基于DSP的FIR滤波器设计

/view/e6e44f4c2e3f5727a5e962d7.html/view/157f7f35eefdc8d376ee325f.html基于DSP的FIR滤波器的设计和实现摘要：DSP技术一般指将DSP 处理器用于完成数字信号处理的方法与技术。

目前的DSP芯片以其强大的数据处理功能在通信和其他信号处理领域得到广泛注意并已成为开发应用的热点技术。

许多领域对于数字信号处理器的应用都是围绕美国德州仪器所开发的DSP处理器来进行的。

DSP芯片是一种特别适合于进行数字信号处理运算的微处理器。

主要应用是实时快速的实现各种数字信号处理算法，如卷积及各种变换等。

其中利用DSP来实现数字滤波器就是很重要的一种应用，本文深入研究基于美国德州仪器公司(TI)TMS320C5410 DSP芯片的滤波器系统软件实现方法，用窗口设计法实现FIR滤波器，给出了MATLAB仿真结果，并在以TI TMS320C5410为微处理器的DSK上实现，实验结果表明滤波结果效果良好，达到了预期的性能指标，用时间抽取法实现的FFT/ IFFT算法，介绍了自适应滤波器的基本原理及应用，并对LMS算法进行了深入的研究。

关键词：DSP；TMS320C5410；FIR滤波器；FFT/IFFT；自适应滤波器The Design and Implemention of FIRFilter Based on DSP’sAbstract：DSP technology means the technology to accomplish digital signal processing.Nowadays DSP’ are getting more an d more attentions in the information field, due to its powerful signal processing ability, becoming a hot-point technique in communication and other relating signal processing areas. DSP chip is especially fit for digital signal processing, its main application is realizing all kinds of digital signal processing arithmetic such as clove hitch correlation、all kinds of transforms etc. Realizing digital filters with DSPis an important application.The paper discusses the filter’s software realization based on TMS320C5410 and finished the hardware system of noise-restraining. The arithmetic system was compiled with C and assemble language, The main works accomplished are as following: realization of FIR filter with window function, and to reach the simulation result through MATLAB,also realization on TMS320C5410 chip,the result of experiment to make clear that the effect is fine.realization of FFT/IFFT arithmetic with time-drawing.The paper begins with the principle of adptive filter.Based on the principle,Least Mean Square is researched deeply.Keywords：DSP; TMS320C5410; FIR Filter; FFT/IFFT; Adaptive Filtering第1章绪论1.1引言随着信息时代和数字世界的到来，数字信号处理已成为如今一门极其重要的学科和技术领域。

基于DSP 的FIR 数字滤波器 (设计实验)一、实验目的1.了解FIR （Finite Impulse Response 有限冲激响应）滤波器的原理及使用方法；2.了解使用MATLAT 语言设计FIR 滤波器的方法；3.了解DSP 对FIR 滤波器的设计及编程方法；4.熟悉在CCS 环境下对FIR 滤波器的调试方法； 二、实验原理数字滤波是DSP 的最基本应用，利用MAC （乘、累加）指令和循环寻址可以方便地完成滤波运算。

两种常用的数字滤波器：FIR （有限冲激响应）滤波器和IIR （无限冲激响应）滤波器的DSP 实现。

设FIR 滤波器的系数为h(0)，h(1)， ...，h(N-1)，X(n)表示滤波器在n 时刻的输入，则n 时刻的输出为： FIR 数字滤波器的结构如图3.1所示。

1、线性缓冲区法又称延迟线法。

其方法是：对于n=N 的FIR 滤波器，在数据存储器中开辟一个N 单元的缓冲区，存放最新的N 个样本；滤波时从最老的样本开始，每读一个样本后，将此样本向下移位；读完最后一个样本后，输入最新样本至缓冲区的顶部。

以上过程，可以用N=6的线性缓冲区示意图来说明，如图3-2所示图3-2 N=6的线性缓冲区示意图2、循环缓冲区法图3-3说明了使用循环寻址实现FIR 滤波器的方法。

