用C语言写一个窗函数对ADC采集的音乐数字信号进行处理得到20hz到200hz的

首先，需要明确一下窗函数的概念。窗函数是一种在时域上对信号进行截断的方法，也称作加窗法。常见的窗函数有矩形窗、汉明窗、海宁窗等。在频域上，窗函数的作用相当于对信号的谱进行加权，可以抑制信号的泄漏和频谱分辨率的提高。

对于本题，我们需要对ADC采集的音乐数字信号进行处理，得到20Hz到200Hz的频段。具体步骤如下：

1. 对音乐数字信号进行采样，得到采样率为Fs的离散时间信号x(n)。

2. 选择合适的窗函数，例如海宁窗，进行加窗。

3. 对加窗后的信号进行快速傅里叶变换（FFT），得到频谱X(k)。

4. 根据采样定理，频率范围为0到Fs/2。由于我们只需要20Hz到200Hz的频段，因此我们只需要保留频率范围为20Hz到200Hz的部分，即X(k)的第k1到k2个点，k1和k2可以通过计算得到。

5. 对X(k)进行反傅里叶变换（IFFT），得到时域信号y(n)。

6. 对y(n)进行归一化处理，使其幅值在0到1之间。

下面是一个简单的C语言程序实现：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#define Fs 44100 // 采样率
#define N 1024 // FFT长度

void window(float *x, float *w, int n); // 加窗函数
void fft(float *x, float *y, int n); // 快速傅里叶变换
void ifft(float *x, float *y, int n); // 快速傅里叶逆变换

int main()
{
    float x[N]; // 原始信号
    float w[N]; // 窗函数
    float Xr[N], Xi[N]; // 频域实部和虚部
    float yr[N], yi[N]; // 时域实部和虚部
    int k1 = (int)(20.0 / Fs * N); // 20Hz对应的频率点
    int k2 = (int)(200.0 / Fs * N); // 200Hz对应的频率点

    // 读取音频文件，得到原始信号x(n)，这里简化为随机生成
    for (int i = 0; i < N; i++)
    {
        x[i] = (float)rand() / RAND_MAX;
    }

    // 加窗函数
    window(x, w, N);

    // 快速傅里叶变换
    fft(w, Xr, N);

    // 保留20Hz到200Hz的频段
    for (int i = 0; i < k1; i++)
    {
        Xr[i] = 0;
        Xi[i] = 0;
    }
    for (int i = k2 + 1; i < N; i++)
    {
        Xr[i] = 0;
        Xi[i] = 0;
    }

    // 快速傅里叶逆变换
    ifft(Xr, Xi, N);

    // 归一化处理
    float max = 0;
    for (int i = 0; i < N; i++)
    {
        yr[i] = Xr[i] / N;
        if (yr[i] > max) max = yr[i];
    }
    for (int i = 0; i < N; i++)
    {
        yr[i] /= max;
    }

    // 输出结果
    for (int i = 0; i < N; i++)
    {
        printf("%f\n", yr[i]);
    }

    return 0;
}

// 加窗函数
void window(float *x, float *w, int n)
{
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        w[i] = x[i] * 0.5 * (1 - cos(2 * M_PI * i / (n - 1)));
    }
}

// 快速傅里叶变换
void fft(float *x, float *y, int n)
{
    // TODO: 快速傅里叶变换的实现
}

// 快速傅里叶逆变换
void ifft(float *x, float *y, int n)
{
    // TODO: 快速傅里叶逆变换的实现
}

需要注意的是，上述程序中的fft和ifft函数需要根据具体的算法实现。常见的FFT算法有Cooley-Tukey算法、Bluestein算法等，实现起来较为复杂，这里就不展开了。对于本题，可以使用现成的FFT库函数进行计算，如fftw库、mkl库等。