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Matlab滤波以C语言进行实现。

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简介：
包含Matlab和VC的源程序，能够完成wav语音的IIR和FIR滤波处理功能。该VC程序的整体框架是基于网络上公开的资源构建的，但遗憾的是，我无法确定其具体作者，对此深表歉意。若有任何侵权行为，请立即与我联系以便第一时间删除。

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  • 采用C语言进行高斯滤波的实现
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    本项目采用C语言编程实现图像处理中的高斯滤波算法，旨在优化数字图像的平滑效果并减少噪声干扰，适用于图像预处理阶段。 高斯滤波在图像处理中扮演着重要角色，能够有效去除噪声等问题。对于初学者而言，掌握这一基础程序是十分必要的。
     
  • C语言实现的Matlab滤波代码.rar
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    本资源包含使用C语言编写的MATLAB滤波算法代码。适用于需要在C环境中移植或优化MATLAB信号处理程序的开发者和研究人员。 这段文字描述了一个包含Matlab和VC的源程序，可以实现wav语音信号的IIR和FIR滤波处理。其中，VC程序框架来源于网络资源，但作者不详，因此无法给出具体致谢信息，在此表示歉意；如果涉及侵权问题，请联系我以便立即删除相关内容并表达歉意。
     
  • C语言实现IIR滤波器
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    本文介绍了使用C语言编程实现无限脉冲响应(IIR)数字滤波器的方法和技术，包括基本原理和代码示例。 C语言实现IIR滤波器的代码可以包含在打包的内容里，请自行查看打包中的具体内容。
     
  • C语言实现的三种Matlab滤波器.rar
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    本资源包含使用C语言实现的三种常用MATLAB滤波算法，旨在帮助开发者在非MATLAB环境下移植和优化信号处理代码。 用C语言改写了Matlab中的几个函数，并使其适用于嵌入式设备。这些函数包括： - `void dwt_filter(double *inp, double *outa, double *outd, char *name, int len);` - `char hampel(float *Y1, float *uhy, unsigned int len, unsigned int window_size, float n_sigmas);` - `void moving_average(double *src, int len, int windows_size);` 经过验证，这些函数在Matlab中的执行结果与原版一致。
     
  • C语言实现低通滤波器
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    本项目采用C语言编程实现数字信号处理中的低通滤波算法，旨在有效去除高频噪声，保留低频信号成分。适合初学者学习和实践信号处理技术。 低通滤波器在信号处理领域广泛应用，主要用于去除高频噪声或保留低频信号成分。使用C语言实现可以为嵌入式系统或软件应用提供基础的信号处理功能。 首先理解其工作原理至关重要：低通滤波器允许通过较低频率的信号，并衰减较高频率的信号。这通常可以通过卷积运算或者递归算法（如无限脉冲响应，IIR）来实现。对于简单的线性滤波器，可以使用滑动平均法，这是一种非递归、易于理解和实现的方法。 滑动平均滤波器是低通滤波器的一种简单形式，通过计算一段时间内输入信号的平均值平滑信号。在C语言中可以通过创建一个数组来存储过去N个样本，并计算它们的平均值作为当前输出： ```c #define FILTER_SIZE 10 // 滤波窗口大小 double filter_buffer[FILTER_SIZE]; // 存储历史数据的缓冲区 int buffer_index = 0; // 当前在缓冲区中的位置 // 应用滑动平均滤波器 double filtered_value = 0; for(int i = 0; i < FILTER_SIZE; i++) { filtered_value += input_values[buffer_index]; buffer_index = (buffer_index + 1) % FILTER_SIZE; // 循环缓冲区 } filtered_value /= FILTER_SIZE; ``` 然而，滑动平均滤波器对于高频信号的抑制不够强。如果需要更强低通特性，则可以考虑使用IIR滤波器。 最简单的IIR滤波器是巴特沃兹滤波器，其传递函数可以通过以下公式定义： ```H(z) = 1 / (1 + a*z^-1)``` 其中`a`是根据所需截止频率和滚降率来确定的系数。在C语言中实现时需要维护两个内部状态变量（通常为延迟线），并进行复杂数学运算。 二阶IIR滤波器更新过程如下： ```c double a1, a2, b0, b1, b2; // 滤波器系数 double x[n], y[n]; // 输入和输出序列 double state[2]; // 内部状态变量 // 更新IIR滤波器 state[0] = (b0 * input + a1 * state[0] - a2 * state[1]); state[1] = (b1 * input + a1 * state[1] - a2 * state[0]); output = state[0]; ``` 以上代码展示了二阶IIR滤波器的更新过程，`x`和`y`分别代表输入和输出序列。设计时需要根据具体需求确定合适的滤波器类型（FIR或IIR）、截止频率、带宽等参数，并确保数值稳定性与计算复杂度适合实时系统。 总结来说，在C语言环境中实现低通滤波器涉及以下知识点： 1. 低通滤波器的基本概念和作用。 2. 滑动平均滤波器的原理及其在C语言中的实现方法。 3. IIR滤波器（如巴特沃兹）的设计与C语言实现方式。 4. 关注数值稳定性和计算复杂度以确保实时运行的能力。
     
  • 用C语言实现FIR滤波器
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    本项目使用C语言编写，实现了FIR（有限脉冲响应）数字滤波器。通过直接型结构和线性相位特性优化设计，适用于音频处理、信号分析等场景。 C语言实现FIR滤波，并与Matlab结果进行对比。详细内容可参考相关博客文章。
     
  • C语言实现的Butterworth滤波器
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    本项目使用C语言实现了Butterworth数字滤波器的设计与应用，适用于信号处理领域中对频率响应有平滑特性的需求场景。 用C语言实现的Butterworth滤波器，并附带滤波数据，在VC6.0控制台程序中使用。
     
  • 中值滤波的C语言实现
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    本项目专注于数字图像处理中的关键技术——中值滤波算法，并提供其实现于C语言的具体代码示例。通过这一实践，学习者能够深入了解和掌握该算法的工作原理及其编程应用。 我用C语言实现了一个中值滤波的程序，在VC2012和VC6.0环境中都可以运行。
     
  • C语言实现的FIR滤波器
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    本项目采用C语言编程实现了有限脉冲响应（FIR）数字滤波器，旨在为信号处理应用提供高效稳定的解决方案。 在网上查找FIR的C语言实现方法时，我发现很多博客上的代码都有错误。于是我自己对这些代码进行了修改，并编写了一个可以使用的C源码，便于理解FIR滤波器的工作原理。在我的代码中使用的是100阶FIR低通滤波器和MATLAB生成的滤波器系数。完全按照公式实现后，最后输出了512个点数的未滤波数据和已滤波后的数据，并用MATLAB进行绘图，效果良好。通过对比发现实际中的FIR存在相移现象，在本代码中为（100+1）*2个序列。