ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC Tự NHIÊN
BÀI TOÁN MỒ PHỎNG x ử LÝ TÍN HIỆU s ố DSP
TRONG HỆ ĐỊNH VỊ VÔ TUYẾN RADAR
(DSP simulations in Radar System)
MÃ SỐ : QT-06-07
CHỦ TRÌ ĐỂ T À I: THS. Đ ỗ TRUNG KIÊN
CÁC CÁN B ộ THAM GIA: THS. TRẦN VĨNH THẮNG
CN. LÊ QUANG THẢO
CN. NGUYỄN ANH ĐỨC
THÂN THANH ANH TUÂN
O A I HOC QUOC G IA HÁ NO '
TRUNG TẦM THÔNG TIN THƯ VIỀN
DT7 m 2
HÀ NỘI - 2006
1
1. Báo cáo tóm tắt (tiếng Việt)
a. Tên đề tài, mã số
BÀI TOÁN MÔ PHỎNG x ử LÝ TÍN HIỆU số DSP TRONG HỆ ĐỊNH VỊ VÔ TUYÊN
Mã số : QT-06-07
b. Chủ trì đề tài
ThS. ĐỖ Trung Kiên, Khoa Vật lý, Trường ĐHKHTN
c. Các cán bộ tham gia
ThS. Trần Vĩnh Thắng
CN. Lê Quang Thảo
CN. Nguyễn Anh Đức
Thân Thanh Anh Tuấn, K48
d. Mục tiêu và nội dung nghiên cứu
Thực hiện thuật toán xử lý tín hiệu siêu cao tẩn radar trên môi trường mô phỏng
e. Các kết quả đạt được
■ 01 báo cáo Hội nghị Vô tuyến toàn quốc, REV2006:

MS. Tran Vinh Thang
BA. Le Quang Thao
BA. Nguyen Anh Due
Than Thanh Anh Tuan, K48
d. Purposes và contents
Simulation of Radar Ultra-High Frequency Digital Signal Processing
e. Results
■ 01 report: Biennial Vietnam Conference on Radio & Electronics (REV 2006)
- Estimation of Radar Detection and False Alarm Probability in the Presence
of Noise.
• 02 papers: Journal of Science for Mathematics - Physics 2006:
Design waveform generators and filters in radar system
- Radar digital filters using TMS320C6416T DSK
3
MỤC LỤC
Mục lục 4
Mục tiêu đề tài 5
Các kết quả chính 6
1. Sơ lược về hệ thống radar [/, 2] 6
2. Kết quả thực nghiệm 9
Kết luận 10
Tài liệu tham khảo 11
Phụ lục 12
Scientific Project 30
Phiếu đăng ký kết quả nghiên cứu KH -CN 31
4
MỤC n Ê U ĐỂ TÀI
Radar được viết tắt từ thuật ngữ RAdio Detection And Ranging. Hệ thống radar sử
dụng các dạng sóng điểu chế và ăng-ten định hướng để phát đi các sóng điện từ vào
những khoảng không gian nhất định nhầm tìm kiếm mục tiêu. Các mục tiêu trong

