Для сравнения характеристик двух интерполяторов, одного фильтра CIC и другого фильтра FIR, используйте gain регулировка выходной амплитуды фильтра CIC в соответствии с выходной амплитудой фильтра FIR.

Начните с создания набора входных данных, синусоидального сигнала х.

fs = 1000;          % Input sampling frequency.
t = 0:1/fs:1.5;     % Signal length = 1501 samples.
x = sin(2*pi*10*t); % Amplitude = 1 sinusoid.
x = x';

Проектирование каскада из двух dsp.FIRInterpolator объекты с общим коэффициентом интерполяции 4.

l = 4; % Interpolation factor for FIR filter.
d = fdesign.interpolator(l);
firInterp = design(d,'multistage','SystemObject',true);

Запустите данные через интерполятор.

yfir = firInterp(x);

Проектирование a dsp.CICInterpolator объект с набором коэффициентов интерполяции 4, дифференциальной задержкой 1 и числом секций 4.

r = 4; % Interpolation factor for the CIC filter.
d = fdesign.interpolator(r,'cic');
cicInterp = design(d,'multisection','SystemObject',true);

Выполните те же данные через фильтр.

ycic = cicInterp(x);

Используйте gain регулировка выходной амплитуды фильтра CIC в соответствии с выходной амплитудой фильтра FIR.

gaincic = gain(cicInterp);
subplot(211);
plot([yfir; double(ycic)]);
subplot(212)
plot([yfir; double(ycic)/gain(cicInterp)]);

После коррекции коэффициента усиления, вызванного интерполятором CIC, на втором вложенном графике можно увидеть, что фильтр FIR и фильтр CIC обеспечивают почти идентичную интерполяцию.

Этот коэффициент усиления равен коэффициенту усиления последней секции фильтра CIC. Для подтверждения откорректируйте амплитуду фильтра FIR с помощью gain($\mathrm{cicInterp}$, $\mathrm{}\mathit{}$2N). Если $\mathit{}$N - количество интеграторных и гребенчатых секций фильтра CIC, то $\mathrm{}\mathit{}$2N - последняя секция фильтра CIC. $\mathit{}$N задается cicInterp.NumSections.

Вторая подграфика показывает, что фильтр FIR и фильтр CIC обеспечивают почти идентичную интерполяцию, когда коэффициент усиления коррекции равен коэффициенту усиления последней секции фильтра CIC.

subplot(212);
plot([yfir; double(ycic)/gain(cicInterp,2*cicInterp.NumSections)]);