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几种滤波算法的C语言实现，用于去除特定谐波。

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简介：
在AD采样应用场景下，若采样信号中存在特定的次谐波成分，并且希望去除这些谐波，可以借鉴文档中提供的若干函数，其中包括差分函数、加法函数、积分函数、加减法函数以及零点滤波函数。文档对每种滤波函数的具体功能、适用条件和相应的测试函数进行了详尽的阐述。特别地，测试函数的设计需要借助快速傅里叶变换（FFT）或傅里叶级数等技术来实现。

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  • 几种用于滤除特定谐波的滤波算法C语言实现
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    本项目通过C语言实现了多种用于有效滤除特定谐波的算法，旨在为电力电子系统提供高效的谐波抑制解决方案。 在AD采样应用中，如果采样信号含有特定次谐波，并且希望滤除这些谐波，则可以参考几个函数：差分、加法、积分、加减法以及零点滤波函数。文档详细注释了各个滤波函数的应用条件和测试方法，其中测试过程需要用到FFT或傅里叶级数的分析工具。
     
  • 几种常见的滤波算法在C语言中的实现（filter.c）
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    本文章介绍了几种常用的滤波算法，并详细讲解了如何使用C语言进行实现。代码文件为filter.c，适用于需要信号处理和数据平滑的应用场景。 在嵌入式开发过程中常常需要用到各种滤波算法。我整理了一些资料，并将这些算法封装成了可以直接调用的函数，以便于今后的项目开发使用。具体包括限幅滤波、中位值滤波法、算术平均滤波法、一阶滞后滤波法、加权递推平均滤波法和消抖滤波法等。对于卡尔曼滤波及其他相关算法，则计划在后续有机会时再进行整理封装。
     
  • 10种常见的滤波算法（C语言实现）
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    本文章介绍了十种常用的数字信号处理中的滤波算法，并提供了每种算法在C语言中的具体实现方法。适合希望深入了解信号处理技术的读者参考学习。 限幅滤波法（又称程序判断滤波法）是一种常用的技术手段： 1. 方法：依据经验设定两次采样之间的最大允许偏差值A；每次采集新数据后进行比较，如果本次与上次之差小于或等于A，则认为当前值有效；否则该次无效，并用上一次的有效值替代。 2. 优点：能有效地消除由偶然因素导致的脉冲干扰现象。 3. 缺点：无法抑制周期性干扰且平滑度较差。 中位数滤波法： 1. 方法：连续采样N（奇数）个数据，将这些数值排序后取中间值作为最终结果。 2. 优点：可以有效应对波动性的随机干扰，并适用于温度、液位等变化缓慢的参数测量。 3. 缺点：不适合快速变化的数据如流量和速度。 算术平均滤波法： 1. 方法：连续选取N个样本进行求均值得到新的值，其中N的选择依据具体应用而定（例如对于压力信号可选4）。 2. 优点：适用于具有随机干扰的一般性信号处理，此类信号通常有稳定的基础数值并在此基础上波动变化。 3. 缺点：不适宜于测量速度慢或需要实时计算的场景，并且会消耗较多内存。 递推平均滤波法（滑动平均滤波）： 1. 方法：采用固定长度为N的数据序列作为队列，每次新采样值加入尾部并移除头部旧数据；然后对当前窗口内的所有数值求均值得到新的结果。 2. 优点：具备良好的周期性干扰抑制效果以及高的平滑度，并适用于高频振荡系统。 3. 缺点：灵敏度较低且难以完全消除脉冲干扰的影响，不适合在高脉冲环境使用。 中位数平均滤波法（防脉冲干扰平均）： 1. 方法：结合了“中位值滤波”与“算术平均”的特点，在连续采样N个数据后去除一个最大和最小值后再求均值得到最终结果。 2. 优点：能够有效地应对偶然出现的脉冲性干扰，消除其对测量准确性的影响。 3. 缺点：由于需要处理更多样本数量导致计算速度较慢，并且同样会消耗较多内存资源。 限幅平均滤波法： 1. 方法：先通过“限幅”步骤限制数据范围然后进行递推平均运算以获得最终结果。 2. 优点：结合了两种方法的优点，特别适合于消除脉冲干扰引起的偏差问题。 3. 缺点：较高的计算成本（内存消耗）。 一阶滞后滤波法： 1. 方法：通过调整参数a (0到1之间) 来生成新的过滤值，每次更新时采用新采样值与之前处理结果的加权平均得到当前输出。 2. 优点：对周期性干扰具有良好的抑制效果，并适用于波动频率较高的系统应用场合。 3. 缺点：存在相位延迟问题且灵敏度较低；同时不能有效滤除高于采样率一半以上的噪声信号。 加权递推平均法： 1. 方法：为不同时间的数据赋予不同的权重值，通常近期数据的比重会更大一些。然后通过计算这些加权后的均值得到新的输出。 2. 优点：对于变化缓慢的目标参数具有较好的滤波效果；可以避免临界点附近的控制器频繁切换或显示数值波动现象。 3. 缺点：不适用于快速变动的数据环境，并且在处理突发性干扰时表现不佳。 消抖滤波法： 1. 方法：设置一个计数器，用于比较每次采样值与现有有效值；如果两者一致则重置计数器；否则增加计数值直至达到上限N（溢出）。 2. 优点：对于变化缓慢的目标参数具有较好的过滤效果，并能避免临界点附近的控制器频繁切换或显示数字跳动现象。 3. 缺点：不适用于快速变动的数据环境，且有可能将干扰值误判为有效数据并引入系统中。
     
