FIR滤波器在DSP的实现主程序C语言

### FIR滤波器在DSP中的C语言实现 #### 概述 FIR（Finite Impulse Response）滤波器是数字信号处理（DSP）领域中一种非常重要的线性时不变滤波器类型。与IIR滤波器不同，FIR滤波器具有线性相位特性，并且稳定，这使得它在很多应用场合中都具有优势。本文档提供了一个基于C语言的FIR滤波器在DSP中的实现方法。 #### 程序结构 该C语言程序主要包括以下几个部分： 1. **头文件包含**: 包含必要的标准库文件。 2. **宏定义**: 定义了一些宏，例如数据类型和数组大小。 3. **初始化函数**: `clear()` 函数用于清空延迟线。 4. **基本FIR滤波器**: `fir_basic()` 实现了最简单的FIR滤波器算法。 5. **循环FIR滤波器**: `fir_circular()` 使用循环缓冲区技术实现了FIR滤波器。 6. **交错FIR滤波器**: `fir_shuffle()` 是一种高效的FIR滤波器实现方式。 7. **分段FIR滤波器**: `fir_split()` 实现了一种分段式FIR滤波器算法。 8. **双缓存FIR滤波器**: `fir_double_z()` 利用双缓存技术提高了FIR滤波器的效率。 #### 代码详解 ##### 1. 头文件包含和宏定义 ```c #include<stdio.h> #ifdef WIN32 #include<conio.h> #endif #define SAMPLE double /*定义数据样本的类型*/ void clear(int ntaps, SAMPLE z[]); ``` 这部分首先包含了`stdio.h`和条件包含`conio.h`（仅在Windows系统下）。`SAMPLE`宏定义了数据类型的符号常量，这里使用了`double`类型来存储样本数据。 ##### 2. 初始化函数 ```c void clear(int ntaps, SAMPLE z[]) { int ii; for (ii = 0; ii < ntaps; ii++) { z[ii] = 0; } } ``` `clear()`函数用于初始化延迟线数组`z`，将其所有元素置零，为后续滤波操作做准备。 ##### 3. 基本FIR滤波器 ```c SAMPLE fir_basic(SAMPLE input, int ntaps, const SAMPLE h[], SAMPLE z[]) { int ii; SAMPLE accum; z[0] = input; /*将输入值存储到延迟线的头部*/ accum = 0; for (ii = 0; ii < ntaps; ii++) { accum += h[ii] * z[ii]; } for (ii = ntaps - 2; ii >= 0; ii--) { z[ii + 1] = z[ii]; /*移动延迟线中的数据*/ } return accum; } ``` `fir_basic()`函数实现了基本的FIR滤波器，包括卷积运算和延迟线更新。 ##### 4. 循环FIR滤波器 ```c SAMPLE fir_circular(SAMPLE input, int ntaps, const SAMPLE h[], SAMPLE z[], int *p_state) { int ii, state; SAMPLE accum; state = *p_state; z[state] = input; if (++state >= ntaps) { state = 0; } accum = 0; for (ii = ntaps - 1; ii >= 0; ii--) { accum += h[ii] * z[state]; if (++state >= ntaps) { state = 0; } } *p_state = state; return accum; } ``` `fir_circular()`函数通过循环缓冲区实现了FIR滤波器，可以更高效地利用内存资源。 ##### 5. 交错FIR滤波器 ```c SAMPLE fir_shuffle(SAMPLE input, int ntaps, const SAMPLE h[], SAMPLE z[]) { int ii; SAMPLE accum; z[0] = input; accum = h[ntaps - 1] * z[ntaps - 1]; for (ii = ntaps - 2; ii >= 0; ii--) { accum += h[ii] * z[ii]; z[ii + 1] = z[ii]; } return accum; } ``` `fir_shuffle()`函数采用了交错的方法进行FIR滤波器计算，可以在一定程度上提高计算效率。 ##### 6. 分段FIR滤波器 ```c SAMPLE fir_split(SAMPLE input, int ntaps, const SAMPLE h[], SAMPLE z[], int *p_state) { int ii, end_ntaps, state = *p_state; SAMPLE accum; SAMPLE const *p_h; SAMPLE *p_z; accum = 0; p_h = h; p_z = z + state; *p_z = input; end_ntaps = ntaps - state; for (ii = 0; ii < end_ntaps; ii++) { accum += *p_h++ * *p_z++; } p_z = z; for (ii = 0; ii < state; ii++) { accum += *p_h++ * *p_z++; } if (--state < 0) { state += ntaps; } *p_state = state; return accum; } ``` `fir_split()`函数通过分段的方式实现了FIR滤波器，适用于处理较大的滤波器系数数组。 ##### 7. 双缓存FIR滤波器 ```c SAMPLE fir_double_z(SAMPLE input, int ntaps, const SAMPLE h[], SAMPLE z[], int *p_state) { SAMPLE accum; int ii, state = *p_state; SAMPLE const *p_h, *p_z; z[state] = z[state + ntaps] = input; // ... (省略部分代码) return accum; } ``` `fir_double_z()`函数使用了双缓存技术来提高FIR滤波器的效率，适用于需要高精度计算的应用场景。 #### 总结 以上代码展示了FIR滤波器在DSP中的几种不同的实现方法。每种方法都有其特点和适用场景，可以根据实际需求选择合适的方式来实现FIR滤波器。这些实现方法不仅能够帮助理解FIR滤波器的工作原理，也为进一步的研究和开发提供了基础。