/*
* Copyright (c) 2015-2019 Sergey Bakhurin
* Digital Signal Processing Library [http://dsplib.org]
*
* This file is part of libdspl-2.0.
*
* is free software: you can redistribute it and/or modify
* it under the terms of the GNU Lesser General Public License as published by
* the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
* (at your option) any later version.
*
* DSPL is distributed in the hope that it will be useful,
* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
* GNU General Public License for more details.
*
* You should have received a copy of the GNU Lesser General Public License
* along with Foobar. If not, see .
*/
#include
#include
#include "dspl.h"
#ifdef DOXYGEN_ENGLISH
/*! ****************************************************************************
\ingroup FILTER_CONV_GROUP
\fn int conv(double* a, int na, double* b, int nb, double* c)
\brief Real vectors linear convolution.
Function convolves two real vectors \f$ c = a * b\f$ length `na` and `nb`.
The output convolution is a vector `c` with length equal to `na + nb - 1`.
\param[in] a
Pointer to the first vector `a`. \n
Vector size is `[na x 1]`. \n \n
\param[in] na
Size of the first vector `a`. \n \n
\param[in] b
Pointer to the second vector `b`. \n
Vector size is `[nb x 1]`. \n \n
\param[in] nb
Size of the second vector `b`. \n \n
\param[out] c
Pointer to the convolution output vector \f$ c = a * b\f$. \n
Vector size is `[na + nb - 1 x 1]`. \n
Memory must be allocated. \n \n
\return `RES_OK` if convolution is calculated successfully. \n
Else \ref ERROR_CODE_GROUP "code error".
\note If vectors `a` and `b` are coefficients of two polynomials,
then convolution of the vectors `a` and `b` returns polynomial product
coefficients.
Example:
\code{.cpp}
double ar[3] = {1.0, 2.0, 3.0};
double br[4] = {3.0, -1.0, 2.0, 4.0};
double cr[6];
int n;
conv(ar, 3, br, 4, cr);
for(n = 0; n < 6; n++)
printf("cr[%d] = %5.1f\n", n, cr[n]);
\endcode
\n
Output:
\verbatim
cr[0] = 3.0
cr[1] = 5.0
cr[2] = 9.0
cr[3] = 5.0
cr[4] = 14.0
cr[5] = 12.0
\endverbatim
\author Sergey Bakhurin www.dsplib.org
***************************************************************************** */
#endif
#ifdef DOXYGEN_RUSSIAN
/*! ****************************************************************************
\ingroup FILTER_CONV_GROUP
\fn int conv(double* a, int na, double* b, int nb, double* c)
\brief Линейная свертка двух вещественных векторов
Функция рассчитывает линейную свертку двух векторов \f$ c = a * b\f$.
\param[in] a
Указатель на первый вектор \f$a\f$. \n
Размер вектора `[na x 1]`. \n \n
\param[in] na
Размер первого вектора. \n \n
\param[in] b
Указатель на второй вектор \f$b\f$. \n
Размер вектора `[nb x 1]`. \n \n
\param[in] nb
Размер второго вектора. \n \n
\param[out] c
Указатель на вектор свертки \f$ c = a * b\f$. \n
Размер вектора `[na + nb - 1 x 1]`. \n
Память должна быть выделена. \n \n
\return
`RES_OK` если свертка расчитана успешно. \n
В противном случае \ref ERROR_CODE_GROUP "код ошибки".
\note
Если вектора `a` и `b` представляют собой коэффициенты двух полиномов,
то результат линейной свертки представляет собой коэффициенты произведения
исходных полиномов.
