C#实现低通和高通滤波算法

最新推荐文章于 2025-10-13 08:38:52 发布

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文章标签：算法 c# 人工智能

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本文介绍了如何使用C#编程语言实现低通和高通滤波算法，这两种技术在数字信号处理中用于去除噪声和强调信号细节。文中提供了巴特沃斯滤波器的实现代码，适用于图像或音频处理。

低通和高通滤波是数字信号处理中常用的滤波技术，用于滤除或增强信号中的特定频率成分。在本篇文章中，我们将使用C#编程语言来实现低通和高通滤波算法。

低通滤波器允许通过低于某个截止频率的信号成分，并且抑制高于该频率的成分。这对于去除高频噪声或平滑信号非常有用。而高通滤波器则允许通过高于某个截止频率的信号成分，并抑制低于该频率的成分。高通滤波器常用于强调图像或音频中的高频细节。

接下来，我们将分别介绍如何实现低通和高通滤波算法。

低通滤波算法实现

低通滤波的常见方式之一是使用巴特沃斯滤波器。巴特沃斯滤波器是一种对称的滤波器，具有平坦的幅度响应和最小的群延迟。下面是使用C#实现巴特沃斯低通滤波器的代码示例：

public double[] LowPassFilter(double

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C#：实现低通,高通滤波算法(附完整源码)

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

09-13

1032

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04-11

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十大滤波算法C#的完整实现，包括每个算法的适用场景、原理、特点、优化后的例程以及统一的测试代码

10-13

1299

设置计数器，当采样值与当前有效值不同时，计数器加1；（0到1），当前滤波值 = (1-alpha) * 当前采样值 + alpha * 上次滤波值。将N个采样值视为固定长度队列，新采样值入队，队首值出队，计算队列平均值作为滤波结果。先进行限幅滤波，剔除超过阈值的异常值，再进行消抖处理，确认新值稳定后更新有效值。连续采集N个采样值（N为奇数），按大小排序，取中间值作为有效值。先进行限幅滤波，剔除超过阈值的异常值，再对有效值进行平均滤波。取N个采样值，排序后去掉最大值和最小值，计算剩余值的平均值。

C# RC低