如果你是算法工程师，请你使用QT编写一个算法基类(策略模式)。可以支持卡尔曼滤波算法和中位值滤波算法。每隔100ms或者300ms有一条数据输入，并且需要每隔1s取滤波后的结果

好的，以下是基于QT的算法基类的实现：

首先，我们需要定义一个抽象基类`FilterAlgorithm`，它包含了两个纯虚函数`filter`和`reset`，分别用于对输入数据进行滤波和重置滤波器：

class FilterAlgorithm
{
public:
    virtual double filter(double input) = 0;
    virtual void reset() = 0;
};

接下来，我们需要实现两种不同的滤波算法：卡尔曼滤波和中位值滤波。我们可以分别定义两个派生类`KalmanFilter`和`MedianFilter`，并实现它们的`filter`和`reset`函数：

class KalmanFilter : public FilterAlgorithm
{
public:
    KalmanFilter(double q, double r) : Q(q), R(r) {}
    double filter(double input) override
    {
        // 卡尔曼滤波算法的实现...
    }
    void reset() override
    {
        // 重置卡尔曼滤波器的状态...
    }
private:
    double Q; // 过程噪声的方差
    double R; // 测量噪声的方差
};

class MedianFilter : public FilterAlgorithm
{
public:
    MedianFilter(int size) : windowSize(size) {}
    double filter(double input) override
    {
        // 中位值滤波算法的实现...
    }
    void reset() override
    {
        // 重置中位值滤波器的状态...
    }
private:
    int windowSize; // 窗口大小
};

现在我们已经实现了两种不同的滤波算法，接下来我们可以使用策略模式来使用它们。我们可以定义一个`Filter`类，它包含一个指向`FilterAlgorithm`对象的指针`algorithm`，并提供`setAlgorithm`和`filter`函数：

class Filter
{
public:
    Filter() : algorithm(nullptr) {}
    ~Filter() { delete algorithm; }
    void setAlgorithm(FilterAlgorithm* algo) { algorithm = algo; }
    double filter(double input)
    {
        if (algorithm == nullptr)
            return input;
        return algorithm->filter(input);
    }
    void reset()
    {
        if (algorithm != nullptr)
            algorithm->reset();
    }
private:
    FilterAlgorithm* algorithm;
};

现在我们可以使用`Filter`类来进行滤波了。假设我们想要使用卡尔曼滤波算法，我们可以这样写：

Filter filter;
KalmanFilter* kalman = new KalmanFilter(0.1, 0.1);
filter.setAlgorithm(kalman);

while (true) {
    double input = getInputData();
    double output = filter.filter(input);
    // 每隔1s输出滤波后的结果
    if (getCurrentTime() % 1000 == 0) {
        std::cout << "Filtered data: " << output << std::endl;
    }
    // 每隔300ms重置滤波器
    if (getCurrentTime() % 300 == 0) {
        filter.reset();
    }
}

如果我们想要使用中位值滤波算法，只需要将`KalmanFilter`替换为`MedianFilter`即可：

Filter filter;
MedianFilter* median = new MedianFilter(5);
filter.setAlgorithm(median);

while (true) {
    double input = getInputData();
    double output = filter.filter(input);
    // 每隔1s输出滤波后的结果
    if (getCurrentTime() % 1000 == 0) {
        std::cout << "Filtered data: " << output << std::endl;
    }
    // 每隔100ms重置滤波器
    if (getCurrentTime() % 100 == 0) {
        filter.reset();
    }
}

这样，我们就成功地使用策略模式实现了一个基于QT的算法基类，支持卡尔曼滤波算法和中位值滤波算法。