均值滑動演算法

❶ 常見信號處理過程中的平均方式有哪幾種

一、算術平均濾波法

算術平均濾波法是指對一點數據連續采n個值，然後取其平均值。這種方法能夠濾除一般的隨機干擾信號，使信號變的平滑，但當n值較大時，靈敏度會降低，故n值要視具體情況進行選取。一般情況下取3～5平均即可。
二、滑動平均濾波法
算術平均濾波法每計算一次數據需要採集n次數據，這對於測量數據較慢或要求數據計算速度較快的實時控制系統則無法使用，此時可採用滑動平均濾波法。滑動平均濾波法是把n個采樣值看成一個隊列，隊列是長度為n，每進行一次采樣就把采樣值放入隊尾，而去掉原隊首的一個采樣值，這樣，隊列中就始終有n個「最新」的采樣值，對這n個值進行平均就可以得到新的濾波值。
滑動平均濾波法對周期性的干擾具有較好的抑製作用，但對偶然出現的脈沖性干擾抑製作用差，難以消除由於脈沖干擾而引起的采樣值的偏差。
三、去極值濾波法
算術平均濾波法和滑動平均濾波法都難以消除脈沖干擾所引起的誤差，會將脈沖干擾「平均」到結果中去。在脈沖干擾嚴重的場合可採用去極值平均濾波法。去極值平均濾波法的思想是：連續采樣n個值，找出並去除其中的最大值和最小值，然後對其餘的n-2個值求平均，即可得到有效采樣值。為了使演算法簡單，n通常取偶數，如4，6，8，10等。
四、中位值濾波法
對某一被測信號連續采樣n次，然後把n次采樣值按大小排序，取中間值為本次采樣值。為方便，n一般取奇數。演算法上，則可以採用「冒泡法」來對這n個數據進行排序。中位值濾波法能有效地克服因偶然因素引起的波動干擾，但對於一些快變參數則不宜採用。