经典滤波算法及C语言程序
C语言十大滤波算法
十大滤波算法程序大全精心整理版转自网络11、限幅滤波法函数名称：AmplitudeLimiterFilter-限幅滤波法优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰缺点：无法抑制那种周期性的干扰,且平滑度差说明：1、调用函数GetAD,该函数用来取得当前值2、变量说明Value:最近一次有效采样的值,该变量为全局变量NewValue:当前采样的值ReturnValue:返回值3、常量说明A:两次采样的最大误差值,该值需要使用者根据实际情况设置入口：Value,上一次有效的采样值,在主程序里赋值出口：ReturnValue,返回值,本次滤波结果/define A 10unsigned char Valueunsigned char AmplitudeLimiterFilter {unsigned char NewValue;unsigned char ReturnValue;NewValue=GatAD;ifNewValue-Value>A||Value-NewValue>A ReturnValue=Value;else ReturnValue=NewValue;returnReturnValue;}2、中位值滤波法/函数名称：MiddlevalueFilter-中位值滤波法优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰；对温度、液位等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果缺点：对流量,速度等快速变化的参数不宜说明：1、调用函数GetAD,该函数用来取得当前值Delay,基本延时函数2、变量说明ArrDataBufferN:用来存放一次性采集的N组数据Temp:完成冒泡法试用的临时寄存器i,j,k:循环试用的参数值3、常量说明N：数组长度入口：出口：value_bufN-1/2,返回值,本次滤波结果/define N 11unsigned char MiddlevalueFilter {unsigned char value_bufN;unsigned char i,j,k,temp;fori=0;i<N;i++{value_bufi = get_ad;delay;}for j=0;j<N-1;j++{for k=0;k<N-j;k++{ifvalue_bufk>value_bufk+1{temp = value_bufk;value_bufk = value_bufk+1;value_bufk+1 = temp;}}}return value_bufN-1/2;}3、算术平均滤波法/说明：连续取N个采样值进行算术平均运算优点：试用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波;这种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;缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算较快的实时控制不适用;/define N 12char filter{unsigned int sum = 0;unsigned char i;for i=0;i<N;i++{sum + = get_ad;delay;}returncharsum/N;}4、递推平均滤波法又称滑动平均滤波法/说明：把连续N个采样值看成一个队列,队列长度固定为N;每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉队首的一次数据;把队列中的N各数据进行平均运算,既获得新的滤波结果;优点：对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高；试用于高频振荡的系统缺点：灵敏度低；对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差,不适于脉冲干扰较严重的场合/define N 12unsigned char value_bufN;unsigned char filter{unsigned char i;unsigned char value;int sum=0;value_bufi++ = get_ad; //采集到的数据放入最高位fori=0;i<N;i++{value_bufi=value_bufi+1; //所有数据左移,低位扔掉sum += value_bufi;}value = sum/N;returnvalue;}5、中位值平均滤波法又称防脉冲干扰平均滤波法/说明：采一组队列去掉最大值和最小值优点：融合了两种滤波的优点;对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除有其引起的采样值偏差;对周期干扰有良好的抑制作用,平滑度高,适于高频振荡的系统;缺点：测量速度慢/define N 12uchar filter{unsigned char i,j,k,l;unsigned char temp,sum=0,value; unsigned char value_bufN,;fori=0;i<N;i++{value_bufi = get_ad;delay;}//采样值从小到大排列冒泡法forj=0;j<N-1;j++{fori=0;i<N-j;i++{ifvalue_bufi>value_bufi+1{temp = value_bufi;value_bufi = value_bufi+1;value_bufi+1 = temp;}}}fori=1;i<N-1;i++sum += value_bufi;value = sum/N-2;returnvalue;}6、递推中位值滤波法/优点：对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由其引起的采样值偏差; 对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高；试用于高频振荡的系统缺点：测量速度慢/char filterchar new_data,char queue,char n {char max,min;char sum;char