移动平均滤波在信号处理中的原理、应用及C语言实现

引言

移动平均滤波是一种常见的信号处理技术，广泛应用于数据平滑、噪声过滤和趋势分析等领域。本文将深入探讨移动平均滤波的原理、应用场景，并使用C语言进行实现，附上代码和注释，以帮助读者更好地理解和应用这一算法。

移动平均滤波的原理

移动平均滤波的基本思想是通过计算一定时间窗口内数据的平均值来减小噪声，平滑数据曲线，同时保留趋势信息。其核心公式如下：

其中，(Y_n) 是输出信号，(X_{n-i}) 是输入信号的历史数据，(N) 是时间窗口的大小。

移动平均滤波的应用场景

1. 噪声过滤： 用于降低信号中的噪声，提高数据质量。
2. 数据平滑： 适用于不规则波动的数据，使其更具可读性和稳定性。
3. 趋势分析： 通过移动平均，可以更清晰地观察到信号的整体趋势，有助于分析长期变化。

C语言实现

以下是一个简单的C语言实现示例，假设输入信号存储在数组input中，输出信号存储在数组output中，时间窗口大小为N。

#include <stdio.h>

void movingAverageFilter(int input[], int output[], int dataSize, int N