防脉冲干扰移动平均值法数字滤波器的C语言算法及其实现
10种简单的数字滤波算法
10种简单的数字滤波算法(C语言源程序)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[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<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[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/**/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。
11种经典软件滤波算法及其波形效果图（附C语言程序）
11种经典软件滤波算法及其波形效果图（附C语言程序）经典软件数据滤波算法（后页附带C语言程序）注意注意注意：（图像中红线都是经过滤波的）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。
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。
10种简单的数字滤波算法
10种简单的数字滤波算法(C语言源程序) 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[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<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[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/**/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。
c语言均值滤波
c语言均值滤波C语言中的均值滤波是一种常见的图像处理算法，它可以有效地去除图像中的噪声，提高图像的质量。
本文将介绍均值滤波的原理、实现方法以及应用场景。
一、均值滤波的原理均值滤波是一种线性滤波器，它通过计算像素周围邻域的平均值来获得滤波后的像素值。
具体而言，对于图像中的每个像素，将其邻域内的像素灰度值进行平均，然后用平均值来替代原始像素值。
这样做的效果是将邻域内的噪声平均掉，从而达到去噪的目的。
二、均值滤波的实现方法在C语言中，可以通过双重循环遍历图像的每个像素，并计算邻域内像素的平均值来实现均值滤波。
具体步骤如下：1. 定义一个与原始图像大小相同的二维数组用于存储滤波后的图像。
2. 双重循环遍历原始图像的每个像素，对于每个像素，再次进行双重循环遍历其邻域内的像素。
3. 将邻域内所有像素的灰度值相加，并除以邻域内像素的总数，得到平均值。
4. 将平均值赋给滤波后的图像对应位置的像素。
5. 最后得到的二维数组即为经过均值滤波后的图像。
三、均值滤波的应用场景均值滤波广泛应用于图像处理领域，主要用于去除图像中的噪声。
噪声对于图像处理来说是一个常见的问题，它会影响图像的质量和视觉效果。
通过应用均值滤波算法，可以有效地降低图像中的噪声水平，提高图像的清晰度和细节。
均值滤波在以下情况下特别有用：1. 数字相机拍摄的图像中存在的高频噪声，如椒盐噪声等。
2. 手持设备上拍摄的图像，由于手部晃动引起的模糊噪声。
3. 传感器采集数据时引入的噪声，如温度传感器、压力传感器等。
四、均值滤波的优缺点均值滤波作为一种简单而有效的滤波算法，具有以下优点：1. 实现简单，计算速度快。
2. 对于高斯噪声等轻度噪声有较好的去噪效果。
3. 不会产生新的伪影或图像失真。
然而，均值滤波也存在一些缺点：1. 对于图像中的细节边缘部分，可能会模糊或丢失细节信息。
2. 对于噪声强度较大的图像，均值滤波效果有限。
五、总结均值滤波是C语言中常用的图像处理算法，通过计算像素周围邻域的平均值来去除图像中的噪声。
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。
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。
用C语言实现数字滤波
标题：用C语言实现数字滤波2008-05-09 16:17:33在工业过程控制系统中,由于被控对象的环境比较恶劣,干扰源比较多,仪器、仪表采集的信息常会受到干扰,所以在模拟系统中,为了消除干扰,常采用RC滤波电路,而在由工业控制计算机组成的自动检测系统中,为了提高采样的可靠性,减少虚假信息的影响,常常采用数字滤波的方法。
数字滤波的方法有很多种,可以根据不同的测量参数进行选择。
下面给出几种常用的数字滤波方法的C语言函数,这些函数有一定的通用性,用Turbo C 2.0编制而成,在研华IPC-610/386机上均编译通过,适用于PC机及其兼容机。
1. 程序判数滤波采样的信号,如因常受到随机干扰传感器不稳定而引起严重失真时,可以采用此方法。
方法是:根据生产经验确定两交采样允许的最大偏差△×,若先后两次采样的信号相减数值大于△×,表明输入的是干扰信号,应该去掉;用上次采样值作为本次采样值,若小于、等于△×表明没有受到干扰,本次采样值效。
该方法适用于慢变化的物理参数的采样,如温度、物理位置等测量系统。
