java 文件拷贝后文件损坏

Java文件拷贝问题
作者在使用Java编写文件拷贝工具时遇到了问题:虽然文件大小一致,但压缩文件和exe文件无法正常打开或运行。代码中使用了InputStream和OutputStream进行逐字节复制。

 

今天用java写了一个关于文件拷贝的小工具FileUtil.java

我用了一个方法:copyFile(File source,File destnation)

我发现拷贝压缩文件,exe等文件后,文件大小一样,可是压缩文件无法打开,exe无法执行了

代码如下:

 public static boolean copyFile(File source, File destnation) {
  boolean rs = false;
  InputStream is = null;
  int count = 0;
  OutputStream os = null;
  byte buffer[] = new byte[BUFFER_SIZE];
  try {
   if (source != null && destnation != null) {
    if (source.isFile()) {
     if (destnation.isDirectory()) {
      File temp = new File(destnation.getAbsolutePath()
        + SEPRATOR + source.getName());
      is = new FileInputStream(source);
      os = new FileOutputStream(temp);
      while (-1 != (count = is.read())) {
       is.read(buffer, 0, buffer.length);
       os.write(buffer, 0, buffer.length);
      }
     } else {
      is = new FileInputStream(source);
      os = new FileOutputStream(destnation);
      while (-1 != (count = is.read())) {
       is.read(buffer, 0, buffer.length);
       os.write(buffer, 0, buffer.length);
      }
     }
    }
    rs = true;
   }
  } catch (FileNotFoundException e) {
   e.printStackTrace();
  } catch (IOException e) {
   e.printStackTrace();
  } finally {
   try {
    is.close();
    os.close();
   } catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
   }

