李目,吳笑峰,席在芳,胡仕剛,李勁,鄔書躍
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任意實小波函數的高階開關電流濾波器通用實現方法
李目1,吳笑峰1,席在芳1,胡仕剛1,李勁1,鄔書躍2
(1. 湖南科技大學信息與電氣工程學院,湖南湘潭,411201;2. 湖南涉外經濟學院信息科學與工程學院,湖南長沙,410205)
通過對實小波函數的模擬濾波器實現原理進行分析,將其實現過程分解為實小波函數逼近和小波濾波器設計2步,提出一種適合任意實小波函數的高階開關電流濾波器通用綜合方法,并設計具體的電路模型。首先,基于網絡系統綜合理論,構建實小波函數的通用優化逼近模型;然后,以開關電流雙線性積分器和電流鏡為基本單元設計出沖激響應為實小波逼近函數的通用多環反饋結構濾波器,通過調節開關電流濾波器的時鐘頻率獲得不同尺度小波函數。以開關電流實Morlet小波濾波器設計為例驗證該通用方法的正確性。
開關電流電路;小波函數;函數逼近;小波濾波器設計
小波分析是20世紀80年代中期迅速發展起來的一門新興學科,小波變換以其良好的時頻局部化特性被廣泛地應用于信號處理領域,成為分析非平穩信號最有力的工具之一。隨著小波分析理論與算法的進一步發展和工程應用的不斷拓展,連續小波變換硬件實現成為應用研究的重要課題。目前,最常見的連續小波變換實現方法是采用數字信號處理器(DSP)或可編程邏輯器件(FPGA)等數字電路完成。采用通用數字器件實現連續小波變換的主要優點是相關技術成熟、通用性和可編程性較好、設計過程比較簡單、開發周期短。然而,數字電路實現的連續小波變換在處理模擬信號時需要在系統中增加A/D器件,使系統的功耗、體積和處理速度以及精度受到影響,難以滿足低壓、低功耗、強實時性和高精度的實際應用需求。研究連續小波變換的模擬電路實現成為當前的主要途徑。模擬電路實現連續小波變換的方法主要包括時域法[1?3]和頻域法[4?14]。由于時域法中設計產生不同尺度和位移小波簇的小波函數發生器非常困難,所以,頻域法成為目前模擬連續小波變換實現的主要方法。因為信號的連續小波變換在頻域相當于不同尺度且品質因數恒定的帶通濾波器組對信號進行濾波處理,因此,多尺度小波濾波器設計成為頻域法實現連續小波變換的關鍵。國內外學者提出了多種基于連續時間濾波器[4?8]和抽樣數據濾波器[9?14]的連續小波變換實現方法。由于連續時間濾波器特性取決于元件參數的絕對值,而精確參數元件難于實現,離散時間濾波器特性取決于元件參數比值或時鐘頻率,易于實現精確控制,所以,抽樣數據濾波器實現連續小波變換成為當前的重要發展方向。EDWARDS等[9?11]提出基于開關電容濾波器的連續小波變換實現方法,但開關電容電路與數字VLSI CMOS工藝不兼容,且該電壓模電路與低壓高速、大動態范圍集成電路發展趨勢不相適應,因此,電流模開關電流濾波器實現連續小波變換成為研究熱點。胡沁春等[12]提出了基于Padé頻域逼近的串聯結構開關電流濾波器實現連續小波變換方法,但Padé逼近法中分子分母多項式次數難以確定且不能保證獲得的系統是穩定的;趙文山等[13]利用最小二乘法逼近時域實小波函數,采用并聯結構開關電流濾波器設計實現連續小波變換,但最小二乘法屬于局部優化算法,使該算法收斂至最優的初始值難于選擇。同時,以上串、并聯結構開關電流濾波器的共同缺點是通帶靈敏度高。李目等[14]采用麥克勞林級數逼近實小波頻域函數,設計了多環反饋結構開關電流小波濾波器實現連續小波變換,但前提是實小波函數的頻域函數存在,缺乏通用性。為此,本文作者在上述開關電流小波濾波器設計的基礎上,提出任意時域實小波函數的通用優化逼近模型,并給出高階多環反饋開關電流小波濾波器通用設計方法。通過對逼近模型階次的調整,可獲得不同逼近精度的小波逼近函數;修改高階多環反饋開關電流小波濾波器中的前饋和反饋系數,即可設計出任意小波濾波器。
式中:“*”表示卷積。由式(1)可知:對于函數()在尺度下的連續小波變換可看成是函數()通過脈沖響應為的線性時不變濾波器后的結果,且該濾波器的傳遞函數應滿足
因此:連續小波變換實現轉化為脈沖響應為不同尺度和位移小波函數的濾波器組設計。對于常見小波函數,其()通常是非有理和非因果的,由電網絡理論可知,該系統是不能直接用電路綜合實現,所以,必須構造可綜合實現的小波逼近函數。為了使滿足因果關系,對其進行合適的時間延遲為,然后對其構建相應的通用逼近模型。
根據線性系統理論可知,嚴格因果的線性時不變濾波器可以用狀態空間系統(,,)描述,其一階微分方程表達式為
該系統的脈沖響應和頻域傳遞函數為:
分析式(4)可知:在一般情況下,具有不同極點穩定系統的脈沖響應()是衰減指數信號和呈指數衰減諧波信號的線性組合。因此,階濾波器的沖激響應()的通式可表示為