程序判断滤波的C程序函数如下:float program_detect_filter(float old_new_value[], float X){float sample_value;if (fabs(old_new_value[1]_old_new_value[0])>X)sample_value=old_new_value[0];elsesample_value=old_new_value[1];retrun(sample_value);}函数调用需一个一维的两个元素的数组(old_new_value[2],用于存放上次采样值(old_new_v alue[0],)和本次采样值(old_new_value[1],),函数中sample_value表示有效采样值,X表示根据根据经验确定的两次采样允许的最大偏差△×。
数学滤波c语言 -回复
数学滤波c语言-回复数学滤波在信号处理领域是一种常用的技术，它能够去除信号中的噪声，提取出信号中的有效信息。
在本文中，我将详细介绍数学滤波的原理和常见的滤波方法，并给出用C语言实现的代码。
一、数学滤波的原理数学滤波是一种通过数学方法去除信号中的噪声的技术。
它的原理主要基于信号处理的频域分析和时域分析。
频域分析是指将信号从时域转换到频域的过程，通过对信号在频域的特性进行分析，可以找到噪声的频率和幅度，从而设计相应的滤波器进行去噪。
时域分析是指对信号在时间上的变化进行分析，通过对信号的波形进行观察和分析，可以找到噪声的类型和特征，从而选择合适的滤波方法进行去噪。
二、常见的滤波方法1. 均值滤波均值滤波是一种简单的滤波方法，其原理是将当前点和其周围点的灰度值取平均作为该点的新灰度值。
它适用于图像中灰度变化不明显且噪声比较均匀的情况。
2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，其原理是将当前点和其周围点的灰度值按升序排列，取中间值作为该点的新灰度值。
中值滤波对于脉冲噪声和椒盐噪声有较好的去除效果。
3. 高斯滤波高斯滤波是一种线性滤波方法，其原理是利用高斯函数生成一个滤波模板，在空间域对图像进行卷积操作。
高斯滤波器能够较好地保持图像的边缘信息，同时去除高频噪声。
4. 维纳滤波维纳滤波是一种从统计学角度出发的滤波方法，其原理是最小化原始信号与滤波器输出信号的均方误差。
维纳滤波器需要知道信号和噪声的统计特性，适用于噪声是高斯型且信噪比较高的情况。
三、用C语言实现滤波器下面是一个用C语言实现均值滤波的例子：include <stdio.h>void meanFilter(int* signal, int length, int windowSize) { int halfWindowSize = windowSize / 2;int filteredSignal[length];for (int i = 0; i < length; i++) {int sum = 0;int count = 0;for (int j = i - halfWindowSize; j <= i + halfWindowSize; j++) {if (j >= 0 && j < length) {sum += signal[j];count++;}}filteredSignal[i] = sum / count;}for (int i = 0; i < length; i++) {signal[i] = filteredSignal[i];}}int main() {int signal[] = {1, 3, 2, 5, 4, 6, 7, 8, 9, 10};int length = sizeof(signal) / sizeof(int);int windowSize = 3;meanFilter(signal, length, windowSize);printf("Filtered signal: ");for (int i = 0; i < length; i++) {printf("d ", signal[i]);}return 0;}以上代码实现了一个简单的均值滤波器，其中signal数组存储了原始信号，length表示信号的长度，windowSize表示均值滤波器的窗口大小。
【论文设计】平均值法数字滤波器的C语言算法及其实现
防脉冲干扰移动平均值法数字滤波器的C语言算法及其实现在许多的数据采集系统中，现场的强电设备较多，不可避免地会产生尖脉冲干扰,这种干扰一般持续时间短，峰值大，对这样的数据进行数字滤波处理时，仅仅采用算术平均或移动平均滤波时，尽管对脉冲干扰进行了1/n的处理，但，其剩余值仍然较大。
这种场合最好的策略是：将被认为是受干扰的信号数据去掉，这就是防脉冲干扰平均值滤波法的原理。
防脉冲干扰平均值滤波法的算法是：对连续的n个数据进行排序，去掉其中最大和最小的2个数据，将剩余数据示平均值。
在一般8051单片机的应用中为了加快数据处理速度，n可以取值6。
而对于具有较快速度的处理器，则n值可以适当取大一些。
但最好是n=2^k+2， k为整数,因为这样在求平均值average=SUM/(n-2)=SUM/2^k 时，可以写成average=SUM>>k，用移位的方法，可以加快处理速度。
上述算法显然还存在一个不足之处，就是每采集一个数据就要进行一次排序，这样会大量占用系统宝贵的时间。
这可以通过存储当前数据中的最大值和最小值来改进。
具体做法是：系统中用两个变量来存储当前n个数据的最大值和最小值在这个数组中的偏移量(也就是数组下标，存储数组下标而直接不存储数据本身是因为：在一般的系统中，n不会超无符号短整形的表示范围，因此用一个char形变量就可以存储了而如果直接存储数据本身，则许多情况下要用int形变量，甚至更长的类型)。
