Goertzel算法代码

以下是Goertzel算法的示例代码：

import math

def goertzel(samples, sample_rate, freq):
    """
    :param samples: 采样数据
    :param sample_rate: 采样率
    :param freq: 目标频率
    :return: 目标频率上的信号强度
    """
    n = len(samples)
    k = int(0.5 + (n * freq) / sample_rate)
    w = (2.0 * math.pi * k) / n
    cosine = math.cos(w)
    sine = math.sin(w)
    coeff = 2.0 * cosine
    q0, q1, q2 = 0.0, 0.0, 0.0

    for i in range(n):
        q0 = coeff * q1 - q2 + samples[i]
        q2 = q1
        q1 = q0

    real = (q1 - q2 * cosine)
    imag = (q2 * sine)
    return math.sqrt(real*real + imag*imag)

这里的`samples`参数是采样数据，`sample_rate`是采样率，`freq`是目标频率。函数计算出目标频率上的信号强度并返回。

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labview goertzel算法代码

LabVIEW是一种图形化编程语言，用于控制和测量系统。Goertzel算法是一种数字信号处理算法，用于计算信号的特定频率成分的幅度。在LabVIEW中，可以使用以下步骤实现Goertzel算法的代码：

1. 创建一个LabVIEW项目并打开Block Diagram视图。
2. 在Block Diagram视图中，使用"Numeric"面板上的"Build Array"函数创建一个输入信号数组。
3. 使用"Signal Processing"面板上的"Goertzel Algorithm"函数将输入信号数组连接到Goertzel算法模块。
4. 设置Goertzel算法模块的参数，包括采样率、目标频率和带宽。
5. 将Goertzel算法模块的输出连接到"Numeric"面板上的"Build Array"函数。
6. 使用"Array"面板上的"Index Array"函数提取Goertzel算法输出数组中的幅度值。
7. 将幅度值连接到"Numeric"面板上的"Graph"函数，以便可视化结果。

这是一个简单的示例，你可以根据具体需求进行进一步的定制和优化。希望这个简要介绍对你有所帮助！

goertzel算法matlab

Goertzel算法是一种用于计算数字信号上的单个频率分量的算法。下面是使用Matlab实现Goertzel算法的示例代码：

function [y] = goertzel(x, freq)

N = length(x);
k = round((N * freq) / Fs); % 计算频率对应的k值
w = 2 * pi * k / N; % 计算旋转因子
cosine = cos(w);
coeff = 2 * cosine;
Q1 = 0;
Q2 = 0;
for n = 1:N
    Q0 = coeff * Q1 - Q2 + x(n);
    Q2 = Q1;
    Q1 = Q0;
end
y = Q1^2 + Q2^2 - coeff * Q1 * Q2;

其中，x为输入的数字信号，freq为要计算的频率值。在函数中，首先根据输入信号的长度和目标频率计算出对应的k值和旋转因子。然后，使用循环计算出Goertzel算法中的Q0、Q1和Q2值，并最终输出对应的幅值y。

需要注意的是，这里的示例代码仅适用于在离散时间上对数字信号进行频域分析，并且假设输入的数字信号已经过采样和滤波处理。如果需要在实际应用中使用Goertzel算法，需要根据具体情况进行参数调整和优化。