式中:A和B為實數或復數;a,b,c,d,ρ和f為實數;和對應實極點個數,且+=。考慮1個8階濾波器,其脈沖響應()可表示為


為了保證系統的穩定性,必須滿足2<0,6<0,10<0,14<0。于是,時延小波函數的逼近問題轉換為()的系數求解。定義()與的逼近誤差平方和為
式(8)的離散型式為
式中:為采樣點數;Δ為采樣間隔。求()的系數等價于使()達到最小值的有約束條件最優化問題,其通用模型為

s.t.r<0;=2,6,10,14。 (10)
式(10)中的通用模型可以利用優化算法進行求解,求得時域小波逼近函數()后進行拉普拉斯變換,獲得濾波器的頻域傳遞函數()。由于實小波函數的時域逼近問題轉化成通用模型的優化求解,因此,該模型適合于任意實小波函數逼近。
2.1 雙線性開關電流積分器和電流鏡模型
開關電流技術是繼開關電容技術后一種新的電流模式模擬取樣數據信號處理技術,它可以采用數字CMOS工藝技術實現,代表混合模/數VLSI的未來發展方向。與電壓模開關電容電路相比,開關電流電路具有電源電壓低、頻率寬、動態范圍大、速度快和功耗小等優點。由于在實際設計中多端輸出的開關電流積分器能夠更加簡化電路,所以,通常在開關電流積分器的輸出端附加電流鏡實現多端輸出。本設計中采用的多輸出開關電流雙線性積分器電路和符號如圖1所示,同相雙線性積分器的域傳遞函數為
其中:o1為同相輸出電流;?o1為反相輸出電流;為積分器晶體管參數。

(a) 開關電流雙線性積分器電路;(b) 電路符號
電流鏡電路和符號如圖2所示,其輸入、輸出關系式為

(a) 電流鏡電路;(b) 電路符號
2.2 任意階開關電流濾波器模型的實現
其中:A(=0,1,…,)和B(=0,1,…,)均為實系數。分析式(13)可知,它可以采用通用積分器()為基本單元設計濾波器實現,其中,為積分器的時間常數,則式(13)可以改寫為
式(14)對應的FLF信號流圖如圖3所示。對比式(14)和式(13)可求得圖3中的系數a和b分別為:
傳遞函數式(14)的FLF結構信號流圖見圖3,其中,信號流圖對應的是連續系統。為了采用開關電流雙線性積分器實現,需要將該連續系統進行離散化。只需將原連續系統中1/替換成(+1)/[2(?1)],即可實現域系統的離散化。以開關電流雙線性積分器為基本單元的通用FLF結構開關電流濾波器電路如圖4所示。圖4中,α,α和α分別為積分器參數、反饋網絡系數和前饋網絡參數,k1和k2為前饋網絡系數。

