c语言实现线性预测编码

线性预测编码（LPC）是一种基于线性预测分析的音频压缩技术，它是在语音编码、语音压缩和语音识别等领域中广泛应用的一种算法。下面是一个简单的C语言程序，可以实现基于LPC的音频压缩。

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

#define ORDER 10    // LPC阶次
#define BLOCK_SIZE 160  // 每个处理块的采样点数

float r[BLOCK_SIZE + ORDER];    // 自相关系数
float a[ORDER];   // LPC系数

int main()
{
    FILE* fp_in, * fp_out;
    short int samples[BLOCK_SIZE];
    float x[BLOCK_SIZE];
    float e[BLOCK_SIZE];
    int i, j;

    fp_in = fopen("input.pcm", "rb");
    fp_out = fopen("output.pcm", "wb");

    if (fp_in == NULL || fp_out == NULL)
    {
        printf("Can't open input or output file\n");
        return -1;
    }

    while (fread(samples, sizeof(short int), BLOCK_SIZE, fp_in) == BLOCK_SIZE)
    {
        // 将样本从short转换为float类型
        for (i = 0; i < BLOCK_SIZE; i++)
        {
            x[i] = (float)samples[i] / 32768.0;
        }

        // 计算自相关系数
        for (i = 0; i < BLOCK_SIZE + ORDER; i++)
        {
            r[i] = 0.0;
            for (j = 0; j < BLOCK_SIZE - i; j++)
            {
                r[i] += x[j] * x[j + i];
            }
        }

        // 计算LPC系数
        float k[ORDER];
        for (i = 0; i < ORDER; i++)
        {
            k[i] = 0.0;
            for (j = 0; j < i; j++)
            {
                k[i] -= a[j] * r[i - j + BLOCK_SIZE - 1];
            }
            k[i] += r[i + BLOCK_SIZE];
            a[i] = k[i] / r[BLOCK_SIZE];
        }

        // 应用LPC滤波器
        for (i = 0; i < BLOCK_SIZE; i++)
        {
            e[i] = x[i];
            for (j = 0; j < ORDER; j++)
            {
                e[i] += a[j] * x[i - j - 1];
            }
        }

        // 将样本从float转换为short类型
        for (i = 0; i < BLOCK_SIZE; i++)
        {
            samples[i] = (short int)(e[i] * 32768.0);
        }

        fwrite(samples, sizeof(short int), BLOCK_SIZE, fp_out);
    }

    fclose(fp_in);
    fclose(fp_out);

    return 0;
}

上述代码中，首先定义了LPC的阶次和每个处理块的采样点数。然后，定义了存储自相关系数和LPC系数的数组r和a。在主函数中，打开输入和输出文件，并利用fread函数读取输入数据流。将采样点从short类型转换为float类型，并计算自相关系数。接着，使用前向递推公式计算LPC系数。最后，应用LPC滤波器对输入信号进行压缩，并将结果写入输出文件。注意，在处理完最后一个处理块后，应该关闭输入和输出文件。

需要注意的是，上述代码只是一个简单的实现，实际应用中还需要考虑一些细节问题，如处理块的重叠、量化误差的控制等。