Пример использования функции:
\code{.cpp}
double ar[3] = {1.0, 2.0, 3.0};
double br[4] = {3.0, -1.0, 2.0, 4.0};
double cr[6];
int n;
conv(ar, 3, br, 4, cr);
for(n = 0; n < 6; n++)
printf("cr[%d] = %5.1f \n ", n, cr[n]);
\endcode
\n
Результат работы:
\verbatim
cr[0] = 3.0
cr[1] = 5.0
cr[2] = 9.0
cr[3] = 5.0
cr[4] = 14.0
cr[5] = 12.0
\endverbatim
\author Бахурин Сергей. www.dsplib.org
***************************************************************************** */
#endif
int DSPL_API conv(double* a, int na, double* b, int nb, double* c)
{
int k;
int n;
double *t;
size_t bufsize;
if(!a || !b || !c)
return ERROR_PTR;
if(na < 1 || nb < 1)
return ERROR_SIZE;
bufsize = (na + nb - 1) * sizeof(double);
if((a != c) && (b != c))
t = c;
else
t = (double*)malloc(bufsize);
memset(t, 0, bufsize);
for(k = 0; k < na; k++)
for(n = 0; n < nb; n++)
t[k+n] += a[k]*b[n];
if(t!=c)
{
memcpy(c, t, bufsize);
free(t);
}
return RES_OK;
}
#ifdef DOXYGEN_ENGLISH
/*! ****************************************************************************
\ingroup FILTER_CONV_GROUP
\fn int conv_cmplx(complex_t* a, int na, complex_t* b, int nb, complex_t* c)
\brief Complex vectors linear convolution.
Function convolves two complex vectors \f$ c = a * b\f$ length `na` and `nb`.
The output convolution is a vector `c` with length equal to `na + nb - 1`.
\param[in] a
Pointer to the first vector `a`. \n
Vector size is `[na x 1]`. \n \n
\param[in] na
Size of the first vector `a`. \n \n
\param[in] b
Pointer to the second vector `b`. \n
Vector size is `[nb x 1]`. \n \n
\param[in] nb
Size of the second vector `b`. \n \n
\param[out] c
Pointer to the convolution output vector \f$ c = a * b\f$. \n
Vector size is `[na + nb - 1 x 1]`. \n
Memory must be allocated. \n \n
\return `RES_OK` if convolution is calculated successfully. \n
Else \ref ERROR_CODE_GROUP "code error".
\note If vectors `a` and `b` are coefficients of two polynomials,
then convolution of the vectors `a` and `b` returns polynomial product
coefficients.
Example:
\code{.cpp}
complex_t ac[3] = {{0.0, 1.0}, {1.0, 1.0}, {2.0, 2.0}};
complex_t bc[4] = {{3.0, 3.0}, {4.0, 4.0}, {5.0, 5.0}, {6.0, 6.0}};
complex_t cc[6];
int n;
conv_cmplx(ac, 3, bc, 4, cc);
for(n = 0; n < 6; n++)
printf("cc[%d] = %5.1f%+5.1fj\n", n, RE(cc[n]),IM(cc[n]));
\endcode
\n
Output:
\verbatim
cc[0] = -3.0 +3.0j
cc[1] = -4.0+10.0j
cc[2] = -5.0+25.0j
cc[3] = -6.0+32.0j
cc[4] = 0.0+32.0j
cc[5] = 0.0+24.0j
\endverbatim
\author Sergey Bakhurin www.dsplib.org
***************************************************************************** */
#endif
#ifdef DOXYGEN_RUSSIAN
/*! ****************************************************************************
\ingroup FILTER_CONV_GROUP
\fn int conv_cmplx(complex_t* a, int na, complex_t* b, int nb, complex_t* c)
\brief Линейная свертка двух комплексных векторов
Функция рассчитывает линейную свертку двух векторов \f$ c = a * b\f$.
\param[in] a
Указатель на первый вектор \f$a\f$. \n
Размер вектора `[na x 1]`. \n \n
\param[in] na
Размер первого вектора. \n \n
\param[in] b
Указатель на второй вектор \f$b\f$. \n
Размер вектора `[nb x 1]`. \n \n
\param[in] nb
Размер второго вектора. \n \n
\param[out] c
Указатель на вектор свертки \f$ c = a * b\f$. \n
Размер вектора `[na + nb - 1 x 1]`. \n
Память должна быть выделена. \n \n
\return
`RES_OK` если свертка рассчитана успешно. \n
В противном случае \ref ERROR_CODE_GROUP "код ошибки".
\note
Если векторы `a` и `b` представляют собой коэффициенты двух полиномов,
то результат линейной свертки представляет собой коэффициенты произведения
исходных полиномов.
