c语言使用matlab生成的滤波头文件

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c语言写的fir低通滤波器

根据fir滤波器的公式y(n)=∑h(m)x(n-m);(m: 0～(N-1)).利用MATLAB产生滤波器系数（h（n））并归一化，下面为一个LP滤波算法void filter(void){uint16 i,j;fp32 sum;int16 x1[2030];fp32 h[19]={ -0.0027, -0.0025, 0.0050, 0.0157, -0.0000, -0.0471, -0.0482, 0.0838, 0.2953, 0.4013,0.2953, 0.0838, -0.0482, -0.0471, -0.0000,0.0157, 0.0050, -0.0025, -0.0027};for(i=0;i<2020;i++)x1[i] = data0[i];for(i=0;i<2020;i++){sum=0.0;for(j=0;j<19;j++){if(i >= j)sum+=h[j]*x1[i-j];else;}data0[i]=(int16)sum;}for(i=0;i<2000;i++){data0[i] = data0[i+20];}}考虑到前19个点为不完全累加和，故抛去前19个点。

（应该是前后各18个点都是不完全累加和，都应该去掉，对于数据分段进入滤波器的情况，应该把前一段的后面数据放到下一段的前面，这段时间我在解调FSK时遇到了这个问题，通过滤波器的数据的分段处理。

）设输入数据x[N],输出数据y[N],滤波器系数h[n]1.直接法(由y(m)=h(0)*x(m)+h(1)*x(m-1)+...+h(N-1)*x(m-n-1));void fir(short x[], short h[], short y[]){int i,j;long long sum;for (j = 0; j < N; j++){sum = 0;for (i = 0; i < n; i++)sum += x[j-i] * h[i];y[j] = sum >> 15;}}乘法器使用次数：N*n2.逆推法：void fir(short x[], short h[], short y[]){int i,j;long sum;for (j = 0; j < n; j++){for (i = 0; i < N; i++){sum = 0;sum = h[j] * x[i]y[i] += sum >> 15;}}}乘法器使用次数：N*n3.倒序法：（输入输出可以是同一量）void fir(short x[], short h[], short y[]) {int i,j;long long sum;for (j = N; j > 0; j--){sum = 0;for (i = n; i > 0; i--)sum += x[j-i] * h[i];y[j] = sum >> 15;}}#include<stdio.h>#include<math.h>#define true 1#define false 0#define n 8#define bufsize 100 /* the buffer size is 100 *//* global declarations */int in_buffer[bufsize]; /* processing data buffers */int out_buffer[bufsize];/* functions */static int processing(int *input, int *output);static void dataio(void);static long round(long a);void main(){int *input = &in_buffer[0];int *output = &out_buffer[0];puts("the 1st experiment started\n");/* loop forever */while(true){/** read input data using a probe-point connected to a host file.* write output data to a graph connected through a probe-point.*/// read the input signal.// if the input file is sine1.dat, the signal contains 300hz,400hz and 500hz.// if the input file is sine2.dat, the signal contains 100hz,400hz and 500hz.// the sampling frequency is 1200hz.dataio();/* remove the frequency compoment of 400hz and 500hz*/processing(input, output);// write the output signal.// the output file is result.dat.dataio();}}/** ======== processing ========** function: apply a low-pass fir filter to input signal and remove the frequency higher than 350hz.** parameters: address of input and output buffers.** return value: true.static int processing(int *input, int *output){int i,size = bufsize;short xx0,x,y;// short z[n]={0,0,0,0,0,0,0,0,0};short z[n]={0,0,0,0,0,0,0,0};//short w[2*n+1]={22,356,155,990,466,220,777,216,777,26,466,9,155,0,22};//short w[2*n+1]={6,457,56,1024,224,418,523,382,784,99,784,43,523};// shortw[2*n+1]={330*2,3299*2,1982*2,6867*2,4955*2,1594*2,6607*2,1065*2,4955*2,109*2,1982*2,17*2, 330*2};//short w[2*n+1]={661,6598,3964,13733,9910,3187,13214,2131,9910,217,3964,34,661};// shortw[2*n+1]={58,5628,526,8192,2105,5883,4913,3829,7369,1543,7369,504,4913,102,2105,14,526,1,5 8};//shortw[2*n+1]={28,4432,280,8192,1259,4883,3356,3975,5873,1509,7048,644,5873,142,3356,30,1259,3, 280,0,28};// short w[2*n+1]={26,651,182,1024,545,421,909,247,909,51,545,11,182,1,26};//shortw[2*n+1]={831,20846,5815,32768,17445,13486,29075,7888,29075,1647,17445,349,5815,21,831}; //short w[2*n+1]={208,5211,1454,8192,4361,3371,7269,1972,7269,412,4361,87,1454,5,208};short w[2*n+1]={101,4356,810,8192,2835,3403,5670,2517,7088,605,5670,193,2835,21,810}; // shortw[2*n+1]={101,4356,810,8192,2835,3403,5670,2517,7088,605,5670,193,2835,21,810,2,101};// shortw[2*n+1]={50,3814,454,8192,1815,3504,4235*,3084,6353,831,6353,349,4235,50,1815,8,454,0,50} ;long y0,z0;//22222222222222while(size--){xx0=*input++;x=xx0*6;z0=(long)x<<15;y0=0;for(i=0;i<n;i++){z0-=(long)w[2*i+1]*(long)z[i];y0+=(long)w[2*i+2]*(long)z[i];}y0+=(long)w[0]*(z0>>15);y0=round(y0);for(i=n-1;i>0;i--)z[i]=z[i-1];z0=round(z0);z[0]=(short)(z0>>15);y=(short)(y0>>15);*output++ =y;}/* additional processing load */return(true);/** ======== dataio ========** function: read input signal and write processed output signal. ** parameters: none.** return value: none.*/static void dataio(){/* do data i/o */return;}static long round(long a){long x3;x3=a&(0xffff0000);return x3;}。

