滑动滤波算法c语言实现

滑动滤波算法是一种信号处理方法，可以用于去除噪声。其基本思想是将连续的N个采样值取平均作为当前时刻的输出值，然后向前移动一个采样值，再进行平均计算。这样就可以得到一串平滑的输出值序列。

以下是滑动滤波算法的C语言实现代码：

#define N 5  //滤波器长度

int filter(int input)
{
    static int data[N];  //存放N个采样值
    static int index = 0;  //当前存放的采样值的位置
    int i, sum = 0;
    data[index] = input;  //将当前采样值存入数组
    index = (index + 1) % N;  //移动采样值的位置
    for (i = 0; i < N; i++) {
        sum += data[i];  //累加N个采样值
    }
    return sum / N;  //返回平均值
}

在实际使用时，可以将该函数作为滤波器的一个模块，将需要滤波的信号作为输入，得到平滑后的输出信号。

相关问题

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。

c语言滑动窗口滤波算法

C语言滑动窗口滤波算法，也叫滑动平均滤波法，是一种常见的信号滤波方法。它的原理是在一定时间窗口内取样，来平均化信号的波动。滑动窗口的大小一般可以根据需要来调整。具体实现可以使用数组和循环来实现，代码如下：

#define WINDOW_SIZE 5     // 窗口大小
int input[10] = {1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19};  // 待处理的信号

// 滤波函数
int sliding_window_filter(int data[], int size, int window_size) {
    int output = 0;
    int i, j;
    for (i = 0; i < size - window_size + 1; i++) {
        int sum = 0;
        for (j = 0; j < window_size; j++) {
            sum += data[i + j];
        }
        output += sum / window_size;
    }
    return output;
}

int main() {
    int output = sliding_window_filter(input, 10, WINDOW_SIZE);
    printf("Output: %d\n", output);
    return 0;
}

这段代码演示了一个窗口大小为 5 的滑动窗口滤波算法。对待处理的信号 input 进行滤波后，输出平均化后的信号。