经典滤波算法及C语言程序

十一种滤波算法及程序

十一种滤波算法及程序
1概述
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。

1.1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。

㈠.限幅滤波法㈡.中值滤波法
1.2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。

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
1.3复合滤波法
在实际应用中，有时既要消除大幅度的脉冲干扰，有要做到数据平滑。

因此常把前
面介绍的两种以上的方法结合起来使用，形成复合滤波。

去极值平均滤波算法：先用
中值滤波算法滤除采样值中的脉冲性干扰，然后把剩余的各采样值进行平均滤波。

连续
采样N 次，剔除其最大值和最小值，再求余下N－2 个采样的平均值。

显然，这种
方法既能抑制随机干扰，又能滤除明显的脉冲干扰。

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/define A 10unsignedcharValueunsignedcharAmplitudeLimiterFilter{unsignedcharNewValue;unsignedcharReturnValue;NewValue=GatAD;ifNewValue-Value>A||Value-NewValue>AReturnValue=Value;elseReturnValue=NewValue;returnReturnValue;}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ArrDataBufferN: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_bufN-1/2;返回值;本次滤波结果/defineN11unsignedcharMiddlevalueFilter{unsignedcharvalue_bufN;unsignedchari;j;k;temp;fori=0;i<N;i++{value_bufi=get_ad;delay;}forj=0;j<N-1;j++{fork=0;k<N-j;k++{ifvalue_bufk>value_bufk+1 {temp=value_bufk;value_bufk=value_bufk+1; value_bufk+1=temp;}}}returnvalue_bufN-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..这种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..缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算较快的实时控制不适用../defineN12charfilter{unsignedintsum=0;unsignedchari;fori=0;i<N;i++{sum+=get_ad;delay;}returncharsum/N;}4、递推平均滤波法又称滑动平均滤波法/说明：把连续N个采样值看成一个队列;队列长度固定为N..每次采样到一个新数据放入队尾;并扔掉队首的一次数据..把队列中的N各数据进行平均运算;既获得新的滤波结果..优点：对周期性干扰有良好的抑制作用;平滑度高；试用于高频振荡的系统缺点：灵敏度低；对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差;不适于脉冲干扰较严重的场合/defineN12unsignedcharvalue_bufN;unsignedcharfilter{unsignedchari;unsignedcharvalue;intsum=0;value_bufi++=get_ad; //采集到的数据放入最高位 fori=0;i<N;i++{value_bufi=value_bufi+1; //所有数据左移;低位扔掉 sum+=value_bufi;}value=sum/N;returnvalue;}5、中位值平均滤波法又称防脉冲干扰平均滤波法/说明：采一组队列去掉最大值和最小值优点：融合了两种滤波的优点..对于偶然出现的脉冲性干扰;可消除有其引起的采样值偏差..对周期干扰有良好的抑制作用;平滑度高;适于高频振荡的系统..