中位值平均滤波算法
10种软件滤波方法
10种软件滤波方法2009-02-16 09:061、限幅滤波法（又称程序判断滤波法） A、方法：根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A），每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效。
如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值 B、优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。
C、缺点：无法抑制那种周期性的干扰，平滑度差。
2、中位值滤波法 A、方法：连续采样N次（N取奇数），把N次采样值按大小排列，取中间值为本次有效值。
B、优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰，对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。
C、缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜。
3、算术平均滤波法 A、方法：连续取N个采样值进行算术平均运算。
N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低；N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高。
N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4 B、优点：适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波，这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动。
C、缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用，比较浪费RAM。
4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法） A、方法：把连续取N个采样值看成一个队列，队列的长度固定为N，每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)，把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果。
N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4 B、优点：对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高，适用于高频振荡的系统。
C、缺点：灵敏度低 ，对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差，不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差，不适用于脉冲干扰比较严重的场合，比较浪费RAM 5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法） A、方法：相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”。
中值滤波与均值滤波
06
中值滤波与均值滤波的优缺点 分析
中值滤波的优缺点分析
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优点
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能够有效去除椒盐噪声：中值滤波对于去除由异常值引起 的椒盐噪声非常有效，因为它会将异常值视为非正常值而 进行替换。
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保护边缘信息：与均值滤波相比，中值滤波在处理过程中 更不容易模糊图像的边缘信息。
分治算法实现中值滤波
总结词
时间复杂度较低，适用于较大数据量
详细描述
分治算法实现中值滤波的基本思路是将待处理的像素点及其邻域内的像素值分为两个子集，分别计算子集的中值， 然后将两个子集的中值进行比较，选取较小的一个作为输出。这种方法能够显著降低时间复杂度，提高处理效率， 适用于大规模数据量。
并行算法实现中值滤波
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缺点
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处理速度相对较慢：中值滤波需要将像素点与邻近像素点 进行排序，因此处理速度相对较慢，尤其是在处理大图像 时。
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对非椒盐噪声效果有限：中值滤波对于非椒盐噪声的处理 效果可能不如其他滤波器。
均值滤波的优缺点分析
优点
对均匀区域平滑效果好：均值滤波器能够有效地平滑图 像中的均匀区域，减少图像中的细节。
迭代法实现均值滤波
要点一
总结词
迭代法是一种通过不断迭代更新像素值来实现均值滤波的 方法。
要点二
详细描述
迭代法的基本思想是通过不断迭代更新图像中每个像素的 值来实现均值滤波。具体实现时，通常先对图像进行一次 初步的滤波处理，然后根据滤波后的图像和原始图像之间 的差异，不断迭代更新像素值，直到达到预设的迭代次数 或迭代精度要求。迭代法能够更好地处理图像中的细节和 噪声，但计算复杂度较高，需要更多的计算资源和时间。
stm32adc滤波算法
stm32adc滤波算法在STM32系列微控制器中，使用ADC（模数转换器）进行模拟信号的数字化转换是一种常见的应用。
然而，由于模拟信号可能受到噪声干扰，为了减少噪声对转换结果的影响，通常需要对ADC读取的模拟信号进行滤波处理。
本文将讨论一些常见的STM32ADC滤波算法。
1.均值滤波算法：均值滤波算法是一种简单且常见的滤波算法。
该算法通过对一段时间内的模拟信号采样数据进行求平均值，从而得到一个平滑的输出值。
具体步骤为：-定义一个缓冲区存储一段时间内的采样数据。
-循环读取ADC的数据并存储到缓冲区中。
-计算缓冲区内所有数据的平均值，并将其作为输出。
优点：算法简单易懂，执行效率高。
缺点：只能对慢变化的信号进行滤波，对快速变化的信号效果较差。
2.中位值滤波算法：中位值滤波算法通过对一段时间内的模拟信号采样数据进行排序并取中值，从而得到一个平滑的输出值。
具体步骤为：-定义一个缓冲区存储一段时间内的采样数据。
-循环读取ADC的数据并存储到缓冲区中。
