matlab代码编写滑动窗口均值滤波

滑动窗口均值滤波是一种常用的信号处理技术，它通过取信号中连续几个点的平均值来平滑数据，从而去除噪声或进行平滑处理。在MATLAB中，编写滑动窗口均值滤波的代码相对简单。以下是一个基本的实现示例：

function filtered_signal = sliding_window_mean(signal, window_size)
    % signal: 输入的信号数组
    % window_size: 窗口大小，应为正整数
    % filtered_signal: 滤波后的信号数组
    
    % 检查窗口大小是否合理
    if mod(window_size, 2) == 0
        error('窗口大小必须是奇数');
    end
    
    % 初始化滤波后的信号数组
    filtered_signal = zeros(size(signal));
    
    % 计算边界处的均值，因为边界上的点不足以形成完整的窗口
    pad_width = floor(window_size / 2);
    padded_signal = padarray(signal, [pad_width 0], 'replicate', 'both');
    
    % 滑动窗口计算均值
    for i = 1:length(signal)
        % 提取窗口内的信号部分
        window_signal = padded_signal(i:i+window_size-1);
        
        % 计算均值并赋值给滤波信号
        filtered_signal(i) = mean(window_signal);
    end
    
    % 如果窗口大小是偶数，需要再次调整边界值
    if mod(window_size, 2) == 0
        filtered_signal(1:pad_width) = filtered_signal(pad_width+1:2*pad_width);
    end
end

使用此函数时，只需提供信号数组和窗口大小即可得到滤波后的信号。例如：

original_signal = rand(1, 100); % 假设这是你的原始信号
window_size = 5; % 设定窗口大小为5
filtered_signal = sliding_window_mean(original_signal, window_size); % 应用滤波器