中位值滤波程序,非常有用
单片机温度滤波算法
单片机在数据采集过程中，经常会遇到随机误差的问题，这些误差可能由环境干扰、设备精度等因素引起。
为了提高温度测量的准确性和稳定性，可以采用滤波算法对采集到的温度数据进行处理。
以下是一些常见的温度滤波算法：
1. 算术平均滤波法：
连续采样N次温度值。
计算这N次采样值的平均值作为滤波后的温度值。
这种方法的平滑度高，但灵敏度较低。
2. 中位值滤波法：
连续采样N次温度值。
将这N个数从小到大排序。
取中间的数值作为滤波后的温度值。
这种方法对温度等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果，但对快速变化的参数不宜。
3. 限幅滤波法：
设定一个经验值A，表示两次采样允许的最大偏差。
每次采样时，判断当前值与上次值之差是否小于A，只有当这个条件满足时，本次采样值才有效。
这种方法可以克服脉冲干扰，但对周期性干扰的处理效果不佳。
4. 滑动平均滤波法：
每次采样的新数据替换队列中的旧数据，保持队列长度不变。
计算队列中所有数据的平均值作为滤波结果。
这种方法可以较好地抑制随机干扰，适用于信号变化较慢的情况。
5. 加权平均滤波法：
给不同时间的采样值分配不同的权重。
计算加权后的平均值作为滤波结果。
这种方法可以根据数据的重要性分配权重，提高滤波效果。
6. 低通滤波法：
允许低于特定频率的信号通过，抑制高频噪声。
通常用于信号处理的软件滤波中。
中位值平均滤波算法
中位值平均滤波算法中位值平均滤波算法平均滤波算法是数字信号处理中常用的一种算法，其原理是通过取信号中一定量的数据平均值来实现信号的平滑处理，从而去除信号中的噪声。
但是在某些情况下，平均滤波算法并不能达到很好的效果，尤其是当信号中包含异常值时，采用平均滤波算法不能很好地去除噪声。
而中位值平均滤波算法则可以很好地解决这个问题。
中位值平均滤波算法是在原始信号中按固定的窗口长度取中位数，再用中位数来代替这个窗口的平均值。
中位数是有序数列最中间的数，如果数列长度为偶数，则中位数为中间的两个数的平均数。
与平均滤波算法相比，中位值平均滤波算法更加适用于含有异常值的信号。
中位值平均滤波算法可以分为以下四个步骤：1. 确定窗口大小，一般取3、5或7等奇数值；2. 对于每个窗口，将窗口内的数据进行排序；3. 取排序后的中位数；4. 将中位数代替窗口内的平均值。
中位值平均滤波算法的好处在于，它不受异常值的影响。
在平均滤波算法中，即使窗口内有一个非常大或非常小的值，它也会对窗口的平均值产生很大的影响，从而影响整个信号的处理效果。
而中位值平均滤波算法则可以通过取中位数来避免这种情况的发生。
中位值平均滤波算法在实际应用中广泛使用，尤其是在数字图像处理中。
例如，对于一个低分辨率的图像，可以采用中位值平均滤波算法对其进行平滑处理，去除图像中的噪声，从而提高图像的清晰度和质量。
当然，中位值平均滤波算法也有一些缺点。
一方面，在信号较平滑时，采用中位值平均滤波算法会使得信号的平滑程度下降；另一方面，在处理高频信号时，中位值平均滤波算法不能很好地去除噪声。
因此，在具体应用中，需要根据实际的信号特点来选择合适的滤波算法。
总之，中位值平均滤波算法是一种优秀的数字信号处理算法，具有去除异常值的能力，被广泛应用于数字图像处理、声音信号处理和通信信号处理等领域。
在实际应用中，了解其原理和特点，能够帮助我们更好地利用这一算法来处理信号，从而获得更优秀的处理效果。
10种简单的数值滤波方法
单片机利用软件抗干扰的几种滤波方法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=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”，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：3~14，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。
10种常用滤波方法
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.给予新采样值的权系数越大,则灵敏度越高,但信号平滑度越低B、优点:适用于有较大纯滞后时间常数的对象和采样周期较短的系统C、缺点:对于纯滞后时间常数较小,采样周期较长,变化缓慢的信号不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度,滤波效果差9、消抖滤波法A、方法:设置一个滤波计数器将每次采样值与当前有效值比较:如果采样值＝当前有效值,则计数器清零如果采样值<>当前有效值,则计数器+1,并判断计数器是否>=上限N(溢出)如果计数器溢出,则将本次值替换当前有效值,并清计数器B、优点:对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果,可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动C、缺点:对于快速变化的参数不宜如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值,则会将干扰值当作有效值导入系统10、限幅消抖滤波法A、方法:相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”先限幅,后消抖B、优点:继承了“限幅”和“消抖”的优点改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统C、缺点:对于快速变化的参数不宜以下是我编的示例程序,如有不足之处还望各位同行指教假定从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{value_buf[count] = get_ad();delay();}for (j=0;j{for (i=0;i{if ( value_buf[i]>value_buf[i+1] ){temp = value_buf[i];value_buf[i] = 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{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;countsum = 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{value_buf[count] = get_ad();delay();}for (j=0;j{for (i=0;i{if ( value_buf[i]>value_buf[i+1] ){temp = value_buf[i];value_buf[i] = value_buf[i+1];value_buf[i+1] = temp;}}}for(count=1;countsum += 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.*/#define N 12char code coe[N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;char filter(){char count;char value_buf[N];int sum=0;for (count=0,count{value_buf[count] = get_ad();delay();}for (count=0,countsum += value_buf[count]*coe[count];return (char)(sum/sum_coe);}9、消抖滤波法#define N 12char filter(){char count=0;char new_value;new_value = get_ad();while (value !=new_value);{count++;if (count>=N) return new_value;delay();new_value = get_ad();}return value;}10、限幅消抖滤波法/**/略参考子程序1、9。
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。
中值滤波阶数
中值滤波阶数摘要：1.中值滤波简介2.中值滤波原理3.中值滤波算法4.中值滤波应用5.中值滤波阶数的选择正文：一、中值滤波简介中值滤波是一种非线性平滑技术，主要用于数字图像处理和信号处理领域，能有效地抑制噪声。
它将每一个像素点的灰度值设置为该点在某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。
中值滤波基于排序统计理论，是一种非常有效的信号处理技术。
二、中值滤波原理中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域窗口中的值进行替换。
邻域窗口通常是一个二维矩形区域，其中包括了该点周围的像素点。
中值滤波的具体操作是先将原始图像转换为灰度图像，然后在每个像素点周围选择一个邻域窗口，对该窗口内的像素值进行排序，最后取中间值作为该点的输出值。
三、中值滤波算法中值滤波算法的实现比较简单，主要分为以下几个步骤：1.选择邻域窗口的大小。
邻域窗口的大小决定了平滑效果的程度，一般来说，窗口越大，平滑效果越明显，但也可能导致图像细节的丢失；窗口越小，平滑效果越弱，但可以保留更多的图像细节。
2.对图像进行灰度化处理。
对于彩色图像，需要先转换为灰度图像，然后再进行中值滤波处理。
3.在每个像素点周围选择一个邻域窗口，对该窗口内的像素值进行排序。
4.取中间值作为该点的输出值。
四、中值滤波应用中值滤波广泛应用于图像处理和信号处理领域，主要应用包括：1.去噪：中值滤波能有效地抑制图像中的噪声，提高图像的质量。
2.平滑：中值滤波可以对图像进行平滑处理，使图像更加光滑。
3.边缘保留：中值滤波可以保留图像中的边缘信息，适用于边缘检测等应用。
4.车道线识别：中值滤波可以用于车道线识别，有效地识别出车道线。
五、中值滤波阶数的选择中值滤波阶数是指邻域窗口的大小，选择合适的阶数可以获得较好的处理效果。
一般来说，阶数越大，平滑效果越明显，但同时也可能导致图像细节的丢失；阶数越小，平滑效果越弱，但可以保留更多的图像细节。
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。
中值滤波处理
中值滤波处理中值滤波处理——一种常见的数字图像处理技术数字图像处理是计算机视觉领域中重要的一部分，其目的是对数字图像进行处理和改进，以便更好地满足人类的需求。
其中，中值滤波是常见的一种数字图像处理技术。
中值滤波是一种非线性滤波方法，其基本思想是取一个滤波模板中的所有像素值，按照大小排序后取中间值作为当前像素的新值，以此来消除噪声、平滑图像等。
中值滤波处理技术通常在数字图像处理中广泛应用，特别是在噪声较大的情况下，能够对图像进行更好的改进和处理。
从算法原理上来看，中值滤波处理主要分为以下几个步骤：首先，需要设置窗口大小，即需要对滤波的区域进行设置，一般设置为3x3、5x5、7x7等区域。
然后，需要将当前像素点与周围窗口中的所有像素值进行排序，以得到其中位数。
最后，将该中位数赋值给当前像素点，从而得到处理后的图像。
需要注意的是，在处理过程中，窗口的大小设置和像素排序都会对结果产生影响，因此需要根据实际需求进行合理的选择。
