六、递推平均滤波法 实现步骤: 将N个数据看做(FIFO)队列,每次采样到的数据替换掉最先进入队列的数据,最后求平均值。 实现程序: 代码语言:javascript 复制 #defineN12int buf[N];//全局变量,存储N个数据staticchar i=0;intget_val();intfilter(void){char count;int sum=0;if(i==N)i...
低通滤波器可以看做是一个带通滤波器加上一个带阻滤波器的组合。它通过截止频率将高频成分去除,使得信号变得平缓。 3. 常见算法 (1)移动平均法:将连续n个数据求平均值作为当前数据的值,其中n为窗口大小。 (2)指数平均法:根据当前数据和前一次计算结果进行加权平均计算,权重由α决定。 4. 应用场景 低通滤波器...
2. 中值滤波(Median Filter):将一组连续的数据排序,并取中间值作为滤波结果。该算法适用于去除周期性干扰或脉冲噪声,但对于快速变化的信号可能无法有效滤除。 3. 加权移动平均滤波(Weighted Moving Average Filter):给予不同的数据点不同的权重,并将加权平均值作为滤波结果。该算法可以根据需要调整不同数据点的权重...
SG 滤波算法(Savitzky - Golay 滤波算法)是一种数字信号处理算法,用于对信号进行平滑处理。该算法利用最小二乘法拟合局部数据段,然后用拟合的函数来估计每个数据点的值,从而实现平滑处理。 SG 滤波算法的优点是可以同时实现平滑和去噪,可以有效滤除高频噪声,对于非线性信号也有较好的适应性。此外,该算法计算速度快,不...
一、移动平均滤波。 移动平均滤波是一种基本的数字滤波算法,其原理是将一段时间内的数据进行平均值计算,从而消除噪音和干扰。移动平均滤波可以分为简单移动平均滤波和加权移动平均滤波两种。简单移动平均滤波直接对窗口内的数据进行平均;而加权移动平均滤波根据数据的重要性给予不同的权重,提高了滤波效果。 二、中值滤波...
以下是一些常见的数据跟随滤波算法: 移动平均滤波:这是一种简单的滤波方法,它通过计算最近N个数据点的平均值来平滑数据。移动平均滤波算法对于消除随机噪声和周期性干扰非常有效,但可能导致数据延迟。 指数平滑滤波:这种方法给予近期的数据更高的权重,从而更快速地适应数据的变化。指数平滑滤波适用于处理具有趋势或季节性...
以下是一些常见的数据滤波算法: 1. 移动平均滤波,这是一种简单的滤波方法,通过计算数据点的移动平均值来平滑数据。在MATLAB中,可以使用`smooth`函数来实现移动平均滤波。 2. 中值滤波,中值滤波是一种非线性滤波方法,它使用窗口中值来替换每个数据点,从而有效地去除噪声。MATLAB中的`medfilt1`函数可以实现一维中值...
1. 中值滤波(Median Filter) (1)中值滤波:将每一像素点的像素值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点像素值的中值,是一种非线性平滑技术。 (2)原理:取内核区域下所有像素的中值,然后用这个中值替换中心元素。 对于N*N中值滤波器,计算灰度图像f中以像素f(i,j)为中心的N×N屏蔽窗口(N=3,5,7…)内的像素...
信号(数据)滤波和平滑算法主要包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、卡尔曼滤波和傅立叶变换滤波。这些方法通过不同的数学理论和模型,有效地去除信号中的噪声或不规则波动,保留或恢复信号的本质特征。其中,卡尔曼滤波尤其值得关注,由于其在处理线性动态系统的过程噪声和观测噪声方面的独特优势,被广泛应用于航天航空、自动控...