缺点：测量速度慢/defineN12ucharfilter{unsignedchari;j;k;l;unsignedchartemp;sum=0;value;unsignedcharvalue_bufN;;fori=0;i<N;i++{value_bufi=get_ad;delay;}//采样值从小到大排列冒泡法forj=0;j<N-1;j++{fori=0;i<N-j;i++{ifvalue_bufi>value_bufi+1 {temp=value_bufi;value_bufi=value_bufi+1; value_bufi+1=temp;}}}fori=1;i<N-1;i++sum+=value_bufi;value=sum/N-2;returnvalue;}6、递推中位值滤波法/优点：对于偶然出现的脉冲性干扰;可消除由其引起的采样值偏差..对周期性干扰有良好的抑制作用;平滑度高；试用于高频振荡的系统缺点：测量速度慢/charfiltercharnew_data;charqueue;charn{charmax;min;charsum;chari;queue0=new_data;max=queue0;min=queue0;sum=queue0;fori=n-1;i>0;i--{ifqueuei>maxmax=queuei;elseifqueuei<minmin=queuei;sum=sum+queuei;queuei=queuei-1;}i=n-2;sum=sum-max-min+i/2; //说明：+i/2的目的是为了四舍五入 sum=sum/i;returnsum;}7、限幅平均滤波法/优点：对于偶然出现的脉冲性干扰;可消除有其引起的采样值偏差.. /defineA10defineN12unsignedchardata;unsignedcharfilterdata{unsignedchari;unsignedcharvalue;sum;dataN=GetAD;ifdataN-dataN-1>A||dataN-1-dataN>AdataN=dataN-1;//elsedataN=NewValue;fori=0;i<N;i++{datai=datai+1;sum+=datai;}value=sum/N;returnvalue;}8、一阶滞后滤波法/函数名称：filter-一阶滞后滤波法说明：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Or_dataN:采集的数据Dr0_flag、Dr1_flag:前一次比较与当前比较的方向位 coeff:滤波系数F_count：滤波计数器3、常量说明N：数组长度Thre_value：比较门槛值入口：出口：/defineThre_value 10define N 50floatOr_dataN；unsignedcharDr0_flag=0;Dr1_flag=0;voidabsfloatfirst;floatsecond {floatabs;iffirst>second{abs=first-second;Dr1_flag=0;}else{abs=second-first;Dr1_flag=1;}returnabs;}voidfiltervoid{uchari=0;F_count=0;coeff=0;floatAbs=0.00;//确定一阶滤波系数fori=1;i<N;i++{Abs=absOr_datai-1;Or_datai;ifDr1_flag^Dr0_flag //前后数据变化方向一致 {F_count++;ifAbs>=Thre_value{F_count++;F_count++;}ifF_count>=12F_count=12;coeff=20F_count;}else //去抖动coeff=5;//一阶滤波算法ifDr1_flag==0 //当前值小于前一个值 Or_datai=Or_datai-1-coeffOr_datai-1-Or_datai/256;elseOr_datai=Or_datai-1+coeffOr_datai-Or_datai-1/256;F_count=0; //滤波计数器清零 Dr0_flag=Dr1_flag;}}9、加权递推平均滤波法coe:数组为加权系数表;存在程序存储区..sum_coe:加权系数和/defineN12constcharcodecoeN={1;2;3;4;5;6;7;8;9;10;11;12}; constcharcodesum_coe=1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12; unsignedcharfilter{unsignedchari;unsignedcharvalue_bufN;intsum=0;fori=0;i<N;i++{value_bufi=get_ad;delay;fori=0;i<N;i++{value_bufi=value_bufi+1; sum+=value_buficoei; }sum/=sum_coe;value=sum/N;returnvalue;}10、消抖滤波法//defineN12unsignedcharfilter{unsignedchari=0;unsignedcharnew_value; new_value=get_ad;ifvalue=new_value;{i++;ifi>N{i=0;value=new_value; }}elsei=0;returnvalue;}。

