【STM32F407的DSP教程】第49章 STM32F407的自适应滤波器实现,无需Matlab生成系数(支持实时滤波)

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第49章       STM32F407的自适应滤波器实现,无需Matlab生成系数(支持实时滤波)

本章节讲解LMS最小均方自适应滤波器实现,无需Matlab生成系数,可以自学习。

目录

49.1 初学者重要提示

49.2 自适应滤波器介绍

49.3 LMS最小均方介绍

49.4 Matlab自适应滤波器实现

49.5 自适应器设计

49.5.1        函数arm_lms_norm_init_f32

49.5.2        函数arm_lms_norm_f32

49.5.3 滤除200Hz正弦波测试(含不同步长测试,重要)

49.5.4 滤除白噪声测试(一)

49.5.5 滤除白噪声测试(二)

49.6 实验例程说明(MDK)

49.7 实验例程说明(IAR)

49.8 总结


49.1 初学者重要提示

1、  ARM DSP库提供了LMS最小均方自适应滤波和归一化最小均方自适应滤波器,推荐使用归一化方式,因为归一化方法的步长更容易设置。

2、  自适应滤波器的滤波因数步长设置比较考究,详见本章教程第5.3小结。

49.2 自适应滤波器介绍

自适应滤波器能够根据输入信号自动调整滤波系数进行数字滤波。作为对比,非自适应滤波器有静态的滤波器系数,这些静态系数一起组成传递函数。

对于一些应用来说,由于事先并不知道需要进行操作的参数,例如一些噪声信号的特性,所以要求使用自适应的系数进行处理。在这种情况下,通常使用自适应滤波器,自适应滤波器使用反馈来调整滤波器系数以及频率响应。

随着处理器性能的增强,自适应滤波器的应用越来越常见,时至今日它们已经广泛地用于手机以及其它通信设备、数码录像机和数码照相机以及医疗监测设备中。

49.3 LMS最小均方介绍

LMS 最小均方自适应滤波器能够"学习"未知的传输特性。LMS滤波器使用梯度下降方法,根据瞬时错误信号更新滤波系数。自适应滤波器常用于通信系统、均衡器和降噪。

LMS 滤波器由以下两个部分组成。第一部分是 FIR 滤波器。第二部分是系数更新机制。LMS 滤波器具有两个输入信号。x[n] 是FIR 滤波器输入,而参考输入d[n]对应 FIR 滤波器的预期输出。更新 FIR滤波器系数,以便 FIR滤波器的输出与参考输入匹配。滤波器系数更新机制基于 FIR 滤波器输出和参考输入之间的差异。当滤波器调整时,"错误信号"e[n]倾向于为零。LMS 处理功能接受输入和参考输入信号,并生成滤波器输出和错误信号。

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输出信号 y[n] 由标准 FIR 滤波器计算:

     y[n] = b[0] * x[n] + b[1] * x[n-1] + b[2] * x[n-2] + ...+ b[numTaps-1] * x[n-numTaps+1]

误差信号等于参考信号 d[n] 和滤波器输出之间的差值:

     e[n] = d[n] - y[n]。

在计算每个样本的误差信号后,计算滤波器状态变量的瞬时能量:

    E = x[n]^2 + x[n-1]^2 + ... + x[n-numTaps+1]^2。

然后在逐个样本的基础上更新滤波器系数 b[k]:

     b[k] = b[k] + e[n] * (mu/E) * x[n-k],对于 k=0, 1, ..., numTaps-1

其中 mu 是步长,并且控制系数收敛速度。在函数arm_lms_norm_init_f32中,pCoeffs 指向大小为 numTaps 的滤波器系数数组。系数按时间倒序存储:

   {b[numTaps-1], b[numTaps-2], b[N-2], ..., b[1], b[0]}

pState 指向一个大小为 numTaps + blockSize - 1 的状态数组。 状态缓冲区中的样本按顺序存储:

 {x[n-numTaps+1], x[n-numTaps], x[n-numTaps-1], x[n-numTaps-2]....x[0], x[1], .. ., x[blockSize-1]}

注意,状态缓冲区的长度超过了滤波器系数数组的长度 blockSize-1 个样本。

49.4 Matlab自适应滤波器实现

首先创建两个混合信号,便于更好测试滤波器效果。

混合信号Mix_Signal_1 = 信号Signal_Original_1+白噪声。

混合信号Mix_Signal_2 = 信号Signal_Original_2+白噪声。

Fs = 1000;                                                          %采样率
N  = 1000;                                                          %采样点数
n  = 0:N-1;
t   = 0:1/Fs:1-1/Fs;                                                %时间序列
Signal_Original_1 =sin(2*pi*10*t)+sin(2*pi*20*t)+sin(2*pi*30*t);
Noise_White_1    = [0.3*randn(1,500), rand(1,500)]; %前500点高斯分部白噪声,后500点均匀分布白噪声
Mix_Signal_1   = Signal_Original_1 + Noise_White_1; %构造的混合信号

Signal_Original_2  =  [zeros(1,100), 20*ones(1,20), -2*ones(1,30), 5*ones(1,80), -5*ones(1,30), 9*ones(1,140), -4*ones(1,40), 3*ones(1,220), 
12*ones(1,100), 5*ones(1,20), 25*ones(1,30), 7 *ones(1,190)];

Noise_White_2     =  0.5*randn(1,1000);                             %高斯白噪声
Mix_Signal_2        =  Signal_Original_2 + Noise_White_2;           %构造的混合信号

滤波代码实现如下:

%****************************************************************************************
%  
%                信号Mix_Signal_1 和 Mix_Signal_2 分别作自适应滤波
%
%***************************************************************************************

%混合信号 Mix_Signal_1 自适应滤波
N=1000;                                             %输入信号抽样点数N
k=100;                                              %时域抽头LMS算法滤波器阶数
u=0.001;                                            %步长因子

%设置初值
yn_1=zeros(1,N);                            %output signal
yn_1(1:k)=Mix_Signal_1(1:k);                %将输入信号SignalAddNoise的前k个值作为输出yn_1的前k个值
w=zeros(1,k);                               %设置抽头加权初值
e=zeros(1,N);                               %误差信号

%用LMS算法迭代滤波
for i=(k+1):N
        XN=Mix_Signal_1((i-k+1):(i));
        yn_1(i)=w*XN';
        e(i)=Signal_Original_1(i)-yn_1(i);
        w=w+2*u*e(i)*XN;
end

subplot(4,1,1);
plot(Mix_Signal_1);                            %Mix_Signal_1 原始信号
axis([k+1,1000,-4,4]);
title('原始信号');

subplot(4,1,2);
plot(yn_1);                                     %Mix_Signal_1 自适应滤波后信号
axis([k+1,1000,-4,4]);
title('自适应滤波后信号');

%混合信号 Mix_Signal_2 自适应滤波
N=1000;                                           %输入信号抽样点数N
k=500;                                            %时域抽头LMS算法滤波器阶数
u=0.000011;                                       %步长因子

%设置初值
yn_1=zeros(1,N);                              %output signal
yn_1(1:k)=Mix_Signal_2(1:k);                  %将输入信号SignalAddNoise的前k个值作为输出yn_1的前k个值
w=zeros(1,k);                                 %设置抽头加权初值
e=zeros(1,N);                                 %误差信号

%用LMS算法迭代滤波
for i=(k+1):N
        XN=Mix_Signal_2((i-k+1):(i));
        yn_1(i)=w*XN';
        e(i)=Signal_Original_2(i)-yn_1(i);
        w=w+2*u*e(i)*XN;
end

subplot(4,1,3);
plot(Mix_Signal_2);                  %Mix_Signal_1 原始信号
axis([k+1,1000,-10,30]);
title('原始信号');

subplot(4,1,4);
plot(yn_1);                          %Mix_Signal_1 自适应滤波后信号
axis([k+1,1000,-10,30]);
title('自适应滤波后信号');