对于N 级FIR 滤波器，在数据存储区开辟一个称为滑窗的具有N 个单元的缓冲区，滑窗中存放最新的N 个输入样本值。

每次输入新的样本时，新的样本将改写滑窗中最老的数据，其他数据则不需要移动。

10()()()(0)()(1)(1)(1)[(1)]N i y n h i x n i h x n h x n h N x n N -==-=+-+---∑Z -1Z -1Z -1y(n)图3-3 FIR滤波器循环缓冲区存储器图三、实验内容与步骤设计一个FIR低通滤波器，通带边界频率为1500Hz，通带波纹小于1dB；阻带边界频率为2000Hz，阻带衰减大于40dB；采样频率为8000Hz。

题目：利用DSP的FIR滤波器设计数字处理器（DSP）有很强的数据处理能力，它在高速数字信号处理领域有广泛的使用，例如数字滤波、音频处理、图像处理等。

相对于模拟滤波器，数字滤波器没有漂移，能够处理低频信号，频率响应特性可做成非常接近于理想的特性，且精度可以达到很高，容易集成等。

使用可编程的DSP芯片实现数字滤波可以通过修改滤波器的参数十分方便地改变滤波器的特性，下面主要说明利用TMS320VC54x DSP芯片设计实现FIR数字滤波器。