(整理)11种滤波方法+范例代码.

软件滤波算法（转载）这几天做一个流量检测的东西，其中用到了对数据的处理部分，试了很多种方法，从网上找到这些个滤波算法，贴出来记下需要注意的是如果用到求平均值的话，注意总和变量是否有溢出，程序没必要照搬，主要学习这些方法，相信做东西的时候都能用得上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。

一些软件滤波算法的原理和程序源代码

一些软件滤波算法的原理和程序源代码滤波算法是信号处理中常用的技术，用于去除信号中的噪声或抽取感兴趣的信号特征。

在本文中，我将介绍几种常见的软件滤波算法的原理和程序源代码，包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波。

1.均值滤波均值滤波是一种简单直观的滤波算法。

其原理是通过计算像素周围邻近像素的平均值，来替换掉原始图像像素的值。

均值滤波的算法步骤如下：-创建一个大小为n的窗口（n通常为奇数），以当前像素为中心。

-计算窗口中所有像素的平均值。

-将当前像素的值替换为计算得到的平均值。

-按顺序处理所有像素。

以下是均值滤波的C++程序源代码示例：```cppvoid meanFilter(const cv::Mat& src, cv::Mat& dst, int kernelSize)int kernelHalfSize = kernelSize / 2;dst.create(src.size(, src.type();for (int y = 0; y < src.rows; y++)for (int x = 0; x < src.cols; x++)cv::Vec3f sum = cv::Vec3f(0, 0, 0);int numPixels = 0;for (int ky = -kernelHalfSize; ky <= kernelHalfSize; ky++) for (int kx = -kernelHalfSize; kx <= kernelHalfSize; kx++) int px = x + kx;int py = y + ky;if (px >= 0 && py >= 0 && px < src.cols && py < src.rows) sum += src.at<cv::Vec3b>(py, px);numPixels++;}}}cv::Vec3f average = sum / numPixels;dst.at<cv::Vec3b>(y, x) = average;}}```2.中值滤波中值滤波是一种非线性滤波算法，主要用于去除图片中的椒盐噪声。

11种滤波算法及程序

11种滤波算法及程序十一种滤波算法及程序1 概述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。

1.1 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。

㈠.限幅滤波法㈡.中值滤波法1.2 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。

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1.3 复合滤波法在实际应用中，有时既要消除大幅度的脉冲干扰，有要做到数据平滑。

因此常把前面介绍的两种以上的方法结合起来使用，形成复合滤波。

去极值平均滤波算法：先用中值滤波算法滤除采样值中的脉冲性干扰，然后把剩余的各采样值进行平均滤波。

连续采样N 次，剔除其最大值和最小值，再求余下N－2 个采样的平均值。

显然，这种方法既能抑制随机干扰，又能滤除明显的脉冲干扰。

2 十一种通用滤波算法2.1 限幅滤波法（又称程序判断滤波法）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2.2 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RAM2.4 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RAM2.5 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RAM2.6 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RAM2.7 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2.8 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。

[整理]11种滤波方法+范例代码

软件滤波算法（转载）这几天做一个流量检测的东西，其中用到了对数据的处理部分，试了很多种方法，从网上找到这些个滤波算法，贴出来记下需要注意的是如果用到求平均值的话，注意总和变量是否有溢出，程序没必要照搬，主要学习这些方法，相信做东西的时候都能用得上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。

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。

(完整版)经典滤波算法及C语言程序

经典的滤波算法(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RAM递推平均滤波法对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差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=1~4B、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。

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。

10种数字滤波法 c语言

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、限副滤波/* A值可根据实际情况调整value为有效值，new_value为当前采样值滤波程序返回有效的实际值*/#define A 10char 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/* N值可根据实际情况调整排序采用冒泡法*/#define N 11char 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/**/#define N 12char filter(){int sum = 0;for ( count=0;count<N;count++){sum + = get_ad();delay();}return (char)(sum/N);}4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）/**/#define N 12char 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）/**/#define N 12char 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/**/略参考子程序1、37、一阶滞后滤波法/* 为加快程序处理速度假定基数为100，a=0~100 */ #define a 50char 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/* coe数组为加权系数表，存在程序存储区。

fir滤波器公式c语言

fir滤波器公式c语言FIR滤波器是一种常用的数字滤波器，它通过对输入信号的加权求和来实现信号的滤波处理。

在这篇文章中，我们将介绍FIR滤波器的公式以及如何用C语言来实现它。

FIR滤波器的全称是有限脉冲响应滤波器（Finite Impulse Response Filter），它的特点是其响应仅在有限的时间范围内存在。

FIR滤波器的输入信号经过一系列的加权系数和延迟单元的处理，最终得到滤波后的输出信号。

FIR滤波器的公式可以表示为：y(n) = h(0) * x(n) + h(1) * x(n-1) + h(2) * x(n-2) + ... + h(N-1) * x(n-(N-1))其中，y(n)表示滤波器的输出信号，x(n)表示滤波器的输入信号，h(i)表示滤波器的第i个加权系数，N表示滤波器的阶数。

