前言
本文主要記錄濾波器設計的基本流程，涉及到定點/浮點的轉化。一、fdatool基本操作command輸入fdatool，例如fir採用窗函式法設計16階低通filter，fc（frequency cutoff） = 10800hz，fs = 48000hz，輸入引數：
需要注意的是由於存在常數項，n階filter用n-1階設計即可。
設計完濾波器並不是直接匯出，通常需要兩個後處理操作：
2）系數量化。通常dsp/fpga需要定點操作，點選左方的量化，進行位數設定。
設計完成之後，可以file——export，將濾波器引數匯出，匯出的濾波器格式可以自行選擇。
左方的圖示功能依次(自上而下)為：
1）create a multi-rate filter：建立多速率濾波器；
2）transform filter：濾波器轉換；
3）set quantization parameters：設定量化引數；
4）realize model：實現模型；
6）import filter：匯入濾波器；
7）design filter：設計濾波器；
二、定點/浮點轉化
定點就是位數固定，浮點通常表示為：2.2e8，即xyz的形式，x:常數，y:基底，z:指數。浮點轉換為定點在matlab中稱為量化，使用quantizer和quantize兩個函式完成，通常為了便於表示，也會使用num2bin，num2int，num2hex等指令。
按照quantizer定義的量化屬性量化浮點資料。
以上文的16階濾波器為例：
有符號數，先放大100倍，整數最大為41：2^6 > 41，最小需要6位整數，又希望擴大100倍後的資料，小數點後精確到0.01（即原資料精度：1e-4），2^-7 < 0.01，即需要7位小數。
共需要位數n = 1符號位+6整數字+7小數字 = 14位，
其中小數m = 7位。?1
2345
n = 14;
m = 7;
q = quantizer('fixed','round','saturate',[n,m]);
fix_fir = quantize(q,fir_coef*100);
[fix_fir;fir_coef*100]
結果可以看出，量化的資料達到了精度要求（上為量化資料，下為原始資料）：
有時候為了表示方便，習慣了二進位制的表達方式（有符號數，負數用補碼表示）：?1
num2bin(q,fix_fir)
這一操作也為含有小數的負數求解補碼提供了思路，列印資訊如下（類似指令num2int，num2hex類似）：
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