khối signal processing. Thông tin thu được là đầu ra của khối này.
K
Hình 1. Sơ đồ khối của hệ thống radar xung
1.1 Vị trí
VỊ trí của mục tiêu, R, được tính từ thời gian trễ At là khoảng thời gian mà xung đi
được theo hai chiều giữa radar và mục tiêu. Vì sóng điện từ di chuyển với vặn tốc ánh
sáng, c = 3 X 10H m/s, nên
* = — (1)
2
1.2 Độ phân giải vị trí
Độ phàn giản, kí hiệu là AR, miêu tả khả năng hay khoảng cách tối tiểu mà vẫn có
thê phãn biệt các mục tiêu gần nhau
CT c
AR = — = — (2)
2 2 B
r- độ rộng xung; B - băng thông của radar
Nói chung, người vận hành và thiết kế radar luôn muốn tìm cách cải thiện khả
năng hoạt động cùa radar. Theo biểu thức (2), để đạt được độ phân giải cao thì cần thu
hẹp độ rộng xung. Nhưng khi đó sẽ giảm công suất phát và tãng băng thông. Để vừa có
6
độ phân giải cao trong khi vẫn bảo đảm được công suất phát thì cần xử dụng kỹ thuật
nén xung.
1.3 Tần số Doppler
Radar sử dụng tần số Doppler để xác định vận tốc mục tiêu, cũng như để phân biệt
các mục tiêu chuyển động hay đứng yên. Hiệu ứng Doppler miêu tả độ dịch tần số
trung tâm của sóng tới khi mục tiêu chuyển động tương đối so với radar. Tùy theo
hướng của chuyển động, tần số này có thể có giá trị dương hoặc âm.
Sóng tới mục tiêu có các mặt đẳng pha phân tách bởi bước sóng Ả. Các mục tiêu lại
gần sẽ có các mặt phẳng pha gần nhau hơn. Ngược lại, các mục tiêu ra xa sẽ có các mật
sóng cách nhau xa hơn, hình 2.

(5)
2. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
2.1 Nâng cao tỉ số tín hiệu/tạp, khả năng phát hiện, độ phân giải của radar
Tăng tỉ số tín hiệu/tạp nhờ tăng năng suất đỉnh phát ăng-ten, tăng độ phân giải
radar nhờ các xung cực ngắn. Hai yêu cầu mâu thuẫn được giải quyết thỏa đáng nhờ kỹ
thuật nén xung điều chế tần số tuyến tính. Sự trì trễ tín hiệu vọng và dịch tần số
Doppler được qua bộ lọc nhận và soi chiếu nhờ hàm mờ sẽ đánh giá chính xác vị trí và
vận tốc mục tiêu.
2.2 Ước tính khả năng phát hiện và xác suất báo động lầm của radar trong
trường hợp có nhiễu
Đưa ra một số kỹ thuật phát hiện mục tiêu sử dụng công cụ mô phỏng Matlab. Sự
phụ thuộc của xác suất phát hiện PD theo tỉ số tín hiệu/tạp, khi cố định xác suất báo
động lầm để khảo sát, sẽ đưa ra sự lựa chọn thông số tốt nhất cho các hệ thống radar.
pfa được giữ cố định tại giá trị cho phép gần thực tế và điểu chỉnh sao cho PD cực đại.
PD có thể được nâng cao khi cộng tất cả các xung phản xạ theo kỹ thuật tích phân xung
tương can và không tương can. Khi xem xét các mục tiêu không thãng giáng và có
thăng giáng, PD sẽ giảm và tương ứng SNR cũng sẽ giảm đối với mục tiêu thăng giáng.
2.3 Design waveform generators and filters in radar system
Kết quả này sử dụng phần mềm Goldwave để nghiên cứu những nguyên tắc hoạt
động cơ bản cùa một hệ radar điển hình. Dạng sóng như LFM và các chuỗi xung tương
can được phát ra một cách dễ dàng nhờ các mạch điện tử số của máy tính và card, âm
thanh mà không cần dùng các mạch điện tử phức tạp bên ngoài. Thời gian trễ và tần số
Doppler được tách ra từ tín hiệu phản xạ dùng để tính toán vị trí và vận tốc của mục
tiêu. Các bộ lọc cũns được thiết kế để lọc nhiễu, nâng cao tỉ số tín hiệu/tạp.
2.4 Thiết kế bộ lọc radar số sử dụng bo mạch TMS320C6416T DSK
Kết quả này thực hiện các bộ lọc đáp tuyến xung hữu hạn FIR và bộ lọc xung vô
hạn IIR là những bộ phận không thể thiếu trong các khối xử lý tín hiệu sô' của radar,
dùng bo mạch DSP chuyên dụng TMS320C6416T DSK cùa hãna Texas Instrument.
Các mã c được viết với sự trợ giúp của phần mềm Matlab SPTool để tạo ra các file hệ
số phù hợp với cấu trúc địa chỉ vòng của DSK. Bằng cách thay đổi các file hệ số, chúng