中值滤波处理技术具有多种优势。
首先，由于其非线性特性，能够更好地处理非正态分布的噪声。
其次，由于中值滤波是一种非参数方法，对数据的分布情况不作任何适应性假设，因此更加适用于各种类型的数字图像。
此外，相对于其他平滑滤波技术，中值滤波处理技术在细节保持方面更加出色，能够更好地保留图像细节，提高图像的清晰度和质量。
尽管中值滤波处理技术具有诸多优势，但也存在着一些缺点。
其中，最明显的一点是，在处理过程中会导致图像细节信息的损失，特别是在处理较大噪声的情况下。
此外，在处理过程中，由于要进行像素值的排序，因此处理时间较长，对于大规模数字图像处理较困难。
综上所述，中值滤波处理技术是数字图像处理中一种常见而又重要的处理技术。
虽然存在一些缺点，但其非线性特性和较好的细节保持能力使其在噪声较大、需要保留图像细节等方面有着广泛的应用。
因此，中值滤波处理技术在数字图像处理技术领域中有着重要的地位和发展前景。
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。
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。
牢记这十一种软件滤波算法让你事半功倍
牢记这十一种软件滤波算法让你事半功倍无论是无人机航迹控制，还是视频、图片画面处理，都要用使用各式各样的滤波算法。
对一个攻城狮来说，经典的滤波算法必须要烂熟于心。
第1种方法限幅滤波法（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。
=a，则本次值有效，如果本次值与上次值之差> 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。
第2种方法中位值滤波法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。
第3种方法算术平均滤波法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 。
第4种方法递推平均滤波法（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。
中位数滤波算法
中位数滤波算法（Median Filter）是一种常用的信号处理算法，主要用于去除信号中的噪声。
中位数滤波算法的基本思想是将信号中的每个数据点替换为其周围一定范围内数据点的中位数。
具体步骤如下：
1. 定义一个固定大小的滑动窗口，窗口大小一般为奇数，例如3x3、5x5等。
2. 将滑动窗口按照某种方式移动，依次覆盖信号中的每个数据点。
3. 在每个窗口中，将窗口内的数据点按照大小进行排序，找到中间值。
4. 将中间值作为当前数据点的新值，替换原始信号中的数据点。
5. 重复步骤2-4，直到覆盖完整个信号。
中位数滤波算法的优点是能够有效地去除椒盐噪声等突发性噪声，同时保持信号的边缘和细节信息。
然而，中位数滤波算法也有一些缺点，例如无法处理连续的高频噪声，会导致信号的平滑度增加，可能会丢失一些细节信息。
中位数滤波算法在实际应用中广泛用于图像处理、音频处理、传感器信号处理等领域，可以提高信号的质量和可靠性。
AD转换中常用的十种数字滤波法
在AD采集中经常要用到数字滤波，而不同情况下又有不同的滤波需求，下面是10种经典的软件滤波方法的程序和优缺点分析：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7、一阶滞后滤波法8、加权递推平均滤波法9、消抖滤波法10、限幅消抖滤波法1、限副滤波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程序：/* 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;elsereturn 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程序：/* 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－1;i++){if ( value_buf[i]>value_buf[i+1] ){temp = value_buf[i];value_buf[i] = 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程序：#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）(FIR前身)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程序：#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）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程序：#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-1;i++){if ( value_buf[i]>value_buf[i+1] ){temp = value_buf[i];value_buf[i] = 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程序略参考子程序1、37、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的干扰信号程序：/* 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。
