c++ - IIR低通滤波器在C++中的实现

我有一个来自Matlab函数[b, a] = butter(3, 0.4, 'low')的Butterworth低通滤波器的滤波器系数，并且实现了Matlab根据their documentation对filter(b, a, X)使用的相同计算。例如，对5.0的恒定信号进行滤波的结果是相同的，但仅适用于前10个值!

我想我的循环缓冲区是错误的，但是我找不到任何问题。使用filter方法将值正确写入x中，将数组初始化为零，圆形缓冲区指针n具有正确的值...您有什么想法吗？

// Interface
class LowpassFilter {
private:
    double x[10]; // input vector
    double y[10]; // output vector
    int n;    // pointer to the current array index

public:
    LowpassFilter();
    double filter(double sample);
};


// Implementation

// filter coefficients a and b
const double a[] = {1.0, -0.577240524806303, 0.421787048689562, -0.056297236491843};
const double b[] = {0.098531160923927, 0.295593482771781, 0.295593482771781, 0.098531160923927};
static int c = 0;

LowpassFilter::LowpassFilter() : x{0.0}, y{0.0}, n(0) { } // Constructor

double LowpassFilter::filter(double sample)
{
    x[n] = sample;
    y[n] = b[0] * x[n] + b[1] * x[(n-1)%10] + b[2] * x[(n-2)%10] + b[3] * x[(n-3)%10]
                       - a[1] * y[(n-1)%10] - a[2] * y[(n-2)%10] - a[3] * y[(n-3)%10];

    std::cout << c++ << ": " << y[n] << std::endl; // for checking the result with the Matlab results

    double result = y[n];
    n = (n + 1) % 10; // new pointer index
    return result;
}

最佳答案

多亏了Mike Seymour和emsr，问题才成为y[n]计算中的负指标。要解决此问题，只需采用一行:

y[n] = b[0] * x[n] + b[1] * x[(n-1+m)%m] + b[2] * x[(n-2+m)%m] + b[3] * x[(n-3+m)%m]
                   - a[1] * y[(n-1+m)%m] - a[2] * y[(n-2+m)%m] - a[3] * y[(n-3+m)%m];

确保索引为正。现在工作正常。非常感谢!