thd=-107dB代表什么意思
时间: 2024-05-17 22:13:43 浏览: 23
THD(Total Harmonic Distortion)是一种描述信号失真程度的指标,通常用分贝(dB)表示,THD值越小表示设备输出的信号越接近原始信号,设备的性能越好。
当THD值为-107dB时,表示设备输出的信号中的谐波成分非常小,几乎可以忽略不计,设备产生的失真非常小,信号质量非常高。因此,这个THD值非常优秀,说明这个设备性能非常出色,可以提供非常高质量的信号输出。
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float THD,V[5]; u32 VMaxIndex; void CalcTHD(float *dat) { arm_mult_f32(dat,(float *)flatTop1024_TAB,fft_inputbuf,ADC_Buffer_Size); //int i; //for(i=0;i<ADC_Buffer_Size;i++) //{ // fft_inputbuf[i]=dat[i]*flatTop1024_TAB[i]; //} arm_rfft_fast_f32_app(fft_inputbuf); //计算峰峰值 fft_inputbuf[0] = 0; arm_max_f32(fft_inputbuf,ADC_Buffer_Size/2,V+0,&VMaxIndex); // if(VMaxIndex<20){ // THD=-1; // return; // }else if(VMaxIndex>102){ // THD=-3; // return; // } V[1]=findMax(fft_inputbuf+VMaxIndex*2-2,fft_inputbuf+VMaxIndex*2+3); V[2]=findMax(fft_inputbuf+VMaxIndex*3-2,fft_inputbuf+VMaxIndex*3+3); V[3]=findMax(fft_inputbuf+VMaxIndex*4-2,fft_inputbuf+VMaxIndex*4+3); V[4]=findMax(fft_inputbuf+VMaxIndex*5-2,fft_inputbuf+VMaxIndex*5+3); THD=sqrtf(V[1]*V[1]+V[2]*V[2]+V[3]*V[3]+V[4]*V[4])/V[0]; if(THD<0)THD = 0; }
这段代码是用于计算总谐波失真(Total Harmonic Distortion,THD)的函数。具体流程如下:
1. 定义了一个浮点型变量THD和一个长度为5的浮点型数组V,用于存储计算结果。
2. 定义了一个无符号整型变量VMaxIndex,用于记录峰值的索引。
3. 定义了一个名为CalcTHD的函数,该函数用于计算THD。
4. 在函数内部,使用arm_mult_f32函数将输入数据(dat)与flatTop1024_TAB数组进行逐元素相乘,结果存储到fft_inputbuf数组中。
5. 调用arm_rfft_fast_f32_app函数对fft_inputbuf数组进行快速傅里叶变换。
6. 将fft_inputbuf数组中的第一个元素置为0,用于去除直流分量。
7. 使用arm_max_f32函数找到fft_inputbuf数组中的最大值,并将最大值存储到V数组的第一个元素中,并记录其索引到VMaxIndex变量中。
8. 根据VMaxIndex的值,计算V数组的其他元素,即找到VMaxIndex的2倍、3倍、4倍和5倍位置上的峰值,并存储到对应的V数组元素中。
9. 计算THD,即将V数组中除第一个元素外的平方和开根号后除以第一个元素,并将结果存储到THD变量中。
10. 如果THD小于0,则将THD置为0。
11. 函数执行完毕,THD的值即为计算结果。
需要注意的是,代码中有一些注释掉的部分,可能是以前的实现或调试代码,被注释掉的部分不参与计算。如果您有其他问题,请随时提问。
function seq = GenChaos(init,rv_bit,len) % init: 设定初始值 % thd : 门限 % len : 生成序列长度 % rv_bit: 舍弃的位数 x = init; % 初始值 thd = 0; % 门限 S=rv_bit; % 舍弃的位数 T=len; % 截断的位数 H=zeros(1,T); % 码序列 for i=1:S %舍去前S位 x=1-2*x*x; end for i=1:T %从S+1为开始截断,截断T位 if x>thd H(i)=1; else H(i)=0; end x=1-2*x*x; end seq = H; end这个程序运行的流程
这个程序是用来生成伪随机码的 MATLAB 函数,其主要流程如下:
1. 初始化参数:包括初始值、门限、舍弃的位数和生成序列长度;
2. 进行迭代,得到伪随机序列;
3. 对伪随机序列进行截断,得到最终的伪随机码。
具体而言,下面是 GenChaos 函数的 MATLAB 代码:
```matlab
function seq = GenChaos(init, rv_bit, len)
% 参数初始化
x = init; % 初始值
thd = 0; % 门限
S = rv_bit; % 舍弃的位数
T = len; % 截断的位数
% 生成伪随机序列
for i = 1:S
x = 1 - 2 * x * x;
end
H = zeros(1, T);
for i = 1:T
if x > thd
H(i) = 1;
else
H(i) = 0;
end
x = 1 - 2 * x * x;
end
% 截断伪随机序列,得到伪随机码
seq = H;
end
```
用户可以通过调整函数输入参数 `init`、`rv_bit` 和 `len`,来改变初始值、舍弃的位数和生成序列长度。需要注意的是,在生成伪随机序列时,需要进行一定次数的迭代,以消除初始值对结果的影响。在截断伪随机序列时,可以通过调整门限 `thd` 的值,来控制伪随机码的分布。
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