IDWT改进C++代码

https://blog.youkuaiyun.com/ebowtang/article/details/40433861#comments

之前通过学习上面链接的博客时，在实践中发现用小波变换处理一个5分钟左右的音频半小时都运行不不出来。因为上链接博主做验证是用了8个点做实验，所以看不出运行时间的差异。

经过对代码的调试，发现其IDWT代码时间复杂度很高（实际上IDWT应与DWT复杂度相同，但由于他代码的写法，导致了时间复杂度都不是一个数量级）于是自己做了改进。

改进后运行一个5分左右的音频文件只需要10秒左右 。IDWT代码如下

注： 改进思路就是小波分解重构公式。就是上链接里的一些分析图。不得不说他的图做得很好，对我的理解有很大帮助！！

// 一维小波反变换，重构出源信号
void  CWavelet::IDWT(
    double *pSrcCoef,//源分解系数
    int dstLen,//重构出来的系数的长度
    double *pDstData//重构出来的系数
    )
{
    int p = 0;
    int caLen = (dstLen + m_dbFilter.filterLen - 1) / 2;
    int k=0,flag=1;//flag 标志位
      for (int i = 0; i < dstLen; i++)
        {
            pDstData[i] = 0.0;
            if(i%2==0 && i!=0) k++;
            if(flag==1){
                flag=0;
                for(int j=2,c=0;j>=0;j=j-2,c++){

                    pDstData[i]+=m_dbFilter.Lo_R[j] * pSrcCoef[k+c] + m_dbFilter.Hi_R[j] * pSrcCoef[k + c + caLen];
                }

            }else{
                flag=1;
                for(int j=3,c=0;j>=0;j=j-2,c++){
                     pDstData[i] += m_dbFilter.Lo_R[j] * pSrcCoef[k + c] + m_dbFilter.Hi_R[j] * pSrcCoef[k + c + caLen];
                }
            }
        }
}