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。

相关问题

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];
}
}

#define FILTER_SIZE 5 int16_t ax_buf[FILTER_SIZE] = {0}; int16_t ay_buf[FILTER_SIZE] = {0}; uint8_t buf_idx = 0; int16_t median_filter(int16_t *buf) { int16_t tmp[FILTER_SIZE]; memcpy(tmp, buf, FILTER_SIZE * sizeof(int16_t)); for (uint8_t i = 0; i < FILTER_SIZE - 1; i++) { for (uint8_t j = i + 1; j < FILTER_SIZE; j++) { if (tmp[i] > tmp[j]) { int16_t t = tmp[i]; tmp[i] = tmp[j]; tmp[j] = t; } } } return tmp[FILTER_SIZE / 2]; }程序框图

该程序实现了一个中值滤波器。

程序框图如下：

            +---------------------------+
            |  int16_t ax_buf[FILTER_SIZE]  |
            |  int16_t ay_buf[FILTER_SIZE]  |
            |  uint8_t buf_idx = 0;        |
            +---------------------------+
                         |
                         |
                         v
               +-------------------+
               |  median_filter()  |
               +-------------------+
                         |
                         |
                         v
                +---------------+
                |  return value |
                +---------------+

首先，程序定义了一个长度为 FILTER_SIZE 的 int16_t 类型的数组 ax_buf 和 ay_buf 以及一个 uint8_t 类型的变量 buf_idx，用于存储待处理的数据。

然后，程序实现了一个中值滤波器 median_filter()，该函数接受一个 int16_t 类型的指针作为参数，表示待处理的数据。

在 median_filter() 函数中，程序首先将传入的数据拷贝到一个临时数组 tmp 中，然后使用冒泡排序的方式将 tmp 数组中的数据从小到大排序。

最后，median_filter() 函数返回排序后的数组的中间值，即 tmp[FILTER_SIZE / 2]，即为中值滤波器的输出。

整个程序的作用是对待处理的数据进行中值滤波，去除其中的异常值，以得到更加稳定的数据。