matlab中滤波器函数filter的c语言实现

最近使用matlab对传感器采集的数据进行低通滤波处理，选定的是切比雪夫I型滤波器，使用matlab自带的函数滤波正常，滤波程序如下：1.%设计低通滤波器2.wp=3*2/fs; %通带边界频率15Hz（归一化频率）3.ws=15*2/fs; %阻带边界频率15Hz（归一化频率）4.rp=1;rs=30;Nn=512; %通带波纹和阻带衰减，以及绘制频率特性的数据点数5.[nn,wn]=cheb1ord(wp,ws,rp,rs); %求得数字滤波器的最小阶数和归一化截止频率6.[b,a]=cheby1(nn,rp,wn); %按最小阶数、通带波纹和截止频率设计数字滤波器7.8.DACCx=filter(b,a,ACCx1);%对输入信号进行滤波9.DACCy=filter(b,a,ACCy1);%对输入信号进行滤波10.DACCz=filter(b,a,ACCz1);%对输入信号进行滤波11.12.DGROx=filter(b,a,GROx1);%对输入信号进行滤波13.DGROy=filter(b,a,GROy1);%对输入信号进行滤波复制代码其中ACCx1、ACCy1、ACCz1、GROx1、GROy1是采集的传感器原始数据序列，这里就不再添加数据。

计算出的滤波器参数如下：恩，好的，等直接使用matlab生成C代码试一下，主要是我想先弄清楚filter的计算原理，之前的程序中有一点有问题，递推公式有个符号写错了，修改如下：1.for i=4:len2. y(i)=(b1*x(i)+b2*x(i-1)+b3*x(i-2)+b4*x(i-3)-a2*y(i-1)-a3*y(i-2)-a4*y(i-3));3.end复制代码但是因为是递推来计算差分方程，所以差分方程的前三个值的确定方法和递推方法不太一样，但是我不知道怎么确定y(t)的前三个值。

所以直接抄用matlab的滤波函数计算出来的y(t)的前三个值带入，但是只有前几十个数据与matlab的filter函数计算相同，其他值计算的结果不一样，也不知道哪里有问题。

基于MATLAB与CCS的FIR滤波器设计与实现

基于MATLAB与CCS的FIR滤波器设计与实现FIR滤波器（Finite Impulse Response Filter）是一种常用的数字滤波器，特点是系统的冲激响应为有限长度，所以也称为有限冲激响应滤波器。

FIR滤波器具有线性相位特性、较好的频率响应控制以及稳定性等优点。

在MATLAB和CCS软件中，我们可以使用不同的方法来设计和实现FIR滤波器。

首先，我们来介绍如何在MATLAB中设计和实现FIR滤波器。

MATLAB 提供了fir1函数来设计FIR滤波器。

该函数可以根据给定的滤波器阶数和截止频率来生成FIR滤波器系数。

例如，如果我们想设计一个截止频率为0.2的10阶低通FIR滤波器，可以使用以下代码：```MATLABorder = 10; % 滤波器阶数cutoff = 0.2; % 截止频率b = fir1(order, cutoff); % 设计FIR滤波器```生成的滤波器系数b可以用于过滤输入信号。

例如，我们可以使用filter函数将一个输入信号x通过滤波器进行滤波：```MATLABx=...;%输入信号y = filter(b, 1, x); % 通过滤波器滤波```在CCS软件中，我们可以使用DSP/BIOS中提供的模块来实现FIR滤波器。

首先，我们需要在CCS中创建一个新的项目，然后配置DSP/BIOS Kernel环境。

接下来，我们可以使用DSP/BIOS中的算法库或者自定义算法实现FIR滤波器。

使用DSP/BIOS的算法库有两种方式，分别是使用C语言和使用Simulink。

如果我们选择使用C语言，可以使用DSPLIB函数库中的fir 函数来实现FIR滤波器。

fir函数需要提供滤波器系数和输入信号，然后它会返回滤波后的输出信号。

例如，以下是使用C语言实现FIR滤波器的示例代码：```C#include <dsplib.h>float x[N]; // 输入信号float b[M]; // 滤波器系数float y[N]; // 输出信号FIR_firGen(M, b); // 生成滤波器系数for (int i = 0; i < N; i++)y[i] = FIR_fir(x[i], b, M); // 滤波```如果我们选择使用Simulink，可以使用Simulink中提供的滤波器模块构建FIR滤波器。

