c语言输入48K数据降采样到3K，每次输入data数据长度960，使用256长度的滤波器

在C语言中，将48K的数据通过降采样技术从原始的960样本点压缩到3K样本点，通常会涉及到离散时间信号处理中的低通滤波和下采样步骤。如果你有每帧960个数据点，并想使用一个256长度的线性滤波器来进行降噪或频率域平滑，可以按照以下步骤操作：

1. **设计滤波器**：创建一个256点的Hanning窗或Blackman窗等类型的数字滤波器系数数组。这通常是一个预计算的过程，可以使用快速傅立叶变换（FFT）生成滤波器的频谱响应，然后逆变换得到时域滤波器。

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

// 滤波器系数数组 (假设已预先计算)
const float filter coefficients[256];

2. **应用滤波**：对于每个960个数据点的块，你需要循环应用滤波器。由于滤波器长度大于数据块，一般会采用窗口ing技巧，如汉明窗，使得滤波器仅作用于当前帧的一部分。

for (int i = 0; i + 256 <= 960; i += 256) {
    float windowed_data[256]; // 窗口内的数据
    for (int j = 0; j < 256; ++j) {
        windowed_data[j] = data[i+j] * hann_window[j]; // hann_window是汉明窗函数
    }
    // 使用滤波器系数进行卷积
    float filtered_block[256];
    for (int k = 0; k < 256; ++k) {
        filtered_block[k] = 0;
        for (int l = 0; l < 256; ++l) {
            filtered_block[k] += windowed_data[l] * coefficients[k-l];
        }
    }
}

3. **下采样**：过滤后的数据，通常需要进一步进行下采样，即丢弃一些样本，以便减少到目标的3K样本点。比如，你可以每隔3个滤波器输出一次：

filtered_data[0] = filtered_block[0]; // 新的一帧开始
for (int i = 1; i < 256 && i % 3 == 0; i++) {
    filtered_data[i/3] = filtered_block[i];
}

// 将filtered_data保存为3K长度的数据