滑动均值滤波 matlab

滑动均值滤波是一种常用的信号处理方法，可以用于去除信号中的高频噪声。在Matlab中，可以使用`smooth`函数来实现滑动均值滤波。

具体步骤如下：

1. 定义输入信号 `x` 和滑动窗口大小 `w`。
2. 使用 `smooth` 函数对 `x` 进行滑动均值滤波。函数调用格式为：`y = smooth(x, w, 'moving')`，其中 `'moving'` 表示使用滑动窗口平均法，`w` 表示窗口大小。
3. 绘制原始信号 `x` 和滤波后的信号 `y`，进行比较和分析。

下面是一个示例代码：

% 定义信号和窗口大小
x = randn(1, 100);  % 生成随机信号
w = 5;              % 窗口大小

% 滑动均值滤波
y = smooth(x, w, 'moving');

% 绘制信号
subplot(2,1,1);
plot(x);
title('原始信号');
xlabel('样本');
ylabel('幅值');

subplot(2,1,2);
plot(y);
title('滑动均值滤波后信号');
xlabel('样本');
ylabel('幅值');

在上述示例代码中，我们使用 `randn` 函数生成了一个100个样本的随机信号 `x`，然后使用 `smooth` 函数对其进行滑动均值滤波，窗口大小为 `5`。最后，我们使用 `subplot` 函数将原始信号和滤波后的信号绘制在同一个图像中进行比较。