Updated README
[opus.git] / silk / float / SKP_Silk_burg_modified_FLP.c
1 /***********************************************************************\r
2 Copyright (c) 2006-2011, Skype Limited. All rights reserved. \r
3 Redistribution and use in source and binary forms, with or without \r
4 modification, (subject to the limitations in the disclaimer below) \r
5 are permitted provided that the following conditions are met:\r
6 - Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\r
7 this list of conditions and the following disclaimer.\r
8 - Redistributions in binary form must reproduce the above copyright \r
9 notice, this list of conditions and the following disclaimer in the \r
10 documentation and/or other materials provided with the distribution.\r
11 - Neither the name of Skype Limited, nor the names of specific \r
12 contributors, may be used to endorse or promote products derived from \r
13 this software without specific prior written permission.\r
14 NO EXPRESS OR IMPLIED LICENSES TO ANY PARTY'S PATENT RIGHTS ARE GRANTED \r
15 BY THIS LICENSE. THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND \r
16 CONTRIBUTORS ''AS IS'' AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING,\r
17 BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND \r
18 FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE \r
19 COPYRIGHT OWNER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, \r
20 INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT\r
21 NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF \r
22 USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON \r
23 ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT \r
24 (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE \r
25 OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\r
26 ***********************************************************************/\r
27 \r
28 /*                                                                      *\r
29  * SKP_Silk_burg_modified.c                                           *\r
30  *                                                                      *\r
31  * Calculates the reflection coefficients from the input vector         *\r
32  * Input vector contains nb_subfr sub vectors of length L_sub + D       *\r
33  *                                                                      *\r
34  * Copyright 2009 (c), Skype Limited                                    *\r
35  * Date: 091130                                                         *\r
36  */\r
37 \r
38 #include "SKP_Silk_SigProc_FLP.h"\r
39 \r
40 #define MAX_FRAME_SIZE              384 // subfr_length * nb_subfr = ( 0.005 * 16000 + 16 ) * 4 = 384\r
41 #define MAX_NB_SUBFR                4\r
42 \r
43 /* Compute reflection coefficients from input signal */\r
44 SKP_float SKP_Silk_burg_modified_FLP(   /* O    returns residual energy                                         */\r
45     SKP_float       A[],                /* O    prediction coefficients (length order)                          */\r
46     const SKP_float x[],                /* I    input signal, length: nb_subfr*(D+L_sub)                        */\r
47     const SKP_int   subfr_length,       /* I    input signal subframe length (including D preceeding samples)   */\r
48     const SKP_int   nb_subfr,           /* I    number of subframes stacked in x                                */\r
49     const SKP_float WhiteNoiseFrac,     /* I    fraction added to zero-lag autocorrelation                      */\r
50     const SKP_int   D                   /* I    order                                                           */\r
51 )\r
52 {\r
53     SKP_int         k, n, s;\r
54     double          C0, num, nrg_f, nrg_b, rc, Atmp, tmp1, tmp2;\r
55     const SKP_float *x_ptr;\r
56     double          C_first_row[ SKP_Silk_MAX_ORDER_LPC ], C_last_row[ SKP_Silk_MAX_ORDER_LPC ];\r
57     double          CAf[ SKP_Silk_MAX_ORDER_LPC + 1 ], CAb[ SKP_Silk_MAX_ORDER_LPC + 1 ];\r
58     double          Af[ SKP_Silk_MAX_ORDER_LPC ];\r
