移动平均滤波的原理和C代码

移动平均滤波是一种简单有效的平滑信号的方法，它通过计算一系列数据点的平均值来减小信号中的波动。基本的移动平均滤波方法有两种：简单移动平均（SMA）和指数加权移动平均（EWMA）。

简单移动平均滤波（SMA）的原理：

简单移动平均滤波通过计算一定窗口内数据点的平均值来平滑信号。窗口的大小决定了滤波器对信号的平滑程度，窗口越大，平滑效果越明显。对于第n个数据点（X_n），其简单移动平均值（SMA_n）可以计算为：

其中，K是窗口大小。

简单移动平均滤波的C代码示例：

以下是一个简单移动平均滤波的C代码示例，假设输入数据存储在数组中：

#include <stdio.h>




#define WINDOW_SIZE 5




// 函数原型
float simpleMovingAverage(float data[], int dataSize);




int main() {
    // 输入数据
    float inputData[] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0};
    int dataSize = sizeof(inputData) / sizeof(inputData[0]);




    // 计算简单移动平均
    float result = simpleMovingAverage(inputData, dataSize);




    // 打印结果
    printf("Simple Moving Average: %f\n", result);




    return 0;
}




// 计算简单移动平均
float simpleMovingAverage(float data[], int dataSize) {
    float sum = 0.0;




    // 计算窗口内数据的和
    for (int i = 0; i < WINDOW_SIZE; ++i) {
        sum += data[i];
    }




    // 计算移动平均值
    float movingAverage = sum / WINDOW_SIZE;




    // 返回结果
    return movingAverage;
}

在这个示例中，WINDOW_SIZE 定义了移动平均的窗口大小，可以根据需要调整。simpleMovingAverage 函数用于计算输入数据的简单移动平均值。这只是一个基本的示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整和优化。

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