这样只要在当前输入的数据将要覆盖的数据正好是当前的最大值或最小值时才在下个数组中查找最大值或最小值，而其他情况下则只要将输入的数据与最大值和最小值比较就可以修改下最大值和最小值了，而且不用进行数据排序。
这个算法很简单，下面是对应的C语言代码实现，可以很方便的应用的具体的51单片机，或其他处理器上，只须做少量的修改。
＃i nclude"stdio.h"#define dtype unsigned int // 采集数据的数据类型#define uint8 char#define LEN 6 //移动算术平均的个数+2=SHIFT<<2+2#define SHIFT 2 //2^SHIFTuint8 pdata; //移动指针uint8 pmax,pmin; //记录数据表中最大值和最小值的位置,//在一般的数据采集系统中,数据的长度>=8,//因此用指针记录而不是直接记录最大值和最小值dtype datas[LEN];dtype szlb(dtype _data){/****************************//* 在调用此子程序前必须对 *//* pdata,datas[]数组, *//* pmax,pmin进行初始化 *//****************************/uint8 i;dtype average=0; //清零，用来计算平均值pdata=(pdata+1)%LEN; //指针下标在0到LEN-1上滑动datas[pdata]=_data; //采样所得数据存入数据表中for(i=0;i<LEN;i++)average+=datas[i]; //求所有数据总和/*******去除被认为是脉冲的数据******/if(_data>datas[pmax])pmax=pdata; //得到最大值的指针else if(_data<datas[pmin])pmin=pdata; //得到最小值的指针if(pdata==pmax) //如果当前输入值将存入当前最大值的位置时 { //由以上方法将不可行，必须从其他位置中查找极值for(i=0;i<LEN;i++)if(datas[i]>datas[pmax])pmax=i;}else if(pdata==pmin)//如果当前输入值将存入当前最大值的位置时 { //由以上方法将不可行，必须从其他位置中查找极值for(i=0;i<LEN;i++)if(datas[i]<datas[pmin])pmin=i;}average=average-datas[pmax]-datas[pmin];//减去脉冲return (average>>SHIFT); //求算术平均值}/******以下是在VC＋＋6.0环境下运行的测试程序**//***通过手动输入来模拟数据采集过程****/void main(){uint8 i;dtype _data;pdata=0;pmax=0;pmin=0;for(i=0;i<LEN;i++)datas[i]=0;printf("数据： 最大 最小\n");while(1){scanf("%u",&_data);szlb(_data);for(i=0;i<LEN;i++)printf("%-3u ",datas[i]);printf(" %-3u %-3u",datas[pmax],datas[pmin]); printf("\n");}}本文来自互联网，原文地址：/user1/349/archives/2006/7707.html。
数字滤波算法
几种简单的数字滤波假定从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[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<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 12{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[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/**/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。
10种简单的数字滤波算法(C++源程序)
10种简单的数字滤波算法(C++源程序)以下是10种简单的数字滤波算法C++实现示例：1. 均值滤波均值滤波是数字滤波算法的一种常见形式，它可以通过计算一定范围内像素值的平均值来平滑图像。
其C++实现如下：#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;// Function to implement mean filtervoid meanBlur(Mat& img, Mat& result, int k_size){int img_rows = img.rows;int img_cols = img.cols;// Create a same sized blank imageresult.create(img_rows, img_cols, img.type());for(int r=0; r<img_rows; r++){for(int c=0; c<img_cols; c++){// Define the window of radius k_sizeint r_min = max(0, r-k_size/2);int r_max = min(img_rows-1, r+k_size/2);int