Windows平台下数字滤波实现的C代码教程

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0 下载量 140 浏览量 更新于2024-10-23 收藏 7KB RAR 举报
资源摘要信息:"ske.rar_Windows编程" 标题: Windows编程下的数字滤波C代码实现 描述: 在Windows环境下使用C语言编写实现数字滤波功能的代码。数字滤波是一种信号处理技术,通过数字计算的方式实现信号的频谱选择性过滤,广泛应用于电子信号处理、音频处理、图像处理和通信等领域。 标签: Windows编程 压缩包子文件的文件名称列表: 95filter.c、i1band.c、IHbtrworth.c、0highp.c、lowp.c、oCbandpass.c、highpass.c、lowpass.c、Sbtrworth.h 知识点: 1. Windows编程基础: - Windows编程通常指的是基于Windows操作系统的软件开发,涉及使用Win32 API、MFC(Microsoft Foundation Classes)、.NET Framework等开发工具和框架。 - 熟悉C语言是进行Windows底层编程的基础,同时Windows平台下的C编译器通常使用的是Microsoft的MSVC(Microsoft Visual C++)。 2. 数字滤波技术: - 数字滤波是信号处理的一种方法,它通过数学算法对采集到的信号样本进行计算处理,以此达到提取有用信号、抑制噪声的目的。 - 常见的数字滤波器类型包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。 3. C代码实现数字滤波: - 95filter.c、0highp.c、lowp.c、highpass.c、lowpass.c 这些文件名暗示了实现各种类型的滤波器,如高通滤波(highpass)、低通滤波(lowpass)等。 - i1band.c、IHbtrworth.c、oCbandpass.c 可能与实现具体算法有关,如IIR(Infinite Impulse Response)滤波器、巴特沃斯(Butterworth)滤波器和切比雪夫(Chebyshev)滤波器等。 - Sbtrworth.h 可能是一个头文件,定义了巴特沃斯滤波器的参数和相关宏,用于支持上述C源文件中对巴特沃斯滤波器的实现。 4. Windows环境下C语言的开发环境设置: - 在Windows下进行C语言编程通常需要安装一个集成开发环境(IDE),如Microsoft Visual Studio。 - 配置好编译器、调试器以及相关的库文件,确保可以编译和运行C语言代码。 5. 编程实践: - 使用C语言对数字信号进行处理,首先需要对采集到的信号数据进行模拟或数字化处理。 - 编写代码实现滤波算法,如实现一个FIR(Finite Impulse Response)或IIR滤波器,通过差分方程处理输入信号并输出处理后的信号。 - 在Windows平台中,可能需要调用操作系统提供的API来实现信号的采集、处理和输出,例如通过waveInStart等函数来操作音频数据。 6. Windows API在信号处理中的应用: - Windows音频和多媒体API提供了丰富的函数,用于音频信号的捕获、播放和处理,例如使用waveInOpen、waveOutWrite等函数来读取和写入音频数据流。 - 信号处理库可能包含FFT(快速傅里叶变换)函数,用于将时域信号转换到频域进行分析和滤波。 7. 编译与调试: - 编译器将C源代码编译成机器码,生成可执行文件或动态链接库(DLL)。 - 使用调试工具检查程序的执行流程、内存使用和变量值,确保程序的正确性和稳定性。 8. 优化和性能考量: - 在实现数字滤波时,考虑代码的执行效率和资源占用,优化算法和数据结构。 - 使用循环展开、向量化处理等技术提高处理速度。 9. 硬件接口和驱动开发: - 如需与特定硬件设备交互,可能需要开发或使用现有的设备驱动程序。 - 设备驱动程序通常用C/C++编写,并需要遵循Windows驱动模型(WDM)或Windows驱动框架(WDF)。 通过以上知识点,可以看出本资源提供的内容侧重于在Windows环境下使用C语言开发数字信号处理程序,特别是数字滤波器的实现。这对于需要进行音频信号处理、图像处理或其他数字信号处理任务的开发者来说是宝贵的资源。开发者可以利用这些代码资源作为基础,结合Windows编程环境进行深入学习和开发。

class DropBlock_Ske(nn.Module): def __init__(self, num_point, block_size=7): super(DropBlock_Ske, self).__init__() self.keep_prob = 0.0 self.block_size = block_size self.num_point = num_point self.fc_1 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), ) self.fc_2 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), ) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, input, keep_prob, A): # n,c,t,v self.keep_prob = keep_prob if not self.training or self.keep_prob == 1: return input n, c, t, v = input.size() input_attention_mean = torch.mean(torch.mean(input, dim=2), dim=1).detach() # 32 25 input_attention_max = torch.max(input, dim=2)[0].detach() input_attention_max = torch.max(input_attention_max, dim=1)[0] # 32 25 avg_out = self.fc_1(input_attention_mean) max_out = self.fc_2(input_attention_max) out = avg_out + max_out input_attention_out = self.sigmoid(out).view(n, 1, 1, self.num_point) input_a = input * input_attention_out input_abs = torch.mean(torch.mean( torch.abs(input_a), dim=2), dim=1).detach() input_abs = input_abs / torch.sum(input_abs) * input_abs.numel() gamma = 0.024 M_seed = torch.bernoulli(torch.clamp( input_abs * gamma, min=0, max=1.0)).to(device=input.device, dtype=input.dtype) M = torch.matmul(M_seed, A) M[M > 0.001] = 1.0 M[M < 0.5] = 0.0 mask = (1 - M).view(n, 1, 1, self.num_point) return input * mask * mask.numel() / mask.sum()

2023-07-14 上传