HeJ小鼠。
我有一个Butterworth低通滤波器的滤波器系数,来自Matlab函数[b, a] = butter(3, 0.4, 'low')
,我实现了Matlab根据their documentation用于filter(b, a, X)
的相同计算。例如,过滤5.0的常量信号的结果是相同的,但仅适用于前10个值!?
我认为我的循环缓冲区是错误的,但我找不到任何问题。使用filter方法在x
中正确写入值,使用零初始化数组,循环缓冲区指针n
具有正确的值...您有任何想法吗?
// Interface
class LowpassFilter {
private:
double x[10]; // input vector
double y[10]; // output vector
int n; // pointer to the current array index
public:
LowpassFilter();
double filter(double sample);
};
// Implementation
// filter coefficients a and b
const double a[] = {1.0, -0.577240524806303, 0.421787048689562, -0.056297236491843};
const double b[] = {0.098531160923927, 0.295593482771781, 0.295593482771781, 0.098531160923927};
static int c = 0;
LowpassFilter::LowpassFilter() : x{0.0}, y{0.0}, n(0) { } // Constructor
double LowpassFilter::filter(double sample)
{
x[n] = sample;
y[n] = b[0] * x[n] + b[1] * x[(n-1)%10] + b[2] * x[(n-2)%10] + b[3] * x[(n-3)%10]
- a[1] * y[(n-1)%10] - a[2] * y[(n-2)%10] - a[3] * y[(n-3)%10];
std::cout << c++ << ": " << y[n] << std::endl; // for checking the result with the Matlab results
double result = y[n];
n = (n + 1) % 10; // new pointer index
return result;
}
答案 0 :(得分:2)
感谢Mike Seymour和emsr问题是y[n]
计算中的负面索引。要解决这个问题,只需要采用一行:
y[n] = b[0] * x[n] + b[1] * x[(n-1+m)%m] + b[2] * x[(n-2+m)%m] + b[3] * x[(n-3+m)%m]
- a[1] * y[(n-1+m)%m] - a[2] * y[(n-2+m)%m] - a[3] * y[(n-3+m)%m];
确保索引是正数。现在它工作正常。非常感谢!