第1步我们将检查FIR滤波器应用代码，这个代码使用了C语言的平滑方法，和最后的Matlab例子相类似。第一个应用的目的是易懂，这是以损失效率为代价的。
这个实际应用在本书第3章的ccs\FIRrevA目录下。最有兴趣的主要文件是ISRs.c，它包含中断服务程序。这个文件包含了必要的变量声明和实际的FIR滤波运算。考虑到立体声编解码的使用（比如基本的C6713编解码，基于C6711的PCM3006子卡编解码等），这个程序使用了独立的左右声道滤波器。然而，为清楚起见，在下面只讨论左声道。在这个代码例子中，“N”是滤波器的阶数，“B”保存了滤波器的系数矩阵，这个“xLeft”矩阵包含了当前的输入值“x[0]”和过去的输入值（“x[-1]”、“x[-2”]和“x[-3]”）。这个可变的“yLeft”是滤波器当前的输出值“y[0]”。在这个循环中这个整数“i”用作一个索引计数器。
程序清单3.3：平滑FIR滤波器声明
下面所示的代码执行了实际的滤波器运算。在输入中断服务程序中程序指令从ADC的寄存器转移采样值到CodecDateIn.Channel[LEFT]中，这里没有显示在输出中断服务程序中从CodecDateOut.Channel[LEFT]转移数据到DAC寄存器中。在滤波器运算中涉及的5个主要步骤将在下面的代码清单中讨论。
程序清单3.4：实时的FIR平滑滤波
在FIR平滑滤波运算中涉及的5个实时步骤
程序清单3.4的解释如下。
（1）（第2行）：来自于编解码器的ADC端的多数的当前采样值被分配到当前的输入矩阵元素“xLeft[0]”中。(www.xing528.com)
（2）（第3行）：滤波器的当前的输出值名为“yLeft”。因为这个相同的变量将被用于计算滤波器的每一个输出值中，它必须在每一个点乘执行之前被重新设置为0值。
（3）（第5～7行）：这3行代码执行“x”和“B”的点乘。等效运算是yLeft=xLeft[0]B[0]+xLeft[-1]B[1]+xLeft[-2]B[2]+xLeft[-3]B[3]
（4）（第9～11行）：这3行代码把矩阵“x”中的所有元素值右移一次。等效运算是
右移完成以后，下一个要到达的采样值，“x（0）”能被无信息损失地写入到“xLeft[0]”存储器位置中。注意，尽管“xLeft[3]”被“xLeft[2]”重写。可以预料运算“xLeft[3]”→“xLeft[4]”等应该被执行，但是这里没有“xLeft[4]”或者更高的元素，因为“xLeft”只包含了4个元素。总之，这个“旧的”“xLeft[3]”不再需要并且因而被重写。
（5）（第13行）：这行代码完成了滤波运算通过转移点乘的结果“yLeft”到CodecDateOut.Channel[LEFT]变量，通过发送中断服务程序转移CodecDate-Out.Channel[LEFT]到编解码器的DAC端。
现在你理解了这段代码，让我们继续，将所有文件复制到一个独立的文件夹。在CCS中打开这个工程，重新编译所有的文件。一旦编译完成，将程序加载到DSK中，单击运行。你的FIR LP滤波器现在正在DSK上运行。记住这个程序一般用于音频滤波，所以观察滤波效果的好方式是听一下滤波前和滤波后的音乐[11]。图3.15所示为一种同时接听原始的（未进行滤波处理）音乐和滤波处理后音乐的方法。这一方法需要第二套扬声器，但它比只使用一套扬声器更为方便。记住，这个DSK板或者增强的编解码器对DSK板是可用的，但不包含用于驱动连接负载的功率放大器。最好的结果是，在你的DSK板上使用带有功放的扬声器（比如用于PC的功率扬声器）。
图3.15 接听滤波前和滤波后音频信号的一种方法
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