导出的系数为 const int NL = 10; const real64_T NUM[10] = { 0.8558457777315， -7.702611999584， 30.81044799834， -71.89104532945， 107.8365679942， -107.8365679942， 71.89104532945， -30.81044799834， 7.702611999584， ...
导出的系数为
const int NL = 10;
const real64_T NUM[10] = {
0.8558457777315， -7.702611999584， 30.81044799834， -71.89104532945，
107.8365679942， -107.8365679942， 71.89104532945， -30.81044799834，
7.702611999584， -0.8558457777315
};
const int DL = 10;
const real64_T DEN[10] = {
1， -8.688722481439， 33.55806880257， -75.61737954546，
109.553642522， -105.8293351142， 68.16455775223， -28.22860996292，
6.820250022448， -0.7324719952609
};
在程序中进行差分计算得到滤波结果，如下：
pWave为输入波形，pFilter的内容也复制为输入波形
for(i=16; i32768)
{
float_Value = 32768;
}
if (float_Value<-32768)
{
float_Value = -32768;
}
*(pFilter+i) = (float)(float_Value);//滤波
}
得到的结果波形不对。
请教问题在哪里？
没有看懂你写的内容。下面意见供参考。
通常的滤波，其实概念很简单。
滤波器，实际上是一个移动窗口，滤波计算就是用窗宽范围的采样点，以滤波系数位“权”做加权平均。
例如，窗口中线对准 pWave[i]， for (i=5;i
过滤后的 w[i] = 0.0; for (j=0;j<10;j++) w[i] = w[i] + pWave[i-5+j] * f[j];
为加快计算，你可以先把滤波系数作归一化处理，即，把滤波系数加起来，再让每个系数除以这个和。用规一化的系数去滤波。这样滤完后不需要放大或缩小振幅。
如果是2维函数，滤波器就好像一只移动的帽子，帽子中线对准 pWave[i][k]， 计算帽子范围里的点的加权平均。
if (float_Value>32768) -- 用归一化系数计算，能改善畸变。
评论
相遇就偶是缘份 
长按识别二维码查看信息详情