Matlab运行效果:

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49.5 自适应器设计

自适应滤波器的主要通过下面两个函数实现,支持逐点实时滤波。

49.5.1        函数arm_lms_norm_init_f32

函数原型:

  void arm_lms_norm_init_f32(
        arm_lms_norm_instance_f32 * S,
        uint16_t numTaps,
        float32_t * pCoeffs,
        float32_t * pState,
        float32_t mu,
        uint32_t blockSize);

函数描述:

此函数用于自适应滤波器初始化。

函数参数:

  •   第1个参数是arm_lms_norm_instance_f32类型结构体变量。
  •   第2个参数是滤波因数个数。
  •   第3个参数是滤波因数地址。
  •   第4个参数指向状态变量数组,这个数组用于函数内部计算数据的缓存。
  •   第5个参数用于设置滤波因数更新的步长。
  •   第6个参数是每次处理的数据个数,最小可以每次处理1个数据,最大可以每次全部处理完。

49.5.2        函数arm_lms_norm_f32

函数原型:

  void arm_lms_norm_f32(
        arm_lms_norm_instance_f32 * S,
  const float32_t * pSrc,
        float32_t * pRef,
        float32_t * pOut,
        float32_t * pErr,
        uint32_t blockSize);

函数描述:

此函数用于自适应滤波器实时滤波。

函数参数:

  •   第1个参数是arm_lms_norm_instance_f32类型结构体变量。
  •   第2个参数是源数据地址。
  •   第3个参数是参考数据地址,需要用户提供想要逼近的波形效果。
  •   第4个参数是输出数据地址。
  •   第5个参数是误差数据地址。
  •   第6个参数是每次处理的数据个数,最小可以每次处理1个数据,最大可以每次全部处理完。

注意事项:

结构体arm_lms_norm_instance_f32的定义如下(在文件arm_math.h文件):

  typedef struct
  {
          uint16_t numTaps;     /**< number of coefficients in the filter. */
          float32_t *pState;    /**< points to the state variable array. The array is of length
 numTaps+blockSize-1. */
          float32_t *pCoeffs;   /**< points to the coefficient array. The array is of length numTaps. */
          float32_t mu;         /**< step size that control filter coefficient updates. */
          float32_t energy;     /**< saves previous frame energy. */
          float32_t x0;         /**< saves previous input sample. */
  } arm_lms_norm_instance_f32;

1、参数numTaps用于设置滤波因数个数。

2、pState指向状态变量数组,这个数组用于函数内部计算数据的缓存。

3、参数pCoeffs指向滤波因数,滤波因数数组长度为numTaps。但要注意pCoeffs指向的滤波因数应该按照如下的逆序进行排列:

{b[numTaps-1],  b[numTaps-2],  b[N-2],  ...,  b[1],  b[0]} 

但满足线性相位特性的FIR滤波器具有奇对称或者偶对称的系数,偶对称时逆序排列还是他本身。

4、参数mu用于设置滤波因数更新的步长。

5、blockSize 这个参数的大小没有特殊要求,最小可以每次处理1个数据,最大可以每次全部处理完。

49.5.3 滤除200Hz正弦波测试(含不同步长测试,重要)

原始波形200Hz + 50Hz正弦波,滤除200Hz正弦波测试:

/*
*********************************************************************************************************
*	函 数 名: arm_lms_f32_test1
*	功能说明: 原始波形200Hz + 50Hz正弦波,滤除200Hz正弦波。
*	形    参: 无
*	返 回 值: 无
*********************************************************************************************************
*/
void arm_lms_f32_test1(void)
{
	uint32_t i;
	float32_t  *inputF32, *outputF32, *inputREF, *outputERR;
	arm_lms_norm_instance_f32 lmsS={0};

	
	for(i=0; i

下面是滤波因数步长调节为0.1时的滤波器效果,浅蓝色是原始波形,黄色黄色是滤波后波形,绿色是误差值:

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步长为0.01时效果,可以看到逼近参考波形的速度较慢:

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步长为1的效果,逼近参考波形的速度更快,前面的波形由一段陡增。

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关于步长,没有特别好的方式直接锁定那种步长大小更合适,一般的处理思路是按照10倍关系先锁定范围,比如先测试步长为1,0.1,0.001等来测试,然后进一步设置一个合适的值。

49.5.4 滤除白噪声测试(一)

原始波形由任意波形+ 高斯分布白噪声 + 均匀分布白噪声组成,滤除高斯分布白噪声 + 均匀分布白噪声。

/*
*********************************************************************************************************
*	函 数 名: arm_lms_f32_test2
*	功能说明: 原始波形由任意波形+ 高斯分布白噪声 + 均匀分布白噪声组成,滤除高斯分布白噪声 + 均匀分布白噪声。
*	形    参: 无
*	返 回 值: 无
*********************************************************************************************************
*/
void arm_lms_f32_test2(void)
{
	uint32_t i;
	arm_lms_norm_instance_f32 lmsS;
	float32_t  *inputF32, *outputF32, *inputREF, *outputERR;
	
	/* 如果是实时性的滤波,仅需清零一次 */
	memset(lmsCoeffs32,0,sizeof(lmsCoeffs32));
	memset(lmsStateF32,0,sizeof(lmsStateF32));		

	/* 初始化输入输出缓存指针 */
	inputF32 = (float32_t *)&MixData[0];       /* 原始波形 */
	outputF32 = (float32_t *)&testOutput[0];   /* 滤波后输出波形 */
	inputREF = (float32_t *)&OrigalData[0];    /* 参考波形 */  
	outputERR = (float32_t *)&test_f32_ERR[0]; /* 误差数据 */  

	
	/* 归一化LMS初始化 */
	arm_lms_norm_init_f32 (&lmsS,                         /* LMS结构体 */
						   NUM_TAPS,                      /* 滤波器系数个数 */
							(float32_t *)&lmsCoeffs32[0], /* 滤波 */ 
							&lmsStateF32[0],              /* 滤波器系数 */
							0.01,                    	  /* 步长 */
							blockSize);                   /* 处理的数据个数 */


	/* 实现LMS自适应滤波,这里每次处理1个点 */
	for(i=0; i < numBlocks; i++)
	{
		
		arm_lms_norm_f32(&lmsS, /* LMS结构体 */
						inputF32 + (i * blockSize),   /* 输入数据 */
						inputREF + (i * blockSize),   /* 输出数据 */
						outputF32 + (i * blockSize),  /* 参考数据 */
						outputERR + (i * blockSize),  /* 误差数据 */
						blockSize);					  /* 处理的数据个数 */

	}
	
	
	/* 打印滤波后结果 */
	for(i=0; i

下面是滤波因数步长调节为0.01时的滤波器效果,浅蓝色是原始波形,黄色黄色是滤波后波形,绿色是误差值:

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这个波形做了两个周期,前1024点和后1024点,后面1024点滤除白噪声的效果已经比较好,而前1024的点的前半段一直在逼近我们设置的参考波形中。另外从误差值波形中,我们可以看到原始波形跳变的地方,误差值也会有一个跳变,然后向0趋近。这是自适应滤波器特性决定的,不断的调节滤波器系数中。

我们再来看下将滤波因数步长调节为0.1时的效果:

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可以看到逼近速度很快,但是逼近效果一般,也就是白噪声的滤除效果一般。

49.5.5 滤除白噪声测试(二)