59 \r
60     SKP_assert( subfr_length * nb_subfr <= MAX_FRAME_SIZE );\r
61     SKP_assert( nb_subfr <= MAX_NB_SUBFR );\r
62 \r
63     /* Compute autocorrelations, added over subframes */\r
64     C0 = SKP_Silk_energy_FLP( x, nb_subfr * subfr_length );\r
65     SKP_memset( C_first_row, 0, SKP_Silk_MAX_ORDER_LPC * sizeof( double ) );\r
66     for( s = 0; s < nb_subfr; s++ ) {\r
67         x_ptr = x + s * subfr_length;\r
68         for( n = 1; n < D + 1; n++ ) {\r
69             C_first_row[ n - 1 ] += SKP_Silk_inner_product_FLP( x_ptr, x_ptr + n, subfr_length - n );\r
70         }\r
71     }\r
72     SKP_memcpy( C_last_row, C_first_row, SKP_Silk_MAX_ORDER_LPC * sizeof( double ) );\r
73 \r
74     /* Initialize */\r
75     CAb[ 0 ] = CAf[ 0 ] = C0 + WhiteNoiseFrac * C0 + 1e-9f;\r
76 \r
77     for( n = 0; n < D; n++ ) {\r
78         /* Update first row of correlation matrix (without first element) */\r
79         /* Update last row of correlation matrix (without last element, stored in reversed order) */\r
80         /* Update C * Af */\r
81         /* Update C * flipud(Af) (stored in reversed order) */\r
82         for( s = 0; s < nb_subfr; s++ ) {\r
83             x_ptr = x + s * subfr_length;\r
84             tmp1 = x_ptr[ n ];\r
85             tmp2 = x_ptr[ subfr_length - n - 1 ];\r
86             for( k = 0; k < n; k++ ) {\r
87                 C_first_row[ k ] -= x_ptr[ n ] * x_ptr[ n - k - 1 ];\r
88                 C_last_row[ k ]  -= x_ptr[ subfr_length - n - 1 ] * x_ptr[ subfr_length - n + k ];\r
89                 Atmp = Af[ k ];\r
90                 tmp1 += x_ptr[ n - k - 1 ] * Atmp;\r
91                 tmp2 += x_ptr[ subfr_length - n + k ] * Atmp;\r
92             }\r
93             for( k = 0; k <= n; k++ ) {\r
94                 CAf[ k ] -= tmp1 * x_ptr[ n - k ];\r
95                 CAb[ k ] -= tmp2 * x_ptr[ subfr_length - n + k - 1 ];\r
96             }\r
97         }\r
98         tmp1 = C_first_row[ n ];\r
99         tmp2 = C_last_row[ n ];\r
100         for( k = 0; k < n; k++ ) {\r
101             Atmp = Af[ k ];\r
102             tmp1 += C_last_row[ n - k - 1 ]  * Atmp;\r
103             tmp2 += C_first_row[ n - k - 1 ] * Atmp;\r
104         }\r
105         CAf[ n + 1 ] = tmp1;\r
106         CAb[ n + 1 ] = tmp2;\r
107 \r
108         /* Calculate nominator and denominator for the next order reflection (parcor) coefficient */\r
109         num = CAb[ n + 1 ];\r
110         nrg_b = CAb[ 0 ];\r
111         nrg_f = CAf[ 0 ];\r
112         for( k = 0; k < n; k++ ) {\r
113             Atmp = Af[ k ];\r
114             num   += CAb[ n - k ] * Atmp;\r
115             nrg_b += CAb[ k + 1 ] * Atmp;\r
116             nrg_f += CAf[ k + 1 ] * Atmp;\r
117         }\r
118         SKP_assert( nrg_f > 0.0 );\r
119         SKP_assert( nrg_b > 0.0 );\r
120 \r
121         /* Calculate the next order reflection (parcor) coefficient */\r
122         rc = -2.0 * num / ( nrg_f + nrg_b );\r
123         SKP_assert( rc > -1.0 && rc < 1.0 );\r
124 \r
125         /* Update the AR coefficients */\r
126         for( k = 0; k < (n + 1) >> 1; k++ ) {\r
127             tmp1 = Af[ k ];\r
128             tmp2 = Af[ n - k - 1 ];\r
129             Af[ k ]         = tmp1 + rc * tmp2;\r
130             Af[ n - k - 1 ] = tmp2 + rc * tmp1;\r
131         }\r
132         Af[ n ] = rc;\r
133 \r
134         /* Update C * Af and C * Ab */\r
135         for( k = 0; k <= n + 1; k++ ) {\r
136             tmp1 = CAf[ k ];\r
137             CAf[ k ]          += rc * CAb[ n - k + 1 ];\r
138             CAb[ n - k + 1  ] += rc * tmp1;\r
139         }\r
140     }\r
141 \r
142     /* Return residual energy */\r
143     nrg_f = CAf[ 0 ];\r
144     tmp1 = 1.0;\r
145     for( k = 0; k < D; k++ ) {\r
146         Atmp = Af[ k ];\r
147         nrg_f += CAf[ k + 1 ] * Atmp;\r
148         tmp1  += Atmp * Atmp;\r
149         A[ k ] = (SKP_float)(-Atmp);\r
150     }\r
151     nrg_f -= WhiteNoiseFrac * C0 * tmp1;\r
152 \r
153     return (SKP_float)nrg_f;\r
154 }\r