Пример использования функции:
\code{.cpp}
complex_t ac[3] = {{0.0, 1.0}, {1.0, 1.0}, {2.0, 2.0}};
complex_t bc[4] = {{3.0, 3.0}, {4.0, 4.0}, {5.0, 5.0}, {6.0, 6.0}};
complex_t cc[6];
int n;
conv_cmplx(ac, 3, bc, 4, cc);
for(n = 0; n < 6; n++)
printf("cc[%d] = %5.1f%+5.1fj \n ", n, RE(cc[n]),IM(cc[n]));
\endcode
\n
Результат работы:
\verbatim
cc[0] = -3.0 +3.0j
cc[1] = -4.0+10.0j
cc[2] = -5.0+25.0j
cc[3] = -6.0+32.0j
cc[4] = 0.0+32.0j
cc[5] = 0.0+24.0j
\endverbatim
\author Бахурин Сергей. www.dsplib.org
***************************************************************************** */
#endif
int DSPL_API conv_cmplx(complex_t* a, int na, complex_t* b,
int nb, complex_t* c)
{
int k;
int n;
complex_t *t;
size_t bufsize;
if(!a || !b || !c)
return ERROR_PTR;
if(na < 1 || nb < 1)
return ERROR_SIZE;
bufsize = (na + nb - 1) * sizeof(complex_t);
if((a != c) && (b != c))
t = c;
else
t = (complex_t*)malloc(bufsize);
memset(t, 0, bufsize);
for(k = 0; k < na; k++)
{
for(n = 0; n < nb; n++)
{
RE(t[k+n]) += CMRE(a[k], b[n]);
IM(t[k+n]) += CMIM(a[k], b[n]);
}
}
if(t!=c)
{
memcpy(c, t, bufsize);
free(t);
}
return RES_OK;
}
#ifdef DOXYGEN_ENGLISH
/*! ****************************************************************************
\ingroup FILTER_CONV_GROUP
\fn int conv_fft(double* a, int na, double* b, int nb,
fft_t* pfft, int nfft, double* c)
\brief Real vectors fast linear convolution by using fast Fourier
transform algorithms
Function convolves two real vectors \f$ c = a * b\f$ length `na` and `nb`
in the frequency domain by using FFT algorithms. This approach provide
high-performance convolution which increases with `na` and `nb` increasing.
The output convolution is a vector `c` with length equal to `na + nb - 1`.
\param[in] a
Pointer to the first vector `a`. \n
Vector size is `[na x 1]`. \n \n
\param[in] na
Size of the first vector `a`. \n \n
\param[in] b
Pointer to the second vector `b`. \n
Vector size is `[nb x 1]`. \n \n
\param[in] nb
Size of the second vector `b`. \n \n
\param[in] pfft
Pointer to the structure `fft_t`. \n
Function changes `fft_t` structure fields so `fft_t` must
be clear before program returns. \n \n
\param[in] nfft
FFT size. \n
This parameter set which FFT size will be used
for overlapped frequency domain convolution. \n
FFT size must be more of minimal `na` and `nb` value.
For example if `na = 10`, `nb = 4` then `nfft` parameter must
be more than 4. \n
\param[out] c
Pointer to the convolution output vector \f$ c = a * b\f$. \n
Vector size is `[na + nb - 1 x 1]`. \n
Memory must be allocated. \n \n
\return `RES_OK` if convolution is calculated successfully. \n
Else \ref ERROR_CODE_GROUP "code error". \n \n
Example:
\include conv_fft_test.c
Program output:
\verbatim
conv_fft error: 0x00000000
conv error: 0x00000000
c[ 0] = -0.00 d[ 0] = 0.00
c[ 1] = -0.00 d[ 1] = 0.00
c[ 2] = 1.00 d[ 2] = 1.00
c[ 3] = 4.00 d[ 3] = 4.00
c[ 4] = 10.00 d[ 4] = 10.00
c[ 5] = 20.00 d[ 5] = 20.00
c[ 6] = 35.00 d[ 6] = 35.00
c[ 7] = 56.00 d[ 7] = 56.00
c[ 8] = 77.00 d[ 8] = 77.00
c[ 9] = 98.00 d[ 9] = 98.00
c[ 10] = 119.00 d[ 10] = 119.00
c[ 11] = 140.00 d[ 11] = 140.00
c[ 12] = 161.00 d[ 12] = 161.00
c[ 13] = 182.00 d[ 13] = 182.00
c[ 14] = 190.00 d[ 14] = 190.00
c[ 15] = 184.00 d[ 15] = 184.00
c[ 16] = 163.00 d[ 16] = 163.00
c[ 17] = 126.00 d[ 17] = 126.00
c[ 18] = 72.00 d[ 18] = 72.00
\endverbatim
\author Sergey Bakhurin www.dsplib.org
***************************************************************************** */
#endif
#ifdef DOXYGEN_RUSSIAN
/*! ****************************************************************************
\ingroup FILTER_CONV_GROUP
\fn int conv_fft(double* a, int na, double* b, int nb,
fft_t* pfft, double* c)
\brief Линейная свертка двух вещественных векторов с использованием алгоритмов
быстрого преобразования Фурье
Функция рассчитывает линейную свертку двух векторов \f$ c = a * b\f$ используя
секционную обработку с перекрытием в частотной области. Это позволяет сократить
вычислительные операции при расчете длинных сверток.
