matlab对一维数组的加权均值滤波算法

以下是 MATLAB 实现一维数组加权均值滤波算法的示例代码：

function filtered_signal = weighted_mean_filter(signal, weights)

% 输入参数：
% signal：待滤波的一维信号，为一个行向量。
% weights：加权系数，为一个行向量，长度应与 signal 相同。

% 输出参数：
% filtered_signal：经过加权均值滤波后的信号，为一个行向量。

% 获取信号长度
n = length(signal);

% 初始化滤波后的信号
filtered_signal = zeros(1, n);

% 计算滤波窗口的半径
radius = floor(length(weights) / 2);

% 对信号进行滤波
for i = 1:n
    % 计算当前滤波窗口的起始和结束位置
    start_idx = max(i - radius, 1);
    end_idx = min(i + radius, n);
    
    % 计算加权均值
    filtered_signal(i) = sum(signal(start_idx:end_idx) .* weights(start_idx:end_idx)) / sum(weights(start_idx:end_idx));
end

end

在这个函数中，我们定义了两个输入参数：待滤波的信号 `signal` 和加权系数 `weights`。函数首先获取信号长度，然后初始化滤波后的信号为一个长度为 `n` 的全零行向量。接着，我们计算滤波窗口的半径，即加权系数数组长度的一半向下取整。对于每个信号点，我们计算其对应的滤波窗口，并将窗口内的信号点乘以对应的加权系数后求和，最后再除以加权系数的总和，得到加权均值。最终，我们将所有滤波后的信号点保存到 `filtered_signal` 中并返回。