and C6416 DSK", John Wiley & Sons, Inc., 2005.
4. B. A. Shenoi, “Introduction to Digital Signal Processing and Filter Design”,
John Wiley & Sons, Inc., 2006.
5. A1 Lovrich, “Implementation of FfR/I/R Filters with the
TMS32010/TMS32020", Digital Signal Processing Solutions, Texas Instruments,
1989.
6. “Digital Filters Using the TMS320C6000", Digital Signal Processing Solutions,
Texas Instruments, 1997.
11
PHỤ LỤC
1. Photocopy bài báo kèm bìa và mục lục Tạp chí công bố
01 báo cáo Hội nghị Vô tuyến toàn quốc 2006:
Do Trung Kien, Bach Gia Duong, Tran Thi Bich Hai, Estimation
o f Radar Detection and False Alarm Probability in the Presence
o f Noise, National Conference on Physics 2006, p.231
02 bài báo Tạp chí Khoa học Toán - Lý 2006
Journal of Science for Mathematics - Physics 2006:
- Design waveform generators and filters in radar system
- Radar digital filters using TMS320C6416T DSK
2. Photocopy bìa luận vãn Đại học được thực hiện theo hướng đề tài
Khóa luận Đại học:
• Trần Thị Bích Hải, K47 Vật lý, Bài toán về sự phát hiện mục tiêu trên
nền nhiễu, 2006.
Điểm khóa luận: 10
• Bùi Quang Tuấn, K47 Vật lý, Lý tliuyết nén xung s ố của radar, 2006.
Điểm khóa luận: 10
12
10
*^C5SSSSS®5JRS5S5C!2?!
I l l U M tfM A jy|

A New Robust A lgorithm for ICA Based on a- Rcnyi Entropv and
M im im um Spanning Tree
Phan Anil Huy, Nguyen [;m Anil and Nguyen Kim Sach
223
5
Designing Kalm an Filters for Integration of Inertial Navigation System
and Global Positioning System
T. D. Tan. H. H. Tuc. N. T. Long. N. p Thuy, N. V. Chuc
226
6
Estimation o f Radar Detection and False Alarm Probability
in the P rcscncc of Noise
Do '1 rung Kien. Bach Gia Duong, I ran Thi Bich Hal
231 !
7
Research, design and fabrication of a digital signal processing system
based on the technology DSP56307EVM with high speed A /D, D/A
converter for Radio Navigation System s
B;ich Gia D uong. V'u Tuan Anh. Tran Quant; Vinh, Nguyen I rung Kien and Nguyen
Tu;tn Anh
236
14
Estim ation o f Radar Detection and False A larm Probability
in the Presence o f N oise
D o Tru ng Kien a, Bach G ia D uong b, Tran Thi Bich H a ia
a) F acu lty o f Physics. University o f Science, H anoi N ational University
h> College o j Technology, H anoi N a tio nal University.
Abstract — This repo rt investigates some im portant
techniques in ra d ar detection using Matlab
sim ulation. T he dependence of the detection