\param[in] a
Указатель на первый вектор \f$a\f$. \n
Размер вектора `[na x 1]`. \n \n
\param[in] na
Размер первого вектора. \n \n
\param[in] b
Указатель на второй вектор \f$b\f$. \n
Размер вектора `[nb x 1]`. \n \n
\param[in] nb
Размер второго вектора. \n \n
\param[in] pfft
Указатель на структуру `fft_t` алгоритма
быстрого преобразования Фурье. \n
Функция изменит состояние полей структуры `fft_t`,
поэтому структура должна быть очищена перед выходом из
программы для исключения утечек памяти. \n
\param[in] nfft
Размер алгоритма БПФ который будет использован для расчета
секционной свертки с перекрытием. \n
Данный параметр должен быть больше чем минимальное значение
размеров сворачиваемых векторов. \n
Например если `na=10`, а `nb=4`, то параметр `nfft` должен быть больше 4. \n
Библиотека поддерживает алгоритмы БПФ составной длины
\f$n = n_0 \times n_1 \times n_2 \times \ldots \times n_p \times m\f$,
где \f$n_i = 2,3,5,7\f$, а \f$m \f$ --- произвольный простой множитель
не превосходящий 46340 (см. описание функции \ref fft_create).
Однако, максимальное быстродействие достигается при использовании длин равных
степени двойки.
\param[out] c
Указатель на вектор свертки \f$ c = a * b\f$. \n
Размер вектора `[na + nb - 1 x 1]`. \n
Память должна быть выделена. \n \n
\return
`RES_OK` если свертка рассчитана успешно. \n
В противном случае \ref ERROR_CODE_GROUP "код ошибки".
\note
Данная функция наиболее эффективна при вычислении длинных сверток.
Пример использования функции:
\include conv_fft_test.c
Результат работы:
\verbatim
conv_fft error: 0x00000000
conv error: 0x00000000
c[ 0] = -0.00 d[ 0] = 0.00
c[ 1] = -0.00 d[ 1] = 0.00
c[ 2] = 1.00 d[ 2] = 1.00
c[ 3] = 4.00 d[ 3] = 4.00
c[ 4] = 10.00 d[ 4] = 10.00
c[ 5] = 20.00 d[ 5] = 20.00
c[ 6] = 35.00 d[ 6] = 35.00
c[ 7] = 56.00 d[ 7] = 56.00
c[ 8] = 77.00 d[ 8] = 77.00
c[ 9] = 98.00 d[ 9] = 98.00
c[ 10] = 119.00 d[ 10] = 119.00
c[ 11] = 140.00 d[ 11] = 140.00
c[ 12] = 161.00 d[ 12] = 161.00
c[ 13] = 182.00 d[ 13] = 182.00
c[ 14] = 190.00 d[ 14] = 190.00
c[ 15] = 184.00 d[ 15] = 184.00
c[ 16] = 163.00 d[ 16] = 163.00
c[ 17] = 126.00 d[ 17] = 126.00
c[ 18] = 72.00 d[ 18] = 72.00
\endverbatim
\author Бахурин Сергей. www.dsplib.org
***************************************************************************** */
#endif
int DSPL_API conv_fft(double* a, int na, double* b, int nb,
fft_t* pfft, int nfft, double* c)
{
complex_t *pa = NULL, *pb = NULL, *pc = NULL;
int err;
if(!a || !b || !c || !pfft)
return ERROR_PTR;
if(na<1 || nb < 1)
return ERROR_SIZE;
if(nfft<2)
return ERROR_FFT_SIZE;
pa = (complex_t*) malloc(na*sizeof(complex_t));
pb = (complex_t*) malloc(nb*sizeof(complex_t));
pc = (complex_t*) malloc((na+nb-1)*sizeof(complex_t));
re2cmplx(a, na, pa);
re2cmplx(b, nb, pb);
err = conv_fft_cmplx(pa, na, pb, nb, pfft, nfft, pc);
if(err != RES_OK)
goto exit_label;
err = cmplx2re(pc, na+nb-1, c, NULL);
exit_label:
if(pa) free(pa);
if(pb) free(pb);
if(pc) free(pc);
return err;
}
#ifdef DOXYGEN_ENGLISH
/*! ****************************************************************************
\ingroup FILTER_CONV_GROUP
\fn int conv_fft_cmplx(complex_t* a, int na, complex_t* b, int nb,
fft_t* pfft, int nfft, complex_t* c)
\brief Complex vectors fast linear convolution by using fast Fourier
transform algorithms
Function convolves two complex vectors \f$ c = a * b\f$ length `na` and `nb`
in the frequency domain by using FFT algorithms. This approach provide
high-performance convolution which increases with `na` and `nb` increasing.