c_min = max(0, c-k_size/2);int c_max = min(img_cols-1, c+k_size/2);// Calculate the mean valueint sum = 0;int count = 0;for (int i=r_min; i<=r_max; i++){for (int j=c_min; j<=c_max; j++){sum += img.at<uchar>(i,j);count++;}}result.at<uchar>(r,c) = (uchar) (sum/count);}}}int main(int argc, char** argv){// Load the imageMat img = imread("image.jpg", 0);// Check if image is loaded properlyif(!img.data){cout << "Failed to load image" << endl;return -1;}// Define the kernel sizeint k_size = 3;// Apply mean filterMat result;meanBlur(img, result, k_size);// Display the resultnamedWindow("Original Image", WINDOW_NORMAL);namedWindow("Mean Filtered Image", WINDOW_NORMAL);imshow("Original Image", img);imshow("Mean Filtered Image", result);waitKey(0);return 0;}在上述代码中，`meanBlur()` 函数接收一个输入图像`img` 和一个输出图像`result`，以及一个整数参数`k_size`，该参数指定滤波器的大小，即窗口的半径。
c语言平均值滤波
c语言平均值滤波C语言平均值滤波引言：平均值滤波是一种常用的数字信号处理方法，用于消除信号中的噪声。
在C语言中，我们可以通过简单的算法实现平均值滤波，提高信号的质量和准确性。
本文将介绍平均值滤波的原理、实现方法以及一些注意事项。
一、平均值滤波的原理平均值滤波是一种线性滤波方法，通过计算信号的邻近数据点的平均值来减小噪声的影响。
其原理可以简单描述为：对信号中的每个数据点，取其前后若干个数据点的平均值作为滤波后的结果。
二、平均值滤波的实现方法在C语言中，我们可以使用数组和循环结构来实现平均值滤波。
以下是一个简单的平均值滤波函数的实现：```cvoid average_filter(int data[], int size, int window_size) {int filtered_data[size];int half_window = window_size / 2;for (int i = 0; i < size; i++) {int sum = 0;for (int j = i - half_window; j <= i + half_window; j++) {if (j >= 0 && j < size) {sum += data[j];}}filtered_data[i] = sum / window_size;}// 输出滤波后的结果for (int i = 0; i < size; i++) {printf("%d ", filtered_data[i]);}}```以上代码中，`data`是输入的原始信号数据，`size`是数据点的个数，`window_size`是滤波窗口的大小。
函数中首先定义了一个与原始数据点个数相同大小的数组`filtered_data`，用于保存滤波后的结果。
然后，通过两层循环的方式，计算每个数据点周围窗口范围内数据的平均值，并将结果保存在`filtered_data`数组中。
数字滤波算法的设计及实现
1引言在微机控制系统的模拟输入信号中，一般均含有各种噪声和干扰，他们来自被测信号源本身、传感器、外界干扰等。
为了进行准确测量和控制，必须消除被测信号中的噪声和干扰。
噪声有2大类：一类为周期性的，其典型代表为50 Hz的工频干扰，对于这类信号，采用积分时间等于20 ms整倍数的双积分A/D转换器，可有效地消除其影响；另一类为非周期的不规则随机信号，对于随机干扰，可以用数字滤波方法予以削弱或滤除。
所谓数字滤波，就是通过一定的计算或判断程序减少干扰信号在有用信号中的比重，因此他实际上是一个程序滤波。
数字滤波器克服了模拟滤波器的许多不足，他与模拟滤波器相比有以下优点：(1)数字滤波器是用软件实现的，不需要增加硬设备，因而可靠性高、稳定性好，不存在阻抗匹配问题。
(2)模拟滤波器通常是各通道专用，而数字滤波器则可多通道共享，从而降低了成本。
(3)数字滤波器可以对频率很低(如0.01 Hz)的信号进行滤波，而模拟滤波器由于受电容容量的限制，频率不可能太低。
(4)数字滤波器可以根据信号的不同，采用不同的滤波方法或滤波参数，具有灵活、方便、功能强的特点。
2常用数字滤波算法数字滤波器是将一组输入数字序列进行一定的运算而转换成另一组输出数字序列的装置。
设数字滤波器的输入为X(n)，输出为Y(n)，则输入序列和输出序列之间的关系可用差分方程式表示为：其中：输入信号X(n)可以是模拟信号经采样和A/D变换后得到的数字序列，也可以是计算机的输出信号。
具有上述关系的数字滤波器的当前输出与现在的和过去的输入、过去的输出有关。
