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# 信号处理JNI封装使用说明
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## 概述
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本项目已将C++信号处理功能封装成JNI接口，可以在Android应用中直接调用。主要功能包括：
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- 各种数字滤波器（带通、低通、高通、陷波）
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- 信号质量评估
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- ECG信号质量指数计算
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- 信号特征提取
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- 信号预处理（归一化、去直流等）
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- 实时信号处理
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## 文件结构
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```
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app/src/main/
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├── cpp/
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│ ├── include/cpp/
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│ │ └── signal_processor.h # C++头文件
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│ ├── src/
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│ │ └── signal_processor.cpp # C++实现文件（需要修复乱码）
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│ ├── jni/
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│ │ └── jni_bridge.cpp # 统一的JNI桥接文件（包含所有JNI函数）
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│ └── CMakeLists.txt # 构建配置
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└── java/
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└── com/example/cmake_project_test/
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├── SignalProcessorJNI.kt # Java JNI接口类
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└── SignalProcessorExample.kt # 使用示例类
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```
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## 使用方法
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### 1. 基本使用
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```kotlin
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// 创建信号处理器实例
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val signalProcessor = SignalProcessorJNI()
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if (signalProcessor.createProcessor()) {
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// 使用各种信号处理功能
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val filteredSignal = signalProcessor.bandpassFilter(
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inputSignal,
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sampleRate = 1000.0,
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lowFreq = 40.0,
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highFreq = 60.0
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)
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// 清理资源
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signalProcessor.destroyProcessor()
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}
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```
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### 2. 主要功能
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#### 数字滤波
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```kotlin
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// 带通滤波
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val bandpassResult = signalProcessor.bandpassFilter(
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signal, sampleRate, lowFreq, highFreq
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)
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// 低通滤波
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val lowpassResult = signalProcessor.lowpassFilter(
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signal, sampleRate, cutoffFreq
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)
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// 高通滤波
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val highpassResult = signalProcessor.highpassFilter(
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signal, sampleRate, cutoffFreq
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)
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// 陷波滤波（去除工频干扰）
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val notchResult = signalProcessor.notchFilter(
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signal, sampleRate, notchFreq, qFactor
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)
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```
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#### 信号质量评估
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```kotlin
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// 计算信号质量指数
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val quality = signalProcessor.calculateSignalQuality(signal)
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// 计算ECG信号质量指数
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val ecgSQI = signalProcessor.calculateECGSQI(ecgSignal, sampleRate)
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// 计算两个信号的相关性
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val correlation = signalProcessor.calculateCorrelation(signal1, signal2)
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```
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#### 信号预处理
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```kotlin
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// 归一化信号幅度
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signalProcessor.normalizeAmplitude(signal)
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// 提取信号特征
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val features = signalProcessor.extractFeatures(signal, sampleRate)
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// 重置滤波器状态
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signalProcessor.resetFilters()
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```
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#### 实时处理
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```kotlin
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// 实时处理数据块
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val processedChunk = signalProcessor.processRealtimeChunk(
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chunk, sampleRate
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)
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```
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### 3. 完整示例
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参考 `SignalProcessorExample.kt` 文件，其中包含了所有功能的演示代码：
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```kotlin
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val example = SignalProcessorExample()
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// 运行所有演示
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example.runAllDemonstrations()
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// 清理资源
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example.cleanup()
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```
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## 数据格式
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### 输入数据
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- 所有信号数据使用 `FloatArray` 格式
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- 采样率使用 `Double` 类型
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- 频率参数使用 `Double` 类型
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### 输出数据
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- 滤波结果返回 `FloatArray?`（可能为null表示处理失败）
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- 质量指数返回 `Float` 类型（0.0-1.0）
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- 相关性返回 `Float` 类型（-1.0到1.0）
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### 内部转换
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- Java端使用 `ByteBuffer` 进行 `FloatArray` 和 `ByteArray` 的转换
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- C++端使用 `std::vector<float>` 处理数据
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- 字节序使用小端序（Little Endian）
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## 注意事项
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### 1. 资源管理
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```kotlin
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// 必须在使用前创建处理器
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if (!signalProcessor.createProcessor()) {
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// 处理创建失败的情况
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return
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}
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// 使用完毕后必须销毁处理器
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signalProcessor.destroyProcessor()
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```
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### 2. 错误处理
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```kotlin
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val result = signalProcessor.bandpassFilter(signal, sampleRate, lowFreq, highFreq)
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if (result != null) {
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// 处理成功
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processResult(result)
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} else {
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// 处理失败
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Log.e("SignalProcessor", "滤波处理失败")
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}
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```
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### 3. 性能考虑
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- 滤波器初始化有一定开销，建议复用处理器实例
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- 大数据量处理时考虑分块处理
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- 实时处理时注意内存分配
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### 4. 线程安全
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- JNI函数不是线程安全的
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- 多线程使用时需要适当的同步机制
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- 建议在主线程或专用工作线程中使用
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## 构建配置
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### CMakeLists.txt
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确保在 `CMakeLists.txt` 中包含了信号处理库：
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```cmake
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# Signal processor static library
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add_library(signal_processor STATIC
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src/signal_processor.cpp)
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target_include_directories(signal_processor PUBLIC
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${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/include)
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# 链接到主库
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target_link_libraries(${CMAKE_PROJECT_NAME}
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core_math
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data_parser
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signal_processor
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android
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log)
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```
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**注意**：信号处理的JNI函数现在已整合到 `jni_bridge.cpp` 中，不再需要单独的 `signal_processor_jni.cpp` 文件。
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### 库加载
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在Java代码中确保正确加载原生库：
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```kotlin
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companion object {
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init {
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System.loadLibrary("cmake_project_test")
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}
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}
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```
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## 故障排除
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### 1. 编译错误
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- 检查 `CMakeLists.txt` 配置
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- 确保所有源文件路径正确
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- 检查头文件包含路径
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### 2. 运行时错误
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- 检查Logcat中的错误信息
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- 确保处理器已正确创建
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- 检查输入数据格式和大小
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### 3. 性能问题
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- 使用Android Profiler分析性能瓶颈
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- 考虑减少数据转换开销
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- 优化滤波器参数
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## 扩展功能
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### 1. 添加新的滤波器
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1. 在 `signal_processor.h` 中声明新方法
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2. 在 `signal_processor.cpp` 中实现
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3. 在 `signal_processor_jni.cpp` 中添加JNI封装
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4. 在 `SignalProcessorJNI.kt` 中添加Java接口
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### 2. 自定义信号处理
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可以基于现有的JNI接口构建更高级的信号处理功能：
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```kotlin
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class AdvancedSignalProcessor(private val jni: SignalProcessorJNI) {
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fun adaptiveFilter(signal: FloatArray, sampleRate: Double): FloatArray? {
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// 实现自适应滤波算法
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// 使用JNI接口调用底层功能
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}
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}
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```
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## 总结
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通过JNI封装，您现在可以在Android应用中直接使用C++的高性能信号处理功能。这种架构既保持了C++的性能优势，又提供了Java/Kotlin的易用性。
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建议在使用前先运行示例代码，熟悉各种功能的使用方法，然后根据具体需求进行定制化开发。
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