设计目的意义一个实际的使用系统中,总存在各种干扰，所以在系统设计中,滤波器的好坏将直接影响系统的性能。

使用DSP进行数字处理，可以对一个具有噪声和信号的混合信号源进行采样,再经过数字滤波,滤除噪声,就可以提取有用信号了。

所以说，数字滤波器是DSP最基本的使用领域，熟悉基于DSP的数字滤波器能为DSP使用系统开发提供良好的基础。

技术指标1、数字滤波器的频率参数主要有：①通带截频：为通带和过渡带的边界点，在该点信号增益下降到规定的下限。

②阻带截频：为阻带和过渡带的边界点，在该点信号衰耗下降到规定的下限。

③转折频率：为信号功率衰减到1/2(约3dB)时的频率，在很多情况下，也常以fc作为通带或阻带截频。

④当电路没有损耗时，固有频率：就是其谐振频率，复杂电路往往有多个固有频率。

2、增益和衰耗滤波器在通带内的增益并非常数。

①对低通滤波器通带增益，一般指ω=0时的增益；高通指ω→∞时的增益；带通则指中心频率处的增益。

②对带阻滤波器，应给出阻带衰耗，衰耗定义为增益的倒数。

③通带增益变化量指通带内各点增益的最大变化量，如果通带增益变化量以dB为单位，则指增益dB值的变化量。

3、阻尼系数和品质因数阻尼系数α是表征滤波器对角频率为ω0信号的阻尼作用，是滤波器中表示能量衰耗的一项指标，它是和传递函数的极点实部大小相关的一项系数。

4、灵敏度滤波电路由许多元件构成，每个元件参数值的变化都会影响滤波器的性能。

基于DSP实现的FIR低通滤波器FIR（有限脉冲响应）低通滤波器是一种常见的数字信号处理（DSP）滤波器。

它的设计和实现非常灵活，可以用于去除数字信号中高频成分，使得信号能在一定的频率范围内进行平滑处理。

FIR低通滤波器有很多种设计方法，其中最简单的方法是基于窗函数设计，例如矩形窗、汉宁窗、布莱克曼窗等。

这些窗函数的选择取决于滤波器的性能要求和频率响应的形状。

在DSP中，FIR低通滤波器的实现可以采用直接形式、级联形式、并行形式和迭代形式等多种结构。

其中直接形式是最简单和直观的实现方式，也是最容易理解和实现的一种结构。

直接形式的FIR低通滤波器由一个延迟线、一组乘法器和加法器组成。

延迟线用于延迟输入信号，乘法器用于对延迟后的信号进行调制，而加法器则将调制后的信号相加得到输出信号。

```----------------------，，，x(n) -->， Delay ，-->， Multiply，-->--+ Sum ，--> y(n)Line ，，，----------------------```在实现过程中，需要注意的是延迟线的设置和乘法器的系数。

延迟线的长度决定了滤波器的阶数，即滤波器对输入信号的响应范围。

乘法器的系数则决定了滤波器的频率响应，可以通过窗函数的选取来确定。

通常，FIR滤波器的实现可以通过查表法或者卷积法来实现。

查表法通过预先计算所有可能的输入组合，并将其存储在一张查找表中，以减少计算量。

卷积法则通过将输入信号和滤波器的冲击响应进行卷积运算来得到输出信号。

当实现FIR低通滤波器时，还需要考虑滤波器的性能指标和算法的优化。

常见的性能指标包括滤波器的截止频率、抗混叠性能、通带和阻带的幅频特性等。

算法的优化可以从以下几个方面考虑：乘法器的系数选择、滤波器结构的选择、滤波器长度的选择和存储器的优化等。

总之，基于DSP实现的FIR低通滤波器是一种常用的数字信号处理滤波器，它可以用于去除数字信号中的高频成分，平滑信号的频谱。

FIR滤波器及其DSP实现FIR（Finite Impulse Response）滤波器是一种常见的数字滤波器，它具有有限的脉冲响应。

与IIR（Infinite Impulse Response）滤波器相比，FIR滤波器具有线性相位特性，并且可以实现稳定的滤波效果。

FIR滤波器的核心是其冲激响应，即滤波器的输出响应。

FIR滤波器的输出可以通过对输入信号和滤波器的冲激响应进行卷积来实现。

为了得到所需的滤波效果，需要设计滤波器的冲激响应。

常见的方法包括频域设计和时域设计两种。

频域设计方法主要利用频率响应来设计FIR滤波器的冲激响应。

这包括将所需滤波特性转化为频率域中的理想滤波器响应，然后通过反变换得到冲激响应。

常见的频域设计方法有窗函数法、最优逼近法和频带优化法等。

窗函数法是最简单的频域设计方法之一，通过将理想滤波器的频率响应与窗函数的频率响应相乘得到FIR滤波器的冲激响应。

常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、汉明窗等。

窗函数法的优点是简单易用，但实现的FIR 滤波器在频域存在较大的过渡带宽。

因此，需要根据具体应用需求选择合适的窗函数。

最优逼近法是一种基于最优化理论的频域设计方法。

它通过将所需滤波特性定义为目标函数，利用优化算法来最小化目标函数与实际滤波器响应之间的差距，从而得到FIR滤波器的冲激响应。

最优逼近法能够较好地满足滤波特性的要求，但计算复杂度较高。

时域设计方法主要通过对滤波器的冲激响应进行直接设计来实现。

常见的时域设计方法有零相位响应（Zero-Phase Response，ZPR）设计和线性相位设计。

零相位响应设计方法通过首先设计一个偶对称的冲激响应，并通过反转和平移来得到滤波器的冲激响应。

这样可以实现零相位的滤波效果。

