采集数据自适应滤波代码

以下是一份 Python 实现的自适应滤波器代码，可以用于采集数据：

import numpy as np

def adaptive_filter(samples, mu=0.1, order=2):
    """
    :param samples: 采集到的数据
    :param mu: 自适应滤波器的步长
    :param order: 自适应滤波器的阶数，默认为2
    :return: 过滤后的数据
    """
    N = len(samples)
    filtered = np.zeros(N)
    w = np.zeros(order)
    for i in range(order, N):
        x = np.flip(samples[i-order:i], axis=0)
        y = np.dot(w, x)
        e = samples[i] - y
        w = w + 2 * mu * e * x
        filtered[i] = y
    return filtered

这个自适应滤波器使用 LMS（最小均方）算法来更新滤波器系数，步长 `mu` 控制了每次更新的大小，阶数 `order` 决定了滤波器的复杂度。在实际使用中，你可以根据数据的特点来调整这些参数，以达到最佳的滤波效果。

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数据采集C++自适应滤波代码

以下是一份 C++ 实现的自适应滤波器代码，可以用于数据采集：

#include <iostream>
#include <vector>

std::vector<double> adaptive_filter(std::vector<double> samples, double mu = 0.1, int order = 2) {
    int N = samples.size();
    std::vector<double> filtered(N);
    std::vector<double> w(order);
    for (int i = order; i < N; i++) {
        std::vector<double> x(order);
        for (int j = 0; j < order; j++) {
            x[j] = samples[i-j-1];
        }
        double y = 0;
        for (int j = 0; j < order; j++) {
            y += w[j] * x[j];
        }
        double e = samples[i] - y;
        for (int j = 0; j < order; j++) {
            w[j] += 2 * mu * e * x[j];
        }
        filtered[i] = y;
    }
    return filtered;
}

这个自适应滤波器同样使用 LMS（最小均方）算法来更新滤波器系数，步长 `mu` 控制了每次更新的大小，阶数 `order` 决定了滤波器的复杂度。在实际使用中，你可以根据数据的特点来调整这些参数，以达到最佳的滤波效果。你可以将采集到的数据存储在一个 `vector` 中，然后调用这个函数来进行滤波。