移动平均滤波的原理和C代码

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  P8 I1 R2 L+ f7 ]5 a7 m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：
7 v) q. u, J* h0 ~
2 L4 [: R5 ~7 Y

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其中，K是窗口大小。
. C( p+ B. o5 |5 c' S/ {8 A% m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
#define WINDOW_SIZE 5
& o8 z9 Y  D/ t. s& S% k6 M% _& X$ z// 函数原型float simpleMovingAverage(float data[], int dataSize);
; j  b* s: k$ x3 Z' I( t6 q' Fint 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
", result);
! c+ m, M* W5 Z6 z. i" U    return 0;}
% q7 l9 M1 t% o6 j( Q8 v2 a; F& ~// 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;
$ p5 E. Z2 X, d8 a/ n7 ]    // 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。
! H0 V* M0 I9 U, z
% H1 X9 o, H! m/ X  S$ \$ h==========
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