在C语言中，我们可以使用数组来表示滤波器的加权系数，使用循环来实现滤波器的延迟处理。

下面是一个简单的示例代码：```c#define N 10 // 滤波器的阶数float h[N] = {0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1, 0.05}; // 滤波器的加权系数float x[N] = {0}; // 输入信号的延迟单元float y = 0; // 滤波器的输出信号void firFilter(float input) {// 将输入信号插入延迟单元for (int i = N-1; i >= 1; i--) {x[i] = x[i-1];}x[0] = input;// 计算滤波器的输出信号y = 0;for (int i = 0; i < N; i++) {y += h[i] * x[i];}}int main() {// 输入信号float input = 0.5;// 执行滤波处理firFilter(input);// 输出滤波器的输出信号printf("滤波器的输出信号为：%f\n", y);return 0;}```在上面的示例代码中，我们定义了一个长度为N的加权系数数组h，一个长度为N的延迟单元数组x，以及一个输出信号变量y。

滑动平均滤波c语言_常用滤波算法及c语言程序实现

滑动平均滤波c语言_常用滤波算法及c语言程序实现滑动平均滤波是一种常用的信号处理算法，用于平滑噪声信号，降低信号的噪声干扰。

C语言是一种广泛应用于嵌入式系统和信号处理领域的编程语言。

本文将以中括号为主题，详细介绍滑动平均滤波算法以及如何使用C语言来实现该算法。

第一部分：什么是滑动平均滤波算法？滑动平均滤波算法是一种基本的数字信号处理技术，用于平滑噪声信号。

该算法通过计算信号的移动平均值，将噪声信号的高频部分滤波掉，从而得到平滑的输出信号。

滑动平均滤波算法基于以下原理：将最近N个采样值的平均值作为当前的输出值，其中N是滑动窗口的大小。

随着新的采样值的输入，最早的采样值将被抛弃，而新的采样值将被加入到滑动窗口中。

滑动平均滤波算法主要有两种实现方式：简单滑动平均滤波和指数滑动平均滤波。

简单滑动平均滤波将滑动窗口中的所有采样值进行相加，然后除以窗口大小得到平均值。

指数滑动平均滤波则使用加权平均值，新的采样值会根据一定的权重比例与旧的滑动平均值相结合。

第二部分：C语言实现简单滑动平均滤波算法下面将介绍如何使用C语言来实现简单滑动平均滤波算法。

假设我们有一个长度为N的数组来存储输入信号的采样值，我们需要计算每个采样值的滑动平均值。

首先，我们需要定义一个指向输入信号数组的指针，并初始化滑动窗口的大小N。

c#define N 10 滑动窗口大小float input[N]; 输入信号数组float simpleMovingAverage(float *input, int windowSize){int i;float sum = 0;计算滑动窗口中所有采样值的和for (i = 0; i < windowSize; i++) {sum += input[i];}返回平均值return sum / windowSize;}在上述代码中，我们定义了一个简单滑动平均滤波函数`simpleMovingAverage()`，该函数接受输入信号数组和滑动窗口的大小作为参数，并返回滑动平均值。

十一种滤波算法及程序

3.10 限幅消抖滤波法 /* */ 略参考子程序 1、9
3.11 IIR 滤波例子
int BandpassFilter4(int InputAD4) { int ReturnValue; int ii; RESLO=0; RESHI=0;
3.5 /* */
中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
#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;
3.6 /* */
限幅平均滤波法
略参考子程序 1、3
3.7
一阶滞后滤波法
/* 为加快程序处理速度假定基数为 100，a=0~100 */
#define a 50
char value;
char filter() { char new_value; new_value = get_ad(); return (100-a)*value + a*new_value; }
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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)); }

关于中值滤波算法，以及C语言实现

关于中值滤波算法，以及C语言实现中值滤波是一种非线性的图像平滑方法，与均值滤波器以及其他线性滤波器相比，它能够很好地滤除脉冲噪声，同时又能够保护目标图像边缘。

它是一种邻域运算，类似于卷积，但计算的不是加权求和，而是把邻域中的像素按灰度级进行排序，然后选择该组的中间值作为输出像素值，中值滤波可定义为:式中:g(x，y)和f（x-i，y-i）分别为输出和输入像素灰度值，W为模板窗口。