基于MATLAB与CCS的FIR滤波器的C语言实现

２ＳｈｏｏＩｆｒｔｎＳｉｃｎｎｉｅｒｇＪｈｕＵｎｖｒｉ，ｉｏ１００Ｃｎ）．ｃｏｌｆｎｏｍａｉｃｅｅａｄＥｇｎｅｉ，ｉｏｉｅｓｙＪｓｕ４６ＴｏｅｓｒｈｅｉｎｆＦＲｉｉａｏｐａｓｆｔｒｈｓｓｒｃｉｅｒｐａｅ，ｈａｉｏｒｅｔａｔｎｕｅｔｅｄｓｇｏＩｄｇｔｌｌｗ— ｓｌｅａｔｔｌｎａｈｓｉｉｖｎｇｃｍｐａｄ
ｆｎｔｎｆＭＡＬ．ＴｅｄｓｇｆｄｇｔｌｆｔｒｗｓｍａｅｂａｇａｅａｄｔｅｓｍｕａｉｎｗｓｕｃｉｓｏＴＡＢｏｈｅｉｏｉｉｌａｄｙＣｌｎｕｇ，ｎｉｌｔａｎａｉｅｈｏ
Ｋｅｗｏｒ：ｌａｐａｅＦＲｌｗ— ａｓｆｔｒＴＭＳ２ｙｄｓｉｒｎｅｈｓＩｏｐｓｉｅ；ｌ３０Ｃ５０２；ＭＡＴＬ４ＡＢ；ＣＣＳ；Ｃｌｎｇａｅａｕｇ
ｐｏｒｍｍｉｇｒｇａｎ
０引言
ｂｓｄｏＡＴＬＡＢｎａｅｎＭａｄＣＣＳ
ＬＩＮＧｈｎ－ｉｎＩＳｅｇｑａｇ，ＬＡＯ — Ｂｏｈｎ，ＸＵ — ｎ，ＤＩＬｉｍｉｇＮＧｉｎ，ＨＵａ — ｏｇＬａｇＸｉｏｙｎ
（．ｃｏｌｆｈｓｓｎｌｔｉｌｎｉｅｒｇＪｓｏｉｅｓｙＪｓｏ１００ｈｎ；１ＳｈｏｙｉｄＥｅｒｃｇｎｅｉ，ｉｕＵｎｖｒｉ，ｉｕ４６０，ＣｉａｏＰｃａｃａＥｎｈｔｈ

用Matlab的FDAtool生成IIR滤波器参数以及参数生成C语言文件

用Matlab的FDAtool生成IIR滤波器参数MATLAB IIR数字滤波器设计首先我们要明白相关的概念。

数字滤波器设计采用角频率，如何与实际信号频率对应？角频率w，采样频率fs ,实际信号频率f的转换关系为：W = 2*pi* f / fs采样频率的角频率为 2 *pi.数字滤波器的指标，以低通为例【见下图】：当我们设计的滤波器是带通的时候。

其通带截止频率有两个，阻带截止频率也有两个。

截止频率还有另外一个称谓，即边沿频率。

FIR 滤波器可以设计为线性相位，并且总是稳定的。

在多数情况下，FIR滤波器的阶数NFIR 显著大于具有等效幅度响应的IIR滤波器阶数NIIR。

NFIR/NIIR 通常为10的量级或更高. IIR 滤波器通常计算更简便。

在很多应用中，并不要求滤波器具有严格的线性相位，在这些情况下，通常会因计算简便而选择IIR滤波器。

例如在很多语音编码当中的滤波器很多都是IIR滤波器，均衡器一般也用IIR滤波器。

也就是说对实时性要求不是很高的场合可以考虑使用FIR滤波器，当FIR滤波器阶数较长时，可以考虑用FFT去计算。

在设计IIR滤波器时，通常将数字滤波器的设计指标转化成模拟低通原型滤波器的设计指标，从而确定满足这些指标的模拟低通滤波器的传输函数Ha(s)，然后再将它变换成所需要的数字滤波器传输函数G(z)。

上述滤波器设计的过程只需要了解其原理。

借助于MATLAB强大的工具，滤波器的设计变得比较简单了。

在MATLAB命令窗口中键入fdatool, 你将启动滤波器设计的图形界面。

你可以从simulink中直接选择数字滤波器控件而启动。

本文主要讲述IIR数字滤波器设计的方法。

对从麦克风进来的信号滤波。

假定我们要把50hz的电频干扰去掉，同时人说话的频率一般不会超过3400hz。

我们设计一个带通滤波器，通带为【80-3200】，采样率为8k。

根据上面的需求，我们把相关的参数改成下面的界面：单击 Design Filter,数秒之后显示如下：可以看出：滤波器的阶数是36，还有一个 sections: 18. 由于在具体实现时一般是以2阶的级联或并联去实现的。

c实现matlab自带的filter函数

27.
}
28.
else
29.
{
30.
y[i] += (b[j]*x[i-j]-a[j]*y[i-j]);
31.
}
32.
}
33.
// if(zi&&i<nfilt-1) y[i] += zi[i]; //zi[i],查分方程可以不计，滤波的表
达式 1.[y, zf] = filter(b ,a, X) 2.[y, zf] = filter(b, a, X, zi)
14.
}
15. }
16.
17. memset(y,0,xlen*sizeof(double));
18.
19. a[0]=0.0;
20. for(i=0;i<xlen;i++)
21. {
22.
for(j=0;i>=j&&j<nfilt;j++)
23.
{
24.
y[i] += (b[j]*x[i-j]-a[j]*y[i-j]);
15. }
16.
17. memset(y,0,xlen*sizeof(double));
18.
19. a[0]=0.0;
20. for(i=0;i<xlen;i++)
21. {
22.
for(j=0;i>=j&&j<nfilt;j++)
23.
{
24.
if(j>0)
25.
{
26.
y[i] += -a[j]*y[i-j];

matlab小波滤波器代码 -回复

matlab小波滤波器代码-回复在MATLAB中实现小波滤波器的代码，可以通过以下步骤来完成：第一步：导入信号数据在MATLAB中，首先需要导入待处理的信号数据。

可以使用`wavread`函数读取声音文件，或者使用`load`函数导入其他格式的数据。

matlab[data, fs] = wavread('sound.wav');这里`data`是读取到的信号数据，`fs`是采样率。

第二步：选择小波基函数小波滤波器通过对信号进行小波变换来实现滤波效果。

在MATLAB 中，可以选择不同的小波基函数进行变换。

常用的小波基函数包括`haar`、`dbN`（N是小波基的阶数）、`coifN`、`symN`等。

这里以`haar`小波基为例。

matlabwaveletName = 'haar';第三步：进行小波变换使用`wavedec`函数进行小波变换，将信号分解为多个尺度的小波系数。

matlab[level1, level2, level3, level4] = wavedec(data, 4, waveletName);这里将信号分解为4个尺度的小波系数，分别存储在`level1`、`level2`、`level3`和`level4`变量中。

