1kHz的采样率，并具有抗锯齿(anti-aliasing)滤波器和抗假像(anti-imaging)滤波器。并且转换器是交连耦合(AC coupled)的，直流信号无法通过。在这种情况下，你认为输入通道1和输出通道2之间会有什么样的差别？

把信号发生器的峰峰值设成1.0V，波形设成正弦波。在一定范围内改变滤波器的输入频率并观察其频率响应。在44.1 kHz的采样率下，DSP系统的频率响应范围应是多大？

根据你所观察到的频率响应确定滤波器的类型(低通、高通或带通)并确定-6dB(半高)截止频率。这在进行示波器通道2的触发设置时可能会有用，因为通道1的信号可能会是零。

在确定了DSP所实现的滤波器的类型之后，你就可以通过在汇编过程中使用不同的参数来实现新的滤波器。文件coef2.asm中含有不同的参数。拷贝一份coef2.asm并命名为coef.asm。

现在你可以汇编并测试这个新的滤波器程序，并像在步骤4中那样按DOS窗口中的汇编步骤来执行滤波器代码。

与步骤4类似，通过在不同的频率下运行程序来确定滤波器的类型及其-6dB截至频率。

在本步骤中，你将通过将滤波器参数从DSP拷贝到MATLAB中并用freqz命令显示其频率响应幅值来验证该滤波器的频率响应特性。

文件coef.asm中所包含的FIR滤波器参数被放在位于0x1000（十六进制）的DSP内存中。你所汇编和运行的每一个滤波器程序有八个参数。选择View菜单中的Memory来打开一个Memory Window Options窗口来查看所用参数的整数数值。将起始地址设为0x1000，格式设为16-Bit Signed Int。点击“OK”便可打开显示指定地址内存中数值的窗口。左侧的数值显示的是内存地址。

在这个例子中，滤波器参数在内存中以降序排列。即参数 h⁢7 h 7 位于 0x1000 而参数 h⁢0 h 0 位于0x1007。

现在你已经在内存中找到了各参数的数值，接下来就可以用MATLAB中的freqz命令来显示滤波器的频率响应了。要使用freqz命令你必须先在MATLBAB中用滤波器参数创建一个矢量。例如，如果我们想知道一个系数为 -10, 20, -10 的三参数滤波器的频率响应，我们可以在MATLAB用如下命令：

注意你将位于内存0x1000到0x1007中的八个参数值手动输入至参数矢量 h h。

观察MATLAB中显示的频率响应和你的实验结果有何异同？造成这种差异的可能原因是什么？

实验室会提供一些MATLAB代码来帮助你编程。例如其中的一个程序使你可以将在MATLAB中产生的滤波器参数存成可以直接用在汇编程序中的形式，从而省去了手工输入这些参数的麻烦，这对于长度较大的滤波器尤为有用。这些程序或者已经被安装在了电脑上，或者按所提供的链接下载。

首先，在MATLAB中键入h = gen_filt;来产生一个随机的八参数滤波器。然后键入save_coef('coef.asm',flipud(h));来保存该滤波器参数矢量，注意存入自己的目录中。（执行这些操作的代码可在gen_filt.m 和 save_coef.m中找到。）

MATLAB程序会将参数矢量 h h存成指定的文件(在这里是coef.asm)。注意在保存之前这些参数将被“翻转”以使得它们以倒序存贮在从0x1000到0x1007的内存中。

现在你可以按步骤5那样重新汇编和运行这个新的滤波器程序。

注意在载入新的滤波器程序时内存0x1000到0x1007中的内容会作相应的更新。

利用调试工具不但可以查看DSP内存中的数值，还可以对任何地址中的内容作修改，只需双击某内存地址并在弹出的窗口中作相应的修改。

修改0x1000至0x1007内存中的数值使其用于实现一个可以线性改变输入信号大小并产生一定偏移的滤波器：

修改完所有八个参数后，运行新的滤波器程序并用示波器测量输入波形和输出波形之间的偏移。

如果改变线性系数和偏移量你会看到怎样的输出？六个采样点的偏移在时间上对应几秒？

最后的练习是用一个检测矢量作为输入来观察其输出。然后你就可以将此输出信号和用MATLAB以同样的滤波器处理同样的输入信号所得到的输出信号作比较。如果DSP所实现的滤波器是正确的，则两个输出应该是几乎一样的。为此，你要先在MATLAB中产生一个波形信号并把它存为一个检测矢量。然后用该检测矢量作为输入在DSP上运行滤波器，并把结果输出到MATLAB中和在MATLAB中该滤波器的模拟结果作比较。

