加权移动平均滤波源程序wmedfilt1.m。-ITADN社区

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wmedfilt1.m 是一款基于MATLAB的函数文件，用于实现加权移动中值滤波算法，有效去除信号噪声同时保持信号特征。之前发的帖子中的加权移动平均滤波源程序-wmedfilt1.m有误，请参见这个正确的版本。之前的错误给各位带来不便，非常抱歉。

M点移动平均滤波器的MATLAB实现：M点移动平均滤波器开发

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本项目介绍了M点移动平均滤波器在MATLAB中的实现方法。通过详细代码和注释，展示了如何设计并应用该滤波器以平滑信号数据、减少噪声影响。移动平均滤波器是一种简单的低通FIR（有限脉冲响应）滤波器，通常用于平滑数据中的随机变化。

实时深度图平滑完整代码（像素滤波与加权移动平均）

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本项目提供了一套完整的实时深度图像平滑算法实现代码，结合了像素级滤波技术和加权移动平均方法，有效减少噪声，增强细节保留。完整的实时深度图平滑代码包括像素滤波和加权移动平均的实现方法。

改良版加权平均滤波算法(2015年)

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本文介绍了一种基于改进权重分配策略的加权平均滤波算法，旨在提高信号处理中的噪声抑制效果及动态响应性能。该方法通过优化滤波器系数适应性地调整输入数据的重要性，适用于实时数据处理和控制系统中以增强系统鲁棒性和精度。当图像同时受到脉冲噪声和高斯噪声的影响时,传统的中值滤波算法和均值滤波算法都无法取得理想的去噪效果。为解决这一问题，本段落提出了一种改进的加权均值滤波方法。该算法通过优化局部阈值来计算每个像素点的权重，并将窗口内各像素点灰度与其对应的权重进行加权运算，以此作为中心像素的新值输出。实验结果表明,相较于传统中值、均值滤波及改良后的中间值滤波（IMF）方法，该算法在去除脉冲噪声和高斯噪声方面表现更佳，并且能够更好地保留图像细节。

MATLAB中的滑动平均滤波程序

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本段落介绍了一种在MATLAB环境中实现的滑动平均（Moving Average）滤波算法。该程序能够有效平滑数据序列，减少噪声影响，广泛应用于信号处理和数据分析领域。滑动平均滤波代码可用于MATLAB中的数据滤波处理。用户可以自行调整程序中的m变量来改变滑动窗口的宽度。

实时深度图平滑的完整代码（结合像素滤波与加权移动平均）

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本项目提供了一套实时处理深度图像的解决方案，通过融合像素级滤波和加权移动平均技术，有效消除噪声并保持细节。完整的实时深度图平滑代码包括像素滤波和加权移动平均的实现方法。

MATLAB中的滤波算法：平均滤波器、移动平均滤波器、低通滤波器和卡尔曼滤波器

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本文章介绍了MATLAB中常用的四种滤波算法，包括平均滤波器、移动平均滤波器、低通滤波器及卡尔曼滤波器的原理与应用。 Filter_algorithm_by_MATLAB 是一个关于MATLAB滤波算法的代码示例。参考材料指出，若要理解卡尔曼滤波器，则需要具备线性代数、概率论及统计学的基础知识。