零相位响应设计方法能够保持输入信号的相位信息，适用于对相位要求较高的应用，如音频信号处理。

线性相位设计方法主要通过对滤波器的延迟进行优化来实现。

线性相位设计方法能够使得滤波器的相位响应近似为线性函数，从而实现滤波器对不同频率的信号具有相同的延迟。

FIR滤波器设计与DSP实现一、实验目的1. 掌握数字滤波器的设计过程；2. 了解FIR 的原理和特性；3. 熟悉设计FIR 数字滤波器的原理和方法。

二、实验内容1. 通过MATLAB 设计确定FIR 滤波器系数；2. DSP 初始化；3. A/D 采样；4. FIR 运算，观察滤波前后的波型变化。

三、实验背景知识1. 有限冲击响应数字滤波器（FIR）的基础理论FIR 数字滤波器是一种非递归系统，其冲激响应h(n)是有限长序列，其差分方程表达式为：，其中N 为FIR 滤波器的阶数。

在数字信号处理应用中往往需要设计线性相位的滤波器，FIR 滤波器在保证幅度特性满足技术要求的同时，很容易做到严格的线性相位特性。

为了使滤波器满足线性相位条件，要求其单位脉冲响应h(n)为实序列，且满足偶对称或奇对称条件，即h(n)=h(N-1-n)或h(n)=-h(N-1-n)。

这样，当N 为偶数时，偶对称线性相位FIR 滤波器的差分方程表达式为由上可见，FIR 滤波器不断地对输入样本x(n)延时后，再做乘法累加算法，将滤波器结果y(n)输出。

因此，FIR 实际上是一种乘法累加运算。

而对于线性相位FIR 而言，利用线性相位FIR 滤波器系数的对称特性，可以采用结构精简的FIR 结构将乘法器数目减少一半。

2. 本实验中FIR 的算法公式：四、实验程序的功能与结构说明1.Filter 实验所包含文件①. DEC5502_Filter.c：这是实验的主程序，包含了系统初始化，音频芯片各控制寄存器的初始化， A/D 采样程序；②. FIR_Filter 滤波子程序；③. AIC.c：音频芯片各控制寄存器的初始化；④. E2PROM_Function.c：包含对IIC 的各操作函数；⑤. I2C.c：进行I2C 初始化；⑥. mcbsp.c：配置mcbsp；⑦. SEED_DEC5502.cmd: 声明了系统的存储器配置与程序各段的连接关系。

基于DSP实现的FIR低通滤波器FIR（Finite Impulse Response）低通滤波器是一种数字信号处理（DSP）算法，用于滤除输入信号中高于一些截止频率的频域成分，并使输出信号只包含低于该截止频率的成分。

FIR低通滤波器通常由一组脉冲响应函数（Impulse Response）的加权和组成，其中权重决定了滤波器的频率响应。

实现FIR低通滤波器的一种常见方法是使用离散时间线性卷积运算。

滤波器的输入信号通过一个延迟线数组，然后与一组权重向量进行内积。

该内积计算的结果即为滤波器的输出。

在DSP领域，用于实现FIR低通滤波器的算法有很多种，其中最常用的是基于迭代结构（Direct Form）的算法。

此算法按照滤波器的脉冲响应函数的长度进行迭代，每次迭代处理输入信号的一个样本。

该算法的优点是实现简单、稳定可靠。

下面是一个基于DSP实现的FIR低通滤波器的伪代码示例：```python#定义滤波器的截止频率和脉冲响应函数长度def cutoff_frequency = 1000 # 截止频率为1kHzdef length = 101 # 脉冲响应函数长度为101#初始化滤波器的权重向量def weights = [0.0] * length#计算滤波器的脉冲响应函数for i in range(length):#计算当前权重对应的频率frequency = i * sampling_rate / length#如果当前频率小于截止频率，则设置权重为1，否则为0weights[i] = 1 if frequency <= cutoff_frequency else 0#初始化输入和输出信号数组def input_signal = [0.0] * signal_lengthdef output_signal = [0.0] * signal_length#循环处理输入信号的每个样本for i in range(signal_length):#延迟线数组移位，并将当前输入样本放入延迟线的第一个位置delay_line[1:] = delay_line[:-1]delay_line[0] = input_signal[i]#计算滤波器的输出output_signal[i] = sum(delay_line * weights)```这段示例代码实现了一个FIR低通滤波器，截止频率为1kHz，脉冲响应函数长度为101、首先，根据截止频率计算出权重向量。

FIR滤波器在DSP上的实现
1引言
近年来，随着数字信号处理（DSP）技术的发展，自由响应滤波器（FIR）已成为DSP系统的核心部分，广泛用于各种应用，如声学信号处理、通信器件、生物医学信号处理等。

本文首先介绍FIR滤波器的基本原理，之后介绍如何在DSP上实现FIR滤波器，主要介绍两种实现方法：延迟求和和移位加法（Shift-Add）。

最后，将对比分析两种实现方法的优劣，并分析哪些条件下使用移位加法。

2FIR滤波器的原理
输入的时域信号x[n]经过一系列不同阶数的延迟单元滤波器系数h[n]的乘法和求和运算，从而得到输出的时域信号y[n]，即
y[n]=\sum_{k=0}^{k=N}h_{k}x[n-k]
其中，x[n]表示输入时域信号，h[n]表示滤波器系数，y[n]表示输出时域信号，N表示滤波器的阶数。

3在DSP上实现FIR滤波器。

DSP的FIR设计低通滤波C语言编写FIR（有限脉冲响应）滤波器是一种常用的数字滤波器，用于数字信号处理中的滤波操作。

FIR滤波器的设计通常包括两个主要步骤：滤波器的规格化和滤波器系数的计算。

滤波器的规格化是指确定滤波器的采样频率，截止频率以及陷波增益等参数。

在设计低通FIR滤波器时，我们需要确定滤波器的截止频率。

假设我们希望设计一个截止频率为Fs/4的低通FIR滤波器，其中Fs是采样频率。

根据滤波器设计的基本原理，我们可以得到滤波器的频率响应公式为：H(k) = (2 * Fs/4 * sin(2 * pi * Fs/4 * k))/(pi * k)其中，k是从0到N-1的整数序列，N是滤波器的长度。

经过频域设计，我们可以通过计算滤波器的频率响应公式来获得滤波器的系数。

接下来，我们将使用C语言编写一个低通FIR滤波器的代码示例。

在这个示例中，我们将实现一个截止频率为Fs/4的低通FIR滤波器，采样频率为Fs。

代码如下：```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <math.h>//定义滤波器的长度#define N 51//定义采样频率//定义滤波器的截止频率#define Fc (Fs/4)//计算滤波器的系数void calculateCoefficients(float* coefficients)float sum = 0;for (int k = 0; k < N; k++)if (k == N/2)coefficients[k] = 2 * Fc/Fs;} elsecoefficients[k] = (sin(2.0 * M_PI * Fc * (k - N/2) / Fs)) / (M_PI * (k - N/2));}sum += coefficients[k];}//归一化滤波器的系数for (int k = 0; k < N; k++)coefficients[k] /= sum;}//应用滤波器void applyFilter(float* input, float* output, float* coefficients, int length)for (int n = 0; n < length; n++)output[n] = 0;for (int k = 0; k < N; k++)if (n - k >= 0)output[n] += input[n - k] * coefficients[k];}}}int mai//定义输入信号和输出信号的长度int length = 100;//为输入信号和输出信号分配内存空间float* input = (float*)malloc(length*sizeof(float));float* output = (float*)malloc(length*sizeof(float));//为滤波器的系数分配内存空间float* coefficients = (float*)malloc(N*sizeof(float));//生成输入信号for (int n = 0; n < length; n++)input[n] = sin(2.0 * M_PI * 1000 * n / Fs);}//计算滤波器的系数calculateCoefficients(coefficients);//应用滤波器applyFilter(input, output, coefficients, length); //打印输出信号for (int n = 0; n < length; n++)printf("%f\n", output[n]);}//释放内存空间free(input);free(output);free(coefficients);return 0;```在上面的代码示例中，我们首先定义了滤波器的长度、采样频率以及截止频率。

《DSP原理与技术》实验报告姓名：XXX学号：XXXX院系：航天学院控制科学与工程系指导老师：XXX2011年5月25日1 FIR 滤波器的设计与DSP 实现1.1 FIR 滤波器的理论基础FIR 滤波器即有限长冲击响应滤波器的单位冲击响应()h n 是有限长的（01n N ≤≤-）,其Z 变换为1()()N n n H z h n z --==∑在有限Z 平面（0z ∞ ）内有（1N -）个零点，在Z 平面的原点0z =处有（1N -）阶极点。

()h n 的频率响应()j H e ω为10()()N j j n n H e h n e ωω--==∑当单位冲击响应序列()h n 为实序列时，()j H e ω表示成()()()j j H e H e ωθωω=当具有线性相位即()θωτω=-或()θωβτω=-当满足条件()θωτω=-可得出12N τ-=()(1)h n h N n =--上式即为FIR 滤波器具有线性相位条件的充要条件，它要求单位冲击响应序列()h n 是以12N n -=为对称中心的偶对称序列。

