void SigTranmit::Lpf (){ int i;float a=(N-1)/2;float Wn1[N]{};float H10[N]{};switch(Getc()){ case 0:{ for(i=0;i<N;i++)Wn1[i]=1;}break;case 1:{ for(i=0;i<N;i++){ Wn1[i]=0.5*(1.0-cos(2.0PIi/(N-1)));}}break;case 2:{for(i=0;i<N;i++)Wn1[i]=0.54-0.46cos(2.0PIi/(N-1));}break;case 3:{ for(i=0;i<N;i++)Wn1[i]=0.42-0.5cos(2.0PIi/(N-1))+0.08cos(4.0PIi/(N-1));};}for(i=0;i<N;i++) //生成理想低通滤波器的单位取样响应{if(i==a) H10[i]=0.1;else H10[i]=sin(2PIfh/freq(i-a))/(float)(PI*(i-a));} for(i=0;i<N;i++) H10[i]=H10[i]Wn1[i]; for(i=0;i<N;i++) H1[i]=H10[i];Conv(Sa,GetH1());//卷积Dft(Sa,21M);}

时间: 2023-06-23 20:43:29 浏览: 200
这段代码是一个C++函数,以下是对其的简要注释: - `void SigTranmit::Lpf ()` 是函数的定义,返回值为空,属于类 `SigTranmit` 的成员函数 `Lpf`。 - `int i;float a=(N-1)/2;float Wn1[N]{};float H10[N]{};` 定义了3个变量:整型变量 i,浮点型变量 a,以及两个长度为 N 的浮点型数组 Wn1 和 H10,它们都初始化为 0。 - `switch(Getc()){...}` 是一个 switch 语句,根据函数 `Getc()` 的返回值来执行不同的分支。在每个分支中,对数组 Wn1 进行不同的赋值操作。 - `for(i=0;i<N;i++) {...}` 是一个 for 循环,用于生成理想低通滤波器的单位取样响应 H10。其中,if 分支用于处理取样点为 a 时的情况,else 分支则用于处理其他取样点的情况。在 else 分支中,对 H10 数组进行赋值操作。 - `for(i=0;i<N;i++) H10[i]=H10[i]*Wn1[i];` 是一个 for 循环,用于将 H10 数组和 Wn1 数组进行元素级别的乘法运算。 - `for(i=0;i<N;i++) H1[i]=H10[i];Conv(Sa,GetH1());Dft(Sa,21*M);` 是一系列函数调用,用于进行卷积和傅里叶变换的操作。其中,函数 `Conv` 用于对输入信号和滤波器进行卷积运算,函数 `GetH1` 返回 H10 数组的指针。函数 `Dft` 用于对卷积结果进行 M 点的傅里叶变换,其中 M=21*N。
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fs = 1e6; dt = 1/fs; t = 0:dt:0.01-dt; fc= 32e3; carrier = sin(2*pi*fc*t); SRate = 2e3; SWidth = fs/SRate; N=length(t)/SWidth; PNCode = round(rand(1,N)); for i=0:N- 1 if(PNCode(i+1)==1) PNWave(i*SWidth+1:(i+1)*SWidth)=ones(1,SWidth); else PNWave(i*SWidth+1:(i+1)*SWidth)=ones(1,SWidth)*(- 1); end end BPSK = PNWave.*carrier; %%%++++++++++++++产生 m 序列++++++++++++++++%%% n=7; %阶数 n Connection = [3 7]; Initialstate=[1 1 1 0 1 1 0]; num=1; out = zeros(num,2^n- 1); pos = zeros(n,1); pos(Connection) = 1; for ii=1:2^n- 1 out(1,ii) = Initialstate(n); temp = mod(Initialstate*pos,2); Initialstate(2:n) = Initialstate(1:n- 1); Initialstate(1) = temp; end %%%++++++++++++++产生 m 序列脉冲++++++++++++++++%%% SRatem=1e4; SWidth1 = fs/SRatem; N1=length(t)/SWidth1; for i=0:N1- 1 if(out(1,i+1)==1) PN(i*SWidth1+1:(i+1)*SWidth1)=ones(1,SWidth1); else PN(i*SWidth1+1:(i+1)*SWidth1)=ones(1,SWidth1)*(- 1); end end %%%++++++++++++++扩频通信++++++++++++++++%%% DS_BPSK=BPSK.*PN; %%%++++++++++++++解扩++++++++++++++++%%% BPSK1 = DS_BPSK.*PN; %%%++++++++++++++解调++++++++++++++++%%% seq = BPSK1.*carrier; fp1 = 2e3+10; %通带截止频率 fs1 = 4e3; %阻带截止频率 Ws=(fp1+fs1)/fs; M=250; %截止频率归一化处理[(fp+fs)/2]/(fs/2),处理信号最高频率上限为 fs/2 %计算所需滤波器的阶数 hanming=hamming(M+1); LPF=fir1(M,Ws,hanming); BPSK_De=filter(LPF,1,seq); %生成长度为 M+1 的汉明窗窗 %生成汉明窗设计的fir 滤波器 %用滤波器对信号进行滤波 LenPlot = 2000; figure; subplot(4,1,1); plot(PNWave(1:LenPlot),'linewidth',3); title('双极性不归零随机序列'); subplot(4,1,2); plot(BPSK(1:LenPlot)); title('二进制绝对相移键控'); subplot(4,1,3); plot( PN(1:LenPlot)); title('m 序列脉冲'); subplot(4,1,4); plot(DS_BPSK(1:LenPlot)); title('直接序列扩频波形'); figure; subplot(4,1,1); plot(PNWave(1:LenPlot),'linewidth',3);title('双极性不归零随机序列'); subplot(4,1,2); plot(BPSK1(1:LenPlot));title('解扩信号'); subplot(4,1,3); plot(seq(1:LenPlot));title('乘法器-解调信号'); subplot(4,1,4); plot(BPSK_De(1:LenPlot));title('解调信号');逐句注释一下这部分代码

