高性能实时C++ IIR滤波库：DSP IIR Realtime C++ filter library

高性能实时C++ IIR滤波库：DSP IIR Realtime C++ filter library

iir1DSP IIR realtime filter library written in C++项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ii/iir1

探索声音处理的无限可能，体验实时低延迟的数字信号处理！

本开源项目是一个强大的无限脉冲响应（IIR）滤波库，专为Linux、Mac OS X和Windows平台设计。它提供了Butterworth、RBJ和Chebychev等多种滤波器类型，支持低通、高通、带通和带阻滤波器，且可以轻松导入Python（scipy）生成的系数。

实时样本处理，高效稳定

这个库的核心在于其实时样本输入输出的处理能力，确保在处理音频流或其它时间序列数据时保持极低的延迟。模板基础的头文件过滤函数使得内存分配在编译时完成，避免了运行时的malloc/new命令，消除了潜在的内存泄漏风险，并允许编译器对主程序和过滤器代码进行联合优化。

快速集成，轻松编码

只需将以下包含语句添加到你的C++代码中：

#include "Iir.h"

然后按照通用的编程模式实例化滤波器、设置参数，即可立即用于实时样本过滤：

1. 实例化滤波器 使用模板参数指定过滤器的阶数，例如对于一个低通滤波器：

   Iir::Butterworth::LowPass<order> f;
   

2. 设置滤波器参数：setup 滤波器提供多种设定频率的方式，包括以采样率为单位的模拟截止频率或归一化的频率（介于0到1/2之间，其中1/2是奈奎斯特频率）。如：

   const float samplingrate = 1000; // Hz
   const float cutoff_frequency = 5; // Hz
   f.setup (samplingrate, cutoff_frequency);
   

3. 实时过滤 样本按需逐个处理，例如：

   y = f.filter(x);
   

应用场景广泛

该库适用于各种实时信号处理应用，如音频处理、数据分析、通信系统和传感器信号调理等。无论是需要消除噪声、提升特定频段的信号还是定义精确的滤波特性，它都能胜任。

独特优点一览

• 高性能: 实现实时、低延迟的滤波操作。
• 模板驱动: 编译时内存分配，消除内存泄漏风险。
• 跨平台: 支持Linux、Windows和Mac OS X。
• 头文件唯一依赖: 所有实时滤波代码都在头文件中，便于高效整合。
• 灵活设计: 可导入Python Scipy产生的滤波系数，方便自定义滤波器设计。

要了解更多示例和详细文档，请访问项目GitHub页面：http://berndporr.github.io/iir1。无论你是经验丰富的开发人员还是对信号处理感兴趣的学习者，这个项目都会是你开发工具箱中的宝贵资源。

现在就开始你的实时IIR滤波之旅，发掘无限的创作潜力吧！

iir1DSP IIR realtime filter library written in C++项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ii/iir1