C语言实现滤波算法：算术平均、中位数与滑动平均

本文主要介绍了在C语言中实现的各种滤波算法，包括算术平均滤波、中位值滤波、滑动平均滤波、加权平均滤波、指数平滑滤波、滑动中值滤波、移动窗口滤波、自适应滤波以及限幅滤波等。 1. 算术平均滤波： 算术平均滤波是通过计算一段时间内的数据平均值来滤除噪声。对于N个采样值，算术平均滤波器的输出是所有采样值的总和除以N。这种方法简单易行，但对突发噪声的抑制能力较弱。 2. 中位值滤波： 中位值滤波器是根据数据的顺序关系来滤波，它将一组数据的中位数作为滤波结果。这种方法对去除脉冲噪声效果显著，但不适用于连续性信号的处理。 3. 滑动平均滤波： 滑动平均滤波器是通过连续取多个样本的平均值来平滑数据。例如，可以选取N个样本，然后取它们的平均值，每次新样本到来时，移除最旧的样本并加入新的样本，这样不断更新平均值。 4. 加权平均滤波： 加权平均滤波器给予不同时间点的样本不同的权重，通常新近的样本权重更大，这样可以更重视当前的信号状态，同时保持一定的历史信息。 5. 指数平滑滤波： 指数平滑滤波器利用指数函数来平滑数据，新样本的影响会逐渐衰减，而旧样本的影响会逐渐减弱。这使得滤波器能够快速响应变化，同时保持一定的稳定性。 6. 滑动中值滤波： 滑动中值滤波器与滑动平均类似，但取的是窗口内数据的中位数，对于去除脉冲噪声效果更优，适合于图像处理等领域。 7. 移动窗口滤波： 移动窗口滤波器在数据序列上滑动一个固定大小的窗口，窗口内的数据进行某种运算（如平均、中位数等）得到滤波结果。 8. 自适应滤波： 自适应滤波器根据信号本身的特性动态调整滤波参数，以提高滤波效果。这种滤波方法在处理非恒定噪声或信号变化较大的情况时特别有用。 9. 限幅滤波： 限幅滤波器限制输出信号的范围，超出设定阈值的数据会被剪切，用于防止过大的信号波动对系统造成影响。 示例代码中的`filter()`函数是一个简单的限幅滤波器，当新值与旧值之差超过设定阈值`A`时，若新值大于旧值，则返回旧值；若新值小于旧值，则返回新值。这种滤波方法可以防止快速的信号跳变，但可能无法完全滤除噪声。