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分类: C/C++

2008-08-05 14:00:40

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摘要

在学习数字信号处理算法程序中用VC编写的几个通用算法程序。

关键词 离散卷积 FIR

在学习信号处理的过程中,看到书上的大部分算法都是用Fortan或者Basic实现,于是自己试验着用VC实现了一下。

1、卷积计算

离散卷积公式的算法实现

图1 卷积计算界面

1.1 主程序代码(省略了部分不关键代码)

			

void CInterVolveDlg::CalTheNumByArray() 

{

	this->UpdateData(TRUE);

	FFuncs

	funcs[2] = {funch1,funch2}; int

	n = this->m_ValueN; double*

	x = new double[2*(n 1)];//x(n) double*

	y = new double[2*(n 1)];//y(n) double*

	h = new double[2*(n 1)];//h(n) //1.init

    	x(n),h(n),y(n) CButton*

	pbtn = (CButton*) this->GetDlgItem(IDC_RADIO1); int

	nChoseItem = 0;//函数选择 if(pbtn->GetCheck())

	{

		nChoseItem

		= 0; }

	else

	{

		nChoseItem

		= 1; }

	for(int



	i= 0;i<2*(n 1);i  )

	{

		if(i< n 1)

		{

			x[i] = 1;

			h[i] = funcs[nChoseItem](i);

		}

		else

		{

			x[i] = 0;

			h[i] = 0;

		}

	}

	//2.y(i)=SUM(x(m)*h(i-m))  m=0..i

	for(i=0;i<2*(n 1);i  )

	{

		y[i] = Calcy(x,h,i);

	} 



	//显示结果

	delete[] x;

	delete[] y;

	delete[] h;

}			
1.2 各个子函数实现

typedef double 

(* FFuncs)(int); //h1(x) double

funch1(int

n) { double

fbase

	= (double)4/(double)5; double fr

	= std::pow(fbase, n); return fr;

	} //h2(x)

double

funch2(int

n) { double

fpi

	= 3.1415927; return 0.5*sin((double)0.5*n);

	} //y(n)

//y(n)=

sum(x(m)*y(n-m))

m=0..n double

Calcy(double x[],double h[],int n) {

double

	yvalue =  0; for(int

	m= 0;m<=n;m  )

	{

		yvalue  = x[m]*h[n-m];

	}



	return yvalue;

}

2、DFT与FFT实现

程序界面,具体实现见注释及代码:


图2 DFT与FFT实现界面

2.1 主程序代码

void CFFTConversionDlg::OnBnClickedBtncal() 

{

	this->UpdateData(TRUE);

	int

	nN = this->m_NumN; float

	fF = this->m_NumF; float

	fT = this->m_NumT; bool



	bIsTimesof2 = false; 

	for(int i= 0;i<100;i  )

	{

	        if(nN==(2 < < i))

		{

			bIsTimesof2 = true;

			break;

		}

	}

	if(!bIsTimesof2)

	{

		AfxMessageBox("N请输入一个以2为底的幂级数!");

		this->GetDlgItem(IDC_EDTN)->SetFocus();

		return;

	}

	COMP* x = new COMP[nN];//x(n)

	COMP* X = new COMP[nN];//X(k) 

	initX(nN,x,fF,fT);

	CButton* pRadio = (CButton*)this->GetDlgItem(IDC_RADIODFT);





	if(pRadio->GetCheck())

	{

		DFT(nN,x,X);

	}

	else

	{

		FFT(nN,x,X);		

	}



	char buffer[256];

	COMP source = X[nN-1];

	sprintf(buffer,"%f %fi",source.real(),source.imag());

	CWnd* pwnd = this->GetDlgItem(IDC_EDTRET);

	pwnd->SetWindowText(buffer);

	

	CListCtrl* pList=(CListCtrl*) this->GetDlgItem(IDC_LIST1);

	CListOper oper;

	oper.FillList(*pList,nN,x,X);



	delete[] x; 

	delete[] X;



}

2.2 子函数代码

说明:其中COMP为复数类型

/*****************************************

*

* Name     :DFT

*   Function :Disperse Fuliye Transformation

*   Params   :N -- Total count of sampling points

*             X -- Input sequence

*   Return   :XN(k)=sum[x(n)*Pow(e,j2*Pi/N)] 

*                   k,n:0..N-1

*

*

*****************************************/

void DFT(int N,COMP x[],COMP XK[])

{

	double C = (2*pi)/N;

	COMP t(0,0),ret(0,0);

	for(int k=0;k < N;k  )

	{

		ret = COMP(0,0);

		for(int i=0;i< N;i  )

		{

			t = COMP(cos(C*k*i),-sin(C*k*i));

			ret  = x[i]*t;

		}

		XK[k] = ret;

	}

	

}



/*****************************************

*

* Name     :FFT

*   Function :Fast Fuliye Transformation

*   Params   :N -- Total count of sampling points

*             X -- Input sequence

*   Return   :XN(k)=sum[x(n)*Pow(e,j2*Pi/N)] 

*                   k,n:0..N-1

*

*

*****************************************/

void FFT(int N,COMP X[],COMP XK[])

{

	int j=0;

	COMP U=0,W=0;

	COMP* A = XK;

	

	//Adjust sequence

	for(int i=0;i< N;i  )

	{

		if(i==0)

		{

			A[0] = X[0];

		}

		else

		{

			j=GetInverse(N,j);

			A[i] = X[j];

		}

	}

	

	//确定级别数

	for(int M=0;M< N;M  )

	{

		if((1<< M)==N)

			break;

	}

	

	

	for(int L=1;L<=M;L  )//1-M级依次确定

	{

		int LE = (int)pow(2,L);//间隔

		int LE1 = LE/2;//W级数,如W0,W1,W2...

		

		W=COMP(cos(pi/LE1),-sin(pi/LE1));

		U=COMP(1,0);

		for(j=0;j< LE1;j  )//

		{

			i=j;

			while(i< N)

			{

				int IP = i LE1;

				COMP T=A[IP]*U;

				A[IP]=A[i]-T;//蝶形计算

				A[i]=A[i] T;

				i =LE;

			}

			

			U=U*W;//不同的W次幂

		}

	}

}



void initX(int N,COMP x[],float F,float T)

{ 

	for(int i=0;i< N;i  )

	{

		x[i] = COMP(cos(2*pi*F*T*i),0);

	}

}						

3.2 子函数代码实现

/********************************************************************

*   Name    : FuncHd

*	Function: Hd()--Required frequency response function

*

*

*********************************************************************/

COMP FuncHd(double LowLimit,double UpperLimit,COMP x)

{

	if(x.real()>UpperLimit||x.real() < LowLimit)

		return 0;

	else

		return 1;

	

}

void FIR(double LowLimit,double UpperLimit,int N,COMP Hn[])

{

	int M = 2*N;

	for(int i=0;i < N;i  )

	{

		Hn[i] = COMP(0,0);

		for(int k=0;k < M;k  )

		{

			COMP C = COMP(cos(2*pi*i*k/(double)M),sin(2*pi*i*k/(double)M));

			Hn[i]  = C*FuncHd(LowLimit,UpperLimit,COMP(cos(2*pi*k/(double)M),sin(2*pi*k/(double)M)));



		}

		Hn[i] = Hn[i]*COMP(1/(double)M,0);

	}



}

4、结束语

  基本算法参考《数字信号处理基础及试验》--王树勋主编。虽然现在DSP算法都有很好C语言实现。但是能够通过自己动手编写代码加深对基础知识的掌握,对自己进行数据采集器件的控制还是有很多益处的。

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