圖3 傳遞函數式(14)的FLF結構信號流圖

圖4 通用FLF結構開關電流濾波器電路
(18)

根據系統域傳遞函數,利用式(17)~(20)求開關電流雙線性積分器的晶體管參數,即可實現任意實小波函數的高階開關電流濾波器設計。
采用該模型可以實現任意實小波函數的高階開關電流濾波器。下面以實Morlet小波開關電流濾波器設計為例驗證該模型的正確性。
3.1 實小波函數的量子差分進化算法逼近
量子差分進化算法(quantum differential evolution algorithm,QDE)[15?16]是將量子計算理論與差分進化算法相結合的優化算法。在該算法中,染色體由量子比特構成,并用實數對量子比特進行編碼。通過采用量子旋轉門和量子非門分別實現染色體的更新與變異,從而獲得目標函數的最優解。
量子差分進化算法中的最小信息單元是量子比特,任意時刻量子比特的狀態可表示為
其中:為當前迭代次數。式(22)用量子角形式可簡化為。算法初始化種群時個體量子角在內隨機生成。
為了評價進化過程中量子個體的優劣程度,需要對個體量子位狀態進行測量,使其從量子角形式坍縮至經典比特形式。其實施方法為:對應量子個體中的每一位產生隨機數,比較該隨機數與,若,則個體中取值為“1”,否則為“0”。
QDE算法按照標準差分進化算法的變異、交叉和選擇操作過程更新染色體量子比特狀態。當前代的每個量子染色體按式(23)進行變異操作,得到相應的變異個體。
其中:r()為[1,]中的均勻分布概率;為種群中個體的維數;j為[1,]中的隨機整數;為交叉概率。將和代入適應度函數,按式(25)進行選擇操作,適應度最小的個體進入下一代。
其中:為適應度函數,即式(10)中的()表達式。
按上述量子差分進化算法的量子染色體編碼、測量和量子染色體更新策略結合差分進化算法的基本步驟,對實Morlet小波函數進行8階有理函數(如式(7))逼近。實Morlet小波函數的時域表達式為
設置種群規模p為10,Δ=0.01,采樣點個數=800,最大進化代數=500,根據試湊法取變異率=0.7,交叉率C=0.85。采用量子差分進化算法求得8階實Morlet小波逼近函數如圖5所示,逼近均方誤差為1.397 6×10?4,其頻域表達式為



3.2 實Morlet小波濾波器實現與仿真分析
現將通過QDE算法逼近獲得的式(29)去歸一化后作為系統傳遞函數,采用圖1中的開關電流雙線積分器和圖2中的電流鏡電路為基本單元,以圖4中的通用FLF結構開關電流小波濾波器電路為原型,設計實Morlet小波濾波器。將傳遞函數的中心頻率去歸一化至10 kHz,并取采樣頻率為100 kHz,令1=1,2=3=4=5=6=7=8=1/6,利用式(20)計算c1=1,c2=0,利用式(17)~(19)并結合式(29)計算其他晶體管跨導參數,如表1所示。

1—Morlet小波;2—小波逼近函數。
根據表1設置實Morlet小波濾波器中相應晶體管的參數,其余的晶體管跨導參數均設為1。由于開關電流電路的膨脹系數可通過調節電路時鐘頻率獲得,因此,該電路只需改變時鐘頻率即可獲得不同尺度小波函數。選取時鐘頻率分別為100.0,50.0,25.0和12.5 kHz,對應小波函數的尺度分別為1,2,4和8,采用ASIZ軟件進行仿真,不同尺度下實Morlet小波濾波器的脈沖響應如圖6所示。由圖6可知:相應各尺度的時域波形分別在0.2,0.4,0.8和1.6 ms時獲得最大正峰值0.173 3 A,與實Morlet小波函數歸一化后的最大正峰值基本一致。

表1 實Morlet小波濾波器電路的晶體管跨導參數

(a) a=1;(b) a=2;(c) a=4;(d) a=8
圖7所示為尺度=1,2,4和8時實Morlet小波濾波器的頻率沖響應和尺度=1時的零極點圖。相應各尺度小波濾波器頻率特性波形分別在10.432,5.216,2.608和1.304 kHz時取得峰值1.962 dB,與理想值1.975 dB很接近。此外,圖7中的內插圖給出了尺度=1時的零極點圖,其中,“○”代表零點,“×”代表極點。由于所有極點都采用1/2的冪形式來表示,所以,對于8階實Morlet小波濾波器,小窗口中有16個極點。由零極點圖可見:所有極點均位于平面的單位圓內,因此,所構造的系統是穩定的。

1—a=1;2—a=2;3—a=4;4—a=8。
上述開關電流實Morlet小波濾波器的時域、頻域仿真結果證明了所提出的任意實小波函數的高階開關電流濾波器通用實現方法的正確性。
1) 針對現有實小波函數逼近方法的不足,提出了實小波函數的通用時域優化逼近模型,采用智能優化算法進行優化求解可獲得高精度的時域小波逼近函數。該模型不但適合有解析表達式實小波函數逼近,而且適合無解析表達式實小波函數(如Daubechies小波)逼近。同時,該模型還可以推廣到復小波函數的時域逼近。
2) 通過對任意電流模式傳遞函數進行數學分析,提出了一種可以實現高階開關電流小波濾波器的綜合設計模型,并以開關電流雙線性積分器和電流鏡實現具體的電路模型。該模型通用性和系統性強,可以應用于任意實小波函數的開關電流濾波器綜合設計。
3) 以開關電流實Morlet小波濾波器實現為例,采用量子差分進化算法逼近實Morlet小波,并對濾波器電路進行了設計,仿真結果證明了該模型的正確性。所提出的模型可以在小波變換的模擬集成電路實現中得到廣泛應用。
[1] MOREIRA-TAMAYO O, PINEDA DE GYVEZ J. Analog computation of wavelet transform coefficients in real-time[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems, 1997, 44(1): 67?70.
[2] MELéNDEZ-RODRíGUEZ M, SILVA-MARTINEZ J, SPENCER R. Efficient circuit implementation of Morlet wavelets[J]. Journal of Applied Research and Technology, 2005, 1(1): 60?72.
[3] 胡沁春, 何怡剛, 郭迪新, 等. 基于開關電流技術的時域連續小波變換實現[J]. 電子與信息學報, 2007, 29(1)227?231.HU Qinchun, HE Yigang, GUO Dixin, et al. Time-domain implementation of continuous wavelet transform based on switched current[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2007, 29(1)227?231.
[4] AKANSU A N, SERDIJN W A, SELESNICK W. Emerging application of wavelets:a review[J]. Physical Communication, 2010, 3(1): 1?18.
[5] KAREL J M H, HADDAD S A P, HISENI S, et al. Implementing wavelets in continuous-time analog circuits with dynamic range optimization[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems, 2012, 59(2): 229?242.
[6] GURROLA-NAVARRO M A, CARRASCO-ALVAREZ R, MEDINA-VAZQUEZ A S, et al. On-chip wavelet denoising system implemented with analogue circuits[J]. Electronics Letters, 2013, 49(9): 592?594.
[7] CASSON A J, RODRIGUEZ-VILLEGAS E. Nanowatt multi-scale continuous wavelet transform chip[J]. Electronics Letters, 2014, 50(3): 153?154.
[8] HADDAD S A P, BAGGA B, SERDIJN W A. Log-domain wavelet bases[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems, 2005, 52(10): 2023?2032.
[9] EDWARDS R T, GODFREY M D. An analog wavelet transform chip[C]//IEEE International Conference on Neural Networks.New York: IEEE, 19931247?1251.
[10] EDWARDS R T, CAUWENBERGHS G. A VLSI implementation of the continuous wavelet transform[C]//IEEE International Symposium on Circuits and Systems. New York: IEEE, 1996368?371.
[11] LIN J, KI W H, EDWARDS T, et al. Analog VLSI implementations of auditory wavelet transforms using switched-capacitor circuits[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems, 1994, 41(9): 572?583.
[12] 胡沁春, 何怡剛, 郭迪新, 等. 基于開關電流技術的小波變換的濾波器電路實現[J]. 物理學報, 2006, 55(2): 641?647.HU Qinchun, HE Yigang, GUO Dixin, et al. Analog implementation of wavelet transform based on using switched-current filter circuits[J]. Acta Physica Sinica, 2006, 55(2): 641?647.
[13] 趙文山, 何怡剛. 一種改進的開關電流濾波器實現小波變換的方法[J]. 物理學報, 2009, 58(2): 843?851. ZHAO Wenshan, HE Yigang. An improved method for implementation of wavelet transform utilizing switched-current filters[J]. Acta Physica Sinica, 2009, 58(2): 843?851.