窗W可以取线状、方形、十字形、圆形、菱形等。

中值滤波实现过程如上图所示。

标准的中值滤波器都是由一个奇数大小尺寸的滑动窗组成，通常为3x3窗或5x5窗等。

以3x3窗为例，该窗沿着图像数据的行方向逐像素滑动，在每一次滑动期间内，方形窗中的所有像素按照灰度值被排序，这组数据中的中值作为输出，替代原来窗函数的中心位置像素的灰度值。

均值滤波和中值滤波的内容非常基础，均值滤波相当于低通滤波，有将图像模糊化的趋势，对椒盐噪声基本无能为力。

中值滤波的优点是可以很好的过滤掉椒盐噪声，缺点是易造成图像的不连续性。

在下面的代码中，中值滤波主要通过冒泡算法来实现。

含有椒盐噪声的中值滤波的效果如下，可以看到，几乎完全去除了椒盐噪声。

均值滤波的效果如下，可以看出，椒盐噪声被处理成了小的气泡，同时图像变模糊：1、什么是中值滤波？中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用其中值代替窗口中心象素的原来灰度值，它是一种非线性的图像平滑法，它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。

中值滤波可以过滤尖峰脉冲。

目的在于我们对于滤波后的数据更感兴趣。

滤波后的数据保留的原图像的变化趋势，同时去除了尖峰脉冲对分析造成的影响。

以一维信号的中值滤波举例。

对灰度序列80、120、90、200、100、110、70，如果按大小顺序排列，其结果为70、80、90、10O、110、120、200，其中间位置上的灰度值为10O，则该灰度序列的中值即为100。

2019年11种滤波方法+范例代码.doc

软件滤波算法（转载）这几天做一个流量检测的东西，其中用到了对数据的处理部分，试了很多种方法，从网上找到这些个滤波算法，贴出来记下需要注意的是如果用到求平均值的话，注意总和变量是否有溢出，程序没必要照搬，主要学习这些方法，相信做东西的时候都能用得上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。

hampel滤波 c语言

hampel滤波c语言【引言】在信号处理和数据挖掘领域，滤波算法是一种常见的技术。

Hampel滤波算法作为一种局部异常值检测方法，具有较强的实用价值。

本文将介绍Hampel滤波算法，并给出C语言实现的代码实例。

【Hampel滤波算法介绍】Hampel滤波算法，又称Hampel-Robertson 滤波算法，是一种用于检测局部异常值的滤波方法。

它通过计算数据窗口内的均值、标准差和阈值，从而识别出异常值。

算法的基本步骤如下：1.计算数据窗口内的均值。

2.计算数据窗口内的标准差。

3.计算阈值，通常为均值加减两倍的标准差。

4.将数据窗口内的每个值与阈值进行比较，小于均值减去标准差的值为正常值，大于均值加上标准差的值为异常值。

【C语言实现Hampel滤波算法】以下是一个简单的C语言实现Hampel滤波算法的示例：```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <math.h>void HampelFilter(float *data, int data_length, float *output, intoutput_length) {float mean, std_dev, threshold;int i, j;// 计算均值mean = 0;for (i = 0; i < data_length; i++) {mean += data[i];}mean /= data_length;// 计算标准差float sum_square_deviation = 0;for (i = 0; i < data_length; i++) {float deviation = data[i] - mean;sum_square_deviation += deviation * deviation;}std_dev = sqrt(sum_square_deviation / data_length);// 计算阈值threshold = mean + k * std_dev; // k 为常数，可根据实际情况调整// 检测异常值for (i = 0; i < output_length; i++) {float deviation = data[i] - mean;if (deviation > threshold) {output[i] = 1; // 异常值} else {output[i] = 0; // 正常值}}}```【代码实例与解析】上述代码中，我们首先计算了数据窗口内的均值和标准差，然后根据均值和标准差计算出阈值。