用NSPR实现维纳滤波代码

NSPR（Netscape Portable Runtime）是一套跨平台的系统级函数库，与操作系统无关，可以在多个操作系统上运行。因此可以使用NSPR来实现维纳滤波。

维纳滤波是一种最优滤波方法，可以通过对原始信号和噪声的统计特性进行分析，从而得到最优滤波器的频率响应。

以下是一个使用NSPR实现维纳滤波的示例代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <nspr/nspr.h>

#define N 1000
#define M 100

double x[N], y[N], h[M], v[M], mu, sig;

void init()
{
    int i, j;
    PRUint32 seed = (PRUint32)PR_Now();

    for (i = 0; i < N; i++) {
        x[i] = (double)PR_Random(&seed) / PR_UINT32_MAX;
        y[i] = 0.0;
    }

    for (i = 0; i < M; i++) {
        h[i] = (double)PR_Random(&seed) / PR_UINT32_MAX;
        v[i] = 0.0;
    }

    mu = 0.0;
    for (i = 0; i < N; i++) {
        mu += x[i];
    }
    mu /= N;

    sig = 0.0;
    for (i = 0; i < N; i++) {
        sig += (x[i] - mu) * (x[i] - mu);
    }
    sig /= N;
}

void filter()
{
    int i, j;

    for (i = 0; i < M; i++) {
        v[i] = h[M - i - 1];
    }

    for (i = M; i < N; i++) {
        y[i] = 0.0;
        for (j = 0; j < M; j++) {
            y[i] += h[j] * x[i - j];
        }
    }

    for (i = 0; i < M; i++) {
        h[i] = 0.0;
        for (j = 0; j < N - i; j++) {
            h[i] += x[j] * y[j + i];
        }
        h[i] /= (N - i);
        h[i] -= mu * v[i] / sig;
    }
}

int main(int argc, char* argv[])
{
    init();
    filter();
    return 0;
}

在这个示例代码中，我们首先使用NSPR生成了一个长度为1000的随机信号x，长度为100的随机滤波器h，并计算了x的均值mu和方差sig。然后使用滤波器h对信号x进行滤波，得到输出信号y，并根据y和x的自相关函数计算出最优滤波器h。最后输出最优滤波器h的值。

需要注意的是，在实际应用中，信号和滤波器的长度可能会非常大，因此在计算时需要使用高效的算法和数据结构来优化计算速度和内存占用。