[14] 李目, 何怡剛. 基于開關電流雙線性積分器的IFLF小波濾波器設計[J]. 電路與系統學報, 2013, 18(2): 191?195. LI Mu, HE Yigang. IFLF wavelet filters design based on switched-current bilinear integrators[J]. Journal of Circuits and Systems, 2013, 18(2): 191?195.
[15] 陳曉峰, 楊廣明, 黃明. 一種實數編碼的量子差分進化算法[J]. 小型微型計算機系統, 2013, 34(5): 1141?1146. CHEN Xiaofeng, YANG Guangming, HUANG Ming. Real-coded quantum differential evolution algorithm[J]. Journal of Chinese Computer Systems, 2013, 34(5): 1141?1146.
[16] 任子武, 熊蓉, 褚健. 混合量子差分進化算法及應用[J]. 控制理論與應用, 2011, 28(10): 1349?1355. REN Ziwu, XIONG Rong, CHU Jian. Hybrid quantum differential evolutionary algorithm and its applications[J]. Control Theory and Applications, 2011, 28(10): 1349?1355.
(編輯 陳燦華)
General implementation of arbitrary real wavelet function with high order switched-current filters
LI Mu1, WU Xiaofeng1, XI Zaifang1, HU Shigang1, LI Jin1, WU Shuyue2
(1. College of Information and Electrical Engineering,Hunan University of Science and Technology, Xiangtan 411201, China;2. School of Information and Science Engineering,Hunan International Economics University, Changsha 410205, China)
A new general synthesis method for high order switched-current filter implementation of arbitrary wavelet function was presented. The method was based on the analytical decomposition of the filter implementation with real wavelet function approximation and wavelet filter design by the analog filter implementation principle of wavelet function. The filter circuit was designed as follows. Firstly, a general optimization approximation model of real wavelet function was structured based on synthesis theory of network systems. Then the general multiple-loop feedback structure filter whose impulse response was the approximated real wavelet function was designed using switched-current bilinear integrators and current mirrors as the basic building blocks. By changing the clock frequency of the filter circuit, the different scale wavelet functions were very precisely obtained. Finally, a switched-current real Morlet wavelet filter was employed to demonstrate the correctness of the realization scheme.
switched-current circuits; wavelet function; function approximation; wavelet filter design
10.11817/j.issn.1672-7207.2016.10.019
TN713
A
1672?7207(2016)10?3417?07
2015?12?10;
2016?02?09
國家自然科學基金資助項目(61404049,61474042,U1501253);湖南省科技計劃項目(2013FJ2011, 2014FJ2017);湖南省教育廳項目(14A084,14B060);湖南科技大學科研項目(E51525);湘潭市科技計劃項目(CG20121006) (Projects(61404049, 61474042, U1501253) supported by the National Natural Science Foundation of China? Projects(2013FJ2011, 2014FJ2017) supported by the Science and Technology Plan Foundation of Hunan Province; Projects(14A084,14B060) supported by the Scientific Research Fund of Education Department of Hunan Province? Project(E51525) supported by the Scientific Research Fund of Hunan University of Science and Technology; Project (CG20121006) supported by the Science and Technology Plan Foundation of Xiangtan City)
李目,博士,副教授,從事高速低壓低耗集成電路與系統、模擬信號處理、模擬電路測試與診斷和智能信息處理等研究;E-mail:limuucn@163.com