i;queue0=new_data;max=queue0;min=queue0;sum=queue0;fori=n-1;i>0;i--{ifqueuei>maxmax=queuei;else if queuei<minmin=queuei;sum=sum+queuei;queuei=queuei-1;}i=n-2;sum=sum-max-min+i/2; //说明：+i/2的目的是为了四舍五入sum=sum/i;returnsum;}7、限幅平均滤波法/优点：对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除有其引起的采样值偏差; /define A 10define N 12unsigned char data;unsigned char filterdata{unsigned char i;unsigned char value,sum;dataN=GetAD;ifdataN-dataN-1>A||dataN-1-dataN>A dataN=dataN-1;//else dataN=NewValue;fori=0;i<N;i++{datai=datai+1;sum+=datai;}value=sum/N;returnvalue;}8、一阶滞后滤波法/函数名称：filter-一阶滞后滤波法说明：1、调用函数GetAD,该函数用来取得当前值Delay,基本延时函数2、变量说明Or_dataN:采集的数据Dr0_flag、Dr1_flag:前一次比较与当前比较的方向位 coeff:滤波系数F_count：滤波计数器3、常量说明N：数组长度Thre_value：比较门槛值入口：出口：/define Thre_value 10define N 50float Or_dataN；unsigned char Dr0_flag=0,Dr1_flag=0; void absfloat first,float second {float abs;iffirst>second{abs=first-second;Dr1_flag=0;}else{abs=second-first;Dr1_flag=1;}returnabs;}void filtervoid{uchar i=0,F_count=0,coeff=0;float Abs=;//确定一阶滤波系数fori=1;i<N;i++{Abs=absOr_datai-1,Or_datai;ifDr1_flag^Dr0_flag //前后数据变化方向一致{F_count++;ifAbs>=Thre_value{F_count++;F_count++;}ifF_count>=12F_count=12;coeff=20F_count;}else //去抖动coeff=5;//一阶滤波算法ifDr1_flag==0 //当前值小于前一个值Or_datai=Or_datai-1-coeffOr_datai-1-Or_datai/256;elseOr_datai=Or_datai-1+coeffOr_datai-Or_datai-1/256;F_count=0; //滤波计数器清零Dr0_flag=Dr1_flag;}}9、加权递推平均滤波法/coe:数组为加权系数表,存在程序存储区;sum_coe:加权系数和/define N 12const char code coeN = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12}; const char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12; unsigned char filter{unsigned char i;unsigned char value_bufN; int sum=0;for i=0;i<N;i++{value_bufi = get_ad;delay;}for i=0,i<N;i++{value_bufi=value_bufi+1; sum += value_buficoei; }sum/=sum_coe;value=sum/N;returnvalue;}10、消抖滤波法//define N 12unsigned char filter{unsigned char i=0;unsigned char new_value; new_value = get_ad;ifvalue =new_value;{i++;if i>N{i=0;value=new_value; }}else i=0;returnvalue;}。
卡尔曼滤波算法C语言实现
摘要：本文着重讨论了卡尔曼滤波器的原理，典型算法以及应用领域。清晰地阐述了 kalman filter 在信息估计方面的最优性能。着重介绍简单 kalman filter algorithm 的编程，使 用 kalman filter 的经典 5 个体现最优化递归公式来编程。通过 c 语言编写程序实现 kalman filter 的最优估计能力。 关键词：kalman filter；最优估计；C 语言
2 kalman filter 最优化递归估计
Kalman filter 是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化递归数据处理 方法） ” 。 对于解决很大部分的问题， 他是最优， 效率最高甚至是最有用的方法。 而 kalman filter 最为核心的内容是体现它最优化估计和递归特点的 5 条公式。 举一个例子来详细说明 5 条公 式的物理意义。 假设我们要研究的对象是某一个房间的温度信号。 对于室温来说， 一分钟内或一小段时 间内的值是基本上不变的或者变化范围很小。也就是说 t1 时刻的温度 T1 和 t 2 时刻的温度 T2 基本不变，即 T2 T1 。在这个过程中，因为毕竟温度还是有所改变的，设有几度的偏差。 我们把这几度的偏差看成是高斯白噪声 w(t ) ，也就是说 E[ w(t )] 0 ， D[ w(t )] 。除此
T
X (k | k ) X (k | k 1) k g (k ) (Z (k ) H X (k | k 1))
由上面分析可知为了实现递归，每次的 k g 都是实时更新的。
……（7）
k g (k ) P(k | K 1) H T /( H P(k | k 1) H T R)
(整理)11种滤波方法+范例代码.
