一段matlab低通滤波器程序，求改编成C语言。

这个我刚好做过一个滤波器，事实上对时域信号做FFT，截取一定点数再做逆FFT相当于理想滤波。设计滤波器代码如下：

f1=100;f2=200;%待滤波正弦信号频率

fs=2000;%采样频率

m=(03f1)/(fs/2);%定义过度带宽

M=round(8/m);%定义窗函数的长度

N=M-1;%定义滤波器的阶数

b=fir1(N,f2/fs);%使用fir1函数设计滤波器

%输入的参数分别是滤波器的阶数和截止频率

figure(1)

[h,f]=freqz(b,1,512);%滤波器的幅频特性图

%[H,W]=freqz(B,A,N)当N是一个整数时函数返回N点的频率向量和幅频响应向量

plot(ffs/(2pi),20log10(abs(h)))%参数分别是频率与幅值

xlabel('频率/赫兹');ylabel('增益/分贝');title('滤波器的增益响应');

figure(2)

subplot(211)

t=0:1/fs:05;%定义时间范围和步长

s=sin(2pif1t)+sin(2pif2t);%滤波前信号

plot(t,s);%滤波前的信号图像

xlabel('时间/秒');ylabel('幅度');title('信号滤波前时域图');

subplot(212)

Fs=fft(s,512);%将信号变换到频域

AFs=abs(Fs);%信号频域图的幅值

f=(0:255)fs/512;%频率采样

plot(f,AFs(1:256));%滤波前的信号频域图

xlabel('频率/赫兹');ylabel('幅度');title('信号滤波前频域图');

figure(3)

sf=filter(b,1,s);%使用filter函数对信号进行滤波

%参数分别为滤波器系统函数的分子和分母多项式系数向量和待滤波信号输入

subplot(211)

plot(t,sf)%滤波后的信号图像

xlabel('时间/秒');ylabel('幅度');title('信号滤波后时域图');

axis([02 05 -2 2]);%限定图像坐标范围

subplot(212)

Fsf=fft(sf,512);%滤波后的信号频域图

AFsf=abs(Fsf);%信号频域图的幅值

f=(0:255)fs/512;%频率采样

plot(f,AFsf(1:256))%滤波后的信号频域图

xlabel('频率/赫兹');ylabel('幅度');title('信号滤波后频域图');

程序控制滤波器的滤波范围：只知道动态范围表征的是滤波器的最大输入电平与其背景噪声电平之间的差值。

低频率的话比如几十兆以下，普通的带通滤波器就可以，要求窄带的话就用晶体滤波器，如果频率比较高，比如UHF以上，虽然可以用普通的分立元件滤波器，但是调试起来比较麻烦，这就可以用微带线来做了。

程序控制滤波器非线性滤波：

前已说明，一般的非线性最优滤波可归结为求条件期望的问题。对于有限多个观测值的情形，条件期望原则上可以用贝叶斯公式来计算。但即使在比较简单的场合，这样得出的结果也是相当繁杂的，无论对实际应用或理论研究都很不方便。

与卡尔曼滤波类似，人们也希望能给出非线性滤波的某种递推算法或它所满足的随机微分方程。但一般它们并不存在，因此必须对所讨论的过程X与Y加以适当的限制。非线性滤波的研究工作相当活跃，它涉及随机过程论的许多近代成果，如随机过程一般理论、鞅、随机微分方程、点过程等。

clc;clear all;

%归一化模拟切比雪夫I型低通滤波器的设计

Wp=2pi1000;Ws=2pi1500;rp=3;rs=30;%设计滤波器的参数    

wp=1;ws=Ws/Wp;                       %频带变换得到归一化滤波器

[N,wc]=cheb1ord(wp,ws,rp,rs,'s');    %计算滤波器阶数和3dB截止频率  

[z,p,k]=cheb1ap(N,rp);               %计算归一化滤波器的零极点

[b,a]=zp2tf(z,p,k);                  %计算归一化滤波器系统函数的系数

w0=0:005pi:2pi;

[h0,w0]=freqs(b,a,w0);               %求频率响应 

figure(1)

plot(w0,20log10(abs(h0)),'k');

title('归一化模拟且比雪夫I型低通滤波器');

xlabel('频率f/Hz');ylabel('幅度/dB');grid;

%一般低通切比雪夫低通滤波器的设计

[B,A]=lp2lp(b,a,Wp);                 %将归一化滤波器转换为一般模拟滤波器

w1=0:2pi100:2pi30000;

[h1,w1]=freqs(B,A,w1);

figure(2)

plot(w1/(2pi),20log10(abs(h1)),'k');

title('一般模拟且比雪夫I型低通滤波器');

xlabel('频率f/Hz');ylabel('幅度/dB');grid;

%冲激响应不变法设计低通巴特沃斯数字滤波器

Fs=10000;                            %采样频率 

Wp1=Wp/Fs;Ws1=Ws/Fs;

rp1=3;rs1=30;                        %设计滤波器的参数  

[N1,Wn]=cheb1ord(Wp,Ws,rp1,rs1,'s')  %计算滤波器阶数

[b1,a1]=cheby1(N1,rp1,Wn,'s');       %样本AF的系数函数的分子分母系数

[bz,az]=impinvar(b1,a1,Fs);          %冲激响应不变法从AF到DF变换

[C1,B1,A1]=dir2par(bz,az)            %直接形式转换为并联型

w2=[Wp1,Ws1];                        %数字临界频率

[H,f]=freqz(bz,az);                  %绘制数字滤波器的幅频特性和相频特性

[db,mag,pha,grd,f]=freqz_m(bz,az);   %扩展函数检验滤波器的其他特性

figure(3)

plot(f/pi,db,'k');

title('冲激响应不变法设计低通切比雪夫I型数字滤波器');

xlabel('角频率w/pi');ylabel('振幅/dB');

axis([0,035,-30,5]);grid;

%用设计好的滤波器对信号进滤波处理

figure(4)

f1=500;f2=4000;                      %输入信号的频率

N=100;                               %数据长度

dt=1/Fs;n=0:N-1;t=ndt;              %采样间隔和时间序列

x=sin(2pif1t)+05cos(2pif2t); %输入信号

subplot(2,1,1),plot(t,x),title('输入信号');

y=filtfilt(bz,az,x);                 %用滤波器进行滤波处理

y1=filter(bz,az,x);                  %进行滤波处理

subplot(2,1,2),plot(t,y,t,y1,':'),title('输出信号');xlabel('时间/s');

legend('filtfilt','filter')          %加图例

freqz_mm文件

function[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a)

[H,w]=freqz(b,a,1000,'whole');

mag=abs(H);

db=20log10((mag+eps)/max(mag));

pha=angle(H);

grd=grpdelay(pha);

dir2parm文件

function [C,B,A] = dir2par(b,a)

M=length(b);N=length(a);

[r1,p1,C]=residuez(b,a);

p=cplxpair(p1,10000000eps);

I=cplxcomp(p1,p);

r=r1(I);

K=floor(N/2);B=zeros(K,2);A=zeros(K,3);

if K2==N;

    for i=1:2:N-2

        Brow=r(i:1:i+1,:);

        Arow=p(i:1:i+1,:);

        [Brow,Arow]=residuez(Brow,Arow,[]);

        B(fix((i+1)/2),:)=real(Brow);

        A(fix((i+1)/2),:)=real(Arow);

    end

    [Brow,Arow]=residuez(r(N-1),p(N-1),[]);

    B(K,:)=[real(Brow) 0];A(K,:)=[real(Arow) 0];

else

    for i=1:2:N-1

        Brow=r(i:1:i+1,:);

        Arow=p(i:1:i+1,:);

        [Brow,Arow]=residuez(Brow,Arow,[]);

        B(fix((i+1)/2),:)=real(Brow);

        A(fix((i+1)/2),:)=real(Arow);

    end

end

cplxcompm文件

function I=cplxcomp(p1,p2)

I=[];

for j=1:1:length(p2)

    for i=1:1:length(p1)

        if(abs(p1(i)-p2(j))<00001)

            I=[I,i];

        end

    end

end

I=I';

首先这个先从信号源要处理，想办法把毛刺去掉；

你要是全程低电平都有毛刺，这样的方法是不能起到滤波作用的，或者就不能实现你要的效果；

要是只是在上升或者下降沿的时候有毛刺，这样是可以的，但是连续10次高电平是要以CLK作为计数，那么10个CLK周期看能不能满足去掉上升沿毛刺！

解决了没有？我知道了，你是不是在学习呀！关键是你没有定义这个函数，此函数为

function hd=ideal_lp(wc,M);

%Ideal Lowpass filter computation

%------------------------------------

%[hd]=ideal_lp(wc,M)

% hd=ideal impulse response between 0 to M-1

% wc=cutoff frequency in radians

% M=length of the ideal filter

%

alpha=(M-1)/2;

n=[0:1:(M-1)];

m=n-alpha+eps;

hd=sin(wcm)/(pim);

点击file中的new中M-file，新建上面的函数，保存后就可以运行了

h = freqs(b, a, w) 根据系数向量计算返回滤波器的复频域响应。

调用这个低通滤波器时，使用下面的函数

sf=filter(a,b,s); %s为需滤波的数据，sf经过你设计的低通滤波器以后的新数据

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