使用C++ Matlab中的lp2lp函数教程详解

1. matlab的lp2lp函数的作用

去归一化 H(s) 的分母

2. matlab的lp2lp函数的使用方法

[z, p, k]=buttap(3);
disp("零点："+z);
disp("极点："+p);
disp("增益："+k);
[Bap,Aap]=zp2tf(z,p,k);％ 由零极点和增益确定归一化Han(s)系数
disp("Bap="+Bap);
disp("Aap="+Aap);
[Bbs,Abs]=lp2lp(Bap,Aap,86.178823974858318);％ 低通到低通 计算去归一化Ha(s),最后一个参数就是去归一化的 截止频率
disp("Bbs="+Bbs);
disp("Abs="+Abs);

3. C++ 实现

3.1 complex.h 文件

#pragma once
#include <iostream>
typedef struct Complex
{
double real;// 实数
double img;// 虚数
Complex()
{
real = 0.0;
img = 0.0;
}
Complex(double r, double i)
{
real = r;
img = i;
}
}Complex;
/*复数乘法*/
int complex_mul(Complex* input_1, Complex* input_2, Complex* output)
{
if (input_1 == NULL || input_2 == NULL || output == NULL)
{
std::cout << "complex_mul error!" << std::endl;
return -1;
}
output->real = input_1->real * input_2->real - input_1->img * input_2->img;
output->img = input_1->real * input_2->img + input_1->img * input_2->real;
return 0;
}

3.2 lp2lp.h 文件

实现方法很简单，将 H(s) 的分母的系数乘以 pow(wc, 这一项的指数) 即可

#pragma once
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include "complex.h"
using namespace std;
vector<pair<Complex*, int>> lp2lp(vector<pair<Complex*, int>> tf, double wc)
{
vector<pair<Complex*, int>> result;
if (tf.size() <= 0 || wc <= 0.001)
{
return result;
}
result.resize(tf.size());
for (int i = 0; i < tf.size(); i++)
{
double coeff = pow(wc, tf[i].second);
Complex* c = (Complex*)malloc(sizeof(Complex));
c->real = coeff * tf[i].first->real;
c->img = coeff * tf[i].first->img;
pair<Complex*, int> p(c, tf[i].second);
result[i] = p;
}
return result;
}

4. 测试结果

4.1 测试文件

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <vector>
#include "buttap.h"
#include "zp2tf.h"
#include "lp2lp.h"
using namespace std;
#define pi ((double)3.141592653589793)
int main()
{
vector<Complex*> poles = buttap(3);
vector<pair<Complex*, int>> tf = zp2tf(poles);
// 去归一化后的 H(s) 的分母
vector<pair<Complex*, int>> ap = lp2lp(tf, 86.178823974858318);
return 0;
}

4.2 测试3阶的情况

4.3 测试9阶的情况

可以看出二者结果一样，大家可以自行验证

来源：https://blog.csdn.net/Redmoon955331/article/details/130199447