goertzel 代码

Goertzel算法是一种数字信号处理算法，用于检测特定频率的信号。以下是Goertzel算法的基本代码实现：

import numpy as np

def goertzel(x, freq):
    """
    x: 输入信号
    freq: 待检测频率
    """
    N = len(x)
    k = int(round(0.5 + (N * freq) / sr))  # 计算k值
    w = 2.0 * np.pi * k / N  # 计算旋转因子
    cos_w = np.cos(w)
    sin_w = np.sin(w)
    coeff = 2 * cos_w
    Q1 = 0
    Q2 = 0
    for i in range(N):
        Q0 = coeff * Q1 - Q2 + x[i]
        Q2 = Q1
        Q1 = Q0
    real = Q1 - Q2 * cos_w
    imag = Q2 * sin_w
    return np.sqrt(real ** 2 + imag ** 2) / N

其中，输入信号x是一个一维numpy数组，freq是待检测的频率。函数计算出输入信号中频率为freq的分量的幅值，返回结果为一个标量。在函数中，首先计算出k值，然后计算出旋转因子w，根据旋转因子计算出cos_w和sin_w。接着依次计算出每个样本的Q0、Q1和Q2，最后计算出幅值并返回。

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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。

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！