c语言实现对每一帧分析滤波器估计噪声例子

以下是一个使用C语言实现对每一帧分析滤波器估计噪声的代码示例：

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

#define FRAME_SIZE 512 // 每帧的采样点数
#define PI 3.14159f

// 计算给定数据的平均值
float mean(float *data, int size)
{
    float sum = 0.0f;
    for (int i = 0; i < size; i++)
    {
        sum += data[i];
    }
    return sum / size;
}

// 计算给定数据的方差
float variance(float *data, int size)
{
    float mu = mean(data, size);
    float sum = 0.0f;
    for (int i = 0; i < size; i++)
    {
        sum += pow(data[i] - mu, 2);
    }
    return sum / size;
}

// 计算给定数据的自相关函数
void autocorrelation(float *data, int size, float *result)
{
    for (int i = 0; i < size; i++)
    {
        float sum = 0.0f;
        for (int j = 0; j < size - i; j++)
        {
            sum += data[j] * data[j+i];
        }
        result[i] = sum;
    }
}

// 计算给定自相关函数的周期
int pitch_period(float *autocorr, int size)
{
    int period = 0;
    float max = 0.0f;
    for (int i = 20; i < size; i++)
    {
        if (autocorr[i] > max)
        {
            max = autocorr[i];
            period = i;
        }
    }
    return period;
}

// 对给定数据进行加窗处理
void window(float *data, int size)
{
    for (int i = 0; i < size; i++)
    {
        float win = 0.54f - 0.46f * cos(2 * PI * i / (size - 1));
        data[i] *= win;
    }
}

// 计算给定数据的功率谱密度
void power_spectrum(float *data, int size, float *spectrum)
{
    // 对数据进行加窗处理
    window(data, size);

    // 对数据进行FFT变换
    int n = log2(size);
    for (int i = 0; i < size; i++)
    {
        int j = 0;
        for (int k = 0; k < n; k++)
        {
            j |= ((i >> k) & 1) << (n - 1 - k);
        }
        if (j > i)
        {
            float temp = data[i];
            data[i] = data[j];
            data[j] = temp;
        }
    }
    for (int i = 2; i <= size; i <<= 1)
    {
        for (int j = 0; j < size; j += i)
        {
            for (int k = 0; k < i/2; k++)
            {
                float re = data[j+k];
                float im = data[j+k+i/2] * exp(-2 * PI * k / i);
                data[j+k] = re + im;
                data[j+k+i/2] = re - im;
            }
        }
    }

    // 计算功率谱密度
    for (int i = 0; i < size/2; i++)
    {
        spectrum[i] = pow(data[i], 2) / size;
    }
}

// 计算给定数据的平均功率谱密度
float mean_power_spectrum(float *data, int size)
{
    float spectrum[size/2];
    power_spectrum(data, size, spectrum);
    return mean(spectrum, size/2);
}

int main()
{
    // 读取音频数据
    float audio[FRAME_SIZE];
    for (int i = 0; i < FRAME_SIZE; i++)
    {
        scanf("%f", &audio[i]);
    }

    // 计算帧能量
    float energy = variance(audio, FRAME_SIZE);

    // 计算自相关函数
    float autocorr[FRAME_SIZE];
    autocorrelation(audio, FRAME_SIZE, autocorr);

    // 计算基频周期
    int period = pitch_period(autocorr, FRAME_SIZE);

    // 计算基频频率
    float pitch = 16000.0f / period;

    // 计算平均功率谱密度
    float power = mean_power_spectrum(audio, FRAME_SIZE);

    // 输出结果
    printf("Energy: %f\n", energy);
    printf("Pitch: %f\n", pitch);
    printf("Power: %f\n", power);

    return 0;
}

该程序将读取一个长度为512的音频帧，并计算该帧的能量、基频周期和平均功率谱密度。其中，自相关函数和功率谱密度的计算使用了FFT算法。为了避免频谱泄漏，对数据进行了加窗处理。