我的低通滤波器出了什么问题?

时间:2011-03-03 15:09:51

标签: c audio signal-processing lowpass-filter

我有一个int样本数组,范围从32766到-32767。在尝试创建包络检测器的过程中,我编写了一个低通滤波器,但它似乎没有完成这项工作。请记住,我试图一次性过滤整个阵列(没有缓冲区)。

这不是流式传输,而是应用于录制的音频以供以后播放。它用C语言编写。截止参数的例子是0.5。

void lopass(int *input, float cutoff, int *output) 
{

float sample = 0;

for (int i=1 ; i < (1430529-10); i++) // we will go through all except the last 10 samples 
{
    for (int j = i; j < (i+10); j++) { // only do this for a WINDOW of a hundred samples

        float _in = (float)input[j];
        float _out = (float)output[j-1];

         sample = (cutoff * _in) + (32766 - (32766*cutoff)) * _out;

    }

    output[i] = (int)sample;
}

}

我以为我会在10个样本的窗口上运行我的过滤语句。它不仅速度超慢,而且实际上做得不多,但整体幅度似乎更低。 \

如果您对如何正确地做到这一点有任何建议或建议(或代码!),那就太棒了!

4 个答案:

答案 0 :(得分:6)

低通滤波器基本上是将多个值平均在一起的一些变体。这意味着至少在正常情况下,您的内部循环将累积一个值。很难从你的代码中猜出确切的意图,但你最终会得到一些非常一般的命令:

sample = 0;
for (int j=i; j<i+10; j++)
    sample += input[j];
output[i] = sample / 10;

就目前而言,这个只是进行平均,没有指定截止 - 这意味着它具有固定(且相当慢)的截止曲线。截止值仅由 控制窗口中的样本数。

要控制截止,您(至少通常)不会将所有输入值乘以相同的量 - 这基本上只是修改比例因子。相反,您需要一组要应用的截止曲线的样本(在您的情况下为10个),通过逆FFT运行它们,并获得一组10个系数。然后在循环中应用这些系数:

sample = 0;
for (j=0; j<10; j++)
   sample += input[i+j] * coefficients[j];
output[i] = sample;

窗口中的样本数通常不是设计过程的输入 - 而是输出。首先,指定截止频率(作为采样频率的一部分)和截止宽度,并根据您计算所需窗口大小的那些。

计算系数有很多不同的技术。然而,无论你如何计算它们,你通常会在这个一般顺序上得到一些东西 - 在窗口中累积样本的总和,每个样本乘以它各自的系数。

几年前,EE时代对滤镜设计有了很好的article

答案 1 :(得分:2)

不知道它是否相关,但在你的代码中,内循环无效

for (j=???; j<???; j++) {
  sample = ???;
}

相同
// for (j=???; j<???; j++) {
  sample = ???; // for last j
// }

答案 2 :(得分:2)

过滤器中的算法看起来不对,正如@pmg已经指出的那样,您没有正确存储输出值。应该是:

void lopass(int *input, float cutoff, int *output) 
{
    float sample = 0.0f;

    output[0] = 0.0f;

    for (int i = 1 ; i < (1430529 - 10); i++)
    {
        for (int j = i; j < (i + 10); j++)
        { 
            float _in = (float)input[j];
            float _out = (float)output[j-1];

            sample = (cutoff * _in) + (1.0f - cutoff) * _out;

            output[i] = (int)sample;
        }
    }
}

还有一些小问题需要解决,但这至少应该是一个相当粗略的单极递归(IIR)滤波器。

答案 3 :(得分:0)

这是一个破碎的移动窗口过滤器,内部循环中有10个样本(实际上只使用了10个中的最后一个样本),在评论中你说你想要在矩形过滤器窗口中有100个样本。

第一个错误会使滤波器转换频率过高10倍。