第四步：滤波在小波变换后，可以对小波系数进行滤波操作。

可以通过设定一个阈值，将小波系数中小于该阈值的部分设为0，从而达到去噪的效果。

matlabthreshold = 0.5;level1(filteredLevel1 < threshold) = 0;level2(filteredLevel2 < threshold) = 0;level3(filteredLevel3 < threshold) = 0;level4(filteredLevel4 < threshold) = 0;这里使用了一个阈值为0.5的例子，小于该阈值的小波系数将被设为0。

五邑大学-TMS320VC5402定时器实验(DSP报告作业-)

五邑大学实验报告实验课程名称：_______________院系名称：________ 信息工程学院______________专业名称：________ 电子信息工程______________实验项目名称：1、TMS320VC5402定时器实验2、基于DSPLib的FFT程序设计3、基于DSPLib的滤波器程序设计班级：_____ 学号： _______报告人：一、TMS320VC5402定时器实验一实验目的1.了解DSP汇编程序与C语言程序的构成；2.了解DSP程序各段的含义；3.熟悉如何编写中断服务程疗;；4.掌握片内定时器的设置方法；5.掌握长时间间隔的定时器的处理二实验内容1.DSP的初始设置；2.DSP中断向量表的建立；3.定时器的使用；设实验板时钟频率为20MHz,编程实现以下要求：1、TMS320C5402 的时钟频率为100 MHz2、TMS320C5402XF端输出一个周期为500ms的方波，周期性地点亮LED3、采用定时中断方法实现4、用C语言编程，画出程序流程图并给出源代码。

5、上机调试。

三实验背景知识1通用TIMER简介TMS320VC5402的定时器的说明：VC5416中有两个可编程的片上定时器，总共包含有三个可由用户设置的寄存器，并可以申请主机的中断。

这三个寄存器分别为TIM、PRD、TCRo这些寄存器与对应的存贮空间地址如下表所示：Timer 0 AddressTimor 1Address 「5402only)Register Description002>1h OO3Oh TIM Timer register0025h0031 h PRD Timer period register0026h0032h TCR Timer control register时间寄存器（TIM）是一个16位的存贮器映射寄存器，它的值山周期寄存器来进行装载，并且做减一操作。

周期寄存器（PRD）是一个16位的存贮器映射寄存器，它是用来重装时间寄存器（TIM）寄存器的值的。

基于MATLAB与CCS的FIR滤波器的C语言实现

基于MATLAB与CCS的FIR滤波器的C语言实现在开始之前，我们需要了解FIR滤波器的工作原理。

FIR滤波器是通过使用一组固定的权重系数来完成滤波操作的。

这些权重系数称为滤波器的冲击响应或脉冲响应。

当输入信号通过FIR滤波器时，每个输入样本都会与滤波器的系数进行加权，并求和得到输出样本。

因此，滤波器的输出是输入信号和滤波器冲击响应的加权和。

首先，我们需要在MATLAB中设计一个FIR滤波器。

MATLAB提供了一些用于设计FIR滤波器的函数，如fir1和fir2、我们可以使用这些函数来生成滤波器的系数，并将其导出为C语言代码。

假设我们要设计一个低通FIR滤波器，满足以下条件：-采样率为Fs=8000Hz-截止频率为Fc=1000Hz-通带最大衰减为0.5dB-阻带最小衰减为50dB在MATLAB中，我们可以使用fir1函数来设计滤波器，具体代码如下：```MATLABFs=8000;%采样率Fc=1000;%截止频率N=50;%滤波器阶数%计算归一化的截止频率Wn=Fc/(Fs/2);% 使用fir1函数设计滤波器h = fir1(N, Wn, 'low', kaiser(N + 1, 5.65));%导出滤波器系数为C语言代码codegen -config:lib FIRFilter -args {coder.Constant(h)} -report```上述代码中，我们通过fir1函数设计了一个50阶的低通滤波器，该滤波器的截止频率为1000Hz，并且使用了kaiser窗函数进行窗口设计。

然后，我们使用MATLAB的代码生成工具将滤波器系数导出为C语言代码。

导出的C语言代码可以被CCS进行编译和运行。

将导出的C语言代码复制到CCS的工程目录中，并添加相应的文件引用。

然后，我们可以在CCS中编写FIR滤波器的C语言实现代码。

下面是一个简单的C语言实现示例：```C#define FILTER_LENGTH 51 // 滤波器的阶数//定义滤波器系数数组float h[FILTER_LENGTH] =//填充滤波器系数};//定义滤波器的状态变量数组float delayLine[FILTER_LENGTH] = {0};//定义FIR滤波器函数float firFilter(float x)float y = 0;//将输入样本加入延迟线中for (int i = FILTER_LENGTH - 1; i > 0; --i)delayLine[i] = delayLine[i - 1];}delayLine[0] = x;//计算加权和for (int i = 0; i < FILTER_LENGTH; ++i)y += h[i] * delayLine[i];}return y;int maifloat inputSignal = ; // 输入信号float outputSignal = firFilter(inputSignal); // 使用滤波器处理输入信号//处理输出信号```在上述代码中，我们首先定义了滤波器的系数数组h和状态变量数组delayLine。