原始波形10Hz正弦波 + 20Hz正弦波 + 30Hz正弦波 + 高斯分布白噪声 + 均匀分布白噪声。滤除高斯分布白噪声 + 均匀分布白噪声。

/*
*********************************************************************************************************
*	函 数 名: arm_lms_f32_test3
*	功能说明: 10Hz正弦波 + 20Hz正弦波 + 30Hz正弦波 + 高斯分布白噪声 + 均匀分布白噪声,滤除高斯分布白噪声 + 均匀分布白噪声
*	形    参: 无
*	返 回 值: 无
*********************************************************************************************************
*/
void arm_lms_f32_test3(void)
{	
	uint32_t i;
	arm_lms_norm_instance_f32 lmsS;
	float32_t  *inputF32, *outputF32, *inputREF, *outputERR;
	
	
	/* 如果是实时性的滤波,仅需清零一次 */
	memset(lmsCoeffs32,0,sizeof(lmsCoeffs32));
	memset(lmsStateF32,0,sizeof(lmsStateF32));	
	
	/* 初始化输入输出缓存指针 */
	inputF32 = (float32_t *)&MixData1[0];       /* 原始波形 */
	outputF32 = (float32_t *)&testOutput[0];    /* 滤波后输出波形 */
	inputREF = (float32_t *)&OrigalData1[0];    /* 参考波形 */  
	outputERR = (float32_t *)&test_f32_ERR[0];  /* 误差数据 */  

	/* 归一化LMS初始化 */
	arm_lms_norm_init_f32 (&lmsS,                         /* LMS结构体 */
						   NUM_TAPS,                      /* 滤波器系数个数 */
							(float32_t *)&lmsCoeffs32[0], /* 滤波 */ 
							&lmsStateF32[0],              /* 滤波器系数 */
							0.1,                    	  /* 步长 */
							blockSize);                   /* 处理的数据个数 */


	/* 实现LMS自适应滤波,这里每次处理1个点 */
	for(i=0; i < numBlocks; i++)
	{
		
		arm_lms_norm_f32(&lmsS, /* LMS结构体 */
						inputF32 + (i * blockSize),   /* 输入数据 */
						inputREF + (i * blockSize),   /* 输出数据 */
						outputF32 + (i * blockSize),  /* 参考数据 */
						outputERR + (i * blockSize),  /* 误差数据 */
						blockSize);					  /* 处理的数据个数 */

	}
	
	/* 打印滤波后结果 */
	for(i=0; i

下面是滤波因数步长调节为0.1时的滤波器效果,浅蓝色是原始波形,黄色黄色是滤波后波形,绿色是误差值:

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49.6 实验例程说明(MDK)

配套例子:

V5-234_自适应滤波器实现,无需Matlab生成系数(支持实时滤波)

实验目的:

  1. 学习LMS最小均方滤波器。

实验内容:

  1. 启动一个自动重装软件定时器,每100ms翻转一次LED2。
  2. 按下按键K1,打印测试波形1和滤波后的波形数据。
  3. 按下按键K2,打印测试波形2和滤波后的波形数据。
  4. 按下按键K3,打印测试波形3和滤波后的波形数据。

使用AC6注意事项

特别注意附件章节C的问题

上电后串口打印的信息:

波特率 115200,数据位 8,奇偶校验位无,停止位 1。

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RTT方式打印信息:

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程序设计:

  系统栈大小分配:

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  硬件外设初始化

硬件外设的初始化是在 bsp.c 文件实现:

/*
*********************************************************************************************************
*	函 数 名: bsp_Init
*	功能说明: 初始化所有的硬件设备。该函数配置CPU寄存器和外设的寄存器并初始化一些全局变量。只需要调用一次
*	形    参:无
*	返 回 值: 无
*********************************************************************************************************
*/
void bsp_Init(void)
{
	/* 
       STM32F407 HAL 库初始化,此时系统用的还是F407自带的16MHz,HSI时钟:
	   - 调用函数HAL_InitTick,初始化滴答时钟中断1ms。
	   - 设置NVIC优先级分组为4。
	 */
	HAL_Init();

