C#实现加权递推平均滤波算法 输入List<double>返回List<double>

可以使用以下的C#代码实现加权递推平均滤波算法：

public static List<double> WeightedMovingAverage(List<double> input, int windowSize, List<double> weights)
{
    List<double> output = new List<double>();

    // 首先计算初始的平均值
    double sum = 0;
    for (int i = 0; i < windowSize; i++)
    {
        sum += input[i] * weights[i];
    }
    output.Add(sum / windowSize);

    // 使用递推公式计算后续的平均值
    for (int i = windowSize; i < input.Count; i++)
    {
        sum -= input[i - windowSize] * weights[0];
        sum += input[i] * weights[windowSize - 1];
        output.Add(sum / windowSize);
    }

    return output;
}

这个函数接受三个参数：输入的数据列表`input`，窗口大小`windowSize`和权重列表`weights`。它会返回一个列表，其中包含加权递推平均滤波后的结果。

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C#实现递推平均滤波算法 输入List<double>返回List<double>

可以使用以下代码来实现递推平均滤波算法：

public List<double> RecursiveAverageFilter(List<double> input)
{
    List<double> output = new List<double>();
    double sum = 0.0;

    for (int i = 0; i < input.Count; i++)
    {
        sum += input[i];
        output.Add(sum / (i + 1));
    }

    return output;
}

递推平均滤波法 C语言

递推平均滤波法是一种数字信号处理技术，常用于平滑或去除噪声数据序列。它的基本思想是通过计算一段历史数据的加权平均值来预测当前的值。在C语言中，我们可以创建一个简单的数组结构来存储过去的数据，并用一个循环更新这个平均值。

以下是使用C语言实现简单一阶递推平均滤波的基本步骤：

// 定义滤波器窗口大小（例如5）
#define FILTER_SIZE 5

// 初始化滤波器数组和累积权重
double filter[FILTER_SIZE] = {0};
double sum = 0;
double current_value; // 待滤波的新数据

void recursive_average_filter(double value) {
    // 如果窗口满了，替换第一个元素
    if (sum > 0) {
        sum -= filter[0];
        filter[0] = value;
    } else {
        // 窗口为空或刚刚开始，直接添加新值
        filter[0] = value;
    }

    // 更新总和并计算新的平均值
    for (int i = 1; i < FILTER_SIZE; i++) {
        sum += filter[i];
    }
    double filtered_value = sum / FILTER_SIZE;

    // 返回经过滤波后的值
    current_value = filtered_value;
}

// 使用滤波函数
double raw_data = ...; // 获取新数据点
recursive_average_filter(raw_data);