c语言正弦信号滤波

c语言正弦信号滤波在C语言中，可以使用一维数组来表示正弦信号，并且可以通过滤波算法对正弦信号进行处理。

以下是一个基于C语言的正弦信号滤波示例。

首先，我们需要定义一个包含正弦信号的一维数组，并初始化该数组。

可以使用以下代码来生成一个包含正弦波的一维数组：```c#include <stdio.h>#include <math.h>#define PI 3.14159265 // 定义圆周率π的值int main(){// 定义正弦信号的参数double amplitude = 1.0; // 振幅double frequency = 10.0; // 频率double phase = 0.0; // 初始相位// 定义采样点与采样数int samplePoints = 1000; // 采样点数double samplingInterval = 0.001; // 采样间隔// 定义并初始化包含正弦信号的一维数组double signal[samplePoints];for (int i = 0; i < samplePoints; i++) {double time = i * samplingInterval;signal[i] = amplitude * sin(2 * PI * frequency * time + phase); }// 正弦信号生成完毕，可以进行滤波处理// ...return 0;}```在上述代码中，采样点数被定义为1000，采样间隔为0.001（即每个采样点之间的时间间隔为0.001秒）。

通过这些参数，可以计算出每个采样点对应的时间，并根据正弦函数的定义计算正弦信号的取值。

在这里，我们假设正弦信号的振幅为 1.0，频率为10.0，初始相位为0.0。

接下来，我们可以进行滤波处理。

一种常见的滤波算法是移动平均滤波。

该算法通过对信号进行加权平均来减少噪声的影响。

matlab滤波器设计命令

matlab滤波器设计命令Matlab滤波器设计命令滤波器是数字信号处理中常用的工具，用于去除信号中的噪声、频率干扰或其他不需要的成分。

Matlab提供了一系列有用的滤波器设计命令，使用户能够轻松设计并应用各种类型的滤波器。

在本文中，我们将详细介绍Matlab中常用的滤波器设计命令，包括滤波器设计函数、滤波器类型和设计过程。

I. Matlab中常用的滤波器设计函数在Matlab中，有几种函数可用于设计滤波器，其中最常用的函数是`designfilt`函数和`fir1`函数。

1. designfilt函数`designfilt`函数是Matlab中最灵活和功能强大的滤波器设计函数之一，可用于设计各种类型的IIR和FIR滤波器。

它的基本语法如下：`filt = designfilt(FilterType, 'PropertyName', PropertyValue, ...)`其中，`FilterType`代表滤波器类型，包括低通滤波器(Lowpass)、高通滤波器(Highpass)、带通滤波器(Bandpass)、带阻滤波器(Bandstop)等。

`PropertyName`和`PropertyValue`是可选的参数，用于设置滤波器的各种属性，如阶数(Order)、截止频率(CutoffFrequency)、通带和阻带的最大衰减(MaximumAttenuation)等。

下面是一个使用`designfilt`函数设计低通滤波器的例子：Fs = 1000; 采样频率Fpass = 20; 通带截止频率Fstop = 30; 阻带截止频率designfilt('lowpassiir', 'FilterOrder', 4, 'PassbandFrequency', Fpass, 'StopbandFrequency', Fstop, 'SampleRate', Fs)该命令将设计一个4阶的低通IIR滤波器，其通带截止频率为20Hz，阻带截止频率为30Hz，采样频率为1000Hz。

实验三 FIR滤波器的DSP实验报告

实验三FIR滤波器的DSP实验报告一、实验目的1. 了解MATLAB的FIR滤波器设计方法与编程；2. 掌握FIR滤波器算法基本原理和C语言的编程方法；二、实验内容FIR滤波器设计流程为，根据给出的滤波器设计（通带带宽、阻带衰减、相位要求）要求，在Matlab环境下仿真得到滤波器系数，得到了滤波器系数后在CCS下编程设计DSP 的FIR滤波器。

1.使用Matlab中的FDAtool设计FIR滤波器设计实现fir低通滤波器，阶数为20，采样频率fs=8000Hz，截止频率fc=1500Hz，窗口设置为汉明窗Hamming。

经过的信号频率是1000HZ和2000HZ的混叠波。

2.参阅FIR基本理论及C语言编程方法，研读、分析实验指导书中的代码；3. 双击，启动CCS的配置程序选项，选择“C5502 Simulator”；4. 启动CCS，打开实验工程文件，再编译并装载程序；5. 仿真波形A．输入信号波形B．输入信号频C输出信号波形D 输出信号频谱从输入信号和输出信号的频谱对比中可以看出，输出信号有1KHZ 和2KHZ 的混叠信号。

经过FIR 低通录波器后，滤掉了2KHZ 的频谱。

只剩下1KHZ 的频谱。

4.修改代码：滤波器设计要求：线性相位低通滤波器，模拟信号通带为0~1kHz ，阻带衰减在5kHz 处为-60dB 。

采样率为20kHz 。

采用凯塞窗口设计此低通滤波器，设计过程如下：通带边界频率为1KHZ ，阻带边界频率是5KHZ 有60dB 的衰减，可得：rad rad s p 22052,102012ππωππω====过渡带πωωω52=-=∆p s ，A=60dB 设计凯塞窗口的长度N 和参数β分别为：29285.28=∆-≈ωA N65326.5)7.8(1102.0=-=a β使用MA TLAB 设计此滤波器，过程如下：1）在Matlab 的Start 菜单中选择Toolboxes -> Filter Design -> Filter Design & AnalysisTools(fdatool)，或者在命令行中输入fdatool 来启动滤波器设计分析器。

高阶低通滤波 matlab 导出 c语言

高阶低通滤波matlab 导出c语言全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：高阶低通滤波是信号处理中常用的一种滤波器，它可以帮助我们滤除信号中的高频噪声，使得信号更加平滑和清晰。

在实际应用中，我们经常需要将MATLAB 中设计好的高阶低通滤波器导出到C 语言环境中，以便在嵌入式系统或其他平台上使用。

本文将介绍如何在MATLAB 中设计高阶低通滤波器，并将其导出到C 语言代码中。

一、设计高阶低通滤波器在MATLAB 中设计高阶低通滤波器通常采用滤波器设计工具箱中提供的butter 函数。

这个函数可以根据指定的滤波器阶数和截止频率来设计一个巴特沃斯滤波器。

下面是一个简单的例子：```matlabfs = 1000; % 采样频率fc = 100; % 截止频率order = 4; % 滤波器阶数[b,a] = butter(order, fc/(fs/2), 'low');```在上面的例子中，我们首先指定了采样频率fs、截止频率fc 和滤波器的阶数order，然后调用butter 函数设计低通滤波器，并返回滤波器的系数b 和a。

接下来，我们可以使用这些系数来滤波信号，如下所示：```matlabfiltered_signal = filter(b, a, input_signal);```这样就可以得到滤波后的信号filtered_signal。

在MATLAB 中调试完善高阶低通滤波器后，我们就可以将其导出到C 语言代码中。

二、导出到C 语言代码在导出到C 语言代码之前，我们需要将滤波器的系数b 和a导出到一个头文件中，以便在C 语言代码中使用。

在MATLAB 中可以使用dspdata2c 函数将滤波器系数转换为C 语言代码，如下所示：```matlabdspdata2c(b, 'fir_coeffs.h', 'low_filter_coeffs', 'short', true);dspdata2c(a, 'fir_coeffs.h', 'low_filter_coeffs', 'short', false);```上面的代码将系数b 和a 分别保存到名为fir_coeffs.h 的头文件中，并分别定义为low_filter_coeffs_b 和low_filter_coeffs_a。

matlab resample函数的c语言实现

matlab resample函数的c语言实现
Matlab 内置的 resample 函数可以对信号进行重采样，其实现是基于 c 语言编写的。

如何用 c 语言实现 resample 函数呢？本文将围绕这个问题进行探讨，并逐步阐述相关的步骤。

一、了解 resample 函数的原理
resample 函数主要用于将信号从一个采样频率转变为另一个采样频率。

其实现原理是通过对原信号的插值和截取来实现的。

首先将原信号使用 FIR 滤波器抽取框架后，按照新的采样频率重新插值，然后使用另一个 FIR 滤波器对插值后的信号进行平滑处理。

二、代码实现
如何使用 c 代码实现 resample 函数呢？首先需要引入必要的头文件，包括 stdio.h、stdlib.h、math.h 和 string.h。

接着需要定义一些宏，包括插值系数、滤波器阶数等参数。

随后需要定义一个FIR 滤波器结构体，从而实现对信号的滤波处理。

三、编写主函数
主函数主要包括四个部分：
1. 读取原始信号数据，并计算得到其采样频率；
2. 指定新的采样频率，并计算得到需要插值的系数；
3. 使用插值系数对原信号进行插值处理；
4. 进行低通滤波处理，从而得到最终重采样后的信号数据。

四、总结
通过以上步骤的操作，我们可以得到一个基于 c 语言实现的resample 函数。

在实际使用中，我们可以调用该函数对需要重采样的信号进行转换，实现信号处理和分析的目的。

当然，该代码还可以根据实际需求进行改进和优化，例如顺序计算等。

希望本文能够对读者理解 resample 函数的实现方法有所帮助。

c语言实现matlab的freqz函数

Matlab的freqz函数用于计算数字滤波器的频率响应。

在C语言中，我们可以通过使用FFTW库（快速傅里叶变换库）来实现类似的功能。

以下是一个简单的示例：c复制代码#include<stdio.h>#include<math.h>#include<complex.h>#include<fftw3.h>int main() {// 定义滤波器系数double a[] = {1.0, -0.5, 0.25};int n = sizeof(a) / sizeof(double);// 创建FFTW复数输入数组fftw_complex *in;in = (fftw_complex*) fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * n);for (int i = 0; i < n; ++i) {in[i][0] = a[i];in[i][1] = 0;}// 创建FFTW复数输出数组fftw_complex *out;out = (fftw_complex*) fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * n);// 创建FFTW计划并执行傅里叶变换fftw_plan p;p = fftw_plan_dft_1d(n, in, out, FFTW_FORWARD, FFTW_ESTIMATE);fftw_execute(p);// 输出频率响应（幅度）for (int i = 0; i < n; ++i) {printf("Frequency response at %d: %f\n", i, creal(out[i]) * creal(out[i]) +cimag(out[i]) * cimag(out[i]));}// 清理并释放内存fftw_destroy_plan(p);fftw_free(in);fftw_free(out);return0;}注意：这个示例使用了FFTW库，你需要先安装它才能编译和运行这个程序。

(完整word版)matlab中fdatool使用说明

基于MATLAB的滤波器设计由于MATLAB的广泛使用和功能的不断更新,基于MATLAB的滤波器设计方法以其方便快捷的特点,受到了设计者的欢迎.下面将举例说明基于MATLAB的FIR滤波器的设计。

1 基于FDATool的FIR滤波器设计使用FDATool设计FIR滤波器的具体步骤如下：1。

1 滤波器指标若需要设计一个16阶的FIR滤波器（h(0)=0），给定的参数如下：（1）低通滤波器（2) 采样频率FS 为48kHz,滤波器FC为10。

8kHz（3）输入序列位宽为9位（最高位为符号位）在此利用MATLAB来完成FIR滤波器系数的确定.1。

2 打开MATLAB的FDAToolMATLAB集成了一套功能强大的滤波器设计工具FDATool（Filter Design ＆ Analysis Tool）,可以完成多种滤波器的设计、分析和性能评估。