	/* 
       配置系统时钟到168MHz
       - 切换使用HSE。
       - 此函数会更新全局变量SystemCoreClock,并重新配置HAL_InitTick。
    */
	SystemClock_Config();

	/* 
	   Event Recorder:
	   - 可用于代码执行时间测量,MDK5.25及其以上版本才支持,IAR不支持。
	   - 默认不开启,如果要使能此选项,务必看V5开发板用户手册第8章
	*/	
#if Enable_EventRecorder == 1  
	/* 初始化EventRecorder并开启 */
	EventRecorderInitialize(EventRecordAll, 1U);
	EventRecorderStart();
#endif
	
	bsp_InitKey();    	/* 按键初始化,要放在滴答定时器之前,因为按钮检测是通过滴答定时器扫描 */
	bsp_InitTimer();  	/* 初始化滴答定时器 */
	bsp_InitUart();	/* 初始化串口 */
	bsp_InitLed();    	/* 初始化LED */		
}

  主功能:

主程序实现如下操作:

  •   启动一个自动重装软件定时器,每100ms翻转一次LED2。
  •   按下按键K1,打印测试波形1和滤波后的波形数据。
  •   按下按键K2,打印测试波形2和滤波后的波形数据。
  •   按下按键K3,打印测试波形3和滤波后的波形数据。
/*
*********************************************************************************************************
*	函 数 名: main
*	功能说明: c程序入口
*	形    参: 无
*	返 回 值: 错误代码(无需处理)
*********************************************************************************************************
*/
int main(void)
{
	uint8_t ucKeyCode;		/* 按键代码 */
	uint16_t i;

	bsp_Init();		/* 硬件初始化 */
	PrintfLogo();	/* 打印例程信息到串口1 */

	PrintfHelp();	/* 打印操作提示信息 */
		

	bsp_StartAutoTimer(0, 100);	/* 启动1个100ms的自动重装的定时器 */

	/* 进入主程序循环体 */
	while (1)
	{
		bsp_Idle();		/* 这个函数在bsp.c文件。用户可以修改这个函数实现CPU休眠和喂狗 */
		

		if (bsp_CheckTimer(0))	/* 判断定时器超时时间 */
		{
			/* 每隔100ms 进来一次 */
			bsp_LedToggle(2);	/* 翻转LED的状态 */
		}
		
		ucKeyCode = bsp_GetKey();	/* 读取键值, 无键按下时返回 KEY_NONE = 0 */
		if (ucKeyCode != KEY_NONE)
		{
			switch (ucKeyCode)
			{
				case KEY_DOWN_K1:		    /* K1键按下 */
					arm_lms_f32_test1();
					break;
				
				case KEY_DOWN_K2:		    /* K2键按下 */
					arm_lms_f32_test2();
					break;
				
				case KEY_DOWN_K3:		    /* K3键按下 */
					arm_lms_f32_test3();
					break;				
	
				default:
					/* 其它的键值不处理 */
					break;
			}
		}

	}
}

49.7 实验例程说明(IAR)

配套例子:

V5-234_自适应滤波器实现,无需Matlab生成系数(支持实时滤波)

实验目的:

  1. 学习LMS最小均方滤波器。

实验内容:

  1. 启动一个自动重装软件定时器,每100ms翻转一次LED2。
  2. 按下按键K1,打印测试波形1和滤波后的波形数据。
  3. 按下按键K2,打印测试波形2和滤波后的波形数据。
  4. 按下按键K3,打印测试波形3和滤波后的波形数据。

上电后串口打印的信息:

波特率 115200,数据位 8,奇偶校验位无,停止位 1。

【STM32F407的DSP教程】第49章 STM32F407的自适应滤波器实现,无需Matlab生成系数(支持实时滤波)_第12张图片

 

RTT方式打印信息:

【STM32F407的DSP教程】第49章 STM32F407的自适应滤波器实现,无需Matlab生成系数(支持实时滤波)_第13张图片

 

程序设计:

  系统栈大小分配:

【STM32F407的DSP教程】第49章 STM32F407的自适应滤波器实现,无需Matlab生成系数(支持实时滤波)_第14张图片

 

  硬件外设初始化

硬件外设的初始化是在 bsp.c 文件实现:

/*
*********************************************************************************************************
*	函 数 名: bsp_Init
*	功能说明: 初始化所有的硬件设备。该函数配置CPU寄存器和外设的寄存器并初始化一些全局变量。只需要调用一次
*	形    参:无
*	返 回 值: 无
*********************************************************************************************************
*/
void bsp_Init(void)
{
	/* 
       STM32F407 HAL 库初始化,此时系统用的还是F407自带的16MHz,HSI时钟:
	   - 调用函数HAL_InitTick,初始化滴答时钟中断1ms。
	   - 设置NVIC优先级分组为4。
	 */
	HAL_Init();

	/* 
       配置系统时钟到168MHz
       - 切换使用HSE。
       - 此函数会更新全局变量SystemCoreClock,并重新配置HAL_InitTick。
    */
	SystemClock_Config();

	/* 
	   Event Recorder:
	   - 可用于代码执行时间测量,MDK5.25及其以上版本才支持,IAR不支持。
	   - 默认不开启,如果要使能此选项,务必看V5开发板用户手册第8章
	*/	
#if Enable_EventRecorder == 1  
	/* 初始化EventRecorder并开启 */
	EventRecorderInitialize(EventRecordAll, 1U);
	EventRecorderStart();
#endif
	
	bsp_InitKey();    	/* 按键初始化,要放在滴答定时器之前,因为按钮检测是通过滴答定时器扫描 */
	bsp_InitTimer();  	/* 初始化滴答定时器 */
	bsp_InitUart();	/* 初始化串口 */
	bsp_InitLed();    	/* 初始化LED */		
}

  主功能:

主程序实现如下操作:

  •   启动一个自动重装软件定时器,每100ms翻转一次LED2。
  •   按下按键K1,打印测试波形1和滤波后的波形数据。
  •   按下按键K2,打印测试波形2和滤波后的波形数据。
  •   按下按键K3,打印测试波形3和滤波后的波形数据。
/*
*********************************************************************************************************
*	函 数 名: main
*	功能说明: c程序入口
*	形    参: 无
*	返 回 值: 错误代码(无需处理)
*********************************************************************************************************
*/
int main(void)
{
	uint8_t ucKeyCode;		/* 按键代码 */
	uint16_t i;

	bsp_Init();		/* 硬件初始化 */
	PrintfLogo();	/* 打印例程信息到串口1 */

	PrintfHelp();	/* 打印操作提示信息 */
		

	bsp_StartAutoTimer(0, 100);	/* 启动1个100ms的自动重装的定时器 */

	/* 进入主程序循环体 */
	while (1)
	{
		bsp_Idle();		/* 这个函数在bsp.c文件。用户可以修改这个函数实现CPU休眠和喂狗 */
		

		if (bsp_CheckTimer(0))	/* 判断定时器超时时间 */
		{
			/* 每隔100ms 进来一次 */
			bsp_LedToggle(2);	/* 翻转LED的状态 */
		}
		
		ucKeyCode = bsp_GetKey();	/* 读取键值, 无键按下时返回 KEY_NONE = 0 */
		if (ucKeyCode != KEY_NONE)
		{
			switch (ucKeyCode)
			{
				case KEY_DOWN_K1:		    /* K1键按下 */
					arm_lms_f32_test1();
					break;
				
				case KEY_DOWN_K2:		    /* K2键按下 */
					arm_lms_f32_test2();
					break;
				
				case KEY_DOWN_K3:		    /* K3键按下 */
					arm_lms_f32_test3();
					break;				
	
				default:
					/* 其它的键值不处理 */
					break;
			}
		}

	}
}

49.8 总结

本章节主要讲解了自适应滤波器,功能比较强劲,熟练应用需要多做测试。

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