软件滤波算法（转载）这几天做一个流量检测的东西，其中用到了对数据的处理部分，试了很多种方法，从网上找到这些个滤波算法，贴出来记下需要注意的是如果用到求平均值的话，注意总和变量是否有溢出，程序没必要照搬，主要学习这些方法，相信做东西的时候都能用得上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。
c语言滤波程序
c语言滤波程序C语言滤波程序滤波是信号处理中常用的技术，它可以通过去除噪声或者平滑信号来提取出我们所关心的信息。
在C语言中，我们可以通过编写滤波程序来实现这一目的。
一、滤波的基本原理滤波的基本原理是通过对输入信号进行加权平均或者卷积运算，从而得到滤波后的输出信号。
常见的滤波方法有移动平均滤波、中值滤波和低通滤波等。
1. 移动平均滤波移动平均滤波是一种简单有效的滤波方法，它通过计算一定窗口大小内的信号均值来平滑信号。
具体步骤如下：（1）定义一个窗口大小N；（2）从输入信号的第一个样本开始，计算窗口内信号的均值；（3）将计算得到的均值作为输出信号，并将窗口向后移动一个样本；（4）重复上述步骤，直到处理完所有样本。
2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，它通过计算窗口内信号的中值来平滑信号。
具体步骤如下：（1）定义一个窗口大小N；（2）从输入信号的第一个样本开始，将窗口内的信号排序，取中间值作为输出信号；（3）将窗口向后移动一个样本；（4）重复上述步骤，直到处理完所有样本。
3. 低通滤波低通滤波是一种常用的滤波方法，它可以去除高频噪声，保留低频信号。
具体步骤如下：（1）定义一个截止频率fc；（2）将输入信号进行傅里叶变换，得到频域表示；（3）将高于截止频率的部分置零，得到滤波后的频域表示；（4）将滤波后的频域表示进行傅里叶反变换，得到滤波后的时域信号。
二、C语言实现滤波程序在C语言中，我们可以使用数组来表示信号，并通过循环和条件判断语句来实现滤波算法。
下面以移动平均滤波为例，给出一个简单的滤波程序：```c#include <stdio.h>#define WINDOW_SIZE 5float movingAverageFilter(float signal[], int size){float filteredSignal[size];int i, j;float sum;for (i = 0; i < size; i++){sum = 0;for (j = i - WINDOW_SIZE / 2; j <= i + WINDOW_SIZE / 2; j++){if (j >= 0 && j < size){sum += signal[j];}}filteredSignal[i] = sum / WINDOW_SIZE;}return filteredSignal;}int main(){float signal[] = {1.2, 2.5, 3.1, 4.6, 5.2, 6.3, 7.4, 8.9, 9.7, 10.3}; int size = sizeof(signal) / sizeof(float);float filteredSignal[size];filteredSignal = movingAverageFilter(signal, size);for (int i = 0; i < size; i++){printf("%.2f ", filteredSignal[i]);}printf("\n");return 0;}```在这个程序中，我们首先定义了一个窗口大小WINDOW_SIZE，然后定义了一个移动平均滤波函数movingAverageFilter。
C语言滤波算法实现
C语言滤波算法实现滤波算法是信号处理领域中一种常见的技术，用于去除信号中的噪声或不需要的部分，以提取出我们感兴趣的特征。
在C语言中，实现滤波算法可以有效地处理信号，提高信号质量和可靠性。
本文将介绍C语言中一些常见的滤波算法及其实现方法。
一、均值滤波算法均值滤波算法是一种简单而常用的滤波算法，它通过计算信号中一定窗口内像素值的平均值，替代该窗口内的每个像素值，从而达到去除噪声的目的。
下面是C语言中实现均值滤波算法的示例代码：```c#include <stdio.h>#define SIZE 5void meanFilter(int data[], int length) {int result[length];int sum = 0;for (int i = 0; i < length; i++) {sum = 0;for (int j = i - SIZE / 2; j <= i + SIZE / 2; j++) {if (j >= 0 && j < length) {sum += data[j];}}result[i] = sum / SIZE;}for (int i = 0; i < length; i++) {printf("%d ", result[i]);}}int main() {int data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};int length = sizeof(data) / sizeof(data[0]);meanFilter(data, length);return 0;}```在上述代码中，我们定义了一个`meanFilter`函数来实现均值滤波。
该函数接受一个整型数组`data`和数组长度`length`作为参数。
在函数内部，我们使用一个大小为5的滑动窗口，对每个像素进行均值计算，并将结果存储在一个新的数组`result`中。
11种滤波算法及程序
11种滤波算法及程序十一种滤波算法及程序1 概述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。
1.1 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。
㈠.限幅滤波法㈡.中值滤波法1.2 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。
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1.3 复合滤波法在实际应用中，有时既要消除大幅度的脉冲干扰，有要做到数据平滑。
因此常把前面介绍的两种以上的方法结合起来使用，形成复合滤波。
去极值平均滤波算法：先用中值滤波算法滤除采样值中的脉冲性干扰，然后把剩余的各采样值进行平均滤波。
连续采样N 次，剔除其最大值和最小值，再求余下N－2 个采样的平均值。
显然，这种方法既能抑制随机干扰，又能滤除明显的脉冲干扰。
2 十一种通用滤波算法2.1 限幅滤波法（又称程序判断滤波法）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2.2 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2.3 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RAM2.4 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RAM2.5 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”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RAM2.6 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RAM2.7 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2.8 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。
