x=fft(xn(1,(i-1)*M+1:(i+1)*M)); H=fft([h,zeros(1,M)]); ol=real(ifft(x.*H));用c++复现这几行代码

时间: 2023-10-09 11:05:25 浏览: 45
下面是用C++复现给定的几行代码的示例: ```cpp #include <iostream> #include <complex> #include <vector> #include <cmath> const double PI = 3.14159265358979323846; std::vector<std::complex<double>> fft(const std::vector<std::complex<double>>& x) { int n = x.size(); if (n <= 1) { return x; } std::vector<std::complex<double>> even(n / 2); std::vector<std::complex<double>> odd(n / 2); for (int i = 0; i < n / 2; i++) { even[i] = x[2 * i]; odd[i] = x[2 * i + 1]; } std::vector<std::complex<double>> y_even = fft(even); std::vector<std::complex<double>> y_odd = fft(odd); std::vector<std::complex<double>> y(n); for (int k = 0; k < n / 2; k++) { std::complex<double> w = std::polar(1.0, -2 * PI * k / n) * y_odd[k]; y[k] = y_even[k] + w; y[k + n / 2] = y_even[k] - w; } return y; } std::vector<std::complex<double>> ifft(const std::vector<std::complex<double>>& x) { int n = x.size(); std::vector<std::complex<double>> y(n); for (int i = 0; i < n; i++) { y[i] = std::conj(x[i]); } y = fft(y); for (int i = 0; i < n; i++) { y[i] = std::conj(y[i]) / n; } return y; } int main() { int M = 8; // 设置M的值 std::vector<std::complex<double>> xn = { /* 填充 xn 的值 */ }; std::vector<std::complex<double>> h = { /* 填充 h 的值 */ }; int i = 1; // 设置 i 的值 std::vector<std::complex<double>> x(xn.begin() + (i - 1) * M, xn.begin() + (i + 1) * M); std::vector<std::complex<double>> H(h.size() + M, std::complex<double>(0.0, 0.0)); std::copy(h.begin(), h.end(), H.begin()); std::vector<std::complex<double>> X = fft(x); std::vector<std::complex<double>> Y = fft(H); std::vector<std::complex<double>> ol(x.size()); for (int i = 0; i < x.size(); i++) { ol[i] = std::real(ifft(X[i] * Y[i])); } // 输出 ol 的结果 for (const auto& value : ol) { std::cout << value << " "; } std::cout << std::endl; return 0; } ``` 在上面的示例代码中,你需要填充 `xn` 和 `h` 的值,并设置 `M` 和 `i` 的值。然后,代码会计算FFT,并使用IFFT计算结果 `ol`。最后,输出 `ol` 的结果。 请注意,上述代码仅提供了关于FFT和IFFT的基本实现,实际使用时可能需要根据具体的需求进行调整和优化。

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优化以下代码 close all; clear all; f1=40000;f2=10000;f3=20000; %信号频率 F0=1e6; %采样频率 T0=1/F0; %采样间隔 t=0:T0:10; %设置时间区间和步长 xa=sin(2*pi*f1*t)+sin(2*pi*f2*t)+sin(2*pi*f3*t); %原信号 %信号曲线图 figure; plot(t,xa); axis([0 0.0002 -3 3]) title('原信号'); Fs=1e5; % 抽样率大于最大频率二倍 T=1/Fs; %采样间隔 N=1000; %采样点个数 n=(0:(N-1))*T; tn=0:T:10; xn=sin(2*pi*f1*n)+sin(2*pi*f2*n)+sin(2*pi*f3*n); figure; subplot(211); stem(n,xn,'filled'); %抽样信号曲线图 axis([0 0.0002 -3 3]); title('取样信号'); subplot(212); xn_f=fft(xn); %xn_f=fftshift(fft(xn)); %傅里叶变换 f_xn=(0:length(xn_f)-1)*Fs/length(xn_f); plot(f_xn,abs(xn_f)); title('取样信号频谱'); %内插恢复原信号 t1=0:1000-T; TN=ones(length(t1),1)*n-t1'*T*ones(1,length(n)); y=xn*sinc(2*pi*Fs*TN); figure; subplot(211); plot(t1,y); axis([0 20 -3 3]); subplot(212); y_f=fft(y); %傅里叶变换 f_y=(0:length(y_f)-1)*Fs/length(y_f); plot(f_y,abs(y_f)); low_filter=hanming_low; x2=filter(low_filter,y); figure; subplot(211); plot(x2); axis([0 100 -1 1]); subplot(212); x2_f=fft(x2); %傅里叶变换 f_x2=(0:length(x2_f)-1)*Fs/length(x2_f); plot(f_x2,abs(x2_f)); title('10KHz'); high_filter=hanming_high; x1=filter(high_filter,y); figure; subplot(211); plot(x1); axis([0 100 -1 1]); subplot(212); x1_f=fft(x1); %傅里叶变换 f_x1=(0:length(x1_f)-1)*Fs/length(x1_f); plot(f_x1,abs(x1_f)); title('40KHz'); band_filter=hanming_band; x3=filter(band_filter,y); figure; subplot(211); plot(x3); axis([0 100 -1 1]); subplot(212); x3_f=fft(x3); %傅里叶变换 f_x3=(0:length(x3_f)-1)*Fs/length(x3_f); plot(f_x3,abs(x3_f)); title('20KHz');

function [wiener_enspeech] = wienerfilter(testsignal) %维纳滤波 testsignal=testsignal'; frame_len=256; %帧长 step_len=0.5*frame_len; %分帧时的步长,相当于重叠50% wav_length=length(testsignal); R = step_len; L = frame_len; f = (wav_length-mod(wav_length,frame_len))/frame_len; k = 2*f-1; % 帧数 h = sqrt(1/101.3434)*hamming(256)'; % 汉宁窗乘以系数的原因是使其复合条件要求; win = zeros(1,f*L); % 设定初始值; wiener_enspeech = zeros(1,f*L); %-------------------------------分帧------------------------------------- for r = 1:k y = testsignal(1+(r-1)*R:L+(r-1)*R); % 对带噪语音帧间重叠一半取值; y = y.*h; % 对取得的每一帧都加窗处理; w = fft(y); % 对每一帧都作傅里叶变换; Y(1+(r-1)*L:r*L) = w(1:L); % 把傅里叶变换值放在Y中; end %-------------------------------噪声----------------------------------- NOISE= stationary_noise_evaluate(Y,L,k); %噪声最小值跟踪算法 % 每帧中的傅里叶变换和噪声估计 %-------------------------------winner------------------------------------- for t = 1:k X = abs(Y).^2; S=max((X(1+(t-1)*L:t*L)-NOISE(1+(t-1)*L:t*L)),0); G_k=(X(1+(t-1)*L:t*L)-NOISE(1+(t-1)*L:t*L))./X(1+(t-1)*L:t*L); S = sqrt(S); A1=G_k.*S; A = Y(1+(t-1)*L:t*L)./abs(Y(1+(t-1)*L:t*L)); % 带噪于语音的相位; S = A1.*A; s = ifft(S); s = real(s); % 取实部; wiener_enspeech(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2) = wiener_enspeech(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2)+s; % 在实域叠接相加; win(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2) = win(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2)+h; % 窗的叠接相加; end wiener_enspeech = wiener_enspeech./win; wiener_enspeech=wiener_enspeech'; end

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