Matlab - Implementación de filtros digitales

#include <iostream>

#include <cmath>

class ButterworthFilter {

public:

    ButterworthFilter(int order, double cutoffFrequency, double samplingFrequency)

        : order(order), cutoffFrequency(cutoffFrequency), samplingFrequency(samplingFrequency) {

        // Calcular coeficientes del filtro Butterworth

        calculateCoefficients();

        // Inicializar estados del filtro

        reset();

    }

    double filter(double input) {

        // Actualizar estados

        for (int i = order - 1; i > 0; --i) {

            x[i] = x[i - 1];

            y[i] = y[i - 1];

        }

        // Calcular salida del filtro

        x[0] = input;

        y[0] = b[0] * x[0];

        for (int i = 1; i <= order; ++i) {

            y[0] += b[i] * x[i] - a[i] * y[i];

        }

        return y[0];

    }

    void reset() {

        // Inicializar estados a cero

        std::fill(std::begin(x), std::end(x), 0.0);

        std::fill(std::begin(y), std::end(y), 0.0);

    }

private:

    int order;

    double cutoffFrequency;

    double samplingFrequency;

    double b[3]; // Coeficientes de numerador

    double a[3]; // Coeficientes de denominador

    double x[3]; // Estados de la entrada

    double y[3]; // Estados de la salida

    void calculateCoefficients() {

        // Calcula los coeficientes del filtro Butterworth

        // (Este es un ejemplo, debes adaptarlo a tus necesidades específicas)

        double wc = 2 * M_PI * cutoffFrequency / samplingFrequency;

        double beta = 1.0 / (2.0 * std::tan(wc / 2.0));

        b[0] = beta * beta;

        b[1] = 2.0 * b[0];

        b[2] = b[0];

        a[0] = 1.0 + sqrt(2.0) * beta + beta * beta;

        a[1] = 2.0 * (beta * beta - 1.0);

        a[2] = 1.0 - sqrt(2.0) * beta + beta * beta;

        // Normaliza los coeficientes

        for (int i = 0; i <= order; ++i) {

            b[i] /= a[0];

            a[i] /= a[0];

        }

    }

};

int main() {

    // Ejemplo de uso del filtro Butterworth

    ButterworthFilter butterworthFilter(2, 100.0, 1000.0); // Filtro de segundo orden, frecuencia de corte de 100 Hz, frecuencia de muestreo de 1000 Hz

    // Simulación de señal de entrada

    for (double t = 0; t < 1.0; t += 0.01) {

        double inputSignal = sin(2 * M_PI * 50 * t); // Señal de entrada, por ejemplo, una onda sinusoidal de 50 Hz

        double filteredSignal = butterworthFilter.filter(inputSignal);

        // Aquí puedes hacer algo con la señal filtrada, como imprimir o almacenar en un archivo

        std::cout << t << "\t" << inputSignal << "\t" << filteredSignal << std::endl;

    }

    return 0;

}