优化中位值平均滤波算法：降低复杂度与计算时间

"温度测量系统中可调参数中位值平均滤波低复杂度算法" 在温度测量系统和其他类似的工程应用中，数据采集是至关重要的环节。A/D（模拟到数字）转换器负责将物理量转化为数字信号，以便进一步处理和分析。然而，由于环境干扰、硬件设计缺陷以及噪声，采集到的数据可能存在突然变化，导致不准确的结果。为了解决这个问题，软件滤波技术被广泛应用于数据预处理，以消除噪声和异常值。 本文关注的是中位值平均滤波方法，这是一种常用的滤波策略。传统的中位值平均滤波法通过多次采样，排除最大值和最小值，对剩余数据进行平均，从而达到去除异常值的目的。例如，文献[19]提出了一种改进方法，即剔除10%的最大值和最小值后再求平均，这种方法对于抑制大量干扰值有一定的效果。然而，这种方法在处理大量采样数据时，需要进行冒泡排序，计算量大，对硬件资源的需求高，且计算时间长，效率较低。 针对这一问题，作者张宏谋等人提出了一种新的改进型中位值平均滤波算法，旨在降低计算复杂度，提升计算效率，并减少软件滤波的计算时间。这种算法可能采用了不同于冒泡排序的更高效排序方法，如快速排序或堆排序，以减少排序过程中的计算需求。同时，可能会通过选择合适的采样窗口大小和优化数据处理流程来进一步降低复杂度，确保在保持滤波性能的同时，减少计算负担。 在实际应用中，这样的改进对于温度测量系统尤其有价值，因为这类系统通常需要实时、连续地监测温度，而快速、准确的滤波算法可以提供稳定可靠的测量数据。此外，这种低复杂度的滤波算法对于资源有限的嵌入式系统来说，也是理想的解决方案，它可以节省硬件资源，提高系统的整体性能和响应速度。 本文提出的算法是对传统中位值平均滤波法的优化，它结合了滤波效果和计算效率的平衡，为温度测量系统和其他类似应用场景提供了更加高效的数据处理手段。这一研究成果对于工程实践和实验数据分析领域具有重要的参考价值和应用前景。