由这样的差分方程式组成的滤波器称为递归型数字滤波器。
如果将上述差分方程式中b K取0，则可得：说明输出只和现在的输入和过去的输入有关。
这种类型的滤波器称为非递归型数字滤波器。
参数a K、b K的选择不同，可以实现低通、高通、带通、带阻等不同的数字滤波器。
2.1算术平均值滤波算术平均值滤波是要寻找一个Y，使该值与各采样值X(K)(K=1～N)之间误差的平方和为最小，即：这时，可满足式(3)。
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。
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。
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组下标，存储数组下标而直接不存储数据本身是因为：在一般的系统中，n不会超无符号短整形的表示范围，因此用一个char形变量就可
以存储了而如果直接存储数据本身，则许多情况下要用int形变量，甚至更长的类型)。这样只要在当前输入的数据将要覆盖的数据正好是
#define dtype unsigned int //采集数据的数据类型
#define uint8 char
#define LEN 6 //移动算术平均的个数+2=SHIFT<<2+2
#define SHIFT 2 //2^SHIFT
uint8 pdata; //移动指针
return (average>>SHIFT); //求算术平均值
}
/******以下是在VC＋＋6.0环境下运行的测试程序**/
/***通过手动输入来模拟数据采集过程****/
void main()
{
uint8 i;
dtype _data;
pdata=0;
pmax=0;
/*******去除被认为是脉冲的数据******/
if(_data>datas[pmax])
pmax=pdata; //得到最大值的指针
else if(_data<datas[pmin])
pmin=pdata; //得到最小值的指针
if(pdata==pmax) //如果当前输入值将存入当前最大值的位置时
uint8 pmax,pmin; //记录数据表中最大值和最小值的位置,
//在一般的数据采集系统中,数据的长度>=8,
//因此用指针记录而不是直接记录最大值和最小值
dtype datas[LEN];
当前的最大值或最小值时才在下个数组中查找最大值或最小值，而其他情况下则只要将输入的数据与最大值和最小值比较就可以修改下最
大值和最小值了，而且不用进行数据排序。
这个算法很简单，下面是对应的C语言代码实现，可以很方便的应用的具体的51单片机，或其他处理器上，只须做少量的修改。
#include"stdio.h"
{ //由以上方法将不可行，必须从其他位置中查找极值
for(i=0;i<LEN;i++)
if(datas[i]<datas[pmin])
pmin=i;
}
average=average-datas[pmax]-datas[pmin];//减去脉冲
dtype szlb(dtype _data)
{
/******************* pdata,datas[]数组, */
/* pmax,pmin进行初始化 */
/****************************/
pmin=0;
for(i=0;i<LEN;i++)
datas[i]=0;
printf("数据： 最大 最小\n");
while(1)
{
scanf("%u",&_data);
szlb(_data);
{ //由以上方法将不可行，必须从其他位置中查找极值
for(i=0;i<LEN;i++)
if(datas[i]>datas[pmax])
pmax=i;
}
else if(pdata==pmin) //如果当前输入值将存入当前最小值的位置时
防脉冲干扰移动平均值法数字滤波器的C语言算法及其实现
在许多的数据采集系统中，现场的强电设备较多，不可避免地会产生尖脉冲干扰,这种干扰一般持续时间短，峰值大，对这样
的数据进行数字滤波处理时，仅仅采用算术平均或移动平均滤波时，尽管对脉冲干扰进行了1/n的处理，但其剩余值仍然较大。
for(i=0;i<LEN;i++)
printf("%-3u ",datas[i]);
printf(" %-3u %-3u",datas[pmax],datas[pmin]);
printf("\n");
}
}
uint8 i;
dtype average=0; //清零，用来计算平均值
pdata=(pdata+1)%LEN; //指针下标在0到LEN-1上滑动
datas[pdata]=_data; //采样所得数据存入数据表中
for(i=0;i<LEN;i++)
average+=datas[i]; //求所有数据总和
这种场合最好的策略是：将被认为是受干扰的信号数据去掉，这就是防脉冲干扰平均值滤波法的原理。
防脉冲干扰平均值滤波法的算法是：对连续的n个数据进行排序，去掉其中最大和最小的2个数据，将剩余数据示平均值。
在一般8051单片机的应用中为了加快数据处理速度，n可以取值6。而对于具有较快速度的处理器，则n值可以适当取大一些。但最好是
n=2^k+2，k为整数,因为这样在求平均值average=SUM/(n-2)=SUM/2^k时，可以写成average=SUM>>k，用移位的方法，可以加快处理速度。
上述算法显然还存在一个不足之处，就是每采集一个数据就要进行一次排序，这样会大量占用系统宝贵的时间。这可以通过存储当前数