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FIR滤波器工作原理 [1]
在进入FIR滤波器前，首先要将信号通过A/D器件进行模数转换，把模拟信号转化为数字信号；为了使信号处理能够不发生失真，信号的采样速度必须满足香农采样定理，一般取信号频率上限的4-5倍做为采样频率；一般可用速度较高的逐次逼进式A/D转换器，不论采用乘累加方法还是分布式算法设计FIR滤波器，滤波器输出的数据都是一串序列，要使它能直观地反应出来，还需经过数模转换，因此由FPGA构成的FIR滤波器的输出须外接D/A模块。FPGA有着规整的内部逻辑阵列和丰富的连线资源，特别适合于数字信号处理任务，相对于串行运算为主导的通用DSP芯片来说，其并行性和可扩展性更好，利用FPGA乘累加的快速算法，可以设计出高速的FIR数字滤波器。
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FIR滤波器的硬件实现有以下几种方式：
一种是使用单片通用数字滤波器集成电路，这种电路使用简单，但是由于字长和阶数的规格较少，不易完全满足实际需要。虽然可采用多片扩展来满足要求，但会增加体积和功耗，因而在实际应用中受到限制。
DSP芯片
另一种是使用DSP芯片。DSP芯片有专用的数字信号处理函数可调用，或者根据芯片指令集的结构自行设计代码实现FIR的功能；由于FIR设计时其系数计算及其量化比较复杂，因此一般都采用MATLAB软件作为辅助设计，计算出FIR的系数；然后进行代码设计实现。实现FIR滤波器相对简单，但是由于程序顺序执行，速度受到限制。而且，就是同一公司的不同系统的DSP芯片，其编程指令也会有所不同，开发周期较长。
还有一种是使用可编程逻辑器件，FPGA/CPLD。FPGA有着规则的内部逻辑块阵列和丰富的连线资源，特别适合用于细粒度和高并行度结构的FIR滤波器的实现，相对于串行运算主导的通用DSP芯片来说，并行性和可扩展性都更好。
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有限长单位冲激响应（FIR）滤波器有以下特点：
(1) 系统的单位冲激响应h (n)在有限个n值处不为零
(2) 系统函数H(z)在|z|>0处收敛，极点全部在z=0处（因果系统）
(3) 结构上主要是非递归结构，没有输出到输入的反馈，但有些结构中（例如频率抽样结构）也包含有反馈的递归部分。
设FIR滤波器的单位冲激响应h (n)为一个N点序列，0 ≤ n ≤N —1，则滤波器的系统函数为
H(z)=∑h(n)*z^-k
就是说，它有（N—1）阶极点在z=0处，有（N—1）个零点位于有限z平面的任何位置。
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FIR滤波器有以下几种基本结构：
（7.10）式的系统的差分方程表达式为
y(n)=∑h(m)x(n-m)　( 7.11）
很明显，这就是线性时不变系统的卷积和公式，也是x (n)的延时链的横向结构，称为横截型结构或卷积型结构，也可称为直接型结构。将转置定理，可得到转置直接型结构。
将H (z)分解成实系数二阶因子的乘积形式
（7.12）
其中[N/2]表示取N/2的整数部分。若N为偶数，则N—1为奇数，故系数B2K中有一个为零，这是因为，这时有奇数个根，其中复数根成共轭对必为偶数，必然有奇数个实根。画出N为奇数时，FIR滤波器的级联结构，其中每一个二阶因子用横型结构。
这种结构的每一节控制一对零点，因而再需要控制传输零点时，可以采用它。但是这种结构所需要的系数B2k（I=0，1，2，k，=1，2，．．．，[N/2]）比卷积型的系数h (n)要多，因而所需的乘法次数也比卷积型的要多。
