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;
}

递推平均滤波法是怎样采样进行计算的

递推平均滤波法是通过对一段时间内的采样数据进行加权平均来平滑信号的方法。具体来说，它采用一个滑动窗口，每次新的采样数据进入窗口时，旧的数据会被移除，新的数据会被加入，并且对窗口内的所有数据进行加权平均计算，得到一个平滑后的输出值。这个加权平均的权重是根据采样数据的时间顺序递减的，最新的数据权重最大，最老的数据权重最小。这样可以使得平滑后的输出值更加接近最新的采样数据，同时也能保留一定的历史信息。