【GitHub项目推荐--用于数字信号处理的有用 C++ 类集合】【转载】_c++ 数字信号处理库

用于数字信号处理的有用 C++ 类集合

github地址

https://github.com/vinniefalco/DSPFilters

利用 C++ 模板的强大功能来解决数字信号处理中的一个有用问题：实现任意阶和具有各种属性的规定规范，例如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆和 Optimum-L (Legendre) 响应。该库是根据 MIT 许可证提供的，因此与专有用途完全兼容。

数字信号处理中包含了许多通用的算法，这些算法广泛应用于信号处理的不同领域。以下是一些在数字信号处理中常用的通用算法：

1. 离散傅里叶变换（DFT）：用于将时域信号转换为频域信号，以及进行信号的多尺度分析。

2. 快速傅里叶变换（FFT）：是DFT的一种快速计算方法，广泛应用于信号分析、滤波和调制解调。

3. 离散时间滤波器设计：包括FIR（有限冲激响应）和IIR（无限冲激响应）滤波器的设计，用于滤除信号中的不需要的成分或增强特定频段的信号。

4. 采样和插值：采样是将连续信号转换为离散信号的过程，插值则是利用采样点来估计信号在非采样点处的值。

5. 量化：将连续信号的幅度转换为离散的量化级别，以便于数字表示和存储。

6. 信号压缩：包括等距压缩、平均压缩和峰值检测等，用于减少数据量以便于存储和传输。

7. 信号恢复：从压缩或采样的信号中恢复原始信号，常用于图像和音频信号的恢复。

8. 信号检测：包括能量检测、功率检测和相关性检测等，用于从噪声中检测出有用的信号。

9. 信号估计：包括参数估计和非参数估计，用于从观测数据中估计信号的未知参数。

10. 信号预测：利用过去的信号数据来预测未来的信号值，常用于语音和图像的预测编码。

11. 信号跟踪：用于跟踪信号的变化，常用于雷达和声纳系统中的目标跟踪。

12. 信号调制和解调：将数字信号转换为适合传输的调制格式，以及从调制信号中恢复原始数字信号。

13. 误差分析和鲁棒性设计：评估和处理信号处理中的误差，设计对误差具有鲁棒性的信号处理算法。

14. 多采样率处理：包括采样率转换、多采样率滤波和多采样率信号分析等，用于处理不同采样率的信号。

15. 线性预测：利用线性模型来预测信号的下一个值，常用于语音和图像的预测编码。

这些算法是数字信号处理中的基础，它们在不同的应用领域中被修改和优化以适应特定的需求。

类被设计为独立的可重用构建块。使用部分或全部提供的功能，或者通过编写插入到强大框架中的自己的对象来扩展功能。只有您需要的代码才会链接到您的应用程序中。以下是功能列表：

• 专注于 IIR 滤波器而不是无聊的 FIR 滤波器

• 完整实现所有“RBJ Biquad”Cookbook 滤波器公式

• 巴特沃斯、切比雪夫、椭圆、贝塞尔、勒让德设计

• 低通、高通、带通、带阻变换

• 大多数类型的低、高和带架滤波器实现

• 滤波器设置、极点/零点和双二阶系数的平滑插值，以实现无缝参数更改

• 使用极点和零点表示数字滤波器

• 使用 Direct Form I、Direct Form II 或用户提供的类实现

• 完全分解以最大限度地减少模板实例化

• “设计”层提供对过滤器的运行时自省

• 用于操作样本数据缓冲区的实用模板函数

• 无需调用 malloc 或 new，非常适合嵌入式系统

• 没有外部依赖，只有标准 C++ 库！

使用这些过滤器很简单：

// Create a Chebyshev type I Band Stop filter of order 3
// with state for processing 2 channels of audio.
Dsp::SimpleFilter <Dsp::ChebyshevI::BandStop <3>, 2> f;
f.setup (3,    // order
         44100,// sample rate
         4000, // center frequency
         880,  // band width
         1);   // ripple dB
f.process (numSamples, arrayOfChannels);

随附的演示程序通过使用单独许可的 Juce 应用程序框架（随附）在大多数流行平台上运行，练习该库的所有功能，包括以下功能：

• 动态界面使用过滤器自省功能创建自身

• 实时应用所选过滤器的音频播放

• 实时拉伸和幅度调制，无咔嗒声或爆音

• 显示幅度、相位响应和极点/零点位置的图表

• 音频应用程序的线程安全“最佳实践”

这是提供的 DSP Filters 演示应用程序，它演示了该库的功能并使用 Juce 应用程序框架在所有流行平台上运行：

如果您一直在互联网上徒劳地搜索一些用于实现高阶滤波器的源代码，那么就不用再寻找了，因为就是这样！无论您是 C++ 或数字信号处理专业的学生、音频插件编写者，甚至是 VST 合成器编码员，“用于数字信号处理的有用 C++ 类集合”都可能适合您！

网络上的 DSP 滤波器

DSP 滤波器官方论坛
http://www.kvraudio.com/forum/viewtopic.php?t=249926

DSP 和音频插件讨论论坛
http://www.kvraudio.com/forum/viewforum.php?f=33

Juce官方论坛
http://www.rawmaterialsoftware.com/index.php

Juce官方网站
http://www.rawmaterialsoftware.com

条款和条件

数字信号处理（Digital Signal Processing, DSP）是一个涉及信号表示、转换、滤波、检测、调制、解调以及快速算法的广泛领域。在数字信号处理中，通常会遇到一些通用的问题，这些问题可能包括：

1. 采样和量化：如何选择合适的采样率和量化级别以保持信号的质量，同时避免混叠和量化噪声。

2. 信号表示：如何将连续信号转换为离散信号，以及如何表示和处理复数信号。

3. 线性和非线性处理：如何实现线性滤波器和非线性滤波器，以及它们在信号处理中的应用。

4. 时域和频域分析：如何使用傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换等数学工具来分析信号的时域和频域特性。

5. 稳态和暂态响应：如何理解和设计系统的稳态和暂态响应，以及如何处理信号的瞬态和稳态部分。

6. 误差分析：如何评估和处理量化误差、舍入误差、截断误差等在数字信号处理中产生的影响。

7. 系统稳定性：如何确保数字滤波器和信号处理系统的稳定性，以及如何避免系统发散。

8. 功率和能量：如何计算和分析数字信号的功率和能量。

9. 鲁棒性设计：如何设计对参数变化和外部干扰具有鲁棒性的数字信号处理系统。

10. 实时处理：如何实现实时信号处理，以及如何处理数据流和实时反馈。

11. 多采样率处理：如何在不同采样率之间转换信号，以及如何处理多采样率信号。

12. 数字滤波器设计：如何设计FIR（有限冲激响应）和IIR（无限冲激响应）滤波器，以及如何选择合适的滤波器类型。

13. 信号恢复：如何从采样信号中恢复原始信号，以及如何使用插值和滤波技术来提高信号的质量。

14. 数字调制和解调：如何实现数字调制技术，以及如何从调制信号中提取原始信息。

15. 算法实现：如何将理论上的信号处理算法转换为可实现的代码，以及如何优化算法以提升性能。

这些问题是数字信号处理领域的核心问题，无论是在理论研究还是在实际应用中，都需要对这些基本概念和问题有深入的理解。

原文链接：

用于数字信号处理的有用 C++ 类集合