C语言十大滤波算法
C语言十大滤波算法Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998十大滤波算法程序大全(精心整理版)(转自网络)11、限幅滤波法*************************************************** *函数名称：AmplitudeLimiterFilter()-限幅滤波法*优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰*缺点：无法抑制那种周期性的干扰，且平滑度差*说明：1、调用函数GetAD(),该函数用来取得当前值2、变量说明Value:最近一次有效采样的值，该变量为全局变量NewValue:当前采样的值ReturnValue:返回值3、常量说明A:两次采样的最大误差值，该值需要使用者根据实际情况设置*入口：Value,上一次有效的采样值，在主程序里赋值*出口：ReturnValue,返回值，本次滤波结果****************************************************/#defineA10unsignedcharValueunsignedcharAmplitudeLimiterFilter(){unsignedcharNewValue;unsignedcharReturnValue;NewValue=GatAD();if(((NewValue-Value)>A))||((Value-NewValue)>A)))ReturnValue=Value;elseReturnValue=NewValue;return(ReturnValue);}2、中位值滤波法/*****************************************************函数名称：MiddlevalueFilter()-中位值滤波法*优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰；对温度、液位等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果*缺点：对流量，速度等快速变化的参数不宜*说明：1、调用函数GetAD(),该函数用来取得当前值Delay(),基本延时函数2、变量说明ArrDataBuffer[N]:用来存放一次性采集的N组数据Temp:完成冒泡法试用的临时寄存器i,j,k:循环试用的参数值3、常量说明N：数组长度*入口：*出口：value_buf[(N-1)/2],返回值，本次滤波结果*****************************************************/ #defineN11unsignedcharMiddlevalueFilter(){unsignedcharvalue_buf[N];unsignedchari,j,k,temp;for(i=0;i<N;i++){value_buf[i]=get_ad();delay();}for(j=0;j<N-1;j++){for(k=0;k<N-j;k++){if(value_buf[k]>value_buf[k+1]){temp=value_buf[k];value_buf[k]=value_buf[k+1];value_buf[k+1]=temp;}}}returnvalue_buf[(N-1)/2];}3、算术平均滤波法/*********************************************************说明：连续取N个采样值进行算术平均运算优点：试用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波。
fft 滤波算法 c
FFT（快速傅里叶变换）滤波算法是一种在信号处理中常用的技术，用于分析信号的频谱。
它是一种快速算法，可以有效地计算离散傅里叶变换（DFT）和其逆变换。
以下是一个使用C语言实现的基本FFT滤波算法：```c#include <stdio.h>#include <math.h>#include <complex.h>#include <math_constants.h>void fft(double complex buf[], int n, int step) {if (step < n) {fft(buf, n, step * 2);fft(buf + step, n, step * 2);for (int i = 0; i < n; i += 2 * step) {double complex t = cexp(-I * M_PI * i / n) * buf[i + step];buf[i / 2] = buf[i] + t;buf[(i + n)/2] = buf[i] - t;}}}void ifft(double complex buf[], int n, int step) {if (step < n) {ifft(buf, n, step * 2);ifft(buf + step, n, step * 2);for (int i = 0; i < n; i += 2 * step) {double complex t = cexp(I * M_PI * i / n) * buf[i + step];buf[i / 2] = buf[i] + t;buf[(i + n)/2] = buf[i] - t;}}}```以上代码中，`fft`函数实现了正向FFT变换，`ifft`函数实现了逆向FFT变换。
这两个函数都接受一个复数数组`buf`，数组的长度`n`以及递归的深度`step`。
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经典的滤波算法(转)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RAM递推平均滤波法对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差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=1~4B、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。
给予新采样值的权系数越大，则灵敏度越高，但信号平滑度越低B、优点：适用于有较大纯滞后时间常数的对象和采样周期较短的系统C、缺点：对于纯滞后时间常数较小，采样周期较长，变化缓慢的信号不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度，滤波效果差9、消抖滤波法A、方法：设置一个滤波计数器将每次采样值与当前有效值比较：如果采样值＝当前有效值，则计数器清零如果采样值<>当前有效值，则计数器+1，并判断计数器是否>=上限N(溢出) 如果计数器溢出,则将本次值替换当前有效值,并清计数器B、优点：对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果,可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动C、缺点：对于快速变化的参数不宜如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值,则会将干扰值当作有效值导入系统10、限幅消抖滤波法A、方法：相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”先限幅,后消抖B、优点：继承了“限幅”和“消抖”的优点改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统C、缺点：对于快速变化的参数不宜11、IIR 数字滤波器A. 方法：确定信号带宽，滤之。
