C语言实现FIR滤波器设计源码解析

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0 下载量 100 浏览量 更新于2024-10-13 收藏 2KB ZIP 举报
FIR滤波器是数字信号处理中的重要组成部分,广泛应用于信号的平滑、去噪、信号增强等场景。本资源的标题表明,它可能包含了一系列文件,这些文件通过不同的文件扩展名(如.c, .h, .m等)分别代表了C语言源代码和MATLAB脚本。 首先,我们需要理解FIR滤波器的概念及其在数字信号处理中的应用。FIR滤波器是一种离散时间系统,它通过对输入信号进行加权和(加权平均)的方式来实现信号的过滤。FIR滤波器的特点在于它具有有限的脉冲响应,即在给定的有限时间段内,对于一个脉冲输入,滤波器的输出将仅在该时间段内有值。而与之相对的,IIR(无限冲激响应)滤波器则可能产生无限长的响应。 在FIR滤波器的设计中,一个重要的参数是滤波器的阶数(即滤波器的阶数),它决定了滤波器的长度和复杂度。高阶滤波器可以实现更陡峭的频率截止特性,但同时也会引入更大的延迟和更高的计算复杂度。设计时还需要考虑滤波器的类型(低通、高通、带通、带阻等),以及所需的频率特性和滤波器的稳定性。 在本资源中,C语言实现部分可能涉及到滤波器系数的计算,滤波器结构的设计,以及数据流的处理等。C语言以其高效率和控制能力强被广泛应用于实现算法原型。在实现FIR滤波器时,可能涉及到数组操作、循环结构、条件语句等编程技术。 另一方面,MATLAB是另一种广泛应用于数字信号处理领域的语言,它提供了丰富的数学函数库和可视化工具,可以快速实现和测试FIR滤波器的设计。在MATLAB中,用户可以通过脚本语言编程或使用内置的信号处理工具箱来设计FIR滤波器,调整其参数并验证滤波性能。MATLAB源码可能包含信号生成、滤波器系数的确定、滤波操作、频域分析等部分。 本资源的文件名“FIR1_fir_fir1c语言_FIR1_C语言实现fir1_matlab_源码.zip”表明,资源中可能包含了用C语言和MATLAB实现同一种FIR滤波器算法的不同版本。文件名中的重复出现可能意味着资源中包含了多种实现方式或不同设计参数的滤波器源码。文件名中的"fir1"可能指代滤波器的一种设计或是项目名称,而具体的实现细节和版本信息则需要通过解压缩该文件后,进一步查看源代码文件才能获得。 总结来说,本资源是一份关于FIR滤波器设计的源码集合,涵盖了C语言和MATLAB两种编程环境下的实现。用户可以通过本资源学习到FIR滤波器的设计原理,理解不同编程语言在实现相同算法时的差异,并通过实际代码来加深对数字信号处理技术的理解。这对于学习数字信号处理,尤其是滤波器设计的程序员和工程师来说是一个宝贵的实践资源。"

int remotePlotData[100]; float r_f[100]; u16 remotePlotDataLen; u32 remotePlotDataAmp; const float FIR_TAB[72]={ 0.0f,-0.00012906f,-0.00022804f,0.0f,0.00055461f,0.00080261f,0.0f,-0.0015291f,-0.0020364f, 0.0f,0.0034223f,0.0043393f,0.0f,-0.0067311f,-0.0082564f,0.0f,0.012113f,0.014513f, 0.0f,-0.020472f,-0.024139f,0.0f,0.033213f,0.038823f,0.0f,-0.052964f,-0.061984f, 0.0f,0.086061f,0.10271f,0.0f,-0.15405f,-0.19757f,0.0f,0.40884f,0.82466f, 1.0f,0.82466f,0.40884f,0.0f,-0.19757f,-0.15405f,0.0f,0.10271f,0.086061f, 0.0f,-0.061984f,-0.052964f,0.0f,0.038823f,0.033213f,0.0f,-0.024139f,-0.020472f, 0.0f,0.014513f,0.012113f,0.0f,-0.0082564f,-0.0067311f,0.0f,0.0043393f,0.0034223f, 0.0f,-0.0020364f,-0.0015291f,0.0f,0.00080261f,0.00055461f,0.0f,-0.00022804f,-0.00012906f }; #define FIR_BLOCK_SIZE (1024/8) static float FIRState[FIR_BLOCK_SIZE+24-1]; void DispPlot(float *dat,u32 count,u32 period) { int i;float scale,mid; arm_fir_interpolate_instance_f32 fir_def; arm_fir_interpolate_init_f32(&fir_def,3,72,(float*)FIR_TAB,FIRState,FIR_BLOCK_SIZE); for(i=0;i<FIR_BLOCK_SIZE+24-1;i++) { FIRState[i]=0; } arm_fir_interpolate_f32(&fir_def,dat,FIROutputBuffer,FIR_BLOCK_SIZE); //arm_fir_interpolate_f32(&fir_def,dat+FIR_BLOCK_SIZE,FIROutputBuffer+FIR_BLOCK_SIZE,FIR_BLOCK_SIZE); int zero=FindZeroIndex(FIROutputBuffer+40,count)+40; if(period==0)return; maxX=period; period=period*34/10; //zero+=period; if(zero+period>count)zero=0; if(zero+period>count)period=count; maxY=1.5;minY=-1.5; Plot(100,0,240,120,FIROutputBuffer+zero+50,period*2,false); //Plot(80,0,240,120,dat,count); Plot(100,120,240,120,fft_inputbuf,count/2,true); minY=findMin(FIROutputBuffer,FIROutputBuffer+count);maxY=findMax(FIROutputBuffer,FIROutputBuffer+count); remotePlotDataAmp=(maxY-minY)/2.0f*1000.0f; scale=255.0f/(maxY-minY);mid=(minY+maxY)/2; if(period<=100) { remotePlotDataLen=period; for(i=0;i<period;i++) { remotePlotData[i]=(FIROutputBuffer[zero+i]-mid)*scale; } }else{ remotePlotDataLen=100; for(i=0;i<100;i++) { remotePlotData[i]=(FIROutputBuffer[zero+i*period/100]-mid)*scale; } } for(i=0;i<remotePlotDataLen;i++) { r_f[i]=remotePlotData[i]; }

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