如何用C语言写巴特沃斯高通滤波器,要求输入输出均为长整型

时间: 2024-03-17 21:41:04 浏览: 42
巴特沃斯高通滤波器是一种数字滤波器,用于滤除低频信号并保留高频信号。下面是一个用C语言实现巴特沃斯高通滤波器的示例代码,输入输出均为长整型: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define M_PI 3.14159265358979323846 long b[3]; // 分子系数 long a[3]; // 分母系数 long x[3]; // 输入信号 long y[3]; // 输出信号 void butterworth_highpass_filter(long fc, int fs, double Q) { double w0 = 2 * M_PI * fc / fs; double alpha = sin(w0) / (2 * Q); double cosw0 = cos(w0); double alpha2 = alpha * alpha; b[0] = (long)((1 - cosw0) / 2 * pow(2, 30)); b[1] = (long)((1 - cosw0) * pow(2, 30)); b[2] = (long)((1 - cosw0) / 2 * pow(2, 30)); a[0] = pow(2, 30) + (long)(alpha * pow(2, 30)); a[1] = (long)(-2 * cosw0 * pow(2, 30)); a[2] = pow(2, 30) - (long)(alpha * pow(2, 30)); double gain = 1 / (double)a[0]; b[0] = (long)(b[0] * gain); b[1] = (long)(b[1] * gain); b[2] = (long)(b[2] * gain); a[1] = (long)(-a[1]); a[2] = (long)(-a[2]); x[0] = x[1] = x[2] = 0; y[0] = y[1] = y[2] = 0; } long butterworth_highpass_filter_apply(long input) { x[2] = x[1]; x[1] = x[0]; x[0] = input; y[2] = y[1]; y[1] = y[0]; y[0] = (long)((b[0] * x[0] + b[1] * x[1] + b[2] * x[2] - a[1] * y[1] - a[2] * y[2]) / (double)a[0]); return y[0]; } int main() { long fc = 1000; // 截止频率为1kHz int fs = 8000; // 采样率为8kHz double Q = 0.707; // 质因数Q为0.707 butterworth_highpass_filter(fc, fs, Q); // 生成测试信号,1s的8000Hz正弦波 int num_samples = 8000; long test_signal[num_samples]; for (int i = 0; i < num_samples; i++) { test_signal[i] = (long)(sin(2 * M_PI * i * 1000 / fs) * pow(2, 30)); } // 对测试信号进行滤波 long filtered_signal[num_samples]; for (int i = 0; i < num_samples; i++) { filtered_signal[i] = butterworth_highpass_filter_apply(test_signal[i]); } // 将结果输出到文件 FILE *fp = fopen("filtered_signal.txt", "w"); if (fp == NULL) { printf("Failed to open file\n"); return 1; } for (int i = 0; i < num_samples; i++) { fprintf(fp, "%ld\n", filtered_signal[i]); } fclose(fp); return 0; } ``` 在这个示例中,我们首先定义了一个 `butterworth_highpass_filter` 函数,用于计算巴特沃斯高通滤波器的分子和分母系数。然后,我们定义了一个 `butterworth_highpass_filter_apply` 函数,用于对输入信号进行滤波。在 `main` 函数中,我们首先生成了一个1秒钟的正弦波作为测试信号,然后对其进行滤波,并将结果输出到文件中。 需要注意的是,在这个示例中,我们将输入信号和输出信号都乘以了 $2^{30}$,以避免在计算过程中出现浮点运算误差。在使用时,需要根据具体的需求进行修改。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

巴特沃斯低通滤波器的c语言实现

巴特沃斯低通滤波器的C语言实现 巴特沃斯低通滤波器是一种常用的数字信号处理技术,用于滤除高频信号,保留低频信号。该技术广泛应用于音频处理、图像处理、通信系统等领域。本文将详细介绍巴特沃斯低通滤波器的...
recommend-type

matlab实现数字巴特沃斯高通IIR滤波器

此报告重点介绍了用双线性不变法设计IIR数字滤波器的基本流程,比较了各种设计方法...最后以双线性不变法设计了一个高通巴特沃斯IIR数字滤波器,介绍了设计步骤,然后在Matlab环境下进行了仿真与调试,实现了设计目标。
recommend-type

BSC关键绩效财务与客户指标详解

BSC(Balanced Scorecard,平衡计分卡)是一种战略绩效管理系统,它将企业的绩效评估从传统的财务维度扩展到非财务领域,以提供更全面、深入的业绩衡量。在提供的文档中,BSC绩效考核指标主要分为两大类:财务类和客户类。 1. 财务类指标: - 部门费用的实际与预算比较:如项目研究开发费用、课题费用、招聘费用、培训费用和新产品研发费用,均通过实际支出与计划预算的百分比来衡量,这反映了部门在成本控制上的效率。 - 经营利润指标:如承保利润、赔付率和理赔统计,这些涉及保险公司的核心盈利能力和风险管理水平。 - 人力成本和保费收益:如人力成本与计划的比例,以及标准保费、附加佣金、续期推动费用等与预算的对比,评估业务运营和盈利能力。 - 财务效率:包括管理费用、销售费用和投资回报率,如净投资收益率、销售目标达成率等,反映公司的财务健康状况和经营效率。 2. 客户类指标: - 客户满意度:通过包装水平客户满意度调研,了解产品和服务的质量和客户体验。 - 市场表现:通过市场销售月报和市场份额,衡量公司在市场中的竞争地位和销售业绩。 - 服务指标:如新契约标保完成度、续保率和出租率,体现客户服务质量和客户忠诚度。 - 品牌和市场知名度:通过问卷调查、公众媒体反馈和总公司级评价来评估品牌影响力和市场认知度。 BSC绩效考核指标旨在确保企业的战略目标与财务和非财务目标的平衡,通过量化这些关键指标,帮助管理层做出决策,优化资源配置,并驱动组织的整体业绩提升。同时,这份指标汇总文档强调了财务稳健性和客户满意度的重要性,体现了现代企业对多维度绩效管理的重视。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】俄罗斯方块:实现经典的俄罗斯方块游戏,学习方块生成和行消除逻辑。

