滑动平均滤波算法代码

滑动平均滤波算法是一种常用的信号滤波算法，其主要思想是通过取样信号的移动平均值来减少噪声对信号的影响。下面是一个简单的滑动平均滤波算法的示例代码：

#define N 10 // 采样数据个数
int data[N]; // 采样数据
int windowSize = 5; // 窗口大小

void slidingAverageFilter() {
  int sum = 0;
  for (int i = 0; i < windowSize; i++) {
    sum += data[i];
  }
  int average = sum / windowSize;
  for (int i = windowSize; i < N; i++) {
    sum -= data[i - windowSize];
    sum += data[i];
    int average = sum / windowSize;
    // 进行处理操作，比如输出平均值
    printf("The average is: %d\n", average);
  }
}

在这个示例代码中，我们首先定义了一个包含 N 个采样数据的数组 data。然后定义了一个窗口大小 windowSize，用于计算移动平均值。接着我们遍历前 windowSize 个采样数据，求出它们的和并计算平均值。然后我们再从第 windowSize 个采样数据开始遍历，每次移动一个采样数据并重新计算平均值。最后我们可以对平均值进行处理，比如输出。

相关问题

滑动平均滤波算法python

滑动平均滤波算法是一种常用的信号处理方法，用于平滑数据并降低噪声。在Python中，你可以通过以下代码实现滑动平均滤波算法：

def sliding_average_filter(data, window_size):
    filtered_data = []
    for i in range(len(data)):
        if i < window_size:
            filtered_data.append(sum(data[:i+1]) / (i+1))
        else:
            filtered_data.append(sum(data[i-window_size+1:i+1]) / window_size)
    return filtered_data

这里的`data`是输入的数据列表，`window_size`是窗口大小。算法通过计算窗口内数据的平均值来平滑原始数据。在窗口大小小于等于当前索引时，使用窗口内最新的数据进行计算；在窗口大小大于当前索引时，则使用从索引开始往前数窗口大小个数据进行计算。

你可以调用`sliding_average_filter`函数并传入你的数据和窗口大小来实现滑动平均滤波。希望这可以帮助到你！

滑动平均滤波算法C代码实现

请参考以下代码实现：

float smooth_data = 0.0; //平滑后的数据
float alpha = 0.5; //平滑系数

float sliding_average_filter(float new_data){
smooth_data = alpha*new_data + (1-alpha)*smooth_data;
return smooth_data;
}

注：这是一个简单的滑动平均滤波算法，仅供参考。