  • C语言实现的经典数字滤波算法（十种）
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    本文介绍了C语言中实现的十种经典数字滤波算法，适用于信号处理和数据平滑等应用场景。 十个经典数字滤波算法的C语言实现，并附有详细注释。
     
  • C语言实现的常用滤波算法集合
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    本项目汇集了用C语言编写的多种经典数字信号处理滤波器算法，包括但不限于低通、高通和带通滤波器，旨在为工程师与研究者提供一个实用且高效的代码库。 常用滤波算法的C语言实现包括卡尔曼滤波、FIR（有限脉冲响应）和IIR（无限脉冲响应）等。
     
  • C语言实现的卡尔曼滤波算法
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    本项目采用C语言编写，实现了高效的卡尔曼滤波算法。适用于状态估计和预测问题，代码简洁明了，具有良好的可移植性和扩展性。 本着开源的精神，我打算分享一个用C语言编写的卡尔曼滤波算法。
     
  • C语言实现的中值滤波算法-MidValueFilter.rar
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    本资源提供了用C语言编写的中值滤波算法代码，适用于图像处理领域中的噪声去除。文件包含了详细的注释和示例，方便学习与应用。 中值滤波算法是数字图像处理领域常用的去噪技术之一，其原理是在像素点的灰度值上进行操作，通过将该点替换为邻域内所有像素值的中间数值来减少噪声的影响。此方法特别有效于去除椒盐噪声和斑点噪声。 在名为“MidValueFilter.c”的C语言源代码文件中实现了一种具体的中值滤波算法。“MidValueFilter.c”位于一个压缩包（MidValueFilter.rar）内，该程序使用二维数组表示图像，并通过遍历每个像素执行去噪操作。对于每一个像素点的处理步骤通常包括：首先创建并填充临时数组以存储邻域内的所有灰度值；然后对该区域进行排序找到中位数；最后将此中位数值应用到原始图像上。 实现该算法时，开发者可能需要使用C语言中的各种功能，例如内存管理、指针操作和循环结构。由于标准库没有提供直接用于数组的内置排序函数，在“MidValueFilter.c”代码里可能会看到如快速排序或冒泡排序等自定义排序方法的应用实例。 利用VC++6.0开发环境可以方便地对这段C语言程序进行编译与调试，因为该集成环境中包含了编辑器、编译器和调试工具等功能模块。这使得软件的编写过程更加高效且易于管理。 对于初学者而言，“MidValueFilter.c”文件提供的源码是一个非常好的学习资源，它不仅展示了中值滤波的基本理论应用，还提供了实际编程技巧的学习机会，包括数组处理、排序算法实现以及图像遍历等关键技能。通过研究这段代码的细节可以加深对这些概念的理解，并且了解如何将数学和统计学原理转化为有效的计算机程序解决方案。
     
  • 用纯C语言实现的卡尔曼滤波算法
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    本项目采用纯C语言编写，实现了高效的卡尔曼滤波算法，适用于需要状态估计和预测的各种工程应用。代码简洁明了，易于理解和二次开发。 利用纯C语言实现的卡尔曼滤波代码已通过编译，并能完美输出结果。
     
  • 用C语言实现的简易均值滤波算法
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    本段介绍了使用C语言编写的一种简单的图像处理技术——均值滤波算法。该算法主要用于去噪和边缘平滑，代码简洁易懂，适合初学者学习和实践。 这段文字描述了一个用C语言编写的算法，实现了数字图像处理中的均值滤波功能。该算法较为简单，适合初学者学习使用。
     
  • C语言实现的三种Matlab滤波器.rar
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    本资源包含使用C语言实现的三种常用MATLAB滤波算法，旨在帮助开发者在非MATLAB环境下移植和优化信号处理代码。 用C语言改写了Matlab中的几个函数，并使其适用于嵌入式设备。这些函数包括： - `void dwt_filter(double *inp, double *outa, double *outd, char *name, int len);` - `char hampel(float *Y1, float *uhy, unsigned int len, unsigned int window_size, float n_sigmas);` - `void moving_average(double *src, int len, int windows_size);` 经过验证，这些函数在Matlab中的执行结果与原版一致。