FIR滤波器的C语言实现

FIR滤波器的C语言实现，用C编写的FIR滤波器，包括各个子函数在内，存成了word文档形式供下载。 FIR滤波器与无限持续时间脉冲响应 (IIR) 滤波器相比，具有有限持续时间脉冲响应的数字滤波器（全零或 FIR 滤波器）既有优点又有缺点。 主要优点： 1. 具有精确的线性相位 2. 始终稳定 3. 设计方法通常是线性的 4. 可以在硬件中高效实现 5. 滤波器启动瞬态具有有限持续时间 FIR 滤波器的主要缺点： 1. 要达到同样的性能水平，其所需阶数远高于IIR 滤波器 2. 滤波器的延迟通常比同等性能的IIR 滤波器大得多 **FIR滤波器概述** FIR（Finite Impulse Response，有限脉冲响应）滤波器是一种数字信号处理中的重要工具，它通过一系列线性组合的输入样本来产生输出样本。与IIR（Infinite Impulse Response，无限脉冲响应）滤波器不同，FIR滤波器具有以下特性： 1. **线性相位特性**：FIR滤波器的相位与频率是线性关系，这使得它们在保持时域和频域特性对称性方面非常有用，例如在延迟处理和相位校正应用中。 2. **稳定性**：由于FIR滤波器只有前向反馈，没有后向反馈，因此它们总是稳定的，不会出现自激振荡问题。 3. **线性设计方法**：FIR滤波器的设计通常基于窗函数、频率采样或脉冲响应不变法等线性方法，这些方法提供了直观且易于实现的设计过程。 4. **硬件实现效率高**：FIR滤波器的结构非常适合于硬件实现，如FPGA或ASIC，因为它们只需要乘法器和加法器，没有环路。 5. **有限启动瞬态**：FIR滤波器在启动时的过渡期很短，一旦稳定，输出就非常接近理想响应。 **FIR滤波器的C语言实现** 在C语言中实现FIR滤波器，通常涉及一个核心的滤波函数，该函数接收输入样本数组`x[]`、滤波器系数数组`h[]`和输出样本数组`y[]`。这里展示了三种不同的实现方式，分别针对单个样本、两个样本和四个样本的处理，以提高计算效率。 1. **基本实现**： 第一个函数`fir()`采用简单的循环结构，遍历输入样本和滤波器系数，逐个进行乘法和累加操作。这个方法虽然简单，但计算效率较低，因为它没有利用并行计算的机会。 2. **双样本并行处理**： 第二个函数`fir()`进行了优化，一次处理两个输入样本，将两个样本与滤波器系数进行配对乘法，然后累加。这种方法可以减少循环次数，提高执行速度，特别是在有硬件加速支持的情况下。 3. **四样本并行处理**： 第三个函数`fir()`进一步扩展了并行处理，一次处理四个输入样本。这个版本通过更复杂的内部循环结构，将八对乘法和累加操作结合在一起，进一步提高了计算效率。 **优化技巧** 为了提高FIR滤波器的C语言实现性能，可以考虑以下几点： - 使用数据对齐和预加载技术，减少数据访问延迟。 - 利用SIMD（Single Instruction Multiple Data）指令，如x86架构的SSE或ARM架构的NEON，同时处理多个数据元素。 - 在可能的情况下，使用固定点数学代替浮点运算，以降低计算复杂性和提高速度。 - 对滤波器系数进行预处理，例如对滤波器系数进行量化，以减少运算精度需求。 总结来说，FIR滤波器的C语言实现涉及对输入序列与滤波器系数进行逐点乘法和累加操作。通过并行处理多个样本，可以显著提高代码执行效率。理解和优化这种实现对于在实时信号处理应用中使用FIR滤波器至关重要。