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c语言定义图像滤波函数 c语言实现iir滤波器( 二 )

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程序判断滤波的C程序函数如下:
float program_detect_filter(float old_new_value[], float X)
{
float sample_value;
if (fabs(old_new_value[1]_old_new_value[0])X)
sample_value=https://www.04ip.com/post/old_new_value[0];
else
sample_value=https://www.04ip.com/post/old_new_value[1];
retrun(sample_value);
}
函数调用需一个一维的两个元素的数组(old_new_value[2],用于存放上次采样值(old_new_value[0],)和本次采样值(old_new_value[1],),函数中sample_value表示有效采样值,X表示根据根据经验确定的两次采样允许的最大偏差△× 。
参考资料来源：百度百科：fabs函数
二阶滤波器用C语言怎么写这个可比你想象的复杂多了 ， s是个复变量，1/(s+1)极点在-1，要想用C语言写，必须理解清楚下面几个问题：
1、输入必须是个有限序列，比如(x+yi)，x和y分别是两个长度为N的数组
2、要过滤的频率，必须是个整型值 ， 或者是个整型区间
3、输出结果同样是两个长度为N的数组(p+qi)
4、整个程序需要使用最基本的复数运算，这一点C语言本身不提供 ， 必须手工写复函数运算库
5、实现的时候具体算法还需要编，这里才是你问题的核心 。
我可以送你一段FFT的程序 ， 自己琢磨吧，和MATLAB的概念差别很大：
#include assert.h
#include math.h
#include stdio.h
#include stdlib.h
#include string.h
#include windows.h
#include "complex.h"
extern "C" {
// Discrete Fourier Transform (Basic Version, Without Any Enhancement)
// return - Without Special Meaning, constantly, zero
int DFT (long count, CComplex * input, CComplex * output)
{
assert(count);
assert(input);
assert(output);
CComplex F, X, T, W; int n, i;
long N = abs(count); long Inversing = count0? 1: -1;
for(n = 0; nN ; n++){ // compute from line 0 to N-1
F = CComplex(0.0f, 0.0f); // clear a line
for(i = 0; iN; i++) {
T = input[i];
W = HarmonicPI2(Inversing * n * i, N);
X = T * W;
F += X; // fininshing a line
}//next i
// save data to outpus
memcpy(output + n, F, sizeof(F));
}//next n
return 0;
}//end DFT
int fft (long count, CComplex * input, CComplex * output)
{
assert(count);
assert(input);
assert(output);
int N = abs(count); long Inversing = count0? -1: 1;
if (N % 2 || N5) return DFT(count, input, output);
long N2 = N / 2;
CComplex * iEven = new CComplex[N2]; memset(iEven, 0, sizeof(CComplex) * N2);
CComplex * oEven = new CComplex[N2]; memset(oEven, 0, sizeof(CComplex) * N2);
CComplex * iOdd= new CComplex[N2]; memset(iOdd , 0, sizeof(CComplex) * N2);
CComplex * oOdd= new CComplex[N2]; memset(oOdd , 0, sizeof(CComplex) * N2);
int i = 0; CComplex W;
for(i = 0; iN2; i++) {
iEven[i] = input[i * 2];
iOdd [i] = input[i * 2 + 1];
}//next i
fft(N2 * Inversing, iEven, oEven);
fft(N2 * Inversing, iOdd,oOdd );
for(i = 0; iN2; i++) {
W = HarmonicPI2(Inversing * (- i), N);
output[i]= oEven[i] + W * oOdd[i];
output[i + N2] = oEven[i] - W * oOdd[i];
}//next i
return 0;
}//end FFT
void __stdcall FFT(
long N, // Serial Length, N0 for DFT, N0 for iDFT - inversed Discrete Fourier Transform
double * inputReal, double * inputImaginary, // inputs
double * AmplitudeFrequences, double * PhaseFrequences) // outputs
{
if (N == 0) return;
if (!inputReal!inputImaginary) return;
short n = abs(N);
CComplex * input = new CComplex[n]; memset(input, 0, sizeof(CComplex) * n);
CComplex * output= new CComplex[n]; memset(output,0, sizeof(CComplex) * n);

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