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完整的源代码、逐行分析及调用示例

源代码：4阶IIR滤波器实现

typedef float flt32_t;

typedef struct IirFilter4thCoef_ {
    flt32_t B[5];  // 前馈系数 (B0, B1, B2, B3, B4)
    flt32_t A[5];  // 反馈系数 (A0, A1, A2, A3, A4)
} IirFilter4thCoef;

typedef struct IirFilter4th_ {
    flt32_t x_delay[4];  // 延迟输入 (x[n-1], x[n-2], x[n-3], x[n-4])
    flt32_t y_delay[4];  // 延迟输出 (y[n-1], y[n-2], y[n-3], y[n-4])
} IirFilter4th;

static inline flt32_t IirFilter4th_Proc(flt32_t input, const IirFilter4thCoef *coef, IirFilter4th *filter)
{
    flt32_t output;  // 输出
    flt32_t bx = coef->B[0] * input;  // 计算前馈部分
    flt32_t ay = 0.f;  // 反馈部分初始化为0
    int16_t i;

    // 计算前馈和反馈部分
    for (i = 0; i < 4; i++)
    {
        bx += coef->B[i + 1] * filter->x_delay[i];  // 前馈项：过去输入的加权和
        ay += coef->A[i + 1] * filter->y_delay[i];  // 反馈项：过去输出的加权和
    }

    output = (bx - ay) / coef->A[0];  // 输出结果为前馈部分减去反馈部分，再除以A[0]

    // 更新延迟数组，将新输入和新输出插入
    for (i = 3; i > 0; i--)
    {
        filter->x_delay[i] = filter->x_delay[i - 1];  // 延迟输入更新
        filter->y_delay[i] = filter->y_delay[i - 1];  // 延迟输出更新
    }

    filter->x_delay[0] = input;   // 当前输入保存到x_delay[0]
    filter->y_delay[0] = output;  // 当前输出保存到y_delay[0]

    return output;  // 返回滤波后的输出
}

代码逐行分析：

结构体定义

IirFilter4thCoef 结构体定义：
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typedef struct IirFilter4thCoef_ {
flt32_t B[5];
flt32_t A[5];
} IirFilter4thCoef;
- B[5] 和 A[5] 分别表示IIR滤波器的前馈（feedforward）和反馈（feedback）系数。滤波器的输出由这两个系数控制。

IirFilter4th 结构体定义：

typedef struct IirFilter4th_ {
    flt32_t x_delay[4];  // 前四个输入的延迟
    flt32_t y_delay[4];  // 前四个输出的延迟
} IirFilter4th;

x_delay[4] 和 y_delay[4] 存储最近4个输入和输出的延迟值，帮助计算当前输出。

函数 `IirFilter4th_Proc` 的实现：

1	static inline flt32_t IirFilter4th_Proc(flt32_t input, const IirFilter4thCoef coef, IirFilter4th filter)

输入参数：
- input：当前输入的信号值。
- coef：指向存储滤波器前馈和反馈系数的结构体的指针。
- filter：指向滤波器的状态（延迟输入和输出）的指针。

初始化变量：
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flt32_t output;
flt32_t bx = coef->B[0] * input; // 前馈计算从B[0] * input开始
flt32_t ay = 0.f; // 反馈部分初始值
- bx 是前馈部分的初始值，由当前输入乘以系数 B[0] 计算。
- ay 是反馈部分，初始为0，用于存储反馈项的计算结果。
计算前馈和反馈部分：
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4
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for (i = 0; i < 4; i++)
{
bx += coef->B[i + 1] * filter->x_delay[i]; // 前馈项
ay += coef->A[i + 1] * filter->y_delay[i]; // 反馈项
}
- 该循环对先前的4个输入 (x_delay) 和输出 (y_delay) 进行处理：
  - bx 累加过去的输入值乘以前馈系数 B[i+1]。
  - ay 累加过去的输出值乘以反馈系数 A[i+1]。
计算输出：
1
output = (bx - ay) / coef->A[0]; // 前馈 - 反馈 / A[0]
- 输出值是前馈项减去反馈项，再除以 A[0]，这符合IIR滤波器的标准公式。

更新延迟缓冲区：

for (i = 3; i > 0; i--)
{
    filter->x_delay[i] = filter->x_delay[i - 1];  // 更新x延迟
    filter->y_delay[i] = filter->y_delay[i - 1];  // 更新y延迟
}
filter->x_delay[0] = input;    // 当前输入保存为最新延迟
filter->y_delay[0] = output;   // 当前输出保存为最新延迟

延迟缓冲区的元素依次向后移动，以保持滤波器的状态。当前输入和输出被放置在缓冲区的最前面 (x_delay[0] 和 y_delay[0])。

返回输出：

1	return output; // 返回当前滤波后的输出

函数调用示例：

#include <stdio.h>

int main() {
    // 定义滤波器系数
    IirFilter4thCoef coef = {
        .B = {0.1f, 0.15f, 0.15f, 0.1f, 0.05f},  // 前馈系数
        .A = {1.0f, 0.2f, 0.3f, 0.4f, 0.1f}     // 反馈系数
    };

    // 初始化滤波器状态（延迟输入和输出）
    IirFilter4th filter = {
        .x_delay = {0, 0, 0, 0},  // 初始输入延迟为0
        .y_delay = {0, 0, 0, 0}   // 初始输出延迟为0
    };

    // 输入信号序列
    flt32_t input_signal[] = {1.0f, 0.5f, -0.5f, -1.0f, 0.0f};
    int n = sizeof(input_signal) / sizeof(input_signal[0]);

    // 滤波后的输出
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        flt32_t output = IirFilter4th_Proc(input_signal[i], &coef, &filter);
        printf("Input: %.2f, Output: %.2f\n", input_signal[i], output);
    }

    return 0;
}

运行示例输出：

Input:  1.00, Output:  0.10
Input:  0.50, Output:  0.18
Input: -0.50, Output:  0.11
Input: -1.00, Output: -0.12
Input:  0.00, Output: -0.22

总结：

结构体 IirFilter4thCoef：保存了4阶IIR滤波器的前馈系数（B[5]）和反馈系数（A[5]）。
结构体 IirFilter4th：保存了滤波器的状态，即最近4个输入（x_delay[4]）和输出（y_delay[4]）。
IirFilter4th_Proc 函数：处理每一个输入样本，通过递归的方式结合过去的输入和输出计算当前的输出，并更新滤波器的状态。

通过该实现，您可以对输入信号进行4阶IIR滤波。

完整的源代码、逐行分析及调用示例

源代码：4阶IIR滤波器实现

代码逐行分析：

结构体定义

函数 IirFilter4th_Proc 的实现：

函数调用示例：

运行示例输出：

总结：

函数 `IirFilter4th_Proc` 的实现：