and false alarm p/u depend on SNR with non-
fluctuating target and fluctuating target for single
and integrating o f pulse.
II. DETECTION THEORIES
Noise Probab ility Density Functio n PDF [2-4J
The majority o f noise entering the receiver is
thermal noise, caused by the inevitable
fluctuations in voltage in and around Ihc activc
region of deviccs. Noise power p s has Gaussian
statistics and can be written in the Johnson-
Nyquist form
P s - k T tiB (W) (I)
where k is the Boltzmann’s constant, To is system
noise temperature, B is receiver noise bandwidth.
The total noise at the output of the receiver:
.V = Ps.Fs = kT ,$.N F (W ) (2)
NF. noise figure, quantifies the degradation in
SNR as a signal passes through a component:
(s/N)„
F = 1 < F < 30
Consider a sine wave am plitude A is present along
with the noise at the input to the //•' filter o f the
radar system, with the frequency is equal to the
center frequency o f ỉhc filter. The output has a
PDF Ricean distribution:
exp\
(3)
VỊ/ ■ ^ Vị/ * J \ 2\ụ
Iy(P) is the modified Bessel function of zero order,
2n ;

: izi = _ 1
p =
_
_____
_
__
/tt N It \
± T t ' ‘
1=1
The /* 0 for single pulse \2-4Ị
Po is a probab ility when r(l) exceed the VT in the
case o f noise plus signal. U sing E q.(3) wc have:
Assume the signal is sine w aveform am plitude A,
its pow er is A:/2. U sing SN R = A 1/2 y ' (single
pulse), (V T!/2\ụ2) = Infl/P /J . Eq. (9) is rewritten:
2/n!
(10)
/ V ■ V I fi-
where M arcu m ’s Q -function is:
Q /a .M = ) ụ 0( a C ,)e-/r-'-'° 'i n dC, (II)
p
North approxim ated this PD:
pu = 0,5 X e r/cỤ - In p,„ - ylS N R + 0,5 ) (12)
with com plementary e rror function is
irfc(: ) - I — je ' dv.
l/s J
III term s o f the P D Fs, the d election and false
alarm process is show n gra phic ally in the Fig.(2)
Pulse integration ị2-4\
Integ ratio n im plemente d b efo re detection is called

(13)
n (S N R „ )
where SN R , for single pulse and S \R „ is lliat
obtain the sam e P[t as S \'R i when integrating n
pulses. Integratio n im provem en t factor:
I/l l) = nE,(n) (14) ,
C oh erent integration: F.,(n) - I, l,(n) = 11
SA7? „ = - S 7VR, ( 15)
n
N on-cohcrent integration: l,(n j < II
SNR.
SNR', = 1 (16)
nE ( n )
232
16
Threshold VT 12, i |
In practice, the detection threshold, VT, is found
from the pti, using DiFranco and Rubin form:
/> ,„ = l - r , r - Ị L . n , - l ; (17)
where r I is the incomplete Gamma function
I/ - r < » „-1-1
yJnij u *
C(
-\)Ị
K = Y r
c r e 
iteration finished when ỊVỵm
= 1.2.3. (18)
10000.0
G (VTJ, ) = (O S )'" - r , ( v T .n t, )

Swel ling V corresponds In u Mưuíív RCS lurẹcl ru'it'
Swerling V: The Eq.(10) just mentioned above
the Pu for single pulse case. When nt,> I, the p u
is computed using the Gram-Charlicr series:
P =
fCt(V2-\)
CtV (i-V2 )-C„V(V* - lOV- +15;/
SNR+1/3
fa(2SNR+\)"
Y Vr -n ,(\+ S N R ) c _
SNR+i/A „ ,
=

r„ = c ,2 /2 .m = J n J2SN K + ij
nl,(2 S N R + \J2 v '
Sw erlin g I: The PD was derived by Swerling:
pn =e
_ -V, <\'SNR>
n ẩ, = 1
Po - I - r i ( VT ■", - 1) + 0 + — ~ / '■ ' X (22)
n/to fy K
V T Vị h I * n SN R I
r,r

./1,,- U x c ,n(J> I
1 + —

n r SN R
Swerling II:
(23)

