滑动均值滤波算法代码

以下是一个简单的 Python 实现滑动均值滤波算法的代码：

def sliding_average_filter(signal, window_size):
    filtered_signal = []
    for i in range(len(signal)):
        # 计算当前窗口的平均值
        start = max(0, i - window_size + 1)
        end = i + 1
        window = signal[start:end]
        mean = sum(window) / len(window)
        filtered_signal.append(mean)
    return filtered_signal

这个函数接受两个参数：一个输入信号 `signal` 和一个窗口大小 `window_size`。它使用一个循环遍历输入信号中的每个数据点，并计算以当前数据点为中心的窗口的平均值。然后，把平均值添加到输出信号 `filtered_signal` 中。最终，函数返回过滤后的信号。

你可以调整窗口大小来控制平滑程度。较大的窗口会产生更平滑的输出，但同时也会产生更多的延迟。

相关问题

滑动均值滤波算法c语言代码

以下是一个简单的 C 语言实现滑动均值滤波算法的代码：

#include <stdio.h>

void sliding_average_filter(float *signal, float *filtered_signal, int signal_length, int window_size) {
    int i, j;
    float window_sum, mean;

    // 处理边界情况
    for (i = 0; i < window_size - 1; i++) {
        window_sum = 0.0;
        for (j = 0; j < i + 1; j++) {
            window_sum += signal[j];
        }
        mean = window_sum / (i + 1);
        filtered_signal[i] = mean;
    }

    // 处理中间部分
    for (i = window_size - 1; i < signal_length; i++) {
        window_sum = 0.0;
        for (j = i - window_size + 1; j < i + 1; j++) {
            window_sum += signal[j];
        }
        mean = window_sum / window_size;
        filtered_signal[i] = mean;
    }

    // 处理边界情况
    for (i = signal_length - window_size + 1; i < signal_length; i++) {
        window_sum = 0.0;
        for (j = i; j < signal_length; j++) {
            window_sum += signal[j];
        }
        mean = window_sum / (signal_length - i);
        filtered_signal[i] = mean;
    }
}

int main() {
    float signal[] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0};
    float filtered_signal[10];
    int signal_length = 10;
    int window_size = 3;

    sliding_average_filter(signal, filtered_signal, signal_length, window_size);

    int i;
    for (i = 0; i < signal_length; i++) {
        printf("%f ", filtered_signal[i]);
    }
    printf("\n");

    return 0;
}

这个函数接受四个参数：一个输入信号 `signal`、一个输出信号 `filtered_signal`、输入信号的长度 `signal_length` 和一个窗口大小 `window_size`。它使用三个循环来处理边界情况和中间部分。在每次循环中，它计算当前窗口的和并计算平均值，然后把平均值添加到输出信号 `filtered_signal` 中。最终，函数修改了 `filtered_signal` 数组，其中包含了过滤后的信号。

你可以调整窗口大小来控制平滑程度。较大的窗口会产生更平滑的输出，但同时也会产生更多的延迟。函数中的第一个循环和最后一个循环用于处理输入信号的边界情况。这些情况需要特殊处理，因为窗口不能超出输入信号的边界。

matlab mpu6050 滑动均值滤波

在MATLAB中使用MPU6050进行滑动均值滤波的方法如下：

步骤1: 初始化MPU6050传感器
首先，您需要使用MATLAB的I2C接口初始化MPU6050传感器。您可以使用MATLAB的I2C函数来完成此操作。确保连接好MPU6050传感器并正确设置其I2C地址。

步骤2: 读取原始数据
使用MATLAB的I2C函数来读取MPU6050传感器的原始数据。您可以使用I2C函数中的read函数来读取加速度计和陀螺仪的原始数据。

步骤3: 实现滑动窗口
创建一个固定大小的滑动窗口来存储最近一段时间内的原始数据。您可以使用MATLAB的circshift函数来实现滑动窗口。

步骤4: 计算滑动平均值
对于每个轴上的原始数据，计算滑动窗口内数据的平均值。您可以使用MATLAB的mean函数来计算平均值。

步骤5: 输出滤波后的数据
将滑动平均值作为滤波后的数据输出。

下面是一个简单的MATLAB代码示例，演示如何实现MPU6050的滑动均值滤波：

% 初始化MPU6050传感器
mpu = i2cdev('i2c-1', 0x68); % 使用正确的I2C地址初始化
configureMPU6050(mpu);

% 定义滑动窗口大小和数据数组
windowSize = 10;
data = zeros(windowSize, 3);

% 读取原始数据并进行滑动均值滤波
while true
    % 读取原始数据
    accelData = readAcceleration(mpu);
    
    % 将数据添加到滑动窗口
    data = circshift(data, -1);
    data(end, :) = accelData;
    
    % 计算滑动平均值
    filteredData = mean(data, 1);
    
    % 输出滤波后的数据
    disp(filteredData);
    
    % 添加适当的延迟，以控制滤波速率
    pause(0.1);
end

请注意，此示例代码仅提供了一个基本的框架，您可能需要根据您的具体需求进行适当的调整和修改。此外，还可以使用更复杂的滤波算法，例如卡尔曼滤波器，以获得更好的滤波效果。