FIR濾波的原理及實現
本文采用FIR數字濾波，其原理如公式1所示。
Y(n)= (1)
其中h(k)為系統濾波參數，x(n)為采集的信號，Y(n)為濾波后的輸出信號。
FIR濾波器的h(n)0≤n≤N-1
H(z)= (2)
在本文中N=17。由于h(n)具有對稱性質，即：
h(n)=h(N-1-n) (n=0,1,...,(N-1)/2) (3)
這樣就可以把FIR濾波器設計成具有線性相位。利用這一情況，可以得到的乘法結構，需要(N+1)/2次乘法，僅是級聯或并聯結構所需次數的一半，因此，實際應用中多采用此方法。
我們選用17點的FIR濾波算法，這樣實現一次FIR卷積運算需要執行9次乘法和16次加法。為了實現數據的實時處理，需要在20ms內完成這個卷積運算，如果選用單片機89C51（12M晶振）則無法實現。所以我們選用了Altera公司的FLEX10K20。FLEX10K系列是工業界第一個嵌入式的PLD，采用重復可構造的CMOS SRAM工藝，把連續的快速通道互連與獨特的嵌入式陣列結構相結合，同時也結合了眾多可編程器件的優點來完成普通門陣列的宏功能。具有高密度、低成本、低功率等特點。

圖1 硬件結構框圖

圖2

圖3

圖4

硬件設計
由于我們選用的AD1674芯片轉換時間為10ms，而所設計的電路每隔20ms啟動轉換一次，所以有足夠的時間完成模數轉換。軸重臺的寬度為40cm，汽車通過軸重臺的最大速度為15km/h，通過計算可知在這段時間里系統可采集4800個數據。由于前30ms是傳感器的反應時間，將剩下的數據進行FIR數字濾波后，噪聲會被有效的抑制。為了進一步平滑波形，對每8個數據做一次平均，這樣就消弱了由于汽車高速通過軸重臺時由于顛簸產生的尖峰信號。FPGA的每次濾波包含有FIR運算和8個數據的平均值運算，完成一次濾波就會向單片機發一個中斷請求，此時單片機讀取濾波后的數據。由于我們選用的A/D轉換器是12位，而單片機89C51是8位的，所以經過處理后的數據必須分兩次讀入。第一次讀入低8位，第二次讀入高4位，然后對數據處理。此時我們可以認為單片機接收的數據為濾波后不含有噪聲的數據。根據軸重稱量的波形圖可以知道，只要求出此時的最大值就是汽車的真實重量。
在此儀表中，串行口即用來顯示也用來通訊，我們可以通過FPGA很容易實現切換。如圖1所示，當控制信號為1的時候RXD、TXD用于顯示，而當控制信號為0的時候用于和上位機通訊。
我們選用加海明窗的理想低通濾波器，其歸一化截至頻率為0.25，如圖2所示。汽車稱重信號為含有多種成分噪聲的直流信號如圖3所示，這1000個數據經過FPGA的FIR濾波和8點數據平均后，提供給單片機125個數據，其波形如圖4所示。
濾波之前的噪聲的峰峰值在0.1V左右，而此時的軸重信號為1，這將嚴重影響測量精度。濾波后我們看到情況得到了明顯的改善，噪聲信號的峰峰值被抑制在0.02V的范圍內，大大改善了信噪比，從而提高了測量精度。

結語
本設計不但實現了硬件數字濾波電路，而且減少了許多門電路和組合邏輯電路。用比較少的器件實現了比較復雜的功能，減少了故障率。用此方法設計的汽車動態稱重儀表具有良好的實時性和較高的精度，現已投入批量生產。