数字信号处理作为一个科学与工程交叉的学科,是现代科技发展最重要的基石之一,已经被广泛应用于科学研究和生产实践的各个领域。作为数字信号处理系统的核心部分之一:数字滤波器,其设计与实现方法一直是该学科重要的研究领域。基于系统的状态空间理论,对于一个给定传输函数的数字滤波器,存在着许多种等价的实现结构。数字滤波器的无限精度设计注重找到可行解的效率和系统的稳定性;有限精度设计还要进一步考虑实现结构的低复杂度和减少有限字长(finite word length-FWL)效应。另一方面,数字滤波器可以用两种方法实现,当采用计算机软件实现时,特别注重算法的高吞吐率;当采用专用或通用集成电路等硬件方法实现时,则更注重综合结果的高速率和低成本。本文以如何提高数字系统性能为背景,基于系统结构理论研究数字滤波器的参数化设计方法与高效实现问题,主要工作和成果如下:1.基基于JSS结结构的IIR数数字滤波器参数化方法:设计无限冲激响应(infinite impulse response-IIR)数字滤波器的代价函数一般是高度非线性的,而且还与滤波器的稳定性有关。由于模拟滤波器的JSS结构对于一个N阶滤波器,只含有2N+1个参数,且具有l2-scaling特性,本文基于JSS结构和广义双线性变换,提出一种设计IIR滤波器的参数化方法,该方法是完备和紧凸的,具有较好的收敛性能,同时优化模型建立为成熟的无约束非线性规划问题。该方法能更高效地设计稳定的IIR滤波器,且通带波动、阻带衰减、群迟延等性能更好。2.基基于遗传算法的格型结构参数离散化设计:分子注入式和分子抽头式相结合的格型滤波器结构具有自由度,可以对节点信号功率比等FWL性能进行优化,且该结构只有2N+1个乘法器,参数灵敏度很低,特别适用于IIR滤波器离散化设计。但传统的梯度优化方法已经不再适用,且参数的搜索空间较大,穷举法也并非为有效方法。本文利用基于格雷码的遗传算法解决该非线性优化问题,在滤波器低阶时采用全局优化,高阶时采用分步优化,有效解决了IIR滤波器参数离散化问题中效率和性能的矛盾,有利于IIR滤波器的实用化。3.并并行计算的全通数字滤波器结构:输入平衡实现具有低参数敏感度和很小的舍入噪声增益。基于一类输入平衡海森伯格实现和归一化格型结构,提出两类并行计算的全通数字滤波器结构。基于状态空间分析方法论述并行处理原理,并推导了舍入噪声增益的表达式,对于一个N阶全通滤波器,其舍入噪声增益仅为4N。所提结构由于具备并行处理能力,更加适合低复杂度高吞吐率的数字系统实现。4.基基于集成电路的低成本FIR数数字滤波器实现:子项空间技术利用有限冲激响应(finite impulse response-FIR)数字滤波器系数之间的子项共享可以有效减少实现时加法器的个数;外推补偿技术利用FIR滤波器冲激响应的准周期特性可以有效降低多常系数乘法的复杂度。基于这两种技术,利用硬件描述语言编程在集成电路上对FIR滤波器进行了实现,并结合集成电路综合特点,通过硬件结构的改进得到高速率低成本FIR滤波器的实现方法,有利于进一步推动FIR滤波器的实用化。