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。
中位值滤波法的原理及应用
中位值滤波法的原理及应用引言中位值滤波法是数字图像处理中常用的一种滤波方法，用于去除图像中的噪声。
本文将介绍中位值滤波法的原理和应用，并介绍其在图像处理领域的具体应用案例。
原理中位值滤波法是一种非线性滤波方法。
它的原理是将图像中每个像素点的灰度值用其周围邻域像素点的中位值来代替，从而实现去除噪声的目的。
具体步骤如下：1.定义一个固定大小的邻域窗口。
2.将邻域窗口中的像素按照灰度值进行排序。
3.取排序后中间位置的像素值作为当前像素点的新灰度值。
4.重复以上步骤，依次对图像中的每个像素点进行处理。
中位值滤波法的核心思想是基于统计学的概念，利用邻域窗口中的排序位置确定噪声值和信号值的界限，从而消除噪声对图像的影响。
应用中位值滤波法在图像处理领域有广泛的应用，下面介绍一些常见的应用案例。
噪声去除图像中常常存在各种类型的噪声，如椒盐噪声、高斯噪声等。
中位值滤波法能够有效地去除这些噪声，使图像更清晰、更易于分析和处理。
边缘检测中位值滤波法在边缘检测中也有应用。
边缘通常具有较大的灰度变化，在噪声存在的情况下，会导致边缘检测结果不准确。
通过对图像进行中位值滤波可以去除部分噪声，从而提高边缘检测算法的准确性。
形态学图像处理中位值滤波法被广泛应用于形态学图像处理中，特别是在二值图像的腐蚀和膨胀操作中。
通过中位值滤波法可以去除图像中的小孔洞或噪点，从而提高后续形态学操作的效果。
视频序列处理中位值滤波法在视频序列处理中也有应用。
视频序列中的噪声往往是随机的，通过对每一帧图像进行中位值滤波，可以减少噪声对视频质量的影响，提高图像的清晰度和视觉效果。
总结中位值滤波法是一种常用的去除图像噪声的方法。
通过对图像中每个像素点的灰度值进行中位值计算，可以去除各种类型的噪声，使图像更清晰、更易于分析和处理。
该方法在图像处理、边缘检测、形态学图像处理和视频序列处理等领域有广泛的应用。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的中位值滤波参数和邻域窗口大小，以达到最佳的去噪效果。
像素均值滤波 中值滤波
像素均值滤波中值滤波
像素均值滤波和中值滤波都是常见的图像滤波算法，用于去除图像中的噪声。
它们的原理和实现方法有所不同。
像素均值滤波是一种线性滤波方法，它通过计算邻域内像素的均值来得到滤波后的像素值。
具体步骤如下：1. 对于每个像素点，选择一个与其邻域大小一致的窗口。
2. 在窗口内计算所有像素的平均值。
3. 将平均值作为滤波后的像素值。
中值滤波是一种非线性滤波方法，它通过计算邻域内像素的中值来得到滤波后的像素值。
具体步骤如下：1. 对于每个像素点，选择一个与其邻域大小一致的窗口。
2. 将窗口内所有像素的值放入一个数组中。
3. 对数组进行排序，取排序后的中间值作为滤波后的像素值。
相比之下，像素均值滤波更加简单而快速，它可以有效地平滑图像，但会对边缘和细节造成模糊。
而中值滤波对于去除椒盐噪声等突发性噪声效果较好，能够保持图像边缘和细节的清晰度。
同时，在噪声比较严重的情况下，中值滤波效果更好。
但是，中值滤波的计算复杂度较高，处理大图像需要耗费一定的时间。
因此，根据实际需求和噪声的特点，选择合适的滤波算法对图像进行噪声抑制。
中位值平均滤波法的特点
中位值平均滤波法的特点一、什么是中位值平均滤波法呢？哎呀，这中位值平均滤波法呀，就像是一个很聪明的小管家。
它呢，会在一堆数据里捣鼓来捣鼓去的。
它不是随随便便就处理数据的哦。
二、它的一个特点就是稳定性比较好。
你想啊，就像我们走在路上，如果路面坑坑洼洼的，但是有个东西能让我们走得比较稳，那多好呀。
中位值平均滤波法就是这样，在数据波动比较大的时候，它能够让数据看起来不那么乱蹦跶。
它会把那些特别大或者特别小的数据的影响给削弱，就像是把那些调皮捣蛋的数据给管起来，不让它们把整个数据的情况搞乱。
三、它还具有一定的抗干扰能力呢。
就好比我们在很吵闹的环境里想要专心做一件事，这个方法就能在很多干扰因素存在的情况下，把有用的数据信息筛选出来。
比如说周围有好多杂波干扰数据的时候，它能像个小卫士一样，把那些干扰的因素给挡在外面，让真正有用的数据能够好好地呈现出来。
四、中位值平均滤波法的准确性也是比较可观的。
它不是那种马马虎虎处理数据的方法哦。
它会很仔细地在数据当中找到比较靠谱的值，然后进行平均处理。
就像是我们在做一道数学题，要很认真地把每个步骤都做对，这个方法对待数据也是这样的态度，所以最后得到的结果相对来说是比较准确的。
五、它的适应性也不错。
不管是数据量比较小的时候，还是数据量很大的时候，它都能发挥一定的作用。
就像一个万能钥匙一样，虽然不能说完全适合所有的情况，但是在很多不同的数据环境下，它都能上去凑一凑，然后做点贡献。
六、这个方法还有一个特点就是计算量相对来说不是特别大。
这就意味着它不会让我们的设备或者程序在处理数据的时候累得气喘吁吁的。
它就像是一个很轻巧的小助手，在后台默默工作，不会占用太多的资源，就能把数据处理得还不错呢。
中位值滤波程序