-对缓冲区内的数据进行排序。
-取排序后的中间值作为输出。
优点：对快速变化的信号有较好的滤波效果。
缺点：在处理大量数据时，算法的执行效率较低。
3.无滞后滑动平均滤波算法：无滞后滑动平均滤波算法通过对当前采样数据与前一次滤波结果之间进行加权平均，从而平滑输出值。
具体步骤为：-定义一个滤波结果变量。
-循环读取ADC的数据。
-将当前采样数据与滤波结果变量之间进行加权平均计算，并将计算结果更新到滤波结果变量中。
优点：较好地平衡了滤波结果的灵敏度和滞后效应。
缺点：需要权衡加权平均因子的选择，以满足实际应用的需求。
4.卡尔曼滤波算法：卡尔曼滤波算法是一种递归滤波算法，通过以先验估计和观测值之间的误差来调整滤波结果。
-定义系统的状态方程和观测方程，其中状态方程表示系统的状态变化规律，观测方程表示观测值与状态之间的关系。
-初始化系统的状态和误差协方差矩阵。
-循环读取ADC的数据并进行卡尔曼滤波计算。
中值和均值滤波算法
中值和均值滤波算法中值滤波和均值滤波是常用的图像处理算法，用于降低图像噪声的影响。
它们都属于非线性滤波算法，即输出像素值不仅取决于输入像素值，还取决于输入像素值周围的像素值。
中值滤波算法通过将像素值排序并选择中间值作为输出值来实现图像平滑。
具体步骤如下：1.对于图像中的每个像素点，确定一个窗口大小，该窗口覆盖了该像素点及其邻域像素点。
2.将这些像素值排序，并选择排序后的中间值作为输出像素值。
3.重复上述步骤，直到对所有像素点进行操作。
中值滤波算法的优点是可以有效地去除椒盐噪声等脉冲噪声，但会对图像的细节进行模糊处理，从而使图像失去一些细节信息。
均值滤波算法则是将窗口内所有像素值的平均值作为输出像素值。
具体步骤如下：1.对于图像中的每个像素点，确定一个窗口大小。
2.将窗口内所有像素值求和，并除以窗口中像素点的数量，得到均值作为输出像素值。
3.重复上述步骤，直到对所有像素点进行操作。
均值滤波算法的优点是能够在平滑图像的同时保留图像的细节信息，但对于噪声的去除效果相对较差。
在中值滤波和均值滤波算法中，窗口大小是一个重要的参数。
较小的窗口大小可较好地保留图像的细节信息，但噪声去除效果相对较差；而较大的窗口大小可以更好地去除噪声，但会导致图像模糊。
中值滤波和均值滤波算法都有一些改进方法。
例如，自适应中值滤波算法可以根据像素值的分布动态调整窗口大小，从而更好地去除噪声。
另外，加权平均滤波算法可以根据像素点的重要性赋予不同的权重，从而更好地平衡去噪和保留细节的效果。
总之，中值滤波和均值滤波是两种常用的图像处理算法，可以有效地去除噪声，平滑图像。
选择哪种算法取决于具体的应用场景和需求。
10种常见的滤波算法
10种软件滤波方法1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）A、方法：根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰C、缺点无法抑制那种周期性的干扰平滑度差2、中位值滤波法A、方法：连续采样N次（N取奇数）把N次采样值按大小排列取中间值为本次有效值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果C、缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜3、算术平均滤波法A、方法：连续取N个采样值进行算术平均运算N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4B、优点：适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动C、缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用比较浪费RAM4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）A、方法：把连续取N个采样值看成一个队列队列的长度固定为N每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4B、优点：对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高适用于高频振荡的系统C、缺点：灵敏度低对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差不适用于脉冲干扰比较严重的场合比较浪费RAM5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）A、方法：相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值然后计算N-2个数据的算术平均值N值的选取：3~14B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点：测量速度较慢，和算术平均滤波法一样比较浪费RAM6、限幅平均滤波法A、方法：相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”每次采样到的新数据先进行限幅处理，再送入队列进行递推平均滤波处理B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点：比较浪费RAM7、一阶滞后滤波法A、方法：取a=0~1本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果B、优点：对周期性干扰具有良好的抑制作用适用于波动频率较高的场合C、缺点：相位滞后，灵敏度低滞后程度取决于a值大小不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号8、加权递推平均滤波法A、方法：是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权通常是，越接近现时刻的数据，权取得越大。
均值滤波、中值滤波、高斯滤波公式
均值滤波、中值滤波、高斯滤波的公式如下：
1.均值滤波：使用邻域平均法，用均值代替原图像中的各个像素值。
设有一个滤波
模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度g（x，y），即g（x，y）=∑f（x，y）/m m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。
2.中值滤波：其数学公式为y[n]=median(x[n-k],…,x[n],…,x[n+k]) 其中x xx是原始
信号，y yy是滤波后的信号，n nn是当前位置，k kk是窗口大小。
3.高斯滤波：高斯函数可以用来模拟存在噪声的图像。
假设有一幅大小为N×N像