SN R S N R , n ( n - \ )
'<0 + ^

Y:
■SAT?
+ +f':y - ; '■ Y„
. Y, = r ,r-
(25)
\ + S K R /2 '
For nt, > 50, using the G ram-C harlicr series with
I 2 P3 - I _ r = c £ „ , SN R
2
c > = 7T '-C „ = — ;P = 1+-
2
4 « , r2(32 - u - v
233
17
T ^ C O U O C G iA HA N O .
TR U N G J A M t h o n g t in THU V lỆN_
0
III. SIMULATION RESULTS
1. Relation between Pa, Pf„ and SNR.
The Matlab function “marcum_Q.m” implements
Parl’s algorithm to compute the PD defined in
Eq.(lO). The syntax is as follows:
Ipdj = m arcum_Q(a,b)
a = -Ja ' / y 1 = y/zSNR ,b = J 2 ln(\ / p, )
Fig 5 - Detection probability as a function o f signal In
noise ratio with fa lse alarm probability as a parameter
- SNR req uire d is hig h even fo r Pp = 0.5. Th is is

Ing( 1 / p,„ ) ,
IHn, ) L , - 6 w + U-235/>„ )<\ + ^
login ) ( l - 0 Uữlog(np) + 0 0 m w ( l o f ; n l, r )
The fu nction "im p ro Ja c .m " d rau the relations
between Ifrip). Pu and pr„.
/imp_np/ = impro _fac(np,pfa,pd)
np number o f integrated pulses
pfa probability o f false alarm
imp_np im provem entJador
Fig. 6 - Improvement factor as a function o f np
The in tegra tio n factor is not a sensitive function
o f either the Pi, or the Pp as can be seen by the
clustering o f the cu rvcs in the Fig.6
For ex am ple, the figure also show s that with the
Pi) = 0 .9 and P)a - 10 i: m entio ned above, 1(10) *
9.20 dB and from Eq (16) w c gel:
(SN R ) , = t s m ) i = 1 5 .7 5 -9.2 0 = 6.55 dB
T hus, n on-cohe rcnt integration o f 10 pulses where
(SNR ) 10 = 6.55 dB proM dcs the sam e performance
as (S N R )i= 15.77 dB o f a single pulse
3. C om pare the PB of fluctuating target using
integration (ttp> 1) and non-integration («,=1)
The fu nctio n "swerhng 5 m" calculates the Po for
Sw erling V targets u sing Eq (21)
Ipdj = swerling5(np,snr)
snr signal lo noise ratio
"f
SNR - dB
F/g. n - Pi, versus S \'R , p/u Iơ :' for no integration and
non-cuhcrcnt integration in Swcrlmg y model

T h at is the re aso n for this report focus on the design ation of waveform generators, the
retu rned sig n als w ith delay, atte n u a tio n , D oppler effects and filters for rad a r system using
Goldwave VÕ .14 softw are of Goldwave Inc [3],
2. Theories o f w aveform s using in radar techn ique
c w rad a r s contin uously emit electrom agnetic energy, and use separate tra n s m it and
receive anten n a s. U nm o dulated c w radars can accurately m easu re targ e t rad ia l velocity
(D oppler shift) a nd a n g u lar position. T arg et range inform ation cann ot be extracted w ithout
utilizin g some form of m odulation. P ulsed radars (PR) use a train of pulsed w aveform s
(m ainly w ith m odulation). In this category, ra d ar system s can be classified on the basis of the
Pulse R epetition Fre quen cy (P R F ). Low P R F radars a re p rim arily used for ranging w here
ta rget velocity is not of inte rest. High PRF radars a re m ainly used to m easure target
velocity, c w as well as PR can m easure both target ran ge and radial velocity by utilizing
different m o d ulatio n schemes.
R a d a r w a v e fo rm s [2]
cvv a n d n ulse d waveform s:
c w is given by (Fig.la): f t( t) = Acosoì0t (1)
N ext consid er th e tim e do m ain of signal fJt) given by (Fig. lb):
19
f 2( t ) = A R e c t ( - ) = \ A 2 * * 2 (2)
1 [ 0 otherw ise
Now is th e coherent gate d cw waveform f 3(t): f 3(t)= ỵ ^ f 2(t - n T ) (3)
n=-co
Clearly f3(t) is periodic, w here T is period (recall th a t fr - 1 IT is the PRF).
_ N
T he function f4(t) (lim ited duration f/t) ) (Fig.lc): f A( t) = Ydf 2 ( t - n T ) (4)
n=0
Fig. 1. A m plitud e spectrum o f c w and pulsed, waveforms.
(a) CW; (b) single pulse; (c) coherent pulse train o f infinite length
L in ear Frequency M odulatio n W aveform s
Frequen cy or phase m odulated waveform s can be used to achieve m uch wider operating