The output convolution is a vector `c` with length equal to `na + nb - 1`.
\param[in] a
Pointer to the first vector `a`. \n
Vector size is `[na x 1]`. \n \n
\param[in] na
Size of the first vector `a`. \n \n
\param[in] b
Pointer to the second vector `b`. \n
Vector size is `[nb x 1]`. \n \n
\param[in] nb
Size of the second vector `b`. \n \n
\param[in] pfft
Pointer to the structure `fft_t`. \n
Function changes `fft_t` structure fields so `fft_t` must
be clear before program returns. \n \n
\param[in] nfft
FFT size. \n
This parameter set which FFT size will be used
for overlapped frequency domain convolution. \n
FFT size must be more of minimal `na` and `nb` value.
For example if `na = 10`, `nb = 4` then `nfft` parameter must
be more than 4. \n
\param[out] c
Pointer to the convolution output vector \f$ c = a * b\f$. \n
Vector size is `[na + nb - 1 x 1]`. \n
Memory must be allocated. \n \n
\return `RES_OK` if convolution is calculated successfully. \n
Else \ref ERROR_CODE_GROUP "code error". \n \n
Example:
\include conv_fft_cmplx_test.c
Program output:
\verbatim
c[ 0] = -1.00 -0.00j d[ 0] = -1.00 +0.00j
c[ 1] = -6.00 +4.00j d[ 1] = -6.00 +4.00j
c[ 2] = -15.00 +20.00j d[ 2] = -15.00 +20.00j
c[ 3] = -28.00 +56.00j d[ 3] = -28.00 +56.00j
c[ 4] = -45.00 +120.00j d[ 4] = -45.00 +120.00j
c[ 5] = -55.00 +210.00j d[ 5] = -55.00 +210.00j
c[ 6] = -65.00 +300.00j d[ 6] = -65.00 +300.00j
c[ 7] = -75.00 +390.00j d[ 7] = -75.00 +390.00j
c[ 8] = -85.00 +480.00j d[ 8] = -85.00 +480.00j
c[ 9] = -95.00 +570.00j d[ 9] = -95.00 +570.00j
c[ 10] = -105.00 +660.00j d[ 10] = -105.00 +660.00j
c[ 11] = -115.00 +750.00j d[ 11] = -115.00 +750.00j
c[ 12] = -125.00 +840.00j d[ 12] = -125.00 +840.00j
c[ 13] = -135.00 +930.00j d[ 13] = -135.00 +930.00j
c[ 14] = -145.00 +1020.00j d[ 14] = -145.00 +1020.00j
c[ 15] = -124.00 +1080.00j d[ 15] = -124.00 +1080.00j
c[ 16] = -99.00 +1016.00j d[ 16] = -99.00 +1016.00j
c[ 17] = -70.00 +820.00j d[ 17] = -70.00 +820.00j
c[ 18] = -37.00 +484.00j d[ 18] = -37.00 +484.00j
\endverbatim
\author Sergey Bakhurin www.dsplib.org
***************************************************************************** */
#endif
#ifdef DOXYGEN_RUSSIAN
/*! ****************************************************************************
\ingroup FILTER_CONV_GROUP
\fn int conv_fft_cmplx(complex_t* a, int na, complex_t* b, int nb,
fft_t* pfft, complex_t* c)
\brief Линейная свертка двух комплексных векторов с использованием алгоритмов
быстрого преобразования Фурье
Функция рассчитывает линейную свертку двух векторов \f$ c = a * b\f$ используя
секционную обработку с перекрытием в частотной области. Это позволяет сократить
вычислительные операции при расчете длинных сверток.
