中位值平均滤波算法

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10种软件滤波方法

10种软件滤波方法2009-02-16 09:061、限幅滤波法（又称程序判断滤波法） A、方法：根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A），每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效。

如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值 B、优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。

C、缺点：无法抑制那种周期性的干扰，平滑度差。

2、中位值滤波法 A、方法：连续采样N次（N取奇数），把N次采样值按大小排列，取中间值为本次有效值。

B、优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰，对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。

C、缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜。

3、算术平均滤波法 A、方法：连续取N个采样值进行算术平均运算。

N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低；N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高。

N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4 B、优点：适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波，这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动。

C、缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用，比较浪费RAM。

4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法） A、方法：把连续取N个采样值看成一个队列，队列的长度固定为N，每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)，把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果。

N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4 B、优点：对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高，适用于高频振荡的系统。

C、缺点：灵敏度低，对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差，不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差，不适用于脉冲干扰比较严重的场合，比较浪费RAM 5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法） A、方法：相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”。

中值滤波与均值滤波

06
中值滤波与均值滤波的优缺点分析
中值滤波的优缺点分析
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优点
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能够有效去除椒盐噪声：中值滤波对于去除由异常值引起的椒盐噪声非常有效，因为它会将异常值视为非正常值而进行替换。
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保护边缘信息：与均值滤波相比，中值滤波在处理过程中更不容易模糊图像的边缘信息。
分治算法实现中值滤波
总结词
时间复杂度较低，适用于较大数据量
详细描述
分治算法实现中值滤波的基本思路是将待处理的像素点及其邻域内的像素值分为两个子集，分别计算子集的中值，然后将两个子集的中值进行比较，选取较小的一个作为输出。这种方法能够显著降低时间复杂度，提高处理效率，适用于大规模数据量。
并行算法实现中值滤波
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缺点
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处理速度相对较慢：中值滤波需要将像素点与邻近像素点进行排序，因此处理速度相对较慢，尤其是在处理大图像时。
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对非椒盐噪声效果有限：中值滤波对于非椒盐噪声的处理效果可能不如其他滤波器。
均值滤波的优缺点分析
优点
对均匀区域平滑效果好：均值滤波器能够有效地平滑图像中的均匀区域，减少图像中的细节。
迭代法实现均值滤波
要点一
总结词
迭代法是一种通过不断迭代更新像素值来实现均值滤波的方法。
要点二
详细描述
迭代法的基本思想是通过不断迭代更新图像中每个像素的值来实现均值滤波。具体实现时，通常先对图像进行一次初步的滤波处理，然后根据滤波后的图像和原始图像之间的差异，不断迭代更新像素值，直到达到预设的迭代次数或迭代精度要求。迭代法能够更好地处理图像中的细节和噪声，但计算复杂度较高，需要更多的计算资源和时间。

stm32adc滤波算法

stm32adc滤波算法在STM32系列微控制器中，使用ADC（模数转换器）进行模拟信号的数字化转换是一种常见的应用。

然而，由于模拟信号可能受到噪声干扰，为了减少噪声对转换结果的影响，通常需要对ADC读取的模拟信号进行滤波处理。

本文将讨论一些常见的STM32ADC滤波算法。

1.均值滤波算法：均值滤波算法是一种简单且常见的滤波算法。

该算法通过对一段时间内的模拟信号采样数据进行求平均值，从而得到一个平滑的输出值。

具体步骤为：-定义一个缓冲区存储一段时间内的采样数据。

-循环读取ADC的数据并存储到缓冲区中。

-计算缓冲区内所有数据的平均值，并将其作为输出。

优点：算法简单易懂，执行效率高。

缺点：只能对慢变化的信号进行滤波，对快速变化的信号效果较差。

2.中位值滤波算法：中位值滤波算法通过对一段时间内的模拟信号采样数据进行排序并取中值，从而得到一个平滑的输出值。

具体步骤为：-定义一个缓冲区存储一段时间内的采样数据。

-循环读取ADC的数据并存储到缓冲区中。

-对缓冲区内的数据进行排序。

-取排序后的中间值作为输出。

优点：对快速变化的信号有较好的滤波效果。

缺点：在处理大量数据时，算法的执行效率较低。

3.无滞后滑动平均滤波算法：无滞后滑动平均滤波算法通过对当前采样数据与前一次滤波结果之间进行加权平均，从而平滑输出值。

具体步骤为：-定义一个滤波结果变量。

-循环读取ADC的数据。

-将当前采样数据与滤波结果变量之间进行加权平均计算，并将计算结果更新到滤波结果变量中。

优点：较好地平衡了滤波结果的灵敏度和滞后效应。

缺点：需要权衡加权平均因子的选择，以满足实际应用的需求。

4.卡尔曼滤波算法：卡尔曼滤波算法是一种递归滤波算法，通过以先验估计和观测值之间的误差来调整滤波结果。

-定义系统的状态方程和观测方程，其中状态方程表示系统的状态变化规律，观测方程表示观测值与状态之间的关系。

-初始化系统的状态和误差协方差矩阵。

-循环读取ADC的数据并进行卡尔曼滤波计算。

中值和均值滤波算法

中值和均值滤波算法中值滤波和均值滤波是常用的图像处理算法，用于降低图像噪声的影响。

它们都属于非线性滤波算法，即输出像素值不仅取决于输入像素值，还取决于输入像素值周围的像素值。

中值滤波算法通过将像素值排序并选择中间值作为输出值来实现图像平滑。

具体步骤如下：1.对于图像中的每个像素点，确定一个窗口大小，该窗口覆盖了该像素点及其邻域像素点。

2.将这些像素值排序，并选择排序后的中间值作为输出像素值。

3.重复上述步骤，直到对所有像素点进行操作。

中值滤波算法的优点是可以有效地去除椒盐噪声等脉冲噪声，但会对图像的细节进行模糊处理，从而使图像失去一些细节信息。

均值滤波算法则是将窗口内所有像素值的平均值作为输出像素值。

具体步骤如下：1.对于图像中的每个像素点，确定一个窗口大小。

2.将窗口内所有像素值求和，并除以窗口中像素点的数量，得到均值作为输出像素值。

3.重复上述步骤，直到对所有像素点进行操作。

均值滤波算法的优点是能够在平滑图像的同时保留图像的细节信息，但对于噪声的去除效果相对较差。

在中值滤波和均值滤波算法中，窗口大小是一个重要的参数。

较小的窗口大小可较好地保留图像的细节信息，但噪声去除效果相对较差；而较大的窗口大小可以更好地去除噪声，但会导致图像模糊。

中值滤波和均值滤波算法都有一些改进方法。

例如，自适应中值滤波算法可以根据像素值的分布动态调整窗口大小，从而更好地去除噪声。

另外，加权平均滤波算法可以根据像素点的重要性赋予不同的权重，从而更好地平衡去噪和保留细节的效果。

总之，中值滤波和均值滤波是两种常用的图像处理算法，可以有效地去除噪声，平滑图像。

选择哪种算法取决于具体的应用场景和需求。

10种常见的滤波算法

10种软件滤波方法1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）A、方法：根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰C、缺点无法抑制那种周期性的干扰平滑度差2、中位值滤波法A、方法：连续采样N次（N取奇数）把N次采样值按大小排列取中间值为本次有效值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果C、缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜3、算术平均滤波法A、方法：连续取N个采样值进行算术平均运算N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4B、优点：适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动C、缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用比较浪费RAM4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）A、方法：把连续取N个采样值看成一个队列队列的长度固定为N每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4B、优点：对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高适用于高频振荡的系统C、缺点：灵敏度低对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差不适用于脉冲干扰比较严重的场合比较浪费RAM5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）A、方法：相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值然后计算N-2个数据的算术平均值N值的选取：3~14B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点：测量速度较慢，和算术平均滤波法一样比较浪费RAM6、限幅平均滤波法A、方法：相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”每次采样到的新数据先进行限幅处理，再送入队列进行递推平均滤波处理B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点：比较浪费RAM7、一阶滞后滤波法A、方法：取a=0~1本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果B、优点：对周期性干扰具有良好的抑制作用适用于波动频率较高的场合C、缺点：相位滞后，灵敏度低滞后程度取决于a值大小不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号8、加权递推平均滤波法A、方法：是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权通常是，越接近现时刻的数据，权取得越大。

均值滤波、中值滤波、高斯滤波公式

均值滤波、中值滤波、高斯滤波的公式如下：
1.均值滤波：使用邻域平均法，用均值代替原图像中的各个像素值。

设有一个滤波
模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度g（x，y），即g（x，y）=∑f（x，y）/m m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。

2.中值滤波：其数学公式为y[n]=median(x[n-k],…,x[n],…,x[n+k]) 其中x xx是原始
信号，y yy是滤波后的信号，n nn是当前位置，k kk是窗口大小。

3.高斯滤波：高斯函数可以用来模拟存在噪声的图像。

假设有一幅大小为N×N像
素的图像f(x,y)，那么任意一点(x,y)上的像素值可以用高斯函数来描述：
f(x,y)=∫∫f(u,v)exp[-{(u-x)^2+(v-y)^2}/2σ^2]dudv 其中，f(u,v)是原始图像上(u,v)点的像素值，σ是高斯滤波参数，表示高斯函数的“宽度”。

以上信息仅供参考，如有需要，建议咨询专业人士。

各种滤波算法比较

数字滤波方法有很多种，每种方法有其不同的特点和使用范围。

从大的范围可分为3类。

1、克服大脉冲干扰的数字滤波法㈠.限幅滤波法㈡.中值滤波法2、抑制小幅度高频噪声的平均滤波法㈠．算数平均㈡．滑动平均㈢．加权滑动平均㈣一阶滞后滤波法3、复合滤波法四、介绍在这我选用了常用的8种滤波方法予以介绍（一）克服大脉冲干扰的数字滤波法：克服由仪器外部环境偶然因素引起的突变性扰动或仪器内部不稳定引起误码等造成的尖脉冲干扰，是仪器数据处理的第一步。

通常采用简单的非线性滤波法。

1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）限幅滤波是通过程序判断被测信号的变化幅度，从而消除缓变信号中的尖脉冲干扰。

A、方法：根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰C、缺点无法抑制那种周期性的干扰平滑度差D、适用范围: 变化比较缓慢的被测量值2、中位值滤波法中位值滤波是一种典型的非线性滤波器，它运算简单，在滤除脉冲噪声的同时可以很好地保护信号的细节信息。

A、方法：连续采样N次（N取奇数）把N次采样值按大小排列（多采用冒泡法）取中间值为本次有效值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的波动(脉冲)干扰C、缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜D、适用范围：对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果（二）抑制小幅度高频噪声的平均滤波法小幅度高频电子噪声：电子器件热噪声、A/D量化噪声等。

通常采用具有低通特性的线性滤波器：算数平均滤波法、加权平均滤波法、滑动加权平均滤波法一阶滞后滤波法等。

3、算术平均滤波法算术平均滤波法是对N个连续采样值相加，然后取其算术平均值作为本次测量的滤波值。

A、方法：连续取N个采样值进行算术平均运算N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4B、优点：对滤除混杂在被测信号上的随机干扰信号非常有效。

5、中位值平均滤波法

return random(295, 305);
}
// 中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）（算法1）
#define FILTER_N 100
int Filter() {
int i, j;
int filter_temp, filter_sum = 0;
int filter_buf[FILTER_N];
5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
ARDUINO 代码复制打印
/*
A、名称：中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
B、方法：
采一组队列去掉最大值和最小值后取平均值，
相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”。
连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值，
}
}
}
// 去除最大最小极值后求平均
for(i = 1; i < FILTER_N - 1; i++) filter_sum += filter_buf[i];
return filter_sum / (FILTER_N - 2);
}
// 中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）（算法2）
for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
filter_buf[i] = Get_AD();
delay(1);
}
// 采样值从小到大排列（冒泡法）
for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j++) {
for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i++) {

中值和均值滤波算法

中值和均值滤波算法中值滤波和均值滤波是两种常用的图像滤波算法，它们可以有效地去除图像中的噪声。

本文将分别介绍中值滤波和均值滤波的原理、算法以及它们的应用。

中值滤波是一种非线性滤波算法，其核心思想是将每个像素点的灰度值替换为其周围像素点灰度值的中值。

这样做的好处是可以有效地去除椒盐噪声等孤立的噪声点，而不会使图像变模糊。

中值滤波的算法如下：1.选择一个适当的窗口大小，窗口的大小通常为奇数，以确保有一个中心像素。

2.将窗口中的像素按照灰度值大小进行排序，找到中间位置的像素值。

3.将该中间像素值替换为原始像素值。

中值滤波算法的优点是简单高效，在去除椒盐噪声等孤立噪声点的同时，能够保持图像的边缘和细节。

均值滤波是一种线性滤波算法，其核心思想是用周围像素点的平均值替代当前像素点的值。

均值滤波的算法如下：1.选择一个适当的窗口大小。

2.将窗口中的像素值求平均，得到一个新的像素值。

3.将该新像素值替换为原始像素值。

均值滤波算法的优点是简单易实现，计算速度快。

它可以有效地去除高斯噪声等随机噪声，但在去除椒盐噪声等孤立噪声点的效果稍差。

中值滤波和均值滤波广泛应用于图像降噪、图像增强等领域。

它们各自有适用的场景。

中值滤波适用于去除孤立噪声点较多的图像，而均值滤波适用于去除随机噪声较多的图像。

此外，中值滤波适用于去除椒盐噪声等孤立噪声点，而均值滤波可能会模糊图像细节。

在实际应用中，根据图像的特点和滤波效果要求，可以结合使用中值滤波和均值滤波，以达到更好的降噪效果。

首先使用中值滤波去除孤立噪声点，然后再使用均值滤波去除随机噪声，这样可以在保留图像细节的同时降低噪声干扰。

综上所述，中值滤波和均值滤波是两种常用的图像滤波算法，它们有各自的原理和优点。

根据实际需求，选择适当的滤波算法可以有效地去除图像中的噪声，提高图像质量。

中位值滤波法

中位值滤波法
中位值滤波法是一种非线性滤波技术，主要用于去除由偶然因素引起的异常值，同时保护信号的细节信息。

这种方法在数据采集中应用广泛，特别适用于存在偶尔异常值的系统。

中位值滤波法的原理是连续采集N个周期（N取奇数）的数据，然后去掉这N个数据中的最大值和最小值，取剩下的数据的中位值作为本次采样的结果。

这样能够有效滤除由于偶然因素引起的脉冲噪声，而对温度、液位等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。

该方法的优点在于简单易行，运算量较小，能够有效地滤除偶然出现的异常值。

但是，中位值滤波法也存在一些缺点。

例如，对于流量、速度等快速变化的数据，该方法可能会产生较大的滞后，导致数据失真。

因此，在实际应用中需要根据具体的数据特征和需求选择合适的滤波方法。

中位值平均滤波算法

中位值平均滤波算法
首先，需要收集一组数据。

这组数据可以是一次采样的结果，也可以
是一个时间段内的数据集合。

接下来，将收集到的数据进行排序。

可以使用任何一种排序算法，如
冒泡排序、快速排序或归并排序。

排序的目的是找到数据集合中的中位值。

接着，我们需要取排序后的数据集合的中位值。

如果数据集合的大小
是奇数，那么中位值就是排序后的数据集合中间的那个数；如果数据集合
的大小是偶数，那么中位值就是排在中间两个位置的两个数的平均值。

最后，计算排序后的数据集合的平均值。

这可以通过将所有数据相加，然后除以数据集合的大小来实现。

然而，中位值平均滤波算法也存在一些缺点。

首先，它需要存储和排
序整个数据集合，占用的存储空间较大。

其次，它的计算复杂度较高，尤
其是在大数据集合的情况下。

因此，在实际应用中，需要根据具体情况权
衡使用中位值平均滤波算法的可行性。

总结来说，中位值平均滤波算法是一种常用的滤波算法，用于平滑信
号和提取数据的中间值。

它通过排除数据中的离群值来改善信号质量，具
有较好的稳定性。

然而，它的存储空间占用和计算复杂度较高，在实际应
用中需要进行权衡。

中位值滤波算法

中位值滤波算法
中位值滤波算法是一种有效的信号处理技术，用于去除噪声并平
滑信号。

它是一种非线性滤波器，经常用于处理图像、声音、语音等
信号。

中位值滤波算法的实质是将信号中每一个点周围的值排序，然
后取中间的值作为该点的值。

中位值滤波算法最初是用于数字图像处理的，它是一种相对简单
但十分有效的图像滤波方法。

中位值滤波算法的原理是以信号的每个
采样点为中心，在其周围的邻域内取样，然后对这些样本进行排序，
取其中的中位数作为该采样点的值。

具体步骤如下：
1. 定义窗口大小，即邻域范围，通常为奇数，如3x3、5x5等。

2. 以每个像素为中心取窗口，将窗口内的像素按从小到大排序。

3. 取排序后的中间值作为该像素的新值。

中位值滤波算法的优点是能够平滑信号并去除噪声，尤其是椒盐
噪声。

它能有效地滤除最小、最大的异常值，因为这些异常值的概率
很小，被归类为噪声。

中位值滤波算法也比一般的平均值滤波算法更
适用于处理非线性噪声。

此外，中位值滤波算法对于处理图像边缘附
近的信号也具有一定的优势。

中位值滤波算法也有其缺点。

首先，它会使得图像边缘被模糊化，因为在边缘处采样到的像素值比其他地方更少。

其次，中位值滤波算
法对于处理周期性噪声和高斯白噪声效果较差。

在实际应用中，中位值滤波算法经常被用于去除信号中的椒盐噪声和斑点噪声，以及其他常见的噪声形式。

它也可以用于提高图像清晰度，在图像处理、语音处理和信号处理等领域得到广泛应用。

平均值滤波,中值滤波等

平均值滤波,中值滤波等
平均值滤波，轻松去噪。

你知道平均值滤波吗？简单来说，就是把一堆数据加起来，然
后除以数据的数量，得到一个平均值。

就像你算一堆数的平均分一样。

在数字世界里，这样做可以平滑数据，减少那些烦人的噪声。

就像你过滤掉照片上的小斑点，让照片更清晰一样。

中值滤波，专为异常值而生。

中值滤波可是个高手，专门对付那些不听话的异常值。

它不是
简单地算平均值，而是把数据从小到大排个队，然后挑中间的那个
数出来。

这样，那些极端的噪声值就被排除在外了，数据看起来就
舒服多了。

就像你在一堆人中挑个中等身高的，这样就不容易受极
端高矮的人影响了。

数字滤波，为啥这么重要？
哎呀，数字滤波可重要了！你想想，现在啥不是数字的？数据、信号、图片，都得靠数字来处理。

数字滤波就像给这些数字信息洗
个澡，把杂质都洗掉，让它们更干净、更清楚。

不管是平均值滤波还是中值滤波，都是为了让我们的数字世界更加美好、更加有序。

所以，别小看它们哦！。

中位值平均滤波法

中位值平均滤波法中位值平均滤波法是一种数字信号处理方法，通常用于去除信号中的噪声。

该方法将一组数据（例如一个信号的采样值）进行排序，然后选取其中位数作为新的数值。

该方法相对于简单平均滤波法和加权平均滤波法来说，对于突然出现的噪声有更好的抑制效果。

一、简介中位值平均滤波法是一种数字信号处理方法，通常用于去除信号中的噪声。

该方法通过将一组数据进行排序，并选取其中位数作为新的数值来实现。

二、原理中位值平均滤波法的原理比较简单，其基本步骤如下：1. 将一组数据进行排序；2. 选取其中位数作为新的数值。

在这个过程中，我们需要确定选择哪个位置上的元素作为中位数。

通常情况下，我们会选择第 n/2 个元素作为中位数（其中 n 表示数据集合大小）。

如果 n 是偶数，则可以选择第 n/2 和 (n/2)+1 个元素之间的平均值作为中位数。

三、优点相对于简单平均滤波法和加权平均滤波法来说，中位值平均滤波法的优点主要包括以下几个方面：1. 对于突然出现的噪声有更好的抑制效果；2. 不需要知道信号的统计特性，适用于各种类型的信号；3. 适用于离散数据，不需要对数据进行连续化处理。

四、缺点中位值平均滤波法相对于其他滤波方法也存在一些缺点，主要包括以下几个方面：1. 算法复杂度较高，需要进行排序操作；2. 无法处理周期性噪声；3. 对于信号中存在多个峰值的情况，可能会导致滤波结果失真。

五、应用中位值平均滤波法在实际应用中被广泛使用。

例如，在传感器信号处理、音频信号处理、图像处理等领域都有着重要的应用。

六、总结中位值平均滤波法是一种常见的数字信号处理方法，其优点包括对突然出现的噪声有更好的抑制效果、不需要知道信号统计特性以及适用于离散数据等。

但是该方法也存在一些缺点，如算法复杂度较高、无法处理周期性噪声等。

在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的滤波方法来处理信号中的噪声。

10种滤波算法_及_例子c代码

MACS=*(PdelIn+1);
OP2=8; //FilterCoeff4[3];
MACS=*(PdelIn+2);
OP2=-2001;//FilterCoeff4[2];
MACS=*(PdelIn+3);
OP2=8; //FilterCoeff4[1];
MACS=InputAD4;
OP2=1068; //FilterCoeff4[0];
OP2=-3047; //FilterCoeff4[5];
*p=RESLO;
*(p+1)=RESHI;
mytestmul<<=2;
ReturnValue=*(p+1);
for (ii=0;ii<3;ii++)
{
DelayInput[ii]=DelayInput[ii+1];
DelayOutput[ii]=DelayOutput[ii+1];
B.优点：
高通，低通，带通，带阻任意。设计简单(用matlab）
C.缺点：
运算量大。
eg.
int BandpassFilter4(int InputAD4)
{int Return源自alue;int ii;RESLO=0;
RESHI=0;
MACS=*PdelIn;
OP2=1068; //FilterCoeff4[4];
11种滤波算法及例子c代码
1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
2、中位值滤波法
3、算术平均滤波法
4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)
6、限幅平均滤波法

常用滤波方法

1、限幅滤波法〔又称程序判断滤波法〕A、方法：根据经历判断，确定两次采样允许的最大偏差值〔设为A〕每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差<=A,那么本次值有效如果本次值与上次值之差>A,那么本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值B、优点：能有效克制因偶然因素引起的脉冲干扰C、缺点无法抑制那种周期性的干扰平滑度差2、中位值滤波法A、方法：连续采样N次〔N取奇数〕把N次采样值按大小排列取中间值为本次有效值B、优点：能有效克制因偶然因素引起的波动干扰对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果C、缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜3、算术平均滤波法A、方法：连续取N个采样值进展算术平均运算N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4B、优点：适用于对一般具有随机干扰的信号进展滤波这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值围附近上下波动C、缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用比拟浪费RAM4、递推平均滤波法〔又称滑动平均滤波法〕A、方法：把连续取N个采样值看成一个队列队列的长度固定为N每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原那么) 把队列中的N个数据进展算术平均运算,就可获得新的滤波结果N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4B、优点：对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高适用于高频振荡的系统C、缺点：灵敏度低对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差不适用于脉冲干扰比拟严重的场合比拟浪费RAM5、中位值平均滤波法〔又称防脉冲干扰平均滤波法〕A、方法：相当于“中位值滤波法〞+“算术平均滤波法〞连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值然后计算N-2个数据的算术平均值N值的选取：3~14B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点：测量速度较慢，和算术平均滤波法一样比拟浪费RAM6、限幅平均滤波法A、方法：相当于“限幅滤波法〞+“递推平均滤波法〞每次采样到的新数据先进展限幅处理，再送入队列进展递推平均滤波处理B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点：比拟浪费RAM7、一阶滞后滤波法A、方法：取a=0~1本次滤波结果=〔1-a〕*本次采样值+a*上次滤波结果B、优点：对周期性干扰具有良好的抑制作用适用于波动频率较高的场合C、缺点：相位滞后，灵敏度低滞后程度取决于a值大小不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号8、加权递推平均滤波法A、方法：是对递推平均滤波法的改良，即不同时刻的数据加以不同的权通常是，越接近现时刻的数据，权取得越大。

各种滤波算法及实例

1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）A、方法：根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰C、缺点无法抑制那种周期性的干扰平滑度差2、中位值滤波法A、方法：连续采样N次（N取奇数）把N次采样值按大小排列取中间值为本次有效值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果C、缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜3、算术平均滤波法A、方法：连续取N个采样值进行算术平均运算N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4B、优点：适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动C、缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用比较浪费RAM4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）A、方法：把连续取N个采样值看成一个队列队列的长度固定为N每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4B、优点：对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高适用于高频振荡的系统C、缺点：灵敏度低对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差不适用于脉冲干扰比较严重的场合比较浪费RAM5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）A、方法：相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值然后计算N-2个数据的算术平均值N值的选取：3~14B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点：测量速度较慢，和算术平均滤波法一样比较浪费RAM6、限幅平均滤波法A、方法：相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”每次采样到的新数据先进行限幅处理，再送入队列进行递推平均滤波处理B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点：比较浪费RAM7、一阶滞后滤波法A、方法：取a=0~1本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果B、优点：对周期性干扰具有良好的抑制作用适用于波动频率较高的场合C、缺点：相位滞后，灵敏度低滞后程度取决于a值大小不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号8、加权递推平均滤波法A、方法：是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权通常是，越接近现时刻的数据，权取得越大。