自适应滤波（换成c语言怎么写）

参考GPT和自己的思路：

自适应滤波是一种常用的信号处理技术，它可以根据信号的特征来自动调整滤波器的参数，以达到更好的滤波效果。下面提供一种基于C语言的自适应滤波算法实现方式：

#include <stdio.h>

#define N 10  // 信号长度
#define M 3   // 滤波器长度

int main()
{
    // 原始信号和滤波器输入
    float x[N] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}; 
    float h[M] = {1, 0, -1};                        
    
    // 滤波器输出和误差
    float y[N];       
    float e[N-M+1];   
    
    // 自适应滤波参数
    float mu = 0.01;  // 步长
    float w[M] = {0}; // 初始权值
    
    // 自适应滤波实现
    for (int i = 0; i < N-M+1; i++) {
        float sum = 0;
        for (int j = 0; j < M; j++) {
            sum += w[j] * x[i+j];
        }
        y[i] = sum;
        e[i] = x[i+M-1] - y[i];
        for (int j = 0; j < M; j++) {
            w[j] += mu * e[i] * x[i+j];
        }
    }
    
    // 输出结果
    printf("Original signal: ");
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        printf("%f ", x[i]);
    }
    printf("\nFiltered signal: ");
    for (int i = 0; i < N-M+1; i++) {
        printf("%f ", y[i]);
    }
    printf("\nError signal: ");
    for (int i = 0; i < N-M+1; i++) {
        printf("%f ", e[i]);
    }
    printf("\nFilter weights: ");
    for (int i = 0; i < M; i++) {
        printf("%f ", w[i]);
    }
    printf("\n");
    
    return 0;
}

该算法通过迭代的方式更新滤波器的权值，以最小化滤波器输出与实际信号之间的误差。其中，步长参数mu越小，则权值调整的越慢，收敛性越好；但如果太小，则会导致收敛速度过慢，影响滤波效果。