\param[in] a
Указатель на первый вектор \f$a\f$. \n
Размер вектора `[na x 1]`. \n \n
\param[in] na
Размер первого вектора. \n \n
\param[in] b
Указатель на второй вектор \f$b\f$. \n
Размер вектора `[nb x 1]`. \n \n
\param[in] nb
Размер второго вектора. \n \n
\param[in] pfft
Указатель на структуру `fft_t` алгоритма
быстрого преобразования Фурье. \n
Функция изменит состояние полей структуры `fft_t`,
поэтому структура должна быть очищена перед выходом из
программы для исключения утечек памяти. \n
\param[in] nfft
Размер алгоритма БПФ который будет использован для расчета
секционной свертки с перекрытием. \n
Данный параметр должен быть больше чем минимальное значение
размеров сворачиваемых векторов. \n
Например если `na=10`, а `nb=4`, то параметр `nfft` должен быть больше 4. \n
Библиотека поддерживает алгоритмы БПФ составной длины
\f$n = n_0 \times n_1 \times n_2 \times \ldots \times n_p \times m\f$,
где \f$n_i = 2,3,5,7\f$, а \f$m \f$ --- произвольный простой множитель
не превосходящий 46340 (см. описание функции \ref fft_create).
Однако, максимальное быстродействие достигается при использовании длин равных
степени двойки.
\param[out] c
Указатель на вектор свертки \f$ c = a * b\f$. \n
Размер вектора `[na + nb - 1 x 1]`. \n
Память должна быть выделена. \n \n
\return
`RES_OK` если свертка рассчитана успешно. \n
В противном случае \ref ERROR_CODE_GROUP "код ошибки".
\note
Данная функция наиболее эффективна при вычислении длинных сверток.
Пример использования функции:
\include conv_fft_cmplx_test.c
Результат работы:
\verbatim
c[ 0] = -1.00 -0.00j d[ 0] = -1.00 +0.00j
c[ 1] = -6.00 +4.00j d[ 1] = -6.00 +4.00j
c[ 2] = -15.00 +20.00j d[ 2] = -15.00 +20.00j
c[ 3] = -28.00 +56.00j d[ 3] = -28.00 +56.00j
c[ 4] = -45.00 +120.00j d[ 4] = -45.00 +120.00j
c[ 5] = -55.00 +210.00j d[ 5] = -55.00 +210.00j
c[ 6] = -65.00 +300.00j d[ 6] = -65.00 +300.00j
c[ 7] = -75.00 +390.00j d[ 7] = -75.00 +390.00j
c[ 8] = -85.00 +480.00j d[ 8] = -85.00 +480.00j
c[ 9] = -95.00 +570.00j d[ 9] = -95.00 +570.00j
c[ 10] = -105.00 +660.00j d[ 10] = -105.00 +660.00j
c[ 11] = -115.00 +750.00j d[ 11] = -115.00 +750.00j
c[ 12] = -125.00 +840.00j d[ 12] = -125.00 +840.00j
c[ 13] = -135.00 +930.00j d[ 13] = -135.00 +930.00j
c[ 14] = -145.00 +1020.00j d[ 14] = -145.00 +1020.00j
c[ 15] = -124.00 +1080.00j d[ 15] = -124.00 +1080.00j
c[ 16] = -99.00 +1016.00j d[ 16] = -99.00 +1016.00j
c[ 17] = -70.00 +820.00j d[ 17] = -70.00 +820.00j
c[ 18] = -37.00 +484.00j d[ 18] = -37.00 +484.00j
\endverbatim
\author Бахурин Сергей. www.dsplib.org
***************************************************************************** */
#endif
int DSPL_API conv_fft_cmplx(complex_t* a, int na, complex_t* b, int nb,
fft_t* pfft, int nfft, complex_t* c)
{
int La, Lb, Lc, Nz, n, p0, p1, ind, err;
complex_t *pa, *pb;
complex_t *pt, *pA, *pB, *pC;
if(!a || !b || !c)
return ERROR_PTR;
if(na < 1 || nb < 1)
return ERROR_SIZE;
if(na >= nb)
{
La = na;
Lb = nb;
pa = a;
pb = b;
}
else
{
La = nb;
pa = b;
Lb = na;
pb = a;
}
Lc = La + Lb - 1;
Nz = nfft - Lb;
if(Nz <= 0)
