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常用滤波算法（三）-算术平均滤波法

news 2024/11/5 16:00:54

文章目录

一、算术平均滤波法原理
二、C语言实现步骤
- 数据准备：
- 确定滤波窗口：
- 计算平均值：
- 输出结果：
三、C语言代码实例
四、代码解析
- 数据定义：
- 算术平均滤波函数：
- 主函数：
五、结论

算术平均滤波法作为一种简单而有效的信号处理技术，常被用于去除数据中的随机噪声，从而提高数据的准确性和可靠性。

一、算术平均滤波法原理

算术平均滤波法的基本思想是通过计算一定数量数据点的平均值来平滑数据。假设有一组数据序列，算术平均滤波法将选取该序列中的部分或全部数据点，计算它们的平均值，并将此平均值作为滤波后的输出。这种方法能够有效地减小数据中的随机波动，从而得到更为平稳的数据曲线。

二、C语言实现步骤

数据准备：

首先，需要准备一组原始数据。在实际应用中，这些数据可能来自传感器、测量仪器或其他数据源。

确定滤波窗口：

滤波窗口的大小决定了参与平均计算的数据点数量。窗口越大，滤波效果越明显，但也可能导致信号的时延增加。

计算平均值：

遍历数据序列，对每一个数据点，计算其前后若干数据点的平均值。

输出结果：

将计算得到的平均值作为滤波后的数据输出。

三、C语言代码实例

以下是一个简单的C语言程序，演示了如何实现算术平均滤波法：
#include <stdio.h>
#define DATA_SIZE 10 // 数据序列长度
#define FILTER_SIZE 3 // 滤波窗口大小

// 算术平均滤波函数
void arithmetic_mean_filter(const float* data, float* filtered_data, int data_size, int filter_size) {
for (int i = 0; i < data_size; i++) {
float sum = 0.0;
int count = 0;

    // 计算窗口内数据的和for (int j = i - filter_size / 2; j <= i + filter_size / 2; j++) {if (j >= 0 && j < data_size) {sum += data[j];count++;}}// 计算平均值并存储filtered_data[i] = sum / count;
}

}
int main() {
float data[DATA_SIZE] = {1.0, 2.5, 3.1, 4.8, 5.2, 6.0, 7.3, 8.5, 9.1, 10.0}; // 原始数据
float filtered_data[DATA_SIZE] = {0.0}; // 存储滤波后的数据

arithmetic_mean_filter(data, filtered_data, DATA_SIZE, FILTER_SIZE);
// 输出滤波后的数据
printf("Filtered Data:\n");
for (int i = 0; i < DATA_SIZE; i++) {printf("%.2f ", filtered_data[i]);
}
printf("\n");return 0;

}

四、代码解析

数据定义：

DATA_SIZE定义了数据序列的长度。
FILTER_SIZE定义了滤波窗口的大小。
data数组存储了原始数据。
filtered_data数组用于存储滤波后的数据。

算术平均滤波函数：

函数arithmetic_mean_filter接收原始数据数组、滤波后数据数组、数据序列长度和滤波窗口大小作为参数。
使用两个嵌套的for循环遍历数据序列，并计算每个数据点对应窗口内的平均值。
内层循环负责计算窗口内数据的和，同时处理边界情况，确保不会访问数组之外的元素。
将计算得到的平均值存储在filtered_data数组中。