单击MATLAB主窗口下方的“Start”按钮，如图B.1所示，选择菜单“ToolBox”→“Filter Design”→“Filter Design & Analysis Tool（FDATool）”命令，打开FDATool，如图B。

2所示。

图B。

1 FDATool的启动图B。

2 FDATool的主界面另外,在MATLAB主命令窗口内键入“fdatool”，同样可打开FDATool程序界面。

1.3 选择Design FilterFDATool界面左下侧排列了一组工具按钮，其功能分别如下所述:●滤波器转换(TransForm Filter)●设置量化参数(Set Quantization Parameters)●实现模型（Realize Model)●导入滤波器(Import Filter）●多速率滤波器（Multirate Filter）●零极点编辑器（Pole-zero Editor）●设计滤波器（Design Filter）选择其中的按钮,进入设计滤波器界面，进行下列选择,如图B。

基于MATLAB与CCS的FIR滤波器的C语言实现

基于MATLAB与CCS的FIR滤波器的C语言实现FIR（Finite Impulse Response）滤波器是一种数字滤波器，其输出仅取决于有限长度的输入序列。

MATLAB和CCS都提供了强大的工具和函数来设计和实现FIR滤波器。

下面将以一个具体的例子来介绍如何使用MATLAB和CCS来实现FIR滤波器的C语言实现。

首先，在MATLAB中使用fir1函数进行FIR滤波器的设计：```matlabfs = 1000; % 采样频率fpass = 200; % 通带截止频率fstop = 250; % 阻带起始频率Rp=1;%通带最大纹波（dB）Rs=60;%阻带最小衰减（dB）%计算通带和阻带频率f1 = fpass / (fs / 2);f2 = fstop / (fs / 2);% 使用fir1函数设计FIR滤波器b = fir1(30, [f1 f2], 'stop', kaiser(31, 3));%输出滤波器系数```然后，使用MATLAB中的codegen函数将FIR滤波器系数转换为C代码：```matlabcodegen -config:dll FIRFilter -args {b} -report```这将生成一个名为FIRFilter.c的文件，在该文件中包含了FIR滤波器的C语言实现。

接下来，在CCS中创建一个新的project，并将FIRFilter.c文件添加到该project中。

在Source Files文件夹中右键单击，并选择“Add Existing Files to Project”，然后选择FIRFilter.c文件。

接着，点击Build按钮来编译并生成可执行文件。

最后，在CCS中使用FIR滤波器的C语言实现进行信号处理。

可以通过以下代码示例来实现：```c#include <stdint.h>#include "FIRFilter.h"#define BUFFER_SIZE 1000//输入信号int16_t inputSignal[BUFFER_SIZE];//输出信号int16_t outputSignal[BUFFER_SIZE];int main(void)//初始化输入信号//...//调用FIR滤波器实现函数FIRFilter(inputSignal, outputSignal, BUFFER_SIZE);//处理输出信号//...return 0;```上述代码中，首先定义了输入和输出信号的数组，然后在main函数中调用FIR滤波器实现函数，并传入输入和输出信号的数组以及信号的长度。

fdatool使用

基于MATLAB的滤波器设计由于MATLAB的广泛使用和功能的不断更新，基于MATLAB的滤波器设计方法以其方便快捷的特点，受到了设计者的欢迎。

下面将举例说明基于MATLAB的FIR滤波器的设计。

1 基于FDATool的FIR滤波器设计使用FDATool设计FIR滤波器的具体步骤如下：1.1 滤波器指标若需要设计一个16阶的FIR滤波器（h(0)=0），给定的参数如下：(1) 低通滤波器(2) 采样频率F S为48kHz，滤波器F C为10.8kHz(3) 输入序列位宽为9位（最高位为符号位）在此利用MATLAB来完成FIR滤波器系数的确定。

1.2 打开MATLAB的FDAToolMATLAB集成了一套功能强大的滤波器设计工具FDATool（Filter Design & Analysis Tool），可以完成多种滤波器的设计、分析和性能评估。

单击MATLAB主窗口下方的“Start”按钮，如图B.1所示，选择菜单“ToolBox”→“Filter Design”→“Filter Design & Analysis Tool（FDATool）”命令，打开FDATool，如图B.2所示。

图B.1 FDATool的启动图B.2 FDATool的主界面另外，在MATLAB主命令窗口内键入“fdatool”，同样可打开FDATool程序界面。

1.3 选择Design FilterFDATool界面左下侧排列了一组工具按钮，其功能分别如下所述：●滤波器转换（TransForm Filter）●设置量化参数（Set Quantization Parameters）●实现模型（Realize Model）●导入滤波器（Import Filter）●多速率滤波器（Multirate Filter）●零极点编辑器（Pole-zero Editor）●设计滤波器（Design Filter）选择其中的按钮，进入设计滤波器界面，进行下列选择，如图B.3所示。

matlab实现滤波器

虽然matlab提供了很多产生低通滤波器的函数，而且也提供了将低通转换为高通、带通等滤波器的方法函数，以及数字化的函数。

但是为了简化设计及设计者方便考虑，matlab还提供了更为简便的产生各种滤波器的方法。

1 besself功能：贝塞尔（Bessel）模拟滤波器设计。

格式：[b,a] = besself(n,Wn)[b,a] = besself(n,Wn,'ftype')[z,p,k] = besself(...)[A,B,C,D] = besself(...)说明：besself函数可以设计模拟低通、高通、带通和带阻贝塞尔（Bessel）滤波器。