在第三章中已说过，把一个有限长序列（长度为N点）的z变换H (z)在单位圆上作N等分抽样，就得到H (k)，其主值序列就等于h (n)的离散傅里叶变换H (k)。那里也说到用H (k)表示的H (z)的内插公式为
（7.13）
这个公式就为FIR滤波器提供了另外一种结构，这种结构由两部分级联组成。
（7.14）
其中级联的第一部分为
(7.15）
这是一个FIR子系统，是由N节延时单元构成的梳状滤波器，令
则有
即Hc (z)在单位圆上有N个等间隔角度的零点，它的频率响应为
（7.16）
因而幅度响应为
幅角为
其子网络结构及频率响应幅度。
级联的第二部分为
它是由N个一阶网络并联组成，而这每一个一阶网络都是一个谐振器
（7.17）
令H'k(z)的分母为零，即令
可得到此一阶网络在单位圆上有一个极点
也就是说：此一阶网络在频率为
处响应为无穷大，故等效于谐振频率为2πk / N的无损耗谐振器。这个谐振器的极点正好与梳状滤波器的一个零点（I=k）相抵消，从而使这个频率（ω=2πk / N）上的频率响应等于H (k)。这样，N个谐振器的N个极点就和梳状滤波器的N个零点相互抵消，从而在N个频率抽样点上（ω=2πk / N，k=0，1，．．．，N —1）的频率响应就分别等于N个H (k)值。
N个并联谐振器与梳状滤波器级联后，就得到频率抽样结构。
频率抽样结构的特点是它的系数H (k)就是滤波器在ω=2πk / N处的响应，因此控制滤波器的频率响应很方便。但是结构中所乘的系数H (k)及WN都是复数，增加了乘法次数和存储量，而且所有极点都在单位圆上，由系数WN决定，这样，当系数量化时，这些极点会移动，有些极点就不能被梳状滤波器的零点所抵消（零点由延时单元决定，不受量化的影响）。系统就不稳定了。
为了克服系数量化后可能不稳定的缺点，可以将频率抽样结构做一点修正，即将所有零、极点都移到单位圆内某一靠近单位圆、半径为r (r小于或近似等于1)的圆上（r为正实数）。 [1]
前一章谈到，只要将两个有限长序列补上一定的零值点，就可以用圆周卷积来代替两序列的线性卷积。由于时域的圆周卷积，等效到频域则为离散傅立叶变换的乘积。因而，如果
即将输入x (n)补上L—N1个零值点，将有限长单位冲激响应h (n)补上L—N2个零值点，只要满足L >=N1 + N2—1，则L点的圆周卷积就能代表线性卷积，即
用DFT表示，则有
Y(k)=X(k)H(k)
因而有
其中
Y(k)=DFT[y (n)]，L点
X(k)=DFT[x(n)]，L点
H(k)=DFT[h (n)]，L点
这样，我们就可得到快速卷积结构，当N1，N2足够长时，它比直接计算线性卷积要快得多。这里计算DFT和IDFT都采用快速傅立叶变换计算方法。
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随着个人音频的发展，曾经的IIR滤波器处理音频带来的音质劣化越来越受市场排斥。原有的IIR虽然具有简单，算量小，使用方便的特点，但精度并不足够，所以在专业音频，很多有FIR 4096的音频算法，例如拉脱维亚的Coneq等。
相反的WFIR滤波器
为弥补FIR在低分辨率下低频处理不佳，部分音频算法使用了相反的WFIR滤波器。与FIR相反，WFIR对低频处理较好，而对高频无效。而每个工作点算量使用达到FIR的6倍。
FIR用于音频的优势
FIR的优势在于可以无限增加精度（在足够运算能力的前提下），并且不存在IIR滤波器的相位精度问题，是比较高端的解决方案
劣势
1：因为采用的精度很高，所以对计算资源和内存、功耗的使用更高；
2：FIR在其他领域主要解决高频问题，在音频应用常常遇到1Khz以下的信号，FIR至少需要FIR 512才能对1K以下产生作用
3：过分运算，因为FIR每个处理单元宽度不能调整，因此在解决低频问题时，高频会出现过分运算的情况。
新的解决方案
包括FIR与IIR的混合使用，以及新型研发的音频专用VIR滤波器。