C语言写加权平均算法
时间: 2023-07-10 09:24:16 浏览: 247
加权平均算法是指在计算平均值时,不同数据的权重不同。下面是用C语言实现加权平均算法的示例代码:
```c
#include <stdio.h>
int main() {
int num[5] = {10, 20, 30, 40, 50}; // 数据
int weight[5] = {1, 2, 3, 4, 5}; // 权重
int sum = 0;
int weight_sum = 0;
float weighted_avg;
for (int i = 0; i < 5; i++) {
sum += num[i] * weight[i];
weight_sum += weight[i];
}
weighted_avg = (float)sum / weight_sum;
printf("加权平均值为: %.2f\n", weighted_avg);
return 0;
}
```
在这个例子中,我们有5个数据和5个对应的权重。在循环中,我们将每个数据乘以它的权重,并将结果加起来。然后,我们将所有权重相加,得到一个总权重。最后,我们将加权总和除以总权重,得到加权平均值。
相关问题
使用C语言编写一个滑动窗口内数据的加权平均值算法
下面是一个使用C语言编写的滑动窗口内数据的加权平均值算法:
```c
#include <stdio.h>
#define WINDOW_SIZE 5 // 窗口大小
#define ALPHA 0.5 // 加权系数
int main() {
int data[WINDOW_SIZE] = {0}; // 存储窗口内的数据
int i, sum = 0;
// 用0初始化数据数组
for (i = 0; i < WINDOW_SIZE; i++) {
data[i] = 0;
}
// 模拟输入数据,每次循环添加一个新数据
for (i = 0; i < 10; i++) {
int new_data = i + 1;
// 将新数据添加到数据数组末尾
for (int j = 0; j < WINDOW_SIZE - 1; j++) {
data[j] = data[j + 1];
}
data[WINDOW_SIZE - 1] = new_data;
// 计算加权平均值
sum = 0;
for (int j = 0; j < WINDOW_SIZE; j++) {
sum += data[j] * (ALPHA * (1 - ALPHA) * j);
}
float weighted_average = sum / (ALPHA * (1 - ALPHA) * (WINDOW_SIZE - 1) + 1);
// 输出结果
printf("New data: %d, Weighted average: %.2f\n", new_data, weighted_average);
}
return 0;
}
```
在这个算法中,我们使用一个大小为 `WINDOW_SIZE` 的数组来存储窗口内的数据。每次循环,我们向数组中添加一个新的数据,并将窗口向右移动。然后,我们计算数组中所有数据的加权平均值,其中加权系数 `ALPHA` 决定了每个数据点的权重。最后,我们输出新的数据和计算出的加权平均值。
需要注意的是,在计算加权平均值时,我们使用了一个加权系数的公式,其中 `j` 表示数据点在窗口中的位置,`sum` 是所有数据点加权之和,`weighted_average` 是计算出的加权平均值。
c语言编写ADC滤波算法
以下是一个简单的ADC滤波算法的C语言实现:
```
#define SAMPLE_COUNT 10 // 采样点数
#define FILTER_FACTOR 0.2 // 滤波系数
int adc_values[SAMPLE_COUNT]; // 存储采样数据的数组
int filtered_value; // 存储滤波后的数据
// 采样函数,返回ADC读取的值
int sample_adc()
{
// TODO: 实现ADC读取代码
}
// 滤波函数,返回滤波后的值
int filter_adc()
{
int i;
int sum = 0;
// 采样
for (i = 0; i < SAMPLE_COUNT; i++)
{
adc_values[i] = sample_adc();
sum += adc_values[i];
}
// 滤波
filtered_value = sum / SAMPLE_COUNT;
for (i = 0; i < SAMPLE_COUNT; i++)
{
filtered_value = FILTER_FACTOR * adc_values[i] + (1 - FILTER_FACTOR) * filtered_value;
}
return filtered_value;
}
int main()
{
int i;
// 初始化数组
for (i = 0; i < SAMPLE_COUNT; i++)
{
adc_values[i] = 0;
}
// 循环采样并滤波
while (1)
{
filtered_value = filter_adc();
// TODO: 处理滤波后的数据
}
return 0;
}
```
这个算法采用了移动平均滤波的思想,即每次采样一定数量的数据,然后对这些数据进行平均,得到一个平均值。然后再将这个平均值与上一次滤波后的值进行加权平均,得到新的滤波后的值。这个加权平均的系数就是滤波系数,一般取0.1~0.9之间的值。
这个算法虽然简单,但是效果还是比较不错的,可以有效地去除噪声,得到稳定的ADC读数。当然,如果你需要更高效的滤波算法,可以考虑使用卡尔曼滤波、中值滤波等更高级的算法。
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