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文章灵感来源于MATLAB官方免费教程：HDL Coder Self-Guided Tutorial
考虑到MATLAB官网的英文看着慢，再加上视频讲解老印浓浓的咖喱味，我决定记录利用MATLAB&Simulink&SystemGenerator进行FPGA数字信号处理的学习过程。
往期回顾：
从零开始利用MATLAB进行FPGA设计（一）：建立脉冲检测模型的Simulink模型1
上一期分析了MATLAB的黄金算法原理，这一期进行Simulink模块分析。
1.模块的总体结构
1.1从工作空间导入输入信号
Ctrl+Shift+L呼出Simulink模块库，查找Signal From Workspace，右击后添加到Simulink，双击修改属性：
1.2FIR滤波器
有限冲激响应滤波器可以简单的理解成高通/低通/带通/带阻滤波器，在频域上对通过的信号频率进行限制。
本例中使用的滤波器为直接型滤波器结构：
使用CorrFilter作为匹配滤波器的滤波器系数，系数的计算方法为：
- 先将发送端的信号取共轭。
- 然后将其进行翻转，即反转信号的顺序。
- 最后将其除以信号模式的长度，以确保匹配滤波器的输出的幅度在一定程度上不受信号长度的影响。
MATLAB生成方法可见上一篇博客。
在现代的数字通信中，如果信号遇到的干扰是高斯白噪声，那么匹配滤波器是系统接收端的标配。匹配滤波器的设计准则是使滤波器在某一特定时刻达到最大（一个线性系统的频率响应函数为输入信号的复共轭时，其输出信号的信噪比达到最大）。
2.Subsystem
滤波器的输出信号输入Complex to Real-Imag 模块分离虚部和实部，通过product模块对其分别进行平方，通过add模块重新组合后输出。该模块的主要作用是避免开方操作，节省算力。
3.MATLAB Function
Tapped Delay （抽头延迟）模块将输入延迟11个采样周期，并为每个延迟提供一个输出。第一个输出延迟11个采样周期，第二个输出延迟10个采样周期，以此类推。
fcn中的函数为：
function [MidSample,detected] = fcn(threshold,DataBuff,WindowLen)
MidIdx = ceil(WindowLen/2);
% Compare each value in the window to the middle sample via subtraction
MidSample = DataBuff(MidIdx);
CompareOut = DataBuff - MidSample; % this is a vector
% if all values in the result are negative and the middle sample is
% greater than a threshold, it is a local max
if all(CompareOut <= 0) && (MidSample > threshold)
detected = 1;
else
detected = 0;
endMIdIdx表示窗口中的中间索引，由于WindowLen是一个奇数，为了确保中心点用ceil函数向上取整。
将窗口中的每个值和中间值进行比较，如果中间样本值大于阈值且所有结果都为负，则将这个值作为局部最大值。
可以看到模块化设计和算法设计的误差为浮点数，效果一致。