return ERROR_FFT_SIZE;
pt = (complex_t*)malloc(nfft*sizeof(complex_t));
pB = (complex_t*)malloc(nfft*sizeof(complex_t));
pA = (complex_t*)malloc(nfft*sizeof(complex_t));
pC = (complex_t*)malloc(nfft*sizeof(complex_t));
memset(pt, 0, nfft*sizeof(complex_t));
memcpy(pt+Nz, pb, Lb*sizeof(complex_t));
err = fft_cmplx(pt, nfft, pfft, pB);
if(err != RES_OK)
goto exit_label;
p0 = -Lb;
p1 = p0 + nfft;
ind = 0;
while(ind < Lc)
{
if(p0 >=0)
{
if(p1 < La)
err = fft_cmplx(pa + p0, nfft, pfft, pA);
else
{
memset(pt, 0, nfft*sizeof(complex_t));
memcpy(pt, pa+p0, (nfft+La-p1)*sizeof(complex_t));
err = fft_cmplx(pt, nfft, pfft, pA);
}
}
else
{
memset(pt, 0, nfft*sizeof(complex_t));
if(p1 < La)
memcpy(pt - p0, pa, (nfft+p0)*sizeof(complex_t));
else
memcpy(pt - p0, pa, La * sizeof(complex_t));
err = fft_cmplx(pt, nfft, pfft, pA);
}
if(err != RES_OK)
goto exit_label;
for(n = 0; n < nfft; n++)
{
RE(pC[n]) = CMRE(pA[n], pB[n]);
IM(pC[n]) = CMIM(pA[n], pB[n]);
}
if(ind+nfft < Lc)
err = ifft_cmplx(pC, nfft, pfft, c+ind);
else
{
err = ifft_cmplx(pC, nfft, pfft, pt);
memcpy(c+ind, pt, (Lc-ind)*sizeof(complex_t));
}
if(err != RES_OK)
goto exit_label;
p0 += Nz;
p1 += Nz;
ind += Nz;
}
exit_label:
if(pt) free(pt);
if(pB) free(pB);
if(pA) free(pA);
if(pC) free(pC);
return err;
}
#ifdef DOXYGEN_ENGLISH
/*! ****************************************************************************
\ingroup FILTER_CONV_GROUP
\fn int filter_iir(double* b, double* a, int ord, double* x, int n, double* y)
\brief Real IIR filtration
Function calculates real IIR filter output for real signal. The real filter
contains real coefficients of the transfer function \f$H(z)\f$
numerator and denominator:
\f[
H(z) = \frac{\sum_{n = 0}^{N} b_n z^{-n}}
{1+{\frac{1}{a_0}}\sum_{m = 1}^{M} a_m z^{-n}},
\f]
here \f$a_0\f$ cannot be equals zeros, \f$N=M=\f$`ord`.
\param[in] b
Pointer to the vector \f$b\f$ of IIR filter
transfer function numerator coefficients. \n
Vector size is `[ord + 1 x 1]`. \n \n
\param[in] a
Pointer to the vector \f$a\f$ of IIR filter
transfer function denominator coefficients. \n
Vector size is `[ord + 1 x 1]`. \n
This pointer can be `NULL` if filter is FIR. \n \n
\param[in] ord
Filter order. Number of the transfer function
numerator and denominator coefficients
(length of vectors `b` and `a`) is `ord + 1`. \n \n
\param[in] x
Pointer to the input signal vector. \n
Vector size is `[n x 1]`. \n \n
\param[in] n
Size of the input signal vector `x`. \n \n
\param[out] y
Pointer to the IIR filter output vector. \n
Vector size is `[n x 1]`. \n
Memory must be allocated. \n \n
\return
`RES_OK` if filter output is calculated successfully. \n
Else \ref ERROR_CODE_GROUP "code error". \n
Example:
\include filter_iir_test.c
Input signal is
\f$s(t) = \sin(2\pi \cdot 0.05 t) + n(t)\f$, here \f$n(t)\f$ white Gaussian
noise with zero mean value and unit standard deviation. \n
Input signal is filtered by elliptic LPF order 6 and output signal and data
saves in the txt-files
\verbatim
dat/s.txt - input signal + noise
dat/sf.txt - filter output.