素的图像f(x,y)，那么任意一点(x,y)上的像素值可以用高斯函数来描述：
f(x,y)=∫∫f(u,v)exp[-{(u-x)^2+(v-y)^2}/2σ^2]dudv 其中，f(u,v)是原始图像上(u,v)点的像素值，σ是高斯滤波参数，表示高斯函数的“宽度”。
以上信息仅供参考，如有需要，建议咨询专业人士。
各种滤波算法比较
数字滤波方法有很多种，每种方法有其不同的特点和使用范围。
从大的范围可分为3类。
1、克服大脉冲干扰的数字滤波法㈠.限幅滤波法㈡.中值滤波法2、抑制小幅度高频噪声的平均滤波法㈠．算数平均㈡．滑动平均㈢．加权滑动平均㈣一阶滞后滤波法3、复合滤波法四、介绍在这我选用了常用的8种滤波方法予以介绍（一）克服大脉冲干扰的数字滤波法：克服由仪器外部环境偶然因素引起的突变性扰动或仪器内部不稳定引起误码等造成的尖脉冲干扰，是仪器数据处理的第一步。
通常采用简单的非线性滤波法。
1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）限幅滤波是通过程序判断被测信号的变化幅度，从而消除缓变信号中的尖脉冲干扰。
A、方法：根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰C、缺点无法抑制那种周期性的干扰平滑度差D、适用范围: 变化比较缓慢的被测量值2、中位值滤波法中位值滤波是一种典型的非线性滤波器，它运算简单，在滤除脉冲噪声的同时可以很好地保护信号的细节信息。
A、方法：连续采样N次（N取奇数）把N次采样值按大小排列（多采用冒泡法）取中间值为本次有效值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的波动(脉冲)干扰C、缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜D、适用范围：对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果（二）抑制小幅度高频噪声的平均滤波法小幅度高频电子噪声：电子器件热噪声、A/D量化噪声等。
通常采用具有低通特性的线性滤波器：算数平均滤波法、加权平均滤波法、滑动加权平均滤波法一阶滞后滤波法等。
3、算术平均滤波法算术平均滤波法是对N个连续采样值相加，然后取其算术平均值作为本次测量的滤波值。
A、方法：连续取N个采样值进行算术平均运算N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4B、优点：对滤除混杂在被测信号上的随机干扰信号非常有效。
5、中位值平均滤波法
}
// 中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）（算法1）
#define FILTER_N 100
int Filter() {
int i, j;
int filter_temp, filter_sum = 0;
int filter_buf[FILTER_N];
5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
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/*
A、名称：中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
B、方法：
采一组队列去掉最大值和最小值后取平均值，
相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”。
连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值，
}
}
}
// 去除最大最小极值后求平均
for(i = 1; i < FILTER_N - 1; i++) filter_sum += filter_buf[i];
return filter_sum / (FILTER_N - 2);
}
// 中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）（算法2）
for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
filter_buf[i] = Get_AD();
delay(1);
}
// 采样值从小到大排列（冒泡法）
for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j++) {
for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i++) {
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中位值平均滤波算法
中位值平均滤波算法
平均滤波算法是数字信号处理中常用的一种算法，其原理是通过取信
号中一定量的数据平均值来实现信号的平滑处理，从而去除信号中的
噪声。
但是在某些情况下，平均滤波算法并不能达到很好的效果，尤
其是当信号中包含异常值时，采用平均滤波算法不能很好地去除噪声。
而中位值平均滤波算法则可以很好地解决这个问题。
中位值平均滤波算法是在原始信号中按固定的窗口长度取中位数，再
用中位数来代替这个窗口的平均值。
中位数是有序数列最中间的数，
如果数列长度为偶数，则中位数为中间的两个数的平均数。
与平均滤
波算法相比，中位值平均滤波算法更加适用于含有异常值的信号。
中位值平均滤波算法可以分为以下四个步骤：
1. 确定窗口大小，一般取3、5或7等奇数值；
2. 对于每个窗口，将窗口内的数据进行排序；
3. 取排序后的中位数；
4. 将中位数代替窗口内的平均值。
中位值平均滤波算法的好处在于，它不受异常值的影响。
在平均滤波
算法中，即使窗口内有一个非常大或非常小的值，它也会对窗口的平
均值产生很大的影响，从而影响整个信号的处理效果。
而中位值平均
滤波算法则可以通过取中位数来避免这种情况的发生。
中位值平均滤波算法在实际应用中广泛使用，尤其是在数字图像处理中。
例如，对于一个低分辨率的图像，可以采用中位值平均滤波算法
对其进行平滑处理，去除图像中的噪声，从而提高图像的清晰度和质量。
当然，中位值平均滤波算法也有一些缺点。
一方面，在信号较平滑时，采用中位值平均滤波算法会使得信号的平滑程度下降；另一方面，在
处理高频信号时，中位值平均滤波算法不能很好地去除噪声。
因此，
在具体应用中，需要根据实际的信号特点来选择合适的滤波算法。
总之，中位值平均滤波算法是一种优秀的数字信号处理算法，具有去
除异常值的能力，被广泛应用于数字图像处理、声音信号处理和通信
信号处理等领域。
在实际应用中，了解其原理和特点，能够帮助我们
更好地利用这一算法来处理信号，从而获得更优秀的处理效果。