镶边的介绍：一个Matlab镶边的例子

下面是镶边的Matlab代码，这段代码实现如图10.11所示的滤波器。输入变量为x（输入矢量），t（最大延迟，单位为s），α（前馈系数），f₀（变化频率延迟时间）和F_S（采样频率）。除时间延迟是正弦变化的以外，这个程序与程序清单10.2很类似。

程序清单10.7：一个Matlab镶边的例子

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注意，第7～10行产生β[n]，这是一个按正弦改变的整数阵列，范围为0～R，用作延迟值。可以用很多方法利用β[n]使循环缓冲器的索引指向正确延迟量的值。上面程序中，我们使用的技术很简单，由此可见滤波器操作和程序清单10.2的梳状滤波器不同。第18行确定需要调整循环缓冲器索引的多少个位置（与表10.2的梳状滤波器相比）才能表示变量延迟。例如，对于特定n，如果β[n]=R，那么第18行计算的偏移为R-R=0，第22行计算的索引值就与程序清单10.2中所用的索引值相同，这样得到的延迟为R。在另一端，如果β[n]=0，那么第18行计算的偏移为R-0=R，第22行计算的索引值就是把循环滤波器“绕回”当前采样，这样得到的延迟为0。因而，滤波器使用按正弦变化的延迟，这是镶边所需要的。

上面的程序清单10.7中，β[n]的长度和输入矢量一样，这样比较简单。转变到实时C语言代码时，这样做是不切实际的。这是因为我们并不能预测要处理多少个输入采样，而且不希望使用那么长的阵列。如何克服这个问题呢？可以用一个单独的循环缓冲器实现β[n]（具有自己的索引变量），缓冲器的值为按正弦变化的0～R中的值。这个缓冲器有多长呢？β[n]中需要存储的值不需要大于一个正弦周期。稍微一想就明白了，因为一个正弦周期有F_S/f₀个元素。例如，如果采样频率是48kHz，延迟变化的频率是0.5Hz（记住f₀通常是很低频率的），那么β[n]就有96000个元素。可以利用技术将这个值减小到F_S/f₀的1/2或1/4，读者自己可以研究一下。