int Median_Filter(int16_t *data, int len) { int i, j; int16_t temp; // 冒泡排序 for (i = 0; i < len - 1; i++) { for (j = 0; j < len - i - 1; j++) { if (data[j] > data[j + 1]) { temp = data[j]; data[j] = data[j + 1]; data[j + 1] = temp; } } } // 取中值 if (len % 2 == 0) { return (data[len / 2] + data[len / 2 - 1]) / 2; } else { return data[len / 2]; } }程序解析和程序框图
时间: 2023-07-15 12:14:36 浏览: 47
这是一个简单的中值滤波算法,用于对给定数据进行滤波处理,返回中位数。下面是程序解析:
1. 函数名:Median_Filter
2. 参数:指向待滤波数据的指针data,数据长度len
3. 返回值:滤波后的中位数
4. 算法流程:
- 冒泡排序,将数据从小到大排序
- 取中值,如果数据长度为偶数,则取中间两个数的平均值;如果为奇数,则取中间的数
下面是程序框图:
```
+---------+
| 开始 |
+---------+
|
V
+---------+
| 冒泡排序 |
+---------+
|
V
+---------+
| 取中值 |
+---------+
|
V
+---------+
| 返回 |
+---------+
```
冒泡排序和取中值都是常见的算法,这里不再赘述。需要注意的是,冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),在数据量较大时可能会影响算法的效率。
相关问题
int Median_Filter(int16_t *data, int len) { int i, j; int16_t temp; // 冒泡排序 for (i = 0; i < len - 1; i++) { for (j = 0; j < len - i - 1; j++) { if (data[j] > data[j + 1]) { temp = data[j]; data[j] = data[j + 1]; data[j + 1] = temp; } } } // 取中值 if (len % 2 == 0) { return (data[len / 2] + data[len / 2 - 1]) / 2; } else { return data[len / 2]; } }修改程序,改为采样个数为5的中值滤波
修改后的程序如下:
```
int Median_Filter(int16_t *data, int len) {
int16_t temp;
// 冒泡排序
for (int i = 0; i < len - 1; i++) {
for (int j = 0; j < len - i - 1; j++) {
if (data[j] > data[j + 1]) {
temp = data[j];
data[j] = data[j + 1];
data[j + 1] = temp;
}
}
}
// 取中值
return data[2];
}
```
这里采用了长度为5的采样,因此中间的数就是第3个数,即`data[2]`。这样就可以得到采样数据的中值。
int main(void) { int16_t ax[5], ay[5], az; int i; float vx = 0, ay_sum = 0, r, a, t = 0.1; // 初始化MPU6050 MPU6050_Init(); while (1) { // 读取加速度和陀螺仪数据 for (i = 0; i < 5; i++) { MPU6050_Read_Accel(&ax[i], &ay[i], &az); HAL_Delay(2); // 等待2ms再进行下一次采样 } // 对ax和ay进行中值滤波 ax[2] = Median_Filter(ax, 5); ay[2] = Median_Filter(ay, 5); // 对ax进行时间积分 for (i = 0; i < 20; i++) { vx += ax[2] * 0.005; // 时间积分,假设采样间隔为0.005s } // 对ay进行平均处理 ay_sum = 0; for (i = 0; i < 20; i++) { ay_sum += ay[2]; HAL_Delay(2); // 等待2ms再进行下一次采样 } ay_sum /= 20; // 计算r r = vx * vx / ay_sum; // 计算a a = ay_sum - 2 * sqrt(1 - cos(vx*t/r)) * (vx/t); // 向PC输出a和滤波后的ax值 printf("a = %f, ax = %d\r\n", a, ax[2]); HAL_Delay(10); } } int Median_Filter(int16_t *data, int len) { int i, j; int16_t temp; // 冒泡排序 for (i = 0; i < len - 1; i++) { for (j = 0; j < len - i - 1; j++) { if (data[j] > data[j + 1]) { temp = data[j]; data[j] = data[j + 1]; data[j + 1] = temp; } } } // 取中值 if (len % 2 == 0) { return (data[len / 2] + data[len / 2 - 1]) / 2; } else { return data[len / 2]; } }修改程序改为采样值为5的中值滤波
int main(void) {
int16_t ax[5], ay[5], az;
int i;
float vx = 0, ay_sum = 0, r, a, t = 0.1;
// 初始化MPU6050
MPU6050_Init();
while (1) {
// 读取加速度和陀螺仪数据
for (i = 0; i < 5; i++) {
MPU6050_Read_Accel(&ax[i], &ay[i], &az);
HAL_Delay(2); // 等待2ms再进行下一次采样
}
// 对ax和ay进行中值滤波
ax[2] = Median_Filter(ax, 5);
ay[2] = Median_Filter(ay, 5);
// 对ax进行时间积分
for (i = 0; i < 20; i++) {
vx += ax[2] * 0.005; // 时间积分,假设采样间隔为0.005s
}
// 对ay进行平均处理
ay_sum = 0;
for (i = 0; i < 20; i++) {
ay_sum += ay[2];
HAL_Delay(2); // 等待2ms再进行下一次采样
}
ay_sum /= 20;
// 计算r
r = vx * vx / ay_sum;
// 计算a
a = ay_sum - 2 * sqrt(1 - cos(vx*t/r)) * (vx/t);
// 向PC输出a和滤波后的ax值
printf("a = %f, ax = %d\r\n", a, ax[2]);
HAL_Delay(10);
}
}
int Median_Filter(int16_t *data, int len) {
int i, j;
int16_t temp;
// 冒泡排序
for (i = 0; i < len - 1; i++) {
for (j = 0; j < len - i - 1; j++) {
if (data[j] > data[j + 1]) {
temp = data[j];
data[j] = data[j + 1];
data[j + 1] = temp;
}
}
}
// 取中值
if (len % 2 == 0) {
return (data[len / 2] + data[len / 2 - 1]) / 2;
} else {
return data[len / 2];
}
}
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