广义互相关求时延c语言

在C语言中，可以使用`clock()`函数来计算程序的时延。这个函数返回的是从程序启动到调用该函数时的时钟周期数。通过计算两个时间点之间的差值，可以得到程序的时延。

下面是一个示例代码：

#include <stdio.h>
#include <time.h>

int main() {
    clock_t start, end;
    double time_taken;

    start = clock(); // 记录开始时间

    // 执行需要计时的代码
    // ...

    end = clock(); // 记录结束时间

    time_taken = ((double)(end - start)) / CLOCKS_PER_SEC; // 计算时延

    printf("程序执行时延：%f 秒\n", time_taken);

    return 0;
}

在这个示例中，`clock()`函数用于记录程序执行的起始和结束时间。`CLOCKS_PER_SEC`是一个常量，表示每秒钟的时钟周期数。通过将结束时间减去起始时间，并除以`CLOCKS_PER_SEC`，可以得到程序的时延。

请注意，`clock()`函数返回的时钟周期数是相对于程序启动时刻的，因此在涉及多线程或多进程的情况下，需要谨慎使用。另外，由于`clock()`函数的分辨率可能与系统相关，所以对于较小的时间间隔，可能无法精确测量时延。

相关问题

广义互相关求时延matlab代码

以下是一个简单的MATLAB代码，用于计算两个信号之间的时延（lag）：

% 生成两个信号
x = sin(linspace(0, 10*pi, 1000));
y = sin(linspace(0, 10*pi, 1000) + 0.2);

% 计算互相关
corr_xy = xcorr(x, y);

% 找到最大值的位置
[max_corr, lag] = max(corr_xy);

% 计算时延
delay = lag - length(x);

disp(['The delay between x and y is ', num2str(delay), ' samples.']);

这个代码首先生成两个信号 `x` 和 `y`，然后计算它们的互相关函数 `corr_xy`。通过找到 `corr_xy` 中的最大值位置，我们可以确定 `y` 相对于 `x` 的时延。最后，我们计算时延并输出结果。请注意，这个代码只是一个演示，实际应用时需要根据具体情况进行修改。

广义互相关时延估计算法c语言

根据提供的引用内容，我们可以了解到广义互相关时延估计算法的核心在于对传播时延的确估计，一般通过对麦克风间信号做互相关处理得到。以下是一个基于GCC-PHAT算法的广义互相关时延估计的C语言实现的例子：

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

#define PI 3.14159265358979323846

double gcc_phat(double *x, double *y, int len, int delay)
{
    double *x_pad, *y_pad, *xy_pad, *x_conj_pad;
    double *x_fft, *y_fft, *xy_fft, *x_conj_fft;
    double *corr, *icorr;
    double max_corr = 0.0;
    int max_delay = 0;
    int i;

    // Padding
    x_pad = (double *)calloc(2 * len, sizeof(double));
    y_pad = (double *)calloc(2 * len, sizeof(double));
    xy_pad = (double *)calloc(2 * len, sizeof(double));
    x_conj_pad = (double *)calloc(2 * len, sizeof(double));
    for (i = 0; i < len; i++) {
        x_pad[i] = x[i];
        y_pad[i] = y[i];
    }

    // FFT
    x_fft = (double *)calloc(2 * len, sizeof(double));
    y_fft = (double *)calloc(2 * len, sizeof(double));
    xy_fft = (double *)calloc(2 * len, sizeof(double));
    x_conj_fft = (double *)calloc(2 * len, sizeof(double));
    fft(x_pad, x_fft, len);
    fft(y_pad, y_fft, len);
    conj_fft(x_fft, x_conj_fft, len);

    // Cross-correlation
    corr = (double *)calloc(2 * len, sizeof(double));
    icorr = (double *)calloc(2 * len, sizeof(double));
    for (i = 0; i < 2 * len; i++) {
        xy_fft[i] = x_fft[i] * y_fft[i];
        x_conj_pad[i] = x_conj_fft[i] * y_fft[i];
    }
    ifft(xy_fft, corr, len);
    ifft(x_conj_pad, icorr, len);

    // Normalization
    for (i = 0; i < len; i++) {
        corr[i] /= len;
        icorr[i] /= len;
    }

    // Find maximum correlation
    for (i = 0; i < len; i++) {
        double re = corr[i + delay];
        double im = icorr[i + delay];
        double mag = sqrt(re * re + im * im);
        if (mag > max_corr) {
            max_corr = mag;
            max_delay = i;
        }
    }

    free(x_pad);
    free(y_pad);
    free(xy_pad);
    free(x_conj_pad);
    free(x_fft);
    free(y_fft);
    free(xy_fft);
    free(x_conj_fft);
    free(corr);
    free(icorr);

    return (double)max_delay;
}

void fft(double *x, double *y, int n)
{
    int i, j, k;
    double c, s, t1, t2;

    for (i = 0; i < n; i++) {
        y[2 * i] = x[i];
        y[2 * i + 1] = 0.0;
    }

    for (i = 0; i < n; i++) {
        j = i;
        k = n - 2;
        while (k >= 0) {
            k -= 2;
            if (j > k) {
                t1 = y[2 * j];
                t2 = y[2 * j + 1];
                y[2 * j] = y[2 * k];
                y[2 * j + 1] = y[2 * k + 1];
                y[2 * k] = t1;
                y[2 * k + 1] = t2;
            }
            k /= 2;
            j /= 2;
        }
    }

    for (i = 2; i <= n; i *= 2) {
        c = cos(-2 * PI / i);
        s = sin(-2 * PI / i);
        for (j = 0; j < n; j += i) {
            t1 = 1.0;
            t2 = 0.0;
            for (k = j; k < j + i / 2; k++) {
                double u1 = y[2 * k];
                double u2 = y[2 * k + 1];
                double v1 = y[2 * k + i];
                double v2 = y[2 * k + i + 1];
                y[2 * k] = t1 * v1 - t2 * v2;
                y[2 * k + 1] = t1 * v2 + t2 * v1;
                y[2 * k + i] = u1 - y[2 * k];
                y[2 * k + i + 1] = u2 - y[2 * k + 1];
                t1 = t1 * c - t2 * s;
                t2 = t1 * s + t2 * c;
            }
        }
    }
}

void conj_fft(double *x, double *y, int n)
{
    int i;

    for (i = 0; i < n; i++) {
        y[2 * i] = x[2 * i];
        y[2 * i + 1] = -x[2 * i + 1];
    }
}

void ifft(double *x, double *y, int n)
{
    int i;

    fft(x, y, n);

    for (i = 0; i < n; i++) {
        y[2 * i] /= n;
        y[2 * i + 1] /= n;
    }
}

int main()
{
    double x[] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0};
    double y[] = {0.0, 0.0, 1.0, 2.0, 3.0};
    int len = 5;
    int delay = 2;
    double tau;

    tau = gcc_phat(x, y, len, delay);

    printf("Delay estimate: %f\n", tau);

    return 0;
}