![【实战演练】俄罗斯方块:实现经典的俄罗斯方块游戏,学习方块生成和行消除逻辑。](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/70a49cc62dcc46a491b9f63542110765~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-in-crop-mark:1512:0:0:0.awebp) # 1. 俄罗斯方块游戏概述** 俄罗斯方块是一款经典的益智游戏,由阿列克谢·帕基特诺夫于1984年发明。游戏目标是通过控制不断下落的方块,排列成水平线,消除它们并获得分数。俄罗斯方块风靡全球,成为有史以来最受欢迎的视频游戏之一。 # 2.
recommend-type

卷积神经网络实现手势识别程序

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)在手势识别中是一种非常有效的机器学习模型。CNN特别适用于处理图像数据,因为它能够自动提取和学习局部特征,这对于像手势这样的空间模式识别非常重要。以下是使用CNN实现手势识别的基本步骤: 1. **输入数据准备**:首先,你需要收集或获取一组带有标签的手势图像,作为训练和测试数据集。 2. **数据预处理**:对图像进行标准化、裁剪、大小调整等操作,以便于网络输入。 3. **卷积层(Convolutional Layer)**:这是CNN的核心部分,通过一系列可学习的滤波器(卷积核)对输入图像进行卷积,以
recommend-type

绘制企业战略地图:从财务到客户价值的六步法

"BSC资料.pdf" 战略地图是一种战略管理工具,它帮助企业将战略目标可视化,确保所有部门和员工的工作都与公司的整体战略方向保持一致。战略地图的核心内容包括四个相互关联的视角:财务、客户、内部流程和学习与成长。 1. **财务视角**:这是战略地图的最终目标,通常表现为股东价值的提升。例如,股东期望五年后的销售收入达到五亿元,而目前只有一亿元,那么四亿元的差距就是企业的总体目标。 2. **客户视角**:为了实现财务目标,需要明确客户价值主张。企业可以通过提供最低总成本、产品创新、全面解决方案或系统锁定等方式吸引和保留客户,以实现销售额的增长。 3. **内部流程视角**:确定关键流程以支持客户价值主张和财务目标的实现。主要流程可能包括运营管理、客户管理、创新和社会责任等,每个流程都需要有明确的短期、中期和长期目标。 4. **学习与成长视角**:评估和提升企业的人力资本、信息资本和组织资本,确保这些无形资产能够支持内部流程的优化和战略目标的达成。 绘制战略地图的六个步骤: 1. **确定股东价值差距**:识别与股东期望之间的差距。 2. **调整客户价值主张**:分析客户并调整策略以满足他们的需求。 3. **设定价值提升时间表**:规划各阶段的目标以逐步缩小差距。 4. **确定战略主题**:识别关键内部流程并设定目标。 5. **提升战略准备度**:评估并提升无形资产的战略准备度。 6. **制定行动方案**:根据战略地图制定具体行动计划,分配资源和预算。 战略地图的有效性主要取决于两个要素: 1. **KPI的数量及分布比例**:一个有效的战略地图通常包含20个左右的指标,且在四个视角之间有均衡的分布,如财务20%,客户20%,内部流程40%。 2. **KPI的性质比例**:指标应涵盖财务、客户、内部流程和学习与成长等各个方面,以全面反映组织的绩效。 战略地图不仅帮助管理层清晰传达战略意图,也使员工能更好地理解自己的工作如何对公司整体目标产生贡献,从而提高执行力和组织协同性。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【实战演练】井字棋游戏:开发井字棋游戏,重点在于AI对手的实现。

![【实战演练】井字棋游戏:开发井字棋游戏,重点在于AI对手的实现。](https://img-blog.csdnimg.cn/3d6666081a144d04ba37e95dca25dbd8.png) # 2.1 井字棋游戏规则 井字棋游戏是一个两人对弈的游戏,在3x3的棋盘上进行。玩家轮流在空位上放置自己的棋子(通常为“X”或“O”),目标是让自己的棋子连成一条直线(水平、垂直或对角线)。如果某位玩家率先完成这一目标,则该玩家获胜。 游戏开始时,棋盘上所有位置都为空。玩家轮流放置自己的棋子,直到出现以下情况之一: * 有玩家连成一条直线,获胜。 * 棋盘上所有位置都被占满,平局。
recommend-type

transformer模型对话

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习架构,最初由Google团队在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出,主要用于自然语言处理任务,如机器翻译和文本生成。Transformer完全摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN),转而采用全连接的方式处理序列数据,这使得它能够并行计算,极大地提高了训练速度。 在对话系统中,Transformer模型通过编码器-解码器结构工作。编码器将输入序列转化为固定长度的上下文向量,而解码器则根据这些向量逐步生成响应,每一步都通过自注意力机制关注到输入序列的所有部分,这使得模型能够捕捉到