滑动平均滤波算法C代码实现

请参考以下代码实现：

float smooth_data = 0.0; //平滑后的数据
float alpha = 0.5; //平滑系数

float sliding_average_filter(float new_data){
smooth_data = alpha*new_data + (1-alpha)*smooth_data;
return smooth_data;
}

注：这是一个简单的滑动平均滤波算法，仅供参考。

相关问题

滑动窗口滤波算法C代码实现

滑动窗口滤波算法是一种常用的信号处理方法，可以用于平滑信号或去除噪声。下面是一个示例的C代码实现：

#include <stdio.h>

#define WINDOW_SIZE 8

float sliding_window_filter(float data[], int index) {
    float sum = 0.0;
    int i;
    
    // 计算窗口内数据的和
    for (i = index; i < index + WINDOW_SIZE; i++) {
        sum += data[i];
    }
    
    // 返回窗口内数据的平均值
    return sum / WINDOW_SIZE;
}

int main() {
    float data[] = {1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 5.6, 6.7, 7.8, 8.9, 9.0, 10.1};
    int num_data = sizeof(data) / sizeof(data[0]);
    int i;
    
    // 对每个数据应用滑动窗口滤波算法
    for (i = 0; i < num_data - WINDOW_SIZE + 1; i++) {
        float filtered_data = sliding_window_filter(data, i);
        printf("Filtered data at index %d: %f\n", i, filtered_data);
    }
    
    return 0;
}

这段代码中，`data`数组存储了原始数据，`WINDOW_SIZE`定义了滑动窗口的大小。`sliding_window_filter`函数接受一个数据数组和一个索引作为参数，计算该索引处滑动窗口内数据的平均值并返回。

在`main`函数中，遍历数据数组的每个索引，调用`sliding_window_filter`函数进行滤波处理，并输出滤波后的结果。

希望这个示例能帮助到你！如果还有其他问题，请继续提问。

滑动均值滤波算法c语言代码

以下是一个简单的 C 语言实现滑动均值滤波算法的代码：

#include <stdio.h>

void sliding_average_filter(float *signal, float *filtered_signal, int signal_length, int window_size) {
    int i, j;
    float window_sum, mean;

    // 处理边界情况
    for (i = 0; i < window_size - 1; i++) {
        window_sum = 0.0;
        for (j = 0; j < i + 1; j++) {
            window_sum += signal[j];
        }
        mean = window_sum / (i + 1);
        filtered_signal[i] = mean;
    }

    // 处理中间部分
    for (i = window_size - 1; i < signal_length; i++) {
        window_sum = 0.0;
        for (j = i - window_size + 1; j < i + 1; j++) {
            window_sum += signal[j];
        }
        mean = window_sum / window_size;
        filtered_signal[i] = mean;
    }

    // 处理边界情况
    for (i = signal_length - window_size + 1; i < signal_length; i++) {
        window_sum = 0.0;
        for (j = i; j < signal_length; j++) {
            window_sum += signal[j];
        }
        mean = window_sum / (signal_length - i);
        filtered_signal[i] = mean;
    }
}

int main() {
    float signal[] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0};
    float filtered_signal[10];
    int signal_length = 10;
    int window_size = 3;

    sliding_average_filter(signal, filtered_signal, signal_length, window_size);

    int i;
    for (i = 0; i < signal_length; i++) {
        printf("%f ", filtered_signal[i]);
    }
    printf("\n");

    return 0;
}

这个函数接受四个参数：一个输入信号 `signal`、一个输出信号 `filtered_signal`、输入信号的长度 `signal_length` 和一个窗口大小 `window_size`。它使用三个循环来处理边界情况和中间部分。在每次循环中，它计算当前窗口的和并计算平均值，然后把平均值添加到输出信号 `filtered_signal` 中。最终，函数修改了 `filtered_signal` 数组，其中包含了过滤后的信号。

你可以调整窗口大小来控制平滑程度。较大的窗口会产生更平滑的输出，但同时也会产生更多的延迟。函数中的第一个循环和最后一个循环用于处理输入信号的边界情况。这些情况需要特殊处理，因为窗口不能超出输入信号的边界。