function [pesq_mos, pesq_seg] = pesq(ref, deg, fs) % Check inputs if nargin < 3 fs = 16000; end if nargin < 2 error('Not enough input arguments'); end if length(ref) ~= length(deg) error('Input signals must be of equal length'); end % Load filter coefficients load('pesq_filter.mat'); % High-pass filter deg_hp = filter(b_hp, a_hp, deg); % Remove silence [r_beg, r_end] = find_voiced(ref, fs); [d_beg, d_end] = find_voiced(deg_hp, fs); r_sig = ref(r_beg:r_end); d_sig = deg_hp(d_beg:d_end); % Find maximum length sig_len = min(length(r_sig), length(d_sig)); % Filter signals r_sig = filter(b_lpf, a_lpf, r_sig(1:sig_len)); d_sig = filter(b_lpf, a_lpf, d_sig(1:sig_len)); % Resample signals r_sig = resample(r_sig, 8000, fs); d_sig = resample(d_sig, 8000, fs); % Calculate PESQ [pesq_mos, pesq_seg] = pesq_mex(r_sig, d_sig); end function [beg, endd] = find_voiced(sig, fs) % Set parameters win_len = 240; win_shift = 80; sil_thresh = 30; min_voiced = 0.1; % Calculate energy sig_pow = sig.^2; sig_pow_filt = filter(ones(1, win_len)/win_len, 1, sig_pow); % Normalize sig_pow_filt = sig_pow_filt/max(sig_pow_filt); % Find voiced segments beg = []; endd = []; num_voiced = 0; for n = 1:win_shift:length(sig)-win_len if sig_pow_filt(n+win_len/2) > min_voiced && ... mean(sig_pow_filt(n:n+win_len-1)) > sil_thresh if isempty(beg) beg = n; end else if ~isempty(beg) endd = [endd n-1]; num_voiced = num_voiced + 1; beg = []; end end end if ~isempty(beg) endd = [endd length(sig)]; num_voiced = num_voiced + 1; end % Remove segments that are too short min_len = fs*0.05; len_voiced = endd-beg+1; too_short = len_voiced < min_len; beg(too_short) = []; endd(too_short) = []; end中的pesq_mex.mexa64

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