使用检测矢量的第一步是产生一个合适的输入信号。一个方法是使用MATLAB中的sweep函数（参见sweep.m）来产生一个跨越一定频段的正弦波。MATLAB函数save_test_vector （参见save_test_vector.m）可以将产生的正弦波存成一个可被直接用于DSP代码的文件。

在MATLAB中产生和保存这样一个正弦多频波可以使用如下命令：

	    
	    >> t=sweep(0.1*pi,0.9*pi,0.25,500);    % Generate a frequency sweep
	    >> save_test_vector('testvect.asm',t); % Save the test vector
	    
	  

接下来，使用MATLAB中的conv命令来生成上面由gen_filt所产生的滤波器 h h对该正弦多频波的模拟响应。注意该操作将生成一个长度为507（ n+m−1 n m 1 ， n n是滤波器的长度， m m是输入信号矢量的长度）的矢量。你应只保留此矢量的前500个分量。

	    
	    >> out=conv(h,t)                       % Filter t with FIR filter h
	    >> out=out(1:500)                      % Keep first 500 elements of out
	    
	  

现在我们需要修改文件filter.asm来使用检测矢量核心文件vectcore.asm。该核心文件所使用的输入输出数据都位于DSP的内存中，而不是从模/数转换器(A/D)获取输入信号并将输出信号送到数/模转换器(D/A)。检测矢量被存贮在DSP内存中特定的部分，不会影响滤波器程序代码及其数据。

要使用测试矢量，你需要修改文件filter.asm。汇编源代码文件是简单的文本格式，你可以使用任何你喜欢的软件来编辑它，例如WordPad，Emacs，或VI。对文件的第一行作如下修改： 将

	    
	    .copy 	"core.asm"
	    

	  

改为：

	    
	    .copy 	"testvect.asm"
	    .copy	"vectcore.asm"
	    

	  

注意像往常一样不能省略.copy之前的空白部分。

这些改变将会把你生成的测试矢量拷贝进来并使用新的核心文件。完成代码的修改和汇编后，用Code Composer载入文件并运行。几秒钟后中止DSP（使用Debug菜单下的Halt命令），并确认DSP是中止在了指向自身的转移语句上（the DSP has halted at a branch statement that branches to itself）。在disassembly窗口中应有0000:611F F073 B 611fh高亮显示。

接下来保存输出文件并载入MATLAB。首先保存位于0x8000的程序内存里的前3000个单元。在Code Composer Studio中选择File->Data->Save...，输入文件名output.dat并按Enter。然后在弹出的地址框中输入0x8000，在Length栏里输入3000，并在紧靠着Page的下拉菜单中选择Program。在保存结果时一定要确认所使用的长度正确（测试矢量长度乘6）。

最后，使用read_vector（参见read_vector.m）将所保存的结果读入MATLAB。使用如下命令：

	    
	    >> [ch1, ch2] = read_vector('output.dat');
	    
	  

现在，MATLAB矢量ch1对应于经过过滤的测试矢量。MATLAB矢量ch2应与你所产生的测试矢量基本相同，它从DSP系统的输入端进入并被原封不动地送到输出端。

在将滤波器的输出载入MATLAB后，比较期待输出（out）和滤波器的实际输出（ch1）。你可以将这两个波形画在同一图中做比较。比如：

	    
	    >> plot(out,'r'); % Plot the expected curve in red 
	    >> hold on        % Plot the next plot on top of this one 
	    >> plot(ch1,'g'); % Plot the expected curve in green 
	    >> hold off 
	    
	  

你应确定两个输出波形之间的差别几乎为零。你可以用如下方法画出两个矢量的差：

	    
	    >> plot(out-ch1); % Plot error signal 
	    
	  

你将看到这两者不会完全相同。原因是DSP使用的是16位精度；而MATLAB在计算中用的是64位浮点数。

注意在用这种方法比较两个矢量时，两者的长度必须完全一样，上面所用的MATLAB命令out=out(1:500)可以确保这一点。