[b,a] = besself(n,Wn)返回截止频率为Wn（单位为弧度/秒）的n阶贝塞尔模拟低通滤波器，b、a分别为滤波器传递函数的分子和分母系数向量（降幂排列）。

当Wn为二元向量，即Wn=[W1 W2] (W1<W2)时，[b,a] = besself(n,Wn)返回一个2n阶模拟带通滤波器，其通带为W1<ω< W2。

[b,a] = besself(n,Wn,'ftype')用于设计高通和带阻滤波器，即·ftype=high时，返回截止频率为Wn的高通滤波器；·ftype=stop时,Wn=[W1 W2] (W1<W2)，返回阻带为W1<ω< W2的模拟带阻滤波器。

[z,p,k] = besself(...)得到滤波器的零-极点增益模型，z、p、k分别为零点向量、极点向量和增益系数。

[A,B,C,D] = besself(...)得到滤波器的状态空间模型。

2 butter功能：巴特沃思（Butterworth）模拟／数字滤波器设计。

格式：[b,a] = butter(n,Wn)[b,a] = butter(n,Wn,'ftype')[b,a] = butter(n,Wn,'s')[b,a] = butter(n,Wn,'ftype','s')[z,p,k] = butter(...)[A,B,C,D] = butter(...)说明：butter函数可以设计模拟或数字的低通、高通、带通和带阻Butterworth 滤波器。

c语言利用matlab生成滤波头文件

matlab的fdatool是好东西，只是很多人不明白该怎么利用它生成的C头文件。

那个地址有个fdatool设计的IIR高通滤波器，采样率400Hz时截止频率1Hz。

设计定型以后，要做些调整。

以下说明中的英文名词有些可能对不上fdatool界面上的原文，请大伙儿意会吧第一步：点击菜单中的Edit->Convert Structure 选择Direct Form I ，SOS，（必需是Direct Form I， II不行）一样情形下，依照默许设置，fdatool设计都是由二阶部份串联组成的。

这种结构的滤波器稳固性比一个section的要好很多，其他方面的性能也好些。

若是不是的话，点击Convert to second order sections。

这时，滤波器的结构（structure）应该显示为Direct Form I，second order sections 第二步：选择quantize filter，精度选择single precision floating point （单精度浮点）之因此不用定点是因为噪声太大，也不容易稳固。

点击菜单中的T argets -> generate c header ，选择export as：single precision floating point （单精度浮点）填写变量名称时，把NUM改成IIR_B，DEN改成IIR_A,其他不用动，保留为保留好的文件如下：* The resulting response may not match generated theoretical response.* Use the Filter Design & Analysis Tool to design accurate* single-precision filter coefficients.*/#define MWSPT_NSEC 9const int NL[MWSPT_NSEC] = { 1,3,1,3,1,3,1,3,1 }; const real32_T IIR_B[MWSPT_NSEC][3] = {{, 0, 0},{1, -2, 1},{, 0, 0},{1, , 1},{, 0, 0},{1, -1., 1{, 0, 0},{1, -1., 1},{1, 0, 0}};const int DL[MWSPT_NSEC] = { 1,3,1,3,1,3,1,3,1 }; const real32_T IIR_A[MWSPT_NSEC][3] = {{1, 0, 0},{1, ,},{1, 0, 0},1, ,},{1, 0, 0 },{1, ,},{1, 0, 0 },{1, ,},{1, 0, 0 }};第三步：打开把MWSPT_NSEC替换成IIR_NSEC,NL、DL数组删除掉，real32_T改成float ，其中有一个#include "",不要它了，删掉改完的文件如下：#define IIR_NSEC 91},{, 0, 0},{1, -1., 1},{1, 0, 0}};const float IIR_A[IIR_NSEC][3] = {{1, 0, 0},{1, ,},{1, 0, 0 },{1, ,},{1, 0, 0 },{1, ,},{1, 0, 0 },{1, ,},{1, 0, 0}};保留文件，然后利用以下代码进行滤波这段代码是依照Direct Form I 2阶IIR滤波的差分方程编写的a0*y[n] = b0*x[n] + b1*x[n-1] + b2*x[n-2] - a1*y[n-1] -a2*y[n-2]; //#include ""#include ""#include ""static float y[IIR_NSEC][3];static float x[IIR_NSEC+1][3];int16 iir_filter(int16 in){uint16 i;x[0][0] = in;for(i=0;i<IIR_NSEC;i++){y[0] =x[0]*IIR_B[0]+x[1]*IIR_B[1]+x[2]*IIR_B[2]-y[1]*IIR_A[1]-y[2]*IIR_A[2];y[0] /= IIR_A[0];y[2]=y[1];y[1]=y[0];x[2]=x[1];x[1]=x[0];x[i+1][0] = y[0];}if( x[IIR_NSEC][0]>32767) x[IIR_NSEC][0]=32767;if( x[IIR_NSEC][0]<-32768) x[IIR_NSEC][0]=-32768;return ((int16)x[IIR_NSEC][0]);}//复位滤波器void iir_reset(void){uint16 i,j;for(i=0;i<IIR_NSEC+1;i++){for(j=0;j<3;j++){x[j]=0;}}for(i=0;i<IIR_NSEC;i++){for(j=0;j<3;j++){y[j]=0;}}}//#ifndef _IIR_FILTER_H__#define _IIR_FILTER_H__int16 iir_filter(int16 x);void iir_reset(void);#endif利用方式:第一写好，然后挪用对数据流进行滤波一个伪代码例子：while(运行中){保留到SD卡(iir_filter(读取ADC采样值())); }记得在开始滤波之前重置滤波器iir_reset();。