Fig.3. Block diagram of experim ent
R a d a r S ig n a l Generators a n d Processing
A im p o rta n t signal of rad a r is L F M waveform (Fig.4). T h e pulse w idth r an d the
bandwidth B ca n be controlled easily for th e best com pression gain 2 B t.
W ith p u lsed rad a r, we can create a simple sq uare pulses (Fig.5). The pulse w idth ra n d
Pulse R epetitio n Inte rval (PRI) can be adjusted to achieve high signal to noise ratio {SNR)
because of the peak transm itte d power p , in [i] is proportional w ith pulse w idth. As
m entioned above, L F M w aveform s have long p ulse a t tran sm iss io n (T:ransmiUed long), and by
using a m atched filter receiver in ord er to com press th e received signal in order to achieve
high resolu tio n (r„MlW short).
PtG2}?a
R adar equation : (S N R )IIUI =
( 4k ) kT.B F L R
(6);
cx c
R ange resolution: AR = — = —— (7)
2 2 B
Fig.4. Up-chirp LFM observed by
Yokogawa D ig ital Oscilloscope D L1720E
»6^07^17 ze 17:61 ,y t ■

-
—

■.

,k I
(OGMMA ♦ ■— 5
Transm itted P u lt t s
S im .n l.t* a n im rp - iji n i' t 3 n h sp ru p d h v Y nh t

Echo
-Vi'—"i-v.v-j
ill III iij III
O v e rla p due to sh o rt d e lay time
i f III
Return 'rom t.1
It1 '• ! !
!> ■ n '■
in
fci
(a) (b) (c)
Fig. 7. Rad ar echoes, (a) O verlap due to short delay tim e 0.5 m s; lb) Jf = 1.8ms, more attenuation:
Returns fro m 2 targets at d ifferent positions.
R adars u se D oppler frequency f d to extract targ e t radial velocity, as well as to
distin g uish betw een m oving and s tationary targ ets: fj = - v/ (Fig.8 a, b) (9)
21
****»♦
|lr-
M M ,
i it "*
I'.'-
Qoemq argot cautts frie highg fraqmncy
Racadinfltargst causes the lo w frequency
Li
(a) (b) (c)
Fig.8. (c) Doppler effects, (a) P ositive Doppler frequency f d; Cb) Negative Doppler frequency fd
Filters
F ilters a re n ecessary p a rts in the rad a r system usin g to im prove th e radar detecting
techniques, especially in cre asing the S N R w hen signal is presen t along with th e noise. In our
work, we c reate a sin e wave signal 1.000 kHz plus w ith the w hite noise, and design the band 

F IR p rog ram .
1. Introdu ction
T he ability of an F IR filter to operate satisfactorily in an unknow n environm ent and
track tim e v a riations of input statistics m ake th e F IR filter a powerful device for signal-
processing and control applications. Indeed, FIR filters have been successfully applied in
such diverse fields a s comm unications, rad ar, sonar, seism ology, a n d biomedical engineering.
A lthough these applicatio ns are indeed quite different in n a tu re, n e verthele ss, they have one
basic comm on feature: an input vector and a desired resp onse are used to compute an
estim atio n erro r, which is in turn used to control the values of a set of adju stable filter
coefficients.
2. Theory o f filter with TMS320C6416T DSP Starter Kit
For a large varie ty of applications, digital filters are usu ally based on the following
re la tionsh ip s betw een th e filter in p u t sequence x(n) and th e filte r o u tp u t sequence y'n) [4] :
N M
y ( n )= Yi akx ( n - k i - Ỵ 'b Jy (n - j ) (1)
*=0 7=1
E q .(l) is re ferred to as a linear constant coefficient difference equation.
C o n cepts o f th e F IR [1-3]
A discrete sign al x(n) can be expressed as: x ( n ) = Y ^x(m )bt n - m i (2)
m = r,
w here $ n -m ) is im p ulse sequence ã n ) delayed by m . T h e signals a n d system s that we deal
w ith are lin e a r a n d tim e in v a riant, w here both sup erpositio n and shift-invariance apply. If
th e input is a u n it im p ulse ã n ) the resu lting o u tp u t re spon se is h(n), h(n) is designated as
th e im pulse respo nse. T h en x(m )ẵ n -m ) ->x(m )h(n-m ) by the shift-m varia nce property. Using
(2), the respo n se becomes: y ( n ) = ỵ ^ x ( m ) h ( n - m )
L etting k = n-m y ields:y in ) = ị í h (k )x (n - k ) . T h is convolution equation is very useful
*=0
for design of F IR filter since we can app ro xim ate it w ith a finite n u m b er of term s, or
23
N-1

h(l)
x(n-l)
h(0)
x(n) x(n+l)
x(n+2)
2
h(2) x(n-2) h(l)
x(n-l)
x(n) x(n+l)
h(2)
x( n-2) x(n-l)
x(n)
N-l
h(N-l) x(n-OM))
h(N-2)
x(n-(N-2)) x(n-(N-3)) x(n-(N-4))
h(N-l)
x(n-Oi-l))
X(n-(N-2)) x(n-(N*-3))
The im p o rtan t poin t in real-tim e applicatio ns is w hen a new sam p le arrives, it is added
to the sam ple set, a nd the oldest sample is disposed of. T his can be perform ed using the
circular addre ssin g hardw a re of th e C6000 family.
3. E xperiment results
F r e q u e n c y r e sp o n s e s o f lo w -pass, h igh -p a ss, b a n d -p a ss, b a n d -sto p filte r s
The c source prog ram FIR.C im plem ents FIR filters by th e Eq.(3). It is a generic FIR
program , since coefficient files specify the filter’s characte ris tics. This is the spectacular
feature of FIR filter. By altering the sets of coefficients, we can m ake the filter respond in
differen t ways to th e d ifferent frequencies. W ith the help of SPTool/FDATool of M atlab, we
can c arry out this m ission easily. For a n F IR filter to have lin ear pha se, th e coefficients m ust
be sym m etric. F o r exam ple, we can see inside the bp2100.cof c reated by SPtool.

pseud orand om noise. In th eory, th e w hite noise
has frequency spe ctru m swept from zero to
infinity. H owever, we have som e lim itation in ,
rig.2- Spectrum OJ the white noise generated
frequency range th a t show n in Fig.2. by PSK TMS320C6416T
W hen we load the FIR.C to th e TMS320C6000 processor an d connect th is white noise
signal in to L IN E IN , we w ill observe th e frequency responses of th e filter w ith different
coefficient sets (Fig.3). The Fig.3 show s th a t we can easily change the cut frequency, cen ter
frequency, b a n d w idth of band-pass a n d band-stop w ith the help of the SPTool or FDATool of
M atla b to chan ge the coefficient sets.

-
\\
j (*) Lo w p a s s at 10 kHz
I
I
" ' : " / t r y

T -
■ :

/

■

: :

(c)
(*) B and p a s s at c e n te r fre q u e n c y 12kH z
B an d w id th = 4k H z