////////////////////////中位值滤波///////////////////////// #define N 11 //N值可根据实际情况调整char filter(){char value_buf[N];char count,i,j,temp;for (count=0;count<N;count++){value_buf[count]=get_ad(); //获取采样值delay();}for(j=0;j<N-1;j++) //采样值由小到大排列，排序采用冒泡法{for(i=0;i<N-j;i++){if(value_buf[i]>value_buf[i+1]){temp=value_buf[i];value_buf[i]=value_buf[i+1];value_buf[i+1]=temp;}}}return value_buf[(N-1)/2]; //取中间值}///////////////////////算术平均滤波////////////////////// #define N 12char filter(){int sum=0;for(count=0;count<N;count++){sum+=get_ad();delay();}return (char)(sum/N);}////////////////去极值平均滤波////////////////////// #define N 11 //N值可根据实际情况调整int sum=0;char filter(){char value_buf[N];char count,i,j,temp;for(count=0;count<N;count++){value_buf[count]=get_ad(); //获取采样值delay();}for(j=0;j<N-1;j++) //采样值由小到大排列，排序采用冒泡法{for(i=0;i<N-j;i++){if(value_buf[i]>value_buf[i+1]){temp=value_buf[i];value_buf[i]=value_buf[i+1];value_buf[i+1]=temp;}}}for(count=1;count<(N-1);count++) //去掉第一个和末一个数{sum+=value_buf[count];delay();}return (char)(sum/(N-2));}/////////移动平均滤波（递推平均滤波）/////////// #define N 12char value_buf[N];char i=0;char filter(){char count;int sum=0;value_buf[i]=get_ad();i++;if(i=N){i=0;}for(count=0;count<N;count++){sum+=value_buf[count];}return (char)(sum/N)}//////////////////////加权平均滤波/////////////////////// #define N 12char codejq[N]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};//加权系数表char codesum_jq=1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12; char filter(){char count;char value_buf[N];int sum=0;for(count=0;count<N;count++){value_buf[count]=get_ad(); //获取采样值delay();}for(count=0;count<N;count++){sum+=value_buf[count]*jq[count];}return (char)(sum/sum_jq)；}//#include<stdio.h>#include<malloc.h>int i=3,j,temp,len;int *a;int main() {while(1){printf("你要排序的数的个数为：\nlen=");scanf("%d",&len);printf("请输入%d个待排序的数：(数与数之间用空格隔开)\n",len);a=(int *)malloc(len*sizeof(int));for(i=0;i<len;i++)scanf ("%d,",&a[i]);for(j=0;j<len;j++)for (i=0;i<len-j;i++)if (a[i]>a[i+1]){temp=a[i];a[i]=a[i+1];a[i+1]=temp;}printf("数据从小到大排序结果是：");for(i=0;i<len;i++)printf("%d,",a[i]);printf("\n");}}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;}。
st语言 中位值平均滤波法
st语言中位值平均滤波法中位值平均滤波法是一种常用的信号处理方法，主要用于消除信号中的噪声。
本文将详细介绍中位值平均滤波法的原理、应用场景以及实现步骤。
一、中位值平均滤波法的原理中位值平均滤波法是一种非线性滤波方法，它的核心思想是将一组数据中的异常值通过取中位数的方式进行平滑处理。
相比于传统的均值滤波方法，中位值平均滤波法更具有抗干扰能力，能够有效地降低噪声对信号的影响。
二、中位值平均滤波法的应用场景中位值平均滤波法在信号处理领域有着广泛的应用，特别适用于以下场景：1. 传感器信号处理：传感器在采集环境数据时常常受到噪声的干扰，中位值平均滤波法可以提高传感器信号的稳定性和准确性。
2. 图像处理：在图像处理中，常常需要对图像中的噪声进行去除，中位值平均滤波法可以有效地平滑图像并保持图像的边缘信息。
3. 语音信号处理：在语音信号处理中，中位值平均滤波法可以减少背景噪声对语音信号的影响，提高语音信号的质量。
三、中位值平均滤波法的实现步骤中位值平均滤波法的实现步骤如下：1. 定义滑动窗口的大小：根据需要平滑的信号的特点和噪声的幅度，确定滑动窗口的大小。
一般来说，滑动窗口的大小应该是一个奇数，以便于计算中位数。
2. 采集数据并存储到滑动窗口中：从信号源中采集数据，并按照滑动窗口的大小进行存储，保持滑动窗口中的数据始终是最新的。
3. 对滑动窗口中的数据进行排序：将滑动窗口中的数据进行排序，以便于计算中位数。
