数字滤波器(6)—FIR频域连续滤波“重叠相加法”C++源码

主要观点总结

本文介绍了一种基于频域重叠相加法的滤波模拟程序，使用了FFT和IFFT进行数据处理。文章详细描述了代码的主要流程和功能，包括生成模拟信号、调整滤波器系数、数据分段处理、FFT和IFFT变换以及结果保存等步骤。

关键观点总结

关键观点1: 信号和数据处理流程

文章首先生成模拟信号，然后调整滤波器系数，接着对数据进行分段处理。每个数据段都经过FFT变换，然后与频域滤波器系数相乘，再进行IFFT变换，最后保存原始信号和滤波后的结果。

关键观点2: FFT和IFFT的应用

文章中使用了基于库利-图基算法的FFT和IFFT。这种算法在数字信号处理中广泛应用，用于快速计算离散傅里叶变换和其逆变换。

关键观点3: 代码的功能和细节

代码首先生成模拟信号，然后将滤波器系数调整为复数形式并填充到特定长度。接着对模拟信号进行分段并对其进行FFT变换，然后与频域滤波器相乘，再经过IFFT变换得到滤波后的信号。

关键观点4: 代码的优化点

文章中提到FFT/IFFT可以使用其他算法进行优化替代，如快速傅里叶变换（FFT）的其他算法或优化库等。

文章预览

[ 编者按 ] 传感器和信号处理仅一线之隔，信号的前后端合理搭配，是我们更准确地感知这个世界的一种基本态度和方式。 FIR 频域重叠相加法 还记得我们（此处有重复之嫌）之前的发文《 FIR连续采样分段卷积时域重叠相加法 》 ？不过那是在 时域 处理的模拟和仿真。这次我们的内容是用C++在 频域 实现的滤波卷积法，仍然是重叠相加法，届时大家可以比较一下两种方式的差异。 基本是通过两个处理过程。 （1）频域的重叠相加法示意图再拿来用一下。如下图所示[1]。 （2）再借用一下的时域卷积经傅里叶FFT变换后，在频域成为对应的相乘；然后再通过IFFT将中间结果转换回时域时序结果。 让我们直接跳进话题，先看模拟测试结果，后看C++源码。 模拟情节设定 50Hz选频滤波，信号中混有110Hz和210H在的干扰信号和幅值为1的直流DC。 模拟信号及其频谱 ………………………………