当满足条件()θωβτω=-可得出 2πβ=±12N τ-=()(1)h n h N n =---此时要求单位冲击响应序列()h n 是以12N n -=为对称中心的奇对称序列。

鉴于工程实际应用，具有线性相位的FIR 滤波器具有更加广阔的应用。

对于非线性相位的FIR 滤波器，一般可以用IIR 滤波器来代替。

同样幅度特性，IIR 滤波器所需阶数比FIR 滤波器所需阶数少得多。

1.2 FIR 滤波器的设计常见的FIR 滤波器设计方法包括窗函数设计法和频率采样设计法。

这里讨论用窗函数设计方法设计数字低通滤波器。

理想的数字低通滤波器的频率响应如图1.2.1所示。

根据傅立叶逆变换，由图1.2.1可得其单位脉冲响应()h n 为0()sin()0cc n h n n n nππΩ⎧=⎪⎪=⎨Ω⎪≠⎪⎩ 此时()h n 是一个无限长的偶对称序列。

DSP课程设计选题名称:基于DSP的FIR滤波器的设计与仿真校院:南京师范大学物科院专业:电子信息工程姓名:季玲玲学号:07090423摘要：DSP作为一门新兴学科，越来越引起人们的关注，目前已广泛应用在各个领域。

20世纪60年代以来，随着计算机和信息技术的飞速发展，数字信号处理技术应运而生并得到迅速的发展。

本文主要介绍基于DSP数字滤波器设计，使用CCS实现FTSK数据输入, 使用FIR滤波器对FTSK调制信号进行处理，输出需要波形与频谱。

文中采用线性缓冲区和带移位双操作寻址方法实现FIR滤波器。

以窗函数法设计线性相位FIR数字滤波器为例，介绍用MATLAB工具软件设计数字滤波器的方法和在定点DSP上的实现，实现时，先在CCS仿真开发，然后加载。

利用DSP来快速设计FIR数字滤波器的方法，寻找系数的快速传递，MATLAB中调试仿真DSP程序。

关键词：数字滤波器，Matlab，FIR，CCS一．实验设计1 .设计目的和要求本文主要介绍基于DSP数字滤波器设计，使用CCS5000Simulator 实现FTSK数据输入, 使用FIR滤波器对FTSK调制信号进行处理，输出需要波形与频谱。

文中采用线性缓冲区和带移位双操作寻址方法实现FIR滤波器。

通过课程设计，加深对DSP芯片TMS320C54x 的结构、工作原理的理解，获得DSP应用技术的实际训练，掌握设计较复杂DSP系统的基本方法。

通过使用汇编语言编写具有完整功能的图形处理程序或信息系统，使学生加深对所学知识的理解，进一步巩固汇编语言讲法规则。

学会编制结构清晰、风格良好、数据结构适当的汇编语言程序，从而具备解决综合性实际问题的能力。

2系统功能介绍一个实际的应用系统中，总存在各种干扰。

数字滤波器在语音信号处理、信号频谱估计、信号去噪、无线通信中的数字变频以及图像信号等各种信号处理中都有广泛的应用，数字滤波器也是使用最为广泛的信号处理算法之一。

在本设计中，使用MATLAB模拟产生合成信号，然后利用CCS进行滤波。

实验四．数字信号处理算法实验实验4.1 ：有限脉冲响应滤波器（FIR ）算法实验一．实验目的1．掌握窗函数法设计FIR 滤波器的Matlab 实现，为CCS 提供滤波系数。

2．掌握采用C 语言在VC5509开发板上实现混频信号的FIR 滤波。

二．实验设备计算机，ICETEK-VC5509-A 实验箱及电源。

三．实验原理1. 窗函数法设计FIR 滤波器（详细理论请看《数字信号处理》原理书籍） 本实验要求：设计一个低通滤波器，通带截止频率fp=10kHz ，阻带截止频率fs1=22kHz ，阻带衰减ap=75dB ，采样频率fs=50kHz,计算出滤波系数fHn,并对混频信号（高频+低频正弦波）fIn 进行滤波,得输出波形fOut 。

解：过渡带宽度=fs1-fp=12kHz ；截止频率：f1=fp+(过渡带宽度)/2=16kHz f1对应的数字频率：Ω1=2πf1/fs=0.64π(rad) -理想低通滤波器单位脉冲响应：hd[n]=sin(0.64π(n-a))/(π(n-a)) 其中a=(N-1)/2 (n=0~N-1)-根据阻带衰减要求选择布莱克曼窗，窗函数长度N 为： N=5.98fs/过渡带宽度≈25则窗函数为：w[n]=0.42-0.5cos(2πn/24)+0.08cos(4πn/24) 滤波器脉冲响应为：h[n]=hd[n]w[n] (n=0~N-1) <1>-根据上面各式计算出h[n]。

2. FIR 滤波FIR 滤波器的差分方程为：1()()N i i y n h x n i -==-∑ <2>其中，h i ----滤波器系数；x(n)---滤波器的输入；y(n)--- 滤波输出。

根据公式<1><2>，得本例对应FIR 滤波器的差分方程为： y[n]=-0.001x[n-2]-0.002x[n-3]-0.002x[n-4]+0.01x[n-5]-0.009x[n-6]-0.018x[n-7]-0.049x[n-8]-0.02x[n-9] +0.11x[n-10]+0.28x[n-11]+0.64x[n-12] +0.28x[n-13]-0.11x[n-14]-0.02x[n-15]+0.049x[n-16]-0.018x[n-17]-0.009x[n-18]+0.01x[n-19] -0.002x[n-20]-0.002x[n-21]+0.001x[n-22] (n=0,1,2,...)采用线性缓冲区法（原理见备课笔记）解此差分方程，得FIR 滤波结果y(n)。