  }
  return rs;
 }

各位有什么办法吗?我实在是找不原因

<think> 首先,用户的问题是:“我想了解FIR滤波器阶数的相关信息 请问FIR滤波器阶数的含义、计算方法及影响”。用户是基于之前的引用内容提问的,这些引用是关于FIR滤波器阶数、定义、设计方法等。 回顾系统级指令: - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题,保证真实可靠。 用户的问题聚焦在FIR滤波器阶数的含义、计算方法及影响。我需要根据提供的引用内容来构建回答。 关键引用点: - 引用[1]:定义了FIR数字滤波器阶数,即用来计算当前输出所采用的输入信号个数。例如,用了最近的2个输入信号,阶数就是2。 - 引用[2]:简要描述了FIR滤波器,作为非递归型滤波器,冲激响应有限。 - 引用[3]:讨论了FIR滤波器的特性,如线性相位、设计方法(窗函数法、频率抽样法、优化设计),并提到FIR滤波器阶数较高(比IIR高5-10倍)。 - 引用[4]:提到滤波器阶数影响幅频响应的锐利度,阶数越高,转换更剧烈,但计算量和时间延迟也增加。 - 引用[5]:包括设计方法和一些思考题,如3dB截止频率的位置,但没有直接回答阶数的计算。 回答结构: 1. **含义**:解释FIR滤波器阶数的定义。 2. **计算方法**:说明如何计算阶数。 3. **影响**:讨论阶数滤波器性能的影响,如频率响应、计算量等。 4. **生成相关问题**:在结束时生成相关问题。 5. **引用标识**:在回答中自然添加引用标识。 逐步构建回答: - **含义**:基于引用[1],阶数是指计算当前输出时使用的输入信号个数。例如,对于一个FIR滤波器,如果输出依赖于最近的N个输入样本,阶数就是N-1(或N,取决于定义)。通常,阶数等于滤波器的长度减1。在引用[1]中,它说“用了其中最近的2个信号来计算当前输出,那么这个FIR数字滤波器阶数就是2”,所以阶数是输入信号的数量。一般,FIR滤波器阶数等于冲激响应的长度减1。 标准定义:FIR滤波器阶数(order)通常等于冲激响应序列的长度(filter length)减1。即,如果冲激响应有M个点,阶数N = M - 1。例如,一个长度为M的FIR滤波器,其输出为: $$ y[n] = \sum_{k=0}^{M-1} h[k] x[n-k] $$ 这里,阶数N = M-1,因为使用了M个输入样本(从x[n]到x[n-(M-1)])。 - **计算方法**:阶数不是直接“计算”的,而是在设计滤波器时根据设计要求(如截止频率、过渡带宽、纹波等)确定的。引用[3]提到设计方法(窗函数法、频率抽样法、优化设计),引用[5]提到使用kaiserord函数来估计阶数。例如,在窗函数法中,阶数由窗的类型和设计参数决定。引用[4]也说阶数影响转换锐利度。 计算阶数的方法:在设计FIR滤波器时,给定规格如通带截止频率、阻带截止频率、通带纹波、阻带衰减等,可以通过公式或算法(如Park-McClellan算法)来估计所需阶数。引用[5]中提到了kaiserord函数用于窗函数法。 - **影响**: - **频率响应**:阶数越高,过渡带越窄,阻带衰减越大(引用[4])。 - **计算量**:阶数越高,计算输出需要更多的乘加操作,因此计算复杂度增加。 - **时间延迟**:阶数越高,滤波器引入的群延迟越大。对于线性相位FIR滤波器,群延迟是常数,等于(N/2)个样本,其中N是阶数。 - **实现复杂度**:高阶滤波器需要更多的存储和计算资源。 - 引用[3]提到,FIR滤波器阶数通常比IIR高5-10倍来达到相同性能。 使用中文回答。 添加引用标识:例如,在解释含义时引用[1],在设计时引用[3]或[5]。 生成相关问题:在回答结束后,生成2-3个相关问题。 完整回答结构: 1. 开头简述FIR滤波器阶数的含义。 2. 详细解释含义。 3. 说明计算方法。 4. 讨论影响。 5. 结束语。 6. 相关问题。 确保数学表达式正确: - 行内:如$h[n]$表示冲激响应。 - 独立公式:如差分方程。 最终回答草稿: - **含义**:FIR滤波器阶数是指计算当前输出时使用的输入信号个数。例如,如果输出依赖于最近的N个输入样本,则阶数为N-1(或N)。根据引用[1],阶数直接对应于冲激响应的长度减一。 - **计算方法**:阶数通常在滤波器设计过程中确定。根据设计规格,如通带截止频率、阻带截止频率和衰减要求,可以使用设计工具(如窗函数法中的kaiserord函数)来估计所需阶数[^3][^5]。 - **影响**: - 阶数越高,滤波器的频率响应更陡峭,过渡带更窄,阻带衰减更大[^4]。 - 但阶数增加会导致计算量增加、实现复杂度提高和更大的群延迟[^4]。 相关问题: 1. 如何优化FIR滤波器阶数以平衡性能和计算成本? 2. FIR滤波器阶数与IIR滤波器阶数相比有何优势或劣势? 3. 在实际应用中,如何选择FIR滤波器阶数? </think> 以下是针对FIR(有限长冲激响应)滤波器阶数的详细解答。我将基于您提供的引用内容,逐步解释其含义、计算方法和影响。FIR滤波器是一种非递归型数字滤波器,具有严格的线性相位特性,其阶数直接影响性能与实现复杂度[^2][^3]。 ### 1. **FIR滤波器阶数的含义** FIR滤波器阶数(Order)定义为计算当前输出时所需的输入信号个数。具体来说: - 阶数滤波器的单位冲激响应序列$h[n]$的长度直接相关。如果冲激响应序列有$M$个点(即长度为$M$),则阶数$N = M - 1$。例如: - 若输出$y[n]$依赖于最近的2个输入样本(如$x[n]$和$x[n-1]$),则阶数$N = 1$(长度$M=2$)。 - 在差分方程中,输出表示为: $$ y[n] = \sum_{k=0}^{N} h[k] \cdot x[n-k] $$ 其中,$N$为阶数,决定了求和项的数量。 - 阶数反映了滤波器的“记忆”能力:阶数越高,使用的历史输入数据越多,滤波效果更精细[^1][^3]。 ### 2. **FIR滤波器阶数的计算方法** 阶数不是直接计算的,而是在滤波器设计过程中根据性能要求(如截止频率、过渡带宽、阻带衰减)估算的。常用方法包括: - **设计规格驱动**:给定通带截止频率$f_c$、阻带截止频率$f_r$、通带纹波$\delta$和阻带衰减$A_t$,通过算法估算阶数。 - **窗函数法**:使用函数如`kaiserord`(基于Kaiser窗)估算阶数。例如,在MATLAB或Python中: ```matlab [N, Wn, beta, ftype] = kaiserord([f_c, f_r], [1, 0], [delta, A_t], fs); h = fir1(N, Wn, ftype, kaiser(N+1, beta)); % 生成滤波器系数 ``` 其中,$N$为估算的阶数,$fs$为采样频率[^5]。 - **优化设计法(如Remez算法)**:在给定频率响应误差要求下,通过迭代求解最小化误差的阶数[^3][^5]。 - **经验公式**:对于低通滤波器阶数可近似为: $$ N \approx \frac{A_t \cdot fs}{22 \cdot \Delta f} $$ 其中,$\Delta f$是过渡带宽($f_r - f_c$),$A_t$为阻带衰减(单位dB),$fs$为采样频率[^4]。 - **关键点**:阶数估算需权衡性能与成本。例如,更窄的过渡带或更高衰减要求会显著增加阶数[^3][^4]。 ### 3. **FIR滤波器阶数的影响** 阶数滤波器性能有显著影响,主要体现在以下方面: - **频率响应特性**: - 阶数越高,过渡带越窄,幅频响应更陡峭(例如,阻带衰减增大,通带纹波减小)。如图形所示,高阶滤波器在截止频率附近转换更剧烈[^4]。 - 但阶数不影响线性相位特性(FIR的核心优势),群延迟恒为$N/2$个样本[^3]。 - **计算量与实时性**: - 阶数增加导致计算复杂度上升:每个输出需$O(N)$次乘加操作。例如,阶数$N=100$时,计算量远高于$N=20$。 - 引入的时间延迟增大:群延迟与阶数成正比,影响实时信号处理(如音频或通信系统)[^4]。 - **资源需求**: - 高阶滤波器需更多存储空间(存储系数$h[n]$和历史输入数据),在嵌入式系统中可能受限。 - 相比于IIR滤波器,FIR达到相同性能通常需5-10倍阶数,但避免稳定性问题[^3][^4]。 - **设计权衡**:低阶滤波器计算高效但性能粗糙;高阶滤波器精度高但资源消耗大。实际设计需根据应用场景优化[^1][^4]。 ### 总结 FIR滤波器阶数$N$是核心设计参数,定义为输入信号使用个数($N = M - 1$,$M$为冲激响应长度)。其值由设计规格估算(如窗函数法或优化算法),并直接影响频率响应锐度、计算量和延迟。合理选择阶数可在性能与效率间取得平衡[^1][^3][^4]。
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