FIR (Finite Impulse Response) 算法是一种数字滤波器设计方法，在信号处理领域广泛应用，例如音频、视频和通信系统中。FIR 滤波器的主要优点是线性相位特性、稳定的系统结构以及可以精确控制其频率响应。在C语言中实现FIR算法，通常涉及到数组操作和循环结构，下面我们将详细讨论如何实现。
FIR滤波器的系数决定了滤波器的类型。在给定的代码中，有两种情况：低通滤波（LOWPASS）和高通滤波（HIGHPASS）。低通滤波器用于保留低频成分，消除高频噪声；高通滤波器则相反，它允许高频成分通过，而衰减低频信号。系数数组 `B[FILTER_LEN]` 分别对应这两种滤波器的系数。
```c
// 低通滤波器系数
#if LOWPASS
float32 B [FILTER_LEN] = {0.0625L, 0.25L, 0.375L, 0.25L, 0.0625L};
// 高通滤波器系数
#elif HIGHPASS
float32 B [FILTER_LEN] = {0.0625L, -0.25L, 0.375L, -0.25L, 0.0625L};
#endif
```
这里使用了预处理器宏 `#if` 和 `#elif` 来选择不同的系数数组，但请注意，实际的C代码中，可能需要使用 `#ifdef` 或 `#ifndef` 结合宏定义来正确选择滤波器类型。
接下来是算法实现部分，关键在于循环遍历滤波器系数和输入信号，执行乘法和累加操作。在代码中，定义了一个长度为 `FILTER_LEN` 的数组 `fir` 用来存储滤波器的中间结果，以及两个临时变量 `fir_temp` 和输出变量 `Y_OUT`。
```c
FILTER_LEN = 5;
float32 fir[FILTER_LEN];
float32 fir_temp, Y, Y_OUT;
```
FIR滤波器的计算过程如下：
1. 将最新的ADC采样值赋给 `fir[0]`。
2. 通过一个内层循环，依次将 `fir` 数组中的元素右移一位，即将 `fir[n]` 的值移动到 `fir[n-1]`。
3. 在每一步移动后，将当前 `fir` 数组的元素与相应的系数 `B[n]` 相乘，并累加到 `Y` 中。
4. `Y` 的值就是当前滤波后的输出 `Y_OUT`。
```c
fir[0] = AdcResult.ADCRESULT1;
fir_temp = fir[4];
Y = B[4] * fir_temp;
fir[4] = fir[3];
fir_temp = fir[3];
Y = Y + B[3] * fir_temp;
// ... 对其他fir[n]执行类似操作 ...
Y_OUT = Y;
```
这个过程可以被封装在一个函数中，以提高代码的可读性和重用性。在实际应用中，可能需要根据具体需求调整滤波器长度 `FILTER_LEN`，并优化代码以提高计算效率，例如使用向量化操作或SIMD指令。
FIR算法的C语言实现涉及到数字信号处理的基本概念，包括滤波器设计、系数选择以及循环结构下的乘法和累加操作。理解这些原理和步骤对于在嵌入式系统、音频处理或其他信号处理应用中实现FIR滤波器至关重要。
