Question

这个星期真正令人头疼。我在C＃中实现了一个IIR过滤器，所以我直接从matlab source复制到filter他们的时域过滤功能（直接形式II转置）：

        // direct form ii transposed
        for (int i = 0; i < data.Length; i++)
        {
            Xi = data[i];
            Yi = b[0] * Xi + Z[0];

            for (int j = 1; j < order; j++)
                Z[j - 1] = b[j] * Xi + Z[j] - a[j] * Yi;

            Z[order - 1] = b[order] * Xi - a[order] * Yi;

            output[i] = Yi;
        }
       return output;

奇怪的是，当我用脉冲测试滤波器时，我得到的值与Matlab报告的值略有不同。我也从Matlab获得滤波器系数。这是代码：

[b,a] = butter(3, [.0360, .1160], 'bandpass');
x = zeros(50,1);
x(1) = 1.0;
y = filter(b,a,x)

我使用b和a中的值作为我的C＃代码中的系数。

Matlab报告的y的前几个值：

由于这与我的C＃端口不同，我直接将代码从filter复制到C文件并使用相同的系数在那里运行。输出完全相同，稍微偏离了我在C＃实现中得到的脉冲响应版本：

[0] 0.0016  double
[1] 0.0086161600000000012   double
[2] 0.022182403216000009    double
[3] 0.038161063110481647    double
[4] 0.051323531488129848    double
[5] 0.05827273642334313 double
[6] 0.057456579295617483    double
[7] 0.048968543791003127    double
[8] 0.034196988694833064    double
[9] 0.015389667539999874    double
[10]    -0.0048027826346631469  double
[11]    -0.023749640330880527   double
[12]    -0.039187648694732236   double
[13]    -0.04946710058803272    double

我仔细查看了filter的来源，在计算滤波器输出之前，我没有看到任何按摩系数的证据。 filter仅在a[0]不等于1的情况下对前馈系数进行归一化（在这种情况下，它肯定会确实如此）。除此之外，我希望看到Matlab C代码的滤波器输出与Matlab完全相同。

我真的想知道这种差异的来源，因为我需要确信我的过滤器是完全正确的（不要我们都......）。我检查并重新检查了我的滤波器系数。它们在C / C＃和Matlab之间是相同的。

我用来获取这些错误的完整C文件＆＃39;值如下。我尝试将滤波器实现为固定数量的状态（在这种情况下为6）和N状态的一般情况（在此处注释掉）。两者都来自Matlab源代码，两者都产生相同的，错误的＆＃39;输出：

# define order 6
# define len 50

int main(void){

    // filter coeffs    
    float a[7] = { 1.0000, -5.3851, 12.1978, -14.8780, 10.3077, -3.8465, 0.6041 };
    float b[7] = { 0.0016, 0.0, -0.0047, 0.0, 0.0047, 0, -0.0016 };
    float a1 = a[1], a2 = a[2], a3 = a[3], a4 = a[4], a5 = a[5], a6 = a[6];

    // input, output, and state arrays
    float X[len];
    float Y[len];
    float Z[order];
    float Xi;
    float Yi;
    float z0, z1, z2, z3,z4, z5; 

    // indeces
    int i,j;

    // initialize arrays
    for(i=0;i<len;i++) {
        X[i] = 0.0;
        Y[i] = 0.0;
    }
    X[0] = 1.0;

    for(i=0;i<order;i++)
        Z[i] = 0.0;

     z0 = Z[0];
     z1 = Z[1];
     z2 = Z[2];
     z3 = Z[3];
     z4 = Z[4];
     z5 = Z[5];
     i = 0;
     while (i < len) {
        Xi = X[i];
        Yi = b[0] * Xi + z0;
        z0 = b[1] * Xi + z1 - a1 * Yi;
        z1 = b[2] * Xi + z2 - a2 * Yi;
        z2 = b[3] * Xi + z3 - a3 * Yi;
        z3 = b[4] * Xi + z4 - a4 * Yi;
        z4 = b[5] * Xi + z5 - a5 * Yi;
        z5 = b[6] * Xi      - a6 * Yi;
        Y[i++] = Yi;
     }


    //// copied from matlab filter source code
    //i=0;
    //while (i < len) {
 //       Xi = X[i];                       // Get signal
 //       Yi = b[0] * Xi + Z[0];           // Filtered value
 //       for (j = 1; j < order; j++) {    // Update conditions
 //          Z[j - 1] = b[j] * Xi + Z[j] - a[j] * Yi;
 //       }
 //       Z[order - 1] = b[order] * Xi - a[order] * Yi;
 //       
 //       Y[i++] = Yi;                      // Write to output
 //    }


}

Answer 1

如果我使用滤波器系数的所有数字，我会得到Matlab的答案。

具体地，

  float a[7] = {1,
                -5.3850853610906082025167052052,
                12.1978301571107792256043467205,
                -14.8779557262737220924009307055,
                10.3076512098041828124905805453,
                -3.84649525959781790618308150442,
                0.604109699507274999774608659209};
  float b[7] = {0.00156701035058826889344307797813, 0,
                -0.0047010310517648064634887994373, 0,
                0.0047010310517648064634887994373,  0,
                -0.00156701035058826889344307797813};

（使用Scipy获得的滤波器系数：[b,a] = scipy.signal.butter(3, [.0360, .1160], 'bandpass')，因为我没有。）

有了这个，你的C代码就可以打印出来了：

[0] = 0.0015670103020966053009033203125
[1] = 0.00843848474323749542236328125
[2] = 0.02162680588662624359130859375
[3] = 0.036844909191131591796875
[4] = 0.048709094524383544921875
[5] = 0.05368389189243316650390625
[6] = 0.05014741420745849609375
[7] = 0.0382179915904998779296875
[8] = 0.0194064676761627197265625
[9] = -0.003834001719951629638671875

匹配您的Matlab输出。

与float / double无关。在这种情况下，当将实现从一种语言移植到另一种语言时，请努力确保使用相对错误 - 不复制粘贴并比较打印输出来进行位精确输入和比较输出。

（PS。请注意，由于通带的对称性，b的每个其他元素都是0.这可以用来减少所需的触发器数量！）

当在C / C＃等中实现相同的过滤器/代码时，matlab IIR过滤器提供不同的输出

1 个答案: