粒子滤波C++程序
粒子滤波程序1
x = 0.1; % initial stateQ = 1; % process noise covarianceR = 1; % measurement noise covariancetf = 50; % simulation lengthN = 100; % number of particles in the particle filterxhat = x;P = 2;xhatPart = x;% Initialize the particle filter. 初始化粒子滤波，xpart值用来在不同时刻生成粒子for i = 1 : Nxpart(i) = x + sqrt(P) * randn;endxArr = [x];xhatPartArr = [xhatPart];close all;for k = 1 : tf %tf为时间长度，k可以理解为时间轴上的k时刻% System simulation% x数据为时刻k的真实状态值x = 0.5 * x + 25 * x / (1 + x^2) + 8 * cos(1.2*(k-1)) + sqrt(Q) * randn; %状态方程(1)y = x^2 / 20 + sqrt(R) * randn;%观测方程(2)% Particle filter 生成100个粒子并根据预测和观测值差值计算各个粒子的权重for i = 1 : Nxpartminus(i) = 0.5 * xpart(i) + 25 * xpart(i) / (1 + xpart(i)^2) + 8 * cos(1.2*(k-1)) + sqrt(Q) * randn;ypart = xpartminus(i)^2 / 20;vhat = y - ypart; %观测和预测的差q(i) = (1 / sqrt(R) / sqrt(2*pi)) * exp(-vhat^2 / 2 / R); %根据差值给出权重end% Normalize the likelihood of each a priori estimate.qsum = sum(q);for i = 1 : Nq(i) = q(i) / qsum;%归一化权重end% Resample.for i = 1 : Nu = rand; % uniform random number between 0 and 1qtempsum = 0;for j = 1 : Nqtempsum = qtempsum + q(j);if qtempsum >= u%重采样对低权重进行剔除，同时保留高权重，防止退化的办法xpart(i) = xpartminus(j);break;endendend% The particle filter estimate is the mean of the particles.xhatPart = mean(xpart); %经过粒子滤波处理后的均值% Plot the estimated pdf's at a specific time.if k == 20% Particle filter pdfpdf = zeros(81,1);for m = -40 : 40for i = 1 : Nif (m <= xpart(i)) && (xpart(i) < m+1)%pdf为概率密度函数，这里是xpart(i)值落在[m, m+1)上的次数pdf(m+41) = pdf(m+41) + 1;endendendfigure;m = -40 : 40;%此图1绘制k==20时刻xpart(i)区间分布密度plot(m, pdf / N, 'r');hold;title('Estimated pdf at k=20');disp(['min, max xpart(i) at k = 20: ', num2str(min(xpart)), ', ', num2str(max(xpart))]);end% Save data in arrays for later plottingxArr = [xArr x];xhatPartArr = [xhatPartArr xhatPart];endt = 0 : tf;figure;plot(t, xArr, 'b.', t, xhatPartArr, 'g'); %此图2对应xArr为真值，xhatPartArr为粒子滤波值xlabel('time step'); ylabel('state');legend('True state', 'Particle filter estimate');。
c语言滤波程序
c语言滤波程序C语言滤波程序滤波是信号处理中常用的技术，它可以通过去除噪声或者平滑信号来提取出我们所关心的信息。
在C语言中，我们可以通过编写滤波程序来实现这一目的。
一、滤波的基本原理滤波的基本原理是通过对输入信号进行加权平均或者卷积运算，从而得到滤波后的输出信号。
常见的滤波方法有移动平均滤波、中值滤波和低通滤波等。
1. 移动平均滤波移动平均滤波是一种简单有效的滤波方法，它通过计算一定窗口大小内的信号均值来平滑信号。
具体步骤如下：（1）定义一个窗口大小N；（2）从输入信号的第一个样本开始，计算窗口内信号的均值；（3）将计算得到的均值作为输出信号，并将窗口向后移动一个样本；（4）重复上述步骤，直到处理完所有样本。
2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，它通过计算窗口内信号的中值来平滑信号。
具体步骤如下：（1）定义一个窗口大小N；（2）从输入信号的第一个样本开始，将窗口内的信号排序，取中间值作为输出信号；（3）将窗口向后移动一个样本；（4）重复上述步骤，直到处理完所有样本。
3. 低通滤波低通滤波是一种常用的滤波方法，它可以去除高频噪声，保留低频信号。
具体步骤如下：（1）定义一个截止频率fc；（2）将输入信号进行傅里叶变换，得到频域表示；（3）将高于截止频率的部分置零，得到滤波后的频域表示；（4）将滤波后的频域表示进行傅里叶反变换，得到滤波后的时域信号。
二、C语言实现滤波程序在C语言中，我们可以使用数组来表示信号，并通过循环和条件判断语句来实现滤波算法。
下面以移动平均滤波为例，给出一个简单的滤波程序：```c#include <stdio.h>#define WINDOW_SIZE 5float movingAverageFilter(float signal[], int size){float filteredSignal[size];int i, j;float sum;for (i = 0; i < size; i++){sum = 0;for (j = i - WINDOW_SIZE / 2; j <= i + WINDOW_SIZE / 2; j++){if (j >= 0 && j < size){sum += signal[j];}}filteredSignal[i] = sum / WINDOW_SIZE;}return filteredSignal;}int main(){float signal[] = {1.2, 2.5, 3.1, 4.6, 5.2, 6.3, 7.4, 8.9, 9.7, 10.3}; int size = sizeof(signal) / sizeof(float);float filteredSignal[size];filteredSignal = movingAverageFilter(signal, size);for (int i = 0; i < size; i++){printf("%.2f ", filteredSignal[i]);}printf("\n");return 0;}```在这个程序中，我们首先定义了一个窗口大小WINDOW_SIZE，然后定义了一个移动平均滤波函数movingAverageFilter。
C语言滤波算法实现
C语言滤波算法实现滤波算法是信号处理领域中一种常见的技术，用于去除信号中的噪声或不需要的部分，以提取出我们感兴趣的特征。
在C语言中，实现滤波算法可以有效地处理信号，提高信号质量和可靠性。
本文将介绍C语言中一些常见的滤波算法及其实现方法。
一、均值滤波算法均值滤波算法是一种简单而常用的滤波算法，它通过计算信号中一定窗口内像素值的平均值，替代该窗口内的每个像素值，从而达到去除噪声的目的。
下面是C语言中实现均值滤波算法的示例代码：```c#include <stdio.h>#define SIZE 5void meanFilter(int data[], int length) {int result[length];int sum = 0;for (int i = 0; i < length; i++) {sum = 0;for (int j = i - SIZE / 2; j <= i + SIZE / 2; j++) {if (j >= 0 && j < length) {sum += data[j];}}result[i] = sum / SIZE;}for (int i = 0; i < length; i++) {printf("%d ", result[i]);}}int main() {int data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};int length = sizeof(data) / sizeof(data[0]);meanFilter(data, length);return 0;}```在上述代码中，我们定义了一个`meanFilter`函数来实现均值滤波。
该函数接受一个整型数组`data`和数组长度`length`作为参数。
在函数内部，我们使用一个大小为5的滑动窗口，对每个像素进行均值计算，并将结果存储在一个新的数组`result`中。
(完整word版)常用滤波算法及C语言程序实现
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#define A 10 char value;char filter(){ char new_value; new_value = get_ad(); if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new_value > A ) return value; return new_value; }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#define N 11 char filter(){ char value_buf[N]; char count,i,j,temp; for ( count=0;count<N;count++) { value_buf[count] = get_ad(); delay(); } for (j=0;j<N-1;j++) { for (i=0;i<N-j;i++) { if ( value_buf>value_buf[i+1] ) { temp = value_buf; value_buf = value_buf[i+1]; value_buf[i+1] = temp; } } } return value_buf[(N-1)/2];}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RAM#define N 12 char filter(){ int sum = 0; for ( count=0;count<N;count++) { sum + = get_ad(); delay(); } return (char)(sum/N);}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RAM#define N 12 char value_buf[N];char i=0; char filter(){ char count; int sum=0; value_buf[i++] = get_ad(); if ( i == N ) i = 0; for ( count=0;count<N,count++) sum = value_buf[count]; return (char)(sum/N);}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”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RAM#define N 12 char filter(){ char count,i,j; char value_buf[N]; int sum=0; for (count=0;count<N;count++) { value_buf[count] = get_ad(); delay(); } for (j=0;j<N-1;j++) { for (i=0;i<N-j;i++) { if ( value_buf>value_buf[i+1] ) { temp = value_buf; value_buf = value_buf[i+1]; value_buf[i+1] = temp; } } } for(count=1;count<N-1;count++) sum += value[count]; return (char)(sum/(N-2));}6、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RAM略参考子程序1、37、一阶滞后滤波法(低通滤波)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#define a 50 char value; char filter(){ char new_value; new_value = get_ad(); return (100-a)*value + a*new_value; }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。
数学滤波c语言
数学滤波c语言
数学滤波是一种信号处理技术，通过数学函数对信号进行平滑处理，去除噪声和干扰。
在C语言中实现数学滤波可以采用不同的算法，比如移动平均滤波、中值滤波、傅里叶变换等。
下面是一个简单的移动平均滤波器的C语言实现示例：
```c
include <>
define N 5 // 滤波器长度
void moving_average_filter(int input, int output, int length) {
int i, j;
int sum = 0;
for (i = 0; i < length; i++) {
sum += input[i];
output[i] = sum / (i + 1);
}
}
int main() {
int input[N] = {1, 2, 3, 4, 5}; // 输入信号
int output[N]; // 输出信号
moving_average_filter(input, output, N); // 滤波处理
for (int i = 0; i < N; i++) {
printf("%d ", output[i]); // 输出处理后的信号
}
return 0;
}
```
在这个示例中，我们定义了一个长度为N的移动平均滤波器。
在
`moving_average_filter`函数中，我们遍历输入信号，对每个数据点进行累加，并计算移动平均值。
最后，在`main`函数中，我们调用
`moving_average_filter`函数对输入信号进行处理，并输出处理后的信号。
adc 检测c语言处理滤波程序
adc 检测c语言处理滤波程序ADC（Analog-to-Digital Converter）是指模拟数字转换器，它可以将模拟信号转换为数字信号，在各个领域都有广泛的应用。
而C 语言是一种通用的高级编程语言，它具有高效、灵活、可移植等特点，因此在处理滤波程序中常常使用C语言来实现。
滤波是指通过特定的算法和电路，将输入信号中的某些频率成分进行增强或抑制，以达到滤波的目的。
在信号处理中，滤波是非常重要的一环，它可以用于去除噪声、调整信号频率、增强信号等。
在C语言中，我们可以通过编写相应的滤波算法来对输入信号进行滤波处理。
下面我们以低通滤波器为例，介绍如何使用ADC检测C 语言处理滤波程序。
我们需要了解一下低通滤波器的原理。
低通滤波器可以通过滤除高频成分，保留低频成分来实现滤波的效果。
在C语言中，我们可以使用差分方程来描述滤波器的行为。
接下来，我们需要使用ADC来获取输入信号。
ADC可以将模拟信号转换为数字信号，并通过C语言进行处理。
在C语言中，我们可以使用相应的库函数来配置和读取ADC的数值。
然后，我们需要编写滤波算法。
在低通滤波器中，最常见的算法是有限差分算法（FIR Filter）。
有限差分算法是一种线性时不变滤波器，它通过对输入信号进行加权平均来实现滤波的效果。
在C语言中，我们可以通过数组和循环来实现有限差分算法。
接下来，我们需要将滤波后的信号输出。
在C语言中，我们可以使用DAC（Digital-to-Analog Converter）将数字信号转换为模拟信号，并将其输出。
我们可以通过调整滤波器的参数和阈值来实现不同的滤波效果。
在C语言中，我们可以通过修改滤波算法的系数来调整滤波器的频率响应。
总结起来，通过ADC检测C语言处理滤波程序，我们可以实现对输入信号的滤波处理，去除噪声、调整信号频率、增强信号等。
在实际应用中，我们可以根据需求选择不同的滤波算法和参数，以达到最佳的滤波效果。
同时，C语言的高效、灵活和可移植性也使得滤波程序的开发变得更加方便和快捷。
c语言 io滤波
c语言io滤波
在C语言中，可以使用一些技术来实现输入/输出（I/O）滤波。
这通常用于处理来自用户输入的数据，或者在将数据写入文件或输出到屏幕之前对其进行清理。
以下是一些基本的I/O滤波技术：
转义字符处理：在C语言中，可以使用转义字符来处理特殊字符序列。
例如，如果你想将一个反斜杠字符写入字符串，你需要使用两个反斜杠（\\）来表示一个反斜杠。
scanf的格式化输入：scanf函数可以用于从标准输入读取数据，并允许你指定输入的格式。
例如，你可以使用%d来读取一个整数，%f来读取一个浮点数，%c来读取一个字符等。
gets和puts函数：这些函数可以用于读取和写入字符串。
但是，它们不检查缓冲区溢出，这可能会导致安全问题。
因此，在许多情况下，更安全的替代方案是使用fgets 和fputs函数。
fgets和fputs函数：这些函数类似于gets和puts，但是它们允许你指定一个最大字符数，以防止缓冲区溢出。
fscanf和fprintf函数：这些函数类似于scanf和printf，但是它们允许你指定一个文件指针，以从文件中读取或写入数据。
文件I/O：C语言中的文件I/O函数（如fopen, fclose, fread, fwrite等）允许你从文件中读取和写入数据。
这对于需要处理大量数据的情况非常有用。
这些是基本的I/O滤波技术。
具体实现将取决于你的特定需求和你正在处理的数据类型。
C语言十大滤波算法
C语言十大滤波算法Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998十大滤波算法程序大全(精心整理版)(转自网络)11、限幅滤波法*************************************************** *函数名称：AmplitudeLimiterFilter()-限幅滤波法*优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰*缺点：无法抑制那种周期性的干扰，且平滑度差*说明：1、调用函数GetAD(),该函数用来取得当前值2、变量说明Value:最近一次有效采样的值，该变量为全局变量NewValue:当前采样的值ReturnValue:返回值3、常量说明A:两次采样的最大误差值，该值需要使用者根据实际情况设置*入口：Value,上一次有效的采样值，在主程序里赋值*出口：ReturnValue,返回值，本次滤波结果****************************************************/#defineA10unsignedcharValueunsignedcharAmplitudeLimiterFilter(){unsignedcharNewValue;unsignedcharReturnValue;NewValue=GatAD();if(((NewValue-Value)>A))||((Value-NewValue)>A)))ReturnValue=Value;elseReturnValue=NewValue;return(ReturnValue);}2、中位值滤波法/*****************************************************函数名称：MiddlevalueFilter()-中位值滤波法*优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰；对温度、液位等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果*缺点：对流量，速度等快速变化的参数不宜*说明：1、调用函数GetAD(),该函数用来取得当前值Delay(),基本延时函数2、变量说明ArrDataBuffer[N]:用来存放一次性采集的N组数据Temp:完成冒泡法试用的临时寄存器i,j,k:循环试用的参数值3、常量说明N：数组长度*入口：*出口：value_buf[(N-1)/2],返回值，本次滤波结果*****************************************************/ #defineN11unsignedcharMiddlevalueFilter(){unsignedcharvalue_buf[N];unsignedchari,j,k,temp;for(i=0;i<N;i++){value_buf[i]=get_ad();delay();}for(j=0;j<N-1;j++){for(k=0;k<N-j;k++){if(value_buf[k]>value_buf[k+1]){temp=value_buf[k];value_buf[k]=value_buf[k+1];value_buf[k+1]=temp;}}}returnvalue_buf[(N-1)/2];}3、算术平均滤波法/*********************************************************说明：连续取N个采样值进行算术平均运算优点：试用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波。
粒子滤波原理
粒子滤波原理粒子滤波（Particle Filter）是一种非参数实时滤波方法，用于估计目标的状态。
它适用于非线性和非高斯问题，并被广泛应用于机器人感知、目标跟踪、信号处理等领域。
本文将介绍粒子滤波的基本原理、流程和应用。
1. 基本原理粒子滤波的基本原理是根据贝叶斯定理，通过推断目标状态的后验分布来预测目标状态。
具体来说，粒子滤波将目标状态表示为一组粒子，每个粒子代表一种可能的状态。
粒子的数量越多，则对目标后验分布的估计就越准确。
粒子滤波算法的流程如下：（1）初始化粒子集合，即根据先验信息生成一组随机的粒子，并赋予它们相应的权重；（2）接收观测数据，并对每个粒子进行状态转移和权重更新。
状态转移是根据系统模型进行的，对于机器人定位问题，状态转移可以使用运动学方程描述机器人在环境中的运动；权重更新是根据观测模型计算得到的，对于机器人定位问题，权重可以用激光传感器的测量值和地图进行匹配计算；（3）根据粒子的权重进行重采样，生成新的粒子集合。
重采样的目的是为了减小样本的方差，并确保样本的代表性。
（4）重复步骤（2）、（3），直到目标状态的后验分布收敛，或达到设定的迭代次数。
2. 算法改进粒子滤波算法在实际应用中存在一些问题，例如样本退化和计算复杂度高等。
为了解决这些问题，学者们提出了一系列改进算法，主要包括以下几种：串行粒子滤波（Sequential Monte Carlo, SMC）、粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）、希尔伯特-黄变换粒子滤波（Hilbert-Huang Transform Particle Filter, HHTPF）和变分粒子群优化算法（Variational Particle Swarm Optimization, VPSO）等。
串行粒子滤波算法是一种常用的改进算法，它将原始粒子集合分为若干个子集，在每个子集上执行滤波过程。
通过这种方式，可以减少不必要的计算，提高算法的效率。
十一种滤波方法及C语言程序
一.十一种通用滤波算法(转)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=1~4 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。
十一种滤波方法及C语言程序
一. 十一种通用滤波算法（转）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=1〜4 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。
10种简单的数字滤波C语言源程序算法
10种简单的数字滤波C语言源程序算法(2009-11-09 10:25:08)假定从8位AD中读取数据（如果是更高位的AD可定义数据类型为int）,子程序为get_ad();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=1~4 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。
c语言积分滤波
在C语言中，实现积分滤波器可以使用一个累加器变量来存储积分值。
以下是一个简单的示例代码，演示如何使用C语言实现积分滤波器：
c复制代码
#include<stdio.h>
int main() {
double input_value = 0.0;
double integral = 0.0;
double alpha = 0.1; // 滤波器系数
int num_samples = 100; // 采样点数
for (int i = 0; i < num_samples; i++) {
// 读取输入值
input_value = read_input_value();
// 计算积分值
integral += alpha * input_value;
// 输出积分值
printf("Integral: %f\n", integral);
}
return0;
}
在上述代码中，我们定义了一个累加器变量integral，用于存储积分值。
滤波器系数alpha可以根据需要进行调整，以控制积分滤波器的性能。
在循环中，我们依次读取输入值，并将其乘以滤波器系数alpha后累加到integral中。
最后，输出积分值。
需要注意的是，在实际应用中，可能需要根据具体的需求和场景对滤波器系数、采样点数等进行调整，以达到最佳的滤波效果。
同时，还需要考虑如何处理输入值为零的情况，以避免出现除以零的错误。
有效粒子数MCMC粒子滤波算法研究
贝叶斯估计的算法’ 它通过在状态空间中寻找一系 列随机样本来近似后验概率密度分布函数 （ EZF ） ’ 原则上， 粒子滤波算法可以实现任意状态的估计， 尤 其在非线性非高斯状态的估计中性能远优于扩展卡 尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法’ 目前粒子滤 波算法在许多方面得到成功应用， 但在精确度方面 仍有不足， 粒子枯竭是其主要原因之一’
% %
率密度可近似为 （ + !! + "! ） ) & * * ,） 输出状态估计$ +! ) ,
*’ ’ . $ ! ,! / ’ )#
(* 有效粒子数 -.-. 粒子滤波算法
基于 -.-. 的粒子滤波改进算法， 有效地改善 了粒子枯竭问题， 增强了粒子滤波算法的跟踪效果， 但是， 随之而来又产生了计算量大大增加的问题$ 并
衡量粒子滤波算法的退化程度， 有效粒子数越小， 表 示退化越严重， 即多数粒子只具有很小的权值$ 其定 义如下
%
积分， 其基本思路是通过构造一个平稳分布为目标 分布的马尔可夫链来得到一个概率密度函数的样 本$ 重采样是粒子滤波中的重要步骤， 直接影响到粒 子滤波算法的性能$ 但是重采样技术带来了粒子枯 竭的问题， 即粒子多样性降低， 不能有效地反映状态 变量的概率分布， 甚至导致滤波发散$ -.-. 方法是 当前解决粒子枯竭问题的主要方法， 通过在每个粒 子上增加一个其稳定分布为后验概率密度的马尔可 夫链蒙特卡罗移动步骤， 可以有效地增加粒子的多 样性$ 采用 -.-. 方法， 关键是构造一个各态历经
此时后验概率密度可近似为
%
（ & !! + "! ） )
*’ . ! !! $ !（ ’ )# ’ ! % ’ )#
粒子滤波,程序
粒子滤波(Particle Filter ，PF)，又称为序贯蒙特卡罗算法，是一种基于蒙特卡罗方法的贝叶斯滤波技术。
粒子滤波的基本原理是寻找一组在状态空间传播的随机粒子（样本）描述系统的状态，通过蒙特卡罗方法处理贝叶斯估计中的积分运算，从而得到系统状态的最小均方差估计。
当粒子数量区域无穷时可以逼近服从任意概率分布的系统状态。
与其他滤波技术相比，粒子滤波不需要对系统状态做任何先验性假设，原则上可以应用于任何能用状态空间模型描述的随机系统。
一、贝叶斯估计贝叶斯定理是贝叶斯估计方法的理论基础。
贝叶斯定理表达如下：(|)()(|)()f y x f x f x y f y =其中，x 为待估计参数，y 为样本观测值信息，即样本信息，f(x)是待估计参数x 的先验分布密度函数，f(x|y)是x 的后验分布密度函数，f(y)和f(y|x)是y 的密度函数。
因此通过上式可以看出，后验信息正比于样本信息与先验信息的乘积。
可以通过样本信息对先验信息进行修正来得到更准确的后验信息。
得到后验分布的密度函数后，就可以此为基础进行参数的点估计、区间轨迹和假设检验。
二、序贯重要性采样方法序贯重要性采样方法的核心思想是利用一系列随机样本的加权和所需的验后概率密度得到状态的估计值。
当样本点的数量无穷多时，蒙特卡罗特性与验后概率密度的函数表达等价，序贯重要性采样滤波器近似于贝叶斯滤波器。
对于如下的非线性系统：(1)[(),()]()[(),()]x k f x k w k z k h x k v k +==式中，f(·)和h(·)是非线性函数，w(k)和v(k)是系统的状态噪声和观测噪声。
设001[,,,]k k x x x x =为从0~k 时刻所有状态向量的集合，112[,,,]k k z z z z =为1~k时刻所有观测向量的集合。
滤波过程中利用01k k x z 和获得最优的x k+1，即1{[()]}[()][()|]()k E f x k f x k p x k z dx k =⎰一般而言，()1|kp x k z ⎡⎤⎣⎦是多变量且非高斯的很难直接采样，可以用与其近似的分布1[()|]k x k z π代替它进行采样，则1111111111[x(k)][()][()|]()[()|][()][()|]()[()|][|()][()][()][()|]()[][()|][x(k)][()][()|]()[]k k k kk kk k k kEf f x k p x k z dx k p x k z f x k x k z dx k x k z p z x k p x k f x k x k z dx k p z x k z w f x k x k z dx k p z πππππ====⎰⎰⎰⎰ 式中1[()|]k x k z π称为重要性函数，而11[|()][()][()][()|]k k p z x k p x k w x k x k z π=称为重要性权值。
C语言十大滤波算法
十大滤波算法程序大全(精心整理版)(转自网络)1推荐1、限幅滤波法****************************************************函数名称：AmplitudeLimiterFilter()-限幅滤波法*优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰*缺点：无法抑制那种周期性的干扰，且平滑度差*说明：1、调用函数GetAD(),该函数用来取得当前值2、变量说明Value:最近一次有效采样的值，该变量为全局变量NewValue:当前采样的值ReturnValue:返回值3、常量说明A:两次采样的最大误差值，该值需要使用者根据实际情况设置*入口：Value,上一次有效的采样值，在主程序里赋值*出口：ReturnValue,返回值，本次滤波结果****************************************************/#define A10unsigned char Valueunsigned char AmplitudeLimiterFilter(){unsigned char NewValue;unsigned char ReturnValue;NewValue=GatAD();if(((NewValue-Value)>A))||((Value-NewValue)>A)))ReturnValue=Value;else ReturnValue=NewValue;return(ReturnValue);}2、中位值滤波法/*****************************************************函数名称：MiddlevalueFilter()-中位值滤波法*优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰；对温度、液位等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果*缺点：对流量，速度等快速变化的参数不宜*说明：1、调用函数GetAD(),该函数用来取得当前值Delay(),基本延时函数2、变量说明ArrDataBuffer[N]:用来存放一次性采集的N组数据Temp:完成冒泡法试用的临时寄存器i,j,k:循环试用的参数值3、常量说明N：数组长度*入口：*出口：value_buf[(N-1)/2],返回值，本次滤波结果*****************************************************/ #define N 11unsigned char MiddlevalueFilter(){unsigned char value_buf[N];unsigned char i,j,k,temp;for(i=0;i<N;i++){value_buf[i] = get_ad();delay();}for (j=0;j<N-1;j++){for (k=0;k<N-j;k++){if(value_buf[k]>value_buf[k+1]){temp = value_buf[k];value_buf[k] = value_buf[k+1];value_buf[k+1] = temp;}}}return value_buf[(N-1)/2];}3、算术平均滤波法/*********************************************************说明：连续取N个采样值进行算术平均运算优点：试用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波。
c 滤波函数库
c 滤波函数库【实用版】目录1.C 滤波函数库概述2.C 滤波函数库的主要功能3.C 滤波函数库的使用方法4.C 滤波函数库的优点与不足5.总结正文【1.C 滤波函数库概述】C 滤波函数库是一个用于信号处理和滤波的 C 语言函数库。
滤波是信号处理中的一个重要环节，它可以有效地去除信号中的噪声，提高信号的质量，从而使得信号更容易被分析和处理。
C 滤波函数库提供了多种滤波算法，如低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波等，可以满足不同应用场景的需求。
【2.C 滤波函数库的主要功能】C 滤波函数库的主要功能包括：(1) 低通滤波：通过去除信号中的高频成分，保留信号的低频成分，使得信号更加平滑。
(2) 高通滤波：通过去除信号中的低频成分，保留信号的高频成分，使得信号更加尖锐。
(3) 带通滤波：通过去除信号中的低频和高频成分，保留信号的特定频率成分，使得信号更加纯净。
(4) 带阻滤波：通过去除信号中的特定频率成分，保留信号的其他频率成分，使得信号更加单一。
【3.C 滤波函数库的使用方法】使用 C 滤波函数库非常简单，首先需要包含相应的头文件，然后调用相应的函数即可。
例如，使用低通滤波函数，需要先包含"filter.h"头文件，然后在主函数中调用"low_pass_filter()"函数。
具体的参数和返回值可以参考函数库的文档。
【4.C 滤波函数库的优点与不足】C 滤波函数库的优点包括：(1) 功能齐全：提供了多种滤波算法，可以满足不同应用场景的需求。
(2) 使用简单：调用函数即可实现滤波，不需要深入了解信号处理的原理。
(3) 效率高：函数库使用 C 语言编写，运行速度快，占用资源少。
不足之处包括：(1) 可定制性差：函数库中的滤波函数是固定的，不能根据具体需求进行定制。
(2) 依赖性较强：需要包含相应的头文件才能使用，不太方便。
【5.总结】C 滤波函数库是一个实用的信号处理工具，它可以帮助开发者快速实现信号滤波，提高信号质量。
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void CFastTrackingDlg::OnBnClickedButton4()
{
// TODO: Add your control notification handler code here
//1.condensation setup
const int stateNum=4;
const int measureNum=2;
const int sampleNum=2000;
CvConDensation* condens = cvCreateConDensation(stateNum,measureNum,sampleNum);
CvMat* lowerBound;
CvMat* upperBound;
lowerBound = cvCreateMat(stateNum, 1, CV_32F);
upperBound = cvCreateMat(stateNum, 1, CV_32F);
cvmSet(lowerBound,0,0,0.0 );
cvmSet(upperBound,0,0,winWidth );
cvmSet(lowerBound,1,0,0.0 );
cvmSet(upperBound,1,0,winHeight );
cvmSet(lowerBound,2,0,0.0 );
cvmSet(upperBound,2,0,0.0 );
cvmSet(lowerBound,3,0,0.0 );
cvmSet(upperBound,3,0,0.0 );
float A[stateNum][stateNum] ={
1,0,1,0,
0,1,0,1,
0,0,1,0,
0,0,0,1
};
memcpy(condens->DynamMatr,A,sizeof(A));
cvConDensInitSampleSet(condens, lowerBound, upperBound);
CvRNG rng_state = cvRNG(0xffffffff);
for(int i=0; i < sampleNum; i++){
condens->flSamples[i][0] = float(cvRandInt( &rng_state ) % winWidth); //width
condens->flSamples[i][1] = float(cvRandInt( &rng_state ) % winHeight);//height }
CvFont font;
cvInitFont(&font,CV_FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX,1,1);
char* winName="condensation";
cvNamedWindow(winName);
cvSetMouseCallback(winName,mouseEvent);
IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(winWidth,winHeight),8,3);
bool isPredictOnly=false;//trigger for prediction only,press SPACEBAR
while (1){
//2.condensation prediction
CvPoint predict_pt=cvPoint((int)condens->State[0],(int)condens->State[1]);
float variance[measureNum]={0};
//get variance/standard deviation of each state
for (int i=0;i<measureNum;i++)
{
//sum
float sumState=0;
for (int j=0;j<condens->SamplesNum;j++)
{
sumState+=condens->flSamples[j][i];
}
//average
sumState/=sampleNum;
//variance
for (int j=0;j<condens->SamplesNum;j++)
{
variance[i]+=(condens->flSamples[j][i]-sumState)*
(condens->flSamples[j][i]-sumState);
}
variance[i]/=sampleNum-1;
}
//3.update particals confidence
CvPoint pt;
if (isPredictOnly)
{
pt=predict_pt;
}
else
{
pt=mousePosition;
}
for (int i=0;i<condens->SamplesNum;i++)
{
float probX=(float)exp(-1*(pt.x-condens->flSamples[i][0])
*(pt.x-condens->flSamples[i][0])/(2*variance[0]));
float probY=(float)exp(-1*(pt.y-condens->flSamples[i][1])
*(pt.y-condens->flSamples[i][1])/(2*variance[1]));
condens->flConfidence[i]=probX*probY;
}
//4.update condensation
cvConDensUpdateByTime(condens);
//draw
cvSet(img,cvScalar(255,255,255,0));
cvCircle(img,predict_pt,5,CV_RGB(0,255,0),3);//predicted point with green
char buf[256];
sprintf_s(buf,256,"predicted position:(%3d,%3d)",predict_pt.x,predict_pt.y);
cvPutText(img,buf,cvPoint(10,30),&font,CV_RGB(0,0,0));
if (!isPredictOnly)
{
cvCircle(img,mousePosition,5,CV_RGB(255,0,0),3);//current position with red
sprintf_s(buf,256,"real position :(%3d,%3d)",mousePosition.x,mousePosition.y);
cvPutText(img,buf,cvPoint(10,60),&font,CV_RGB(0,0,0));
}
cvShowImage(winName, img);
int key=cvWaitKey(30);
if (key==27){//esc
break;
}
else if (key==' ')
{//trigger for prediction
//isPredict=!isPredict;
if (isPredictOnly)
{
isPredictOnly=false;
}
else
{
isPredictOnly=true;
}
}
}
cvReleaseImage(&img);
cvReleaseConDensation(&condens);
}。