写一个平均值滤波算法

平均值滤波算法是一种简单的信号处理方法，可以用于去除信号中的随机噪声。该算法的基本思想是用信号中某一时刻前后的多个采样值的平均值来取代该时刻的采样值，从而实现去噪的目的。

以下是一个简单的平均值滤波算法的实现：

1. 确定一个窗口大小n，表示要取平均值的采样值个数。

2. 从信号的第n个采样值开始，对每个采样值进行处理。

3. 对于每个采样值，在其前后的n/2个采样值中取平均值，得到平均值后替换该采样值。

4. 重复以上步骤，直至对整个信号进行处理。

以下是该算法的 Python 代码实现：

def moving_average_filter(signal, window_size):
    filtered_signal = []
    for i in range(len(signal)):
        if i < window_size//2 or i >= len(signal)-window_size//2:
            # 处理边界，直接输出原始值
            filtered_signal.append(signal[i])
        else:
            # 取平均值
            avg = sum(signal[i-window_size//2:i+window_size//2+1])/window_size
            filtered_signal.append(avg)
    return filtered_signal

其中，signal是输入的信号序列，window_size是窗口大小。函数返回一个经过平均值滤波处理后的信号序列。