Y(n) = a1*Y(n-1) + a2*Y(n-2) + ... + ak*Y(n-k) + b0*X(n) + b1*X(n-1) + b2*X(n-2) + ... + bk*X(n-k)B. 优点：高通，低通，带通，带阻任意。
设计简单(用matlab）C. 缺点：运算量大。
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------软件滤波的C程序样例11种软件滤波方法的示例程序假定从8位AD中读取数据（如果是更高位的AD可定义数据类型为int),子程序为get_ad();1、限副滤波/* A值可根据实际情况调整value为有效值，new_value为当前采样值滤波程序返回有效的实际值*/#define A 10char value;char filter(){char new_value;new_value = get_ad();if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new_value > A )return value;else return new_value;}2、中位值滤波法/* N值可根据实际情况调整排序采用冒泡法*/#define N 11char filter(){char value_buf[N];char count,i,j,temp;for ( count=0;count {value_buf[count] = get_ad();delay();}for (j=0;j<N-1;j++) //冒泡法{for (i=0;i<N-1-j;i++){if ( value_buf[i]>value_buf[i+1] ){temp = value_buf[i];value_buf [i]= value_buf[i+1];value_buf[i+1] = temp;}}}return value_buf[(N-1)/2];}3、算术平均滤波法/**/#define N 12char filter(){int sum = 0;for ( count=0;count<N;count++){sum + = get_ad();delay();}return (char)(sum/N);}4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）/**/#define N 12char value_buf[N];char i=0;char filter(){char count;int sum=0;value_buf[i++] = get_ad();if ( i == N ) i = 0;for ( count=0;count<N;count++) sum = value_buf[count];return (char)(sum/N);}5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）/**/#define N 12char filter(){char count,i,j;char value_buf[N];int sum=0;for (count=0;count {value_buf[count] = get_ad();delay();}for (j=0;j<N-1;j++) //冒泡法{for (i=0;i<N-1-j;i++){if ( value_buf[i]>value_buf[i+1] ){temp = value_buf[i];value_buf [i]= value_buf[i+1];value_buf[i+1] = temp;}}}for ( count=0;count<N;count++) sum = value_buf[count]; return (char)(sum/(N-2));}6、限幅平均滤波法/**/略参考子程序1、37、一阶滞后滤波法/* 为加快程序处理速度假定基数为100，a=0~100 */#define a 50char value;char filter(){char new_value;new_value = get_ad();return (100-a)*value + a*new_value;}8、加权递推平均滤波法/* coe数组为加权系数表，存在程序存储区。
*/#define N 12char code coe[N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;char filter(){char count;char value_buf[N];int sum=0;for (count=0,count {value_buf[count] = get_ad();delay();}for ( count=0;count<N;count++) sum = value_buf[count];return (char)(sum/sum_coe);}9、消抖滤波法#define N 12char filter(){char count=0;char new_value;new_value = get_ad();while (value !=new_value);{count++;if (count>=N) return new_value;delay();new_value = get_ad();}return value;}10、限幅消抖滤波法/**/略参考子程序1、911、IIR滤波例子int BandpassFilter4(int InputAD4){int ReturnValue;int ii;RESLO=0;RESHI=0;MACS=*PdelIn;OP2=1068; //FilterCoeff4[4];MACS=*(PdelIn+1);OP2=8; //FilterCoeff4[3];MACS=*(PdelIn+2);OP2=-2001;//FilterCoeff4[2];MACS=*(PdelIn+3);OP2=8; //FilterCoeff4[1];MACS=InputAD4;OP2=1068; //FilterCoeff4[0];MACS=*PdelOu;OP2=-7190;//FilterCoeff4[8];MACS=*(PdelOu+1);OP2=-1973; //FilterCoeff4[7];MACS=*(PdelOu+2);OP2=-19578;//FilterCoeff4[6];MACS=*(PdelOu+3);OP2=-3047; //FilterCoeff4[5];*p=RESLO;*(p+1)=RESHI;mytestmul<<=2;ReturnValue=*(p+1);for (ii=0;ii<3;ii++){DelayInput[ii]=DelayInput[ii+1];DelayOutput[ii]=DelayOutput[ii+1];}DelayInput[3]=InputAD4;DelayOutput[3]=ReturnValue;// if (ReturnValue<0)// {// ReturnValue=-ReturnValue;// }return ReturnValue;}。