4. 取中位数计算平均值：根据滑动窗口中的数据个数是奇数还是偶数，取中位数进行平均计算，得到平滑后的信号值。
5. 更新滑动窗口中的数据：将最新采集的数据加入到滑动窗口中，并将最早采集的数据移除，保持滑动窗口中的数据始终是最新的。
四、总结中位值平均滤波法是一种有效的信号处理方法，能够在一定程度上降低信号中的噪声。
它在传感器信号处理、图像处理、语音信号处理等领域有着广泛的应用。
通过合理选择滑动窗口的大小和实时更新滑动窗口中的数据，可以得到平滑后的信号值。
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////////////////////////中位值滤波///////////////////////// #define N 11 //N值可根据实际情况调整
char filter()
{
char value_buf[N];
char count,i,j,temp;
for (count=0;count<N;count++)
{
value_buf[count]=get_ad(); //获取采样值
delay();
}
for(j=0;j<N-1;j++) //采样值由小到大排列，排序采用冒泡法
{
for(i=0;i<N-j;i++)
{
if(value_buf[i]>value_buf[i+1])
{
temp=value_buf[i];
value_buf[i]=value_buf[i+1];
value_buf[i+1]=temp;
}
}
}
return value_buf[(N-1)/2]; //取中间值}
///////////////////////算术平均滤波////////////////////// #define N 12
char filter()
{
int sum=0;
for(count=0;count<N;count++)
{
sum+=get_ad();
delay();
}
return (char)(sum/N);
}
////////////////去极值平均滤波////////////////////// #define N 11 //N值可根据实际情况调整
int sum=0;
char filter()
{
char value_buf[N];
char count,i,j,temp;
for(count=0;count<N;count++)
{
value_buf[count]=get_ad(); //获取采样值
delay();
}
for(j=0;j<N-1;j++) //采样值由小到大排列，排序采用冒泡法
{
for(i=0;i<N-j;i++)
{
if(value_buf[i]>value_buf[i+1])
{
temp=value_buf[i];
value_buf[i]=value_buf[i+1];
value_buf[i+1]=temp;
}
}
}
for(count=1;count<(N-1);count++) //去掉第一个和末一个数
{
sum+=value_buf[count];
delay();
}
return (char)(sum/(N-2));
}
/////////移动平均滤波（递推平均滤波）/////////// #define N 12
char value_buf[N];
char i=0;
char filter()
{
char count;
int sum=0;
value_buf[i]=get_ad();
i++;
if(i=N)
{
i=0;
}
for(count=0;count<N;count++)
{
sum+=value_buf[count];
}
return (char)(sum/N)
}
//////////////////////加权平均滤波/////////////////////// #define N 12
char code
jq[N]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};//加权系数表
char code
sum_jq=1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12; char filter()
{
char count;
char value_buf[N];
int sum=0;
for(count=0;count<N;count++)
{
value_buf[count]=get_ad(); //获取采样值
delay();
}
for(count=0;count<N;count++)
{
sum+=value_buf[count]*jq[count];
}
return (char)(sum/sum_jq)；
}
//本人自做的完整程序
#include<stdio.h>
#include<malloc.h>
int i=3,j,temp,len;
int *a;
int main() {
while(1)
{
printf("你要排序的数的个数为：\nlen=");
scanf("%d",&len);
printf("请输入%d个待排序的数：(数与数之间用空格隔开)\n",len);
a=(int *)malloc(len*sizeof(int));
for(i=0;i<len;i++)
scanf ("%d,",&a[i]);
for(j=0;j<len;j++)
for (i=0;i<len-j;i++)
if (a[i]>a[i+1])
{
temp=a[i];
a[i]=a[i+1];
a[i+1]=temp;
}
printf("数据从小到大排序结果是：");
for(i=0;i<len;i++)
printf("%d,",a[i]);
printf("\n");
}
}。