音頻數字低通濾波與帶進位除法最佳化

16Khz採樣頻率，12Bit採樣精度，經過ADPCM壓縮解壓縮演算法後，聽到一些低噪，通過硬體排除（一聲道直接將mic經過運放後到耳放輸出，判斷進入AD的聲音OK），認為問題來之AD採樣內部雜訊。

最佳化思路：

1、ADC經過16KHz的Timer進行DMA到SampBuf[32]；

2、在DMA中斷，將SampBuf每相鄰兩個資料進行一次均值濾波，那麼32個資料可以求31次，所以

===>     增加一個16bit的變數PreSamp，用於儲存SampBuf[32-1]，將最後的資料儲存，用於銜接後一次DMA中斷的第一組均值的第一個資料，即PreSamp,SampBuf[0];

新增變數為靜態變數，初值設為0即可。這樣資料才會連續，不會出現每32個資料丟一個資料的bug;

3、將資料編解碼；

4、啟動DAC DMA的Timer中斷，進行資料轉送；

  5、OK

附：均值濾波演算法（計算結果儲存為整數型適用）

static uint16_t EndSampVal = 0;#if 0PsamBuff[0] = (int16_t)(((EndSampVal + SampBuff[0])/2.0)+0.5)-2040;  EndSampVal = SampBuff[BUFFSIZE-1];for(i=1;i<BUFFSIZE;i++){PsamBuff[i]=(int16_t)(((SampBuff[i-0]+SampBuff[i])/2.0)+0.5)-2040;}#elsePsamBuff[0] = (int16_t)((EndSampVal + SampBuff[0] + 1)>>1)-2040; EndSampVal = SampBuff[BUFFSIZE-1];for(i=1;i<BUFFSIZE;i++){PsamBuff[i]=(int16_t)((SampBuff[i-0]+SampBuff[i]+ 1)>>1)-2040;}#endif

上面兩種的計算結果是一致的，對於兩個資料的四捨五入的演算法最佳化，後面部分為最佳化部分，避免浮點運算的巨大計算量，提高計算效率。即兩個數的帶進位除法可以通過分子加1,再除與分母來替代。當然保留的資料位元整數型資料，非浮點數據；如果需要為浮點數據，該方法不能使用。