\endverbatim
Plots:
\image html filter_iir_test.png
GNUPLOT script for make plots is:
\include filter_iir.plt
\author Sergey Bakhurin www.dsplib.org
***************************************************************************** */
#endif
#ifdef DOXYGEN_RUSSIAN
/*! ****************************************************************************
\ingroup FILTER_CONV_GROUP
\fn int filter_iir(double* b, double* a, int ord, double* x, int n, double* y)
\brief Фильтрация вещественного сигнала вещественным БИХ-фильтром
Функция рассчитывает выход фильтра заданного выражением
\f[
H(z) = \frac{\sum_{n = 0}^{N} b_n z^{-n}}
{1+{\frac{1}{a_0}}\sum_{m = 1}^{M} a_m z^{-m}},
\f]
где \f$a_0\f$ не может быть 0, \f$N=M=\f$`ord`.
\param[in] b
Указатель на вектор коэффициентов числителя
передаточной функции \f$H(z)\f$ БИХ-фильтра. \n
Размер вектора `[ord + 1 x 1]`. \n \n
\param[in] a
Указатель на вектор коэффициентов знаменателя
передаточной функции \f$H(z)\f$ БИХ-фильтра. \n
Размер вектора `[ord + 1 x 1]`. \n
Этот указатель может быть `NULL`, тогда фильтрация производится
без использования рекурсивной части
(вектор коэффициентов `b` задает КИХ-фильтр). \n \n
\param[in] ord
Порядок фильтра. Количество коэффициентов числителя и знаменателя
передаточной функции \f$H(z)\f$ БИХ-фильтра равно `ord + 1`. \n \n
\param[in] x
Указатель на вектор отсчетов входного сигнала. \n
Размер вектора `[n x 1]`. \n \n
\param[in] n
Длина входного сигнала. \n \n
\param[out] y
Указатель на вектор выходных отсчетов фильтра. \n
Размер вектора `[n x 1]`. \n
Память должна быть выделена заранее. \n \n
\return
`RES_OK` Если фильтрация произведена успешно. \n
В противном случае \ref ERROR_CODE_GROUP "код ошибки". \n
Пример использования функции `filter_iir`:
\include filter_iir_test.c
На входе цифрового фильтра задан сигнал
\f$s(t) = \sin(2\pi \cdot 0.05 t) + n(t)\f$, где \f$n(t)\f$ белый гауссовский
шум, с нулевым средним и единичной дисперсией. \n
Фильтр представляет собой эллиптический ФНЧ 6 порядка.
Входной сигнал фильтруется данным фильтром, и результат сохраняется в файлы:
\verbatim
dat/s.txt - исходный зашумленный сигнал
dat/sf.txt - сигнал на выходе фильтра.
\endverbatim
По полученным данным производится построение графиков:
\image html filter_iir_test.png
\author Бахурин Сергей www.dsplib.org
***************************************************************************** */
#endif
int DSPL_API filter_iir(double* b, double* a, int ord,
double* x, int n, double* y)
{
double *buf = NULL;
double *an = NULL;
double *bn = NULL;
double u;
int k;
int m;
int count;
if(!b || !x || !y)
return ERROR_PTR;
if(ord < 1 || n < 1)
return ERROR_SIZE;
if(a && a[0]==0.0)
return ERROR_FILTER_A0;
count = ord + 1;
buf = (double*) malloc(count*sizeof(double));
an = (double*) malloc(count*sizeof(double));
memset(buf, 0, count*sizeof(double));
if(!a)
{
memset(an, 0, count*sizeof(double));
bn = b;
}
else
{
bn = (double*) malloc(count*sizeof(double));
for(k = 0; k < count; k++)
{
an[k] = a[k] / a[0];
bn[k] = b[k] / a[0];
}
}
for(k = 0; k < n; k++)
{
for(m = ord; m > 0; m--)
buf[m] = buf[m-1];
u = 0.0;
for(m = ord; m > 0; m--)
u += buf[m]*an[m];
buf[0] = x[k] - u;
y[k] = 0.0;
for(m = 0; m < count; m++)
y[k] += buf[m] * bn[m];
}
if(buf)
free(buf);
if(an)
free(an);
if(bn && (bn != b))
free(bn);
return RES_OK;
}