Advertisement

FIR滤波以C语言进行实现。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
利用C语言编程实现了一种快速傅里叶变换（FIR）滤波器，其输出结果与Matlab平台上的同类滤波器完全一致。关于该FIR滤波器的详细信息和实现过程，请参考博客文章：https://blog..net/weixin_43216875/article/details/103352617。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 用C语言实现FIR滤波器
    优质
    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FIR滤波器
    优质
    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。
     
  • 用C语言实现的FIR滤波器
    优质
    本项目使用C语言实现了FIR（有限脉冲响应）数字滤波器，适用于信号处理中的各种应用。通过编程方式灵活调整滤波参数，满足不同场景需求。 自己查资料编写，经过亲测有效。
     
  • C语言中的FIR滤波器实现
    优质
    本文介绍了如何使用C语言实现FIR（有限脉冲响应）滤波器，并探讨了其在信号处理领域的应用。通过理论与实践相结合的方式，为读者提供了一个深入理解数字信号处理技术的途径。 FIR滤波器的C语言实现包括各个子函数，并以Word文档形式提供下载。与无限持续时间脉冲响应(IIR)滤波器相比，具有有限持续时间脉冲响应（全零或 FIR）的数字滤波器既有优点也有缺点。 主要的优点如下： 1. 具有精确线性相位； 2. 始终稳定； 3. 设计方法通常是线性的； 4. 可以在硬件中高效实现； 5. 滤波器启动瞬态具有有限持续时间。 FIR滤波器的主要缺点包括： 1. 达到同样性能水平时，所需阶数远高于IIR滤波器。 2. 相比同等性能的IIR滤波器，其延迟通常较大。
     
  • FIR滤波及其他滤波的C/C++语言实现工程
    优质
    本项目旨在通过C/C++编程语言实现FIR（有限脉冲响应）滤波器及其其他类型数字信号处理滤波器。包含了详细的算法设计、代码实现以及性能测试，适用于音频处理和通信系统中的应用开发。 工程文件包含了多种形式的滤波代码以及计算系统频率响应的相关代码。
     
  • C语言实现的FIR数字滤波器
    优质
    本项目采用C语言开发，实现了一种FIR（有限脉冲响应）数字滤波器。通过设计不同的滤波系数，该滤波器能够有效过滤信号中的噪声，保留所需频段信息，适用于音频处理和通信系统等领域。 代码实现了FIR滤波器的时域和频域实现方法，并用C语言进行编写。
     
  • 用C语言实现FIR低通滤波器
    优质
    本项目使用C语言编程实现了FIR（有限脉冲响应）低通数字滤波器。通过设计适当的滤波系数数组，该滤波器能够有效地去除输入信号中的高频噪声，保留低频有效信息。此实现适用于多种音频和通信应用领域。 使用C语言实现了简单的FIR低通滤波器，程序易于理解，并且PPT中有相应的简单解释，希望对大家有用。
     
  • C语言实现的FIR滤波器代码
    优质
    本段代码展示了如何使用C语言来设计和实现一个有限脉冲响应（FIR）滤波器。通过直接形式II级结构提高计算效率，适合于数字信号处理应用中对音频或电信号进行滤波操作。 C语言编写的应用范围广泛，典型的FIR滤波器可以用C语言代码实现。
     
  • 并行FIR滤波_mimo_fir_Matlab实现_并行fir
    优质
    本项目采用Matlab实现了并行FIR（Finite Impulse Response）滤波器在MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）系统中的应用，优化了信号处理效率。 并行FIR滤波是一种在数字信号处理领域常见的技术，在实时处理或高性能计算应用中能显著提升处理速度。本段落探讨的是如何使用并行结构实现一个MIMO（多重输入、多重输出）的FIR滤波器，特别关注其在Matlab环境中的具体实施。 在一个典型的并行FIR滤波系统中，我们有三个独立的FIR滤波器同时工作于一组输入序列x和对应的系数h。这意味着每个滤波器处理输入的一部分数据，并将结果合并以生成最终输出y。这种结构可以利用多核处理器的能力来加快计算速度。 在Matlab环境下，`mimo_fir.mlx`可能是一个Live Script文件，结合了代码、文本与图形展示并行FIR滤波的过程。该脚本中通常包含以下步骤： 1. **初始化**：定义输入序列x和一组FIR滤波器系数h。 2. **并行滤波结构创建**：使用Matlab内置函数生成三个独立的FIR滤波器对象，每个对应一个子序列处理任务。 3. **数据分块与分配**：将原始输入序列x划分为三等份，并分别馈送到这三个滤波器中进行处理。 4. **并行卷积运算**：同时运行这三组滤波操作以加快计算速度。 5. **输出合成**：通过加权或平均合并三个子序列的输出，形成最终结果y。 6. **可视化分析**：展示原始输入、各个独立通道的结果以及经过滤波后的综合信号图。 这种并行化处理方式对于大规模数据和实时应用尤其有用。它不仅提高了计算效率，还确保了设计精度，是Matlab初学者及信号处理工程师理解与实践FIR滤波器的良好资源。
     
  • 采用C语言进行高斯滤波的实现
    优质
    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。