滑动平均滤波法（又称递推平均滤波法）的C程序及注释.txt

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该文档提供了用C语言编写的滑动平均滤波法（或称递推平均滤波法）代码及其详细注释，便于读者理解和实现信号处理中的平滑算法。 C语言滑动平均滤波器实现方法如下： 1. 方法：将连续取N个采样值视为一个队列。队列的长度固定为N。每当采集到新数据，就将其放入队尾，并移除原来位于队首的数据。（遵循先进先出原则）对这N个数据进行算术平均运算，以获得新的滤波结果。选择N值的方法：流量情况下使用 N=12；压力情况使用 N=4；液面情况则为 N=4 ~ 12；温度测量时通常选用 N=1 ~ 4。 2. 优点：滑动平均算法对周期性干扰有良好的抑制效果，同时具有较高的平滑度。适用于高频振荡的系统环境。 3. 缺点：灵敏度较低对于偶尔出现的脉冲式干扰处理效果不佳难以纠正由于突发脉冲干扰所引起的采样值偏差问题不适合在存在大量脉冲干扰的情况下使用相对而言，该算法较为消耗RAM资源 4. 算法示例： ```c #define N 10 u16 value_buf[N]; u16 sum=0; u16 curNum=0; u16 moveAverageFilter() { if(curNum < N) { value_buf[curNum] = getValue(); sum += value_buf[curNum]; curNum++; return (sum / curNum); } } ```

S7-200 SMART PLC滑动平均值滤波程序

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本程序为S7-200 SMART PLC设计，采用滑动平均值算法实现信号滤波功能，有效去除噪声干扰，提高测量精度。 S7-200SMART PLC滑动平均值滤波程序主要用于减少信号噪声并平滑数据变化，通过计算一段时间内的数据平均值来实现这一目的。这种技术在工业自动化领域中非常有用，特别是在处理传感器输入或监控系统时。使用该滤波器可以有效提高系统的稳定性和响应质量。

移动平均滤波器的实现 - MATLAB开发

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本项目展示了如何在MATLAB中利用移动平均法设计和实施滤波器，以去除信号噪声并平滑数据。移动平均滤波器是一种在信号处理领域广泛应用的线性技术，主要用于平滑时间序列数据、消除噪声或短期波动，并突出长期趋势。使用MATLAB实现这一过程非常简便，因为MATLAB提供了强大的数组操作与数学函数库。该方法的基本原理是通过对一段时间内的数据点求平均值来生成一个新的数据点，这代表了原始数据在这段时间内的平均趋势。其中`Y[i]`表示经过滤波后的第`i`个输出点，而`X[i + j]`是从当前点开始向前的前`M-1`个输入信号值，这里`M`是窗口大小（即移动平均的阶数）。将这些数据求和后再除以窗口大小得到的结果就是新的滤波后的值。实现这一过程通常涉及以下步骤： 1. **读取数据**：加载你要处理的时间序列数据。这可以通过使用MATLAB中的`load`函数完成，如果数据存储在.mat文件中；或者使用`csvread`函数来处理CSV格式的文本段落件。 2. **定义滤波器窗口大小**：选择合适的窗口大小对移动平均的效果有很大影响。较大的窗口可以更好地过滤噪声，但会减少高频信息细节；较小的窗口则保留更多原始信号特性。 3. **计算移动平均值**：在MATLAB中，可以通过向量化操作来实现这一过程。例如创建一个与原数据长度相同的全零向量作为初始化滤波结果，并通过循环或数组索引迭代地为每个`Y[i]`赋值。 ```matlab Y = zeros(size(X)); % 初始化输出向量 for i = M:length(X) % 跳过前M-1个点，因为它们无法进行平均计算 Y(i) = sum(X(i-M+1:i)) / M; % 计算移动平均值 end ``` 或者使用MATLAB内置的`movmean`函数来更高效地完成这一任务。 ```matlab Y = movmean(X, M); % 使用内置的滑动窗口均值函数 ``` 4. **处理边界问题**：对于最初的M-1个点，由于没有足够的数据进行平均计算，需要采用某种方式解决。例如可以使用前几个已知点的平均值、重复最后一个有效平均值或直接用原始信号。 5. **可视化结果**：通过绘制原始和滤波后的信号来比较效果是非常有用的。MATLAB中的`plot`函数可以帮助实现这一点。以上步骤概述了如何在MATLAB环境中实施移动平均滤波器，这将帮助你更好地理解和应用这一技术于实际的项目中。

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加权移动平均滤波源程序wmedfilt1.m。

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