fir.c和fir.h见https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_43216875/12010587
1 fir.h
#ifndef FIR_H
#define FIR_H
#include <math.h>
int max(int a,int b);
int min(int a, int b);
void conv(double *data_1,double *data_2, int length_1, int length_2, double *target);
double bessel0(double x);
double kaiser(int i , int n, double beta);
double window(int type, int n, int i, double beta);
void firwin(int n, int band, double fln, double fhn, int wn, double h[]);
/*
* *n——整型变量。滤波器的阶数。
* band——整型变量。滤波器的类型。取值为1、2、3和4,分别对应低通、高通、带通和带阻滤波器。
* fln——双精度实型变量。
* fhn——双精度实型变量。
* 对于低通和高通滤波器,fln:通带边界频率;对于带通和带阻滤波器,fIn:通带下边界频率,fhn:通带上边界频率
* wn——整型变量。窗函数的类型;取值1到7,分别对应矩形窗,图基窗,三角窗,汉宁窗,海明窗,布拉克曼窗和凯塞窗。
* h——双精度实型-~维数组,长度为(n+1).存放FIR滤波器的系数。
* 函数firwin()调用以下函数:子函数window(),窗函数的计算。子函数Kaiser(),凯塞窗的计算。子函数bessel0(),贝塞耳函数的计算。
*/
#endif // FIR_H
2 main.cpp
#include <iostream>
using namespace std;
#include <math.h>
#include "fir.h"
#define PI 3.1415926535897932384626433832795028841971
#define N 50000//与matlab中保持一致
int main()
{
double signal[N];//原始数据
double t[N];//时间序列
double h[21];//滤波器系数为阶数+1
double denoise[N+21-1];
for(int i = 0; i<N ; i++)
t[i] = i*static_cast<double>(5)/N;//时间序列0~5秒
for(int i = 0; i<N ; i++)
signal[i] = sin(2*PI*t[i]) + 0.5*sin(2*PI*1000*t[i]);
firwin(20, 1, 1e-3, 1e-3, 5, h);
/*
* 20:阶数
* 1:低通滤波
* 1e-3:截止频率,与matlab中“5/Fs*2”相同
* 5:海明窗
*/
conv(h,signal,21,N,denoise);
/*
* h:数据1
* signal:数据2
* 21:数据1长度
* N:数据2长度
* denoise:卷积结果
*/
FILE * fp;
fp = fopen("F:/signal.txt","wb");
for(int i=0;i<N;i++)
fprintf(fp,"%lf\r\n",signal[i]);//将signal写入文本
fclose(fp);
fp = fopen("F:/denoise.txt","wb");
for(int i=0;i<N+21-1;i++)
fprintf(fp,"%lf\r\n",denoise[i]);//将denoise写入文本
fclose(fp);
return 0;
}
3 与Matlab对比
3.1 Matlab运行结果
Fs = 10000;%采样频域10kHz
N = 5*Fs;
t = 0:1/Fs:5;
signal = sin(2*pi*t)+0.5*sin(2*pi*1000*t);%2个不同频率的正弦信号叠加
subplot(2,1,1)
plot(t,signal);
b = fir1(20,5/Fs*2);
denoise = conv(b, signal);
denoise_fir = denoise(20/2+1:end-20/2);
subplot(2,1,2)
plot(t,denoise_fir);

3.2 C语言运行结果

