steinberg抖动算法c++
时间: 2023-10-01 08:02:07 浏览: 71
抖动算法是一种在数字信号处理领域中常用于减小误差的算法。在音频领域中,抖动算法被广泛应用于数字音频信号的采样和转换过程中,以提高信号的质量。Steinberg抖动算法是一种经典的抖动算法,它使用了一些特定的技巧来优化抖动效果。以下是一个简单的C语言实现:
```
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include <math.h>
#define PI 3.14159265358979
double randf() {
return (double)rand() / RAND_MAX;
}
double gauss() {
double x1, x2, w;
do {
x1 = 2.0 * randf() - 1.0;
x2 = 2.0 * randf() - 1.0;
w = x1 * x1 + x2 * x2;
} while (w >= 1.0 || w == 0.0);
w = sqrt((-2.0 * log(w)) / w);
return x1 * w;
}
void steinberg_dither(int *data, int length, double level) {
srand(time(NULL));
double scale = pow(2.0, level - 1);
for (int i = 0; i < length; i++) {
double dither = gauss() * scale;
double sum = data[i] + dither;
int rounded = (int)sum;
if (rounded < -32768) {
rounded = -32768;
} else if (rounded > 32767) {
rounded = 32767;
}
data[i] = rounded;
}
}
```
在上面的代码中,`randf`和`gauss`函数分别用来生成随机数和高斯分布的随机数。`steinberg_dither`函数是实现Steinberg抖动算法的核心部分。它使用高斯分布的随机数来生成抖动信号,然后将抖动信号加到原始音频信号上。最后,它将结果四舍五入到最近的整数,并限制结果在[-32768, 32767]之间。
该算法的实现可以根据具体的应用场景进行调整和优化。例如,可以使用更高阶的抖动算法来进一步减小误差。另外,可以根据具体的硬件限制和采样率来调整抖动信号的幅度和频率。