移动平均滤波的原理和C代码

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7 J- Q+ g! k4 Z) L3 k2 k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）。
2 T5 D; e& M3 z% I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：
+ j$ w7 ^. M# ^' q& ~, u4 g& t

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8 v+ B  e1 I$ w* a% I; L
其中，K是窗口大小。
, j0 @& v- y$ h: R8 f7 Z* ?3 _$ F; y7 u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
. }# Y* y$ B# [" y+ [4 @3 \1 f#define WINDOW_SIZE 5
  t2 ]! `3 V# J, ^; T, o// 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
4 }# r& _! j/ j' q* {% p5 r", result);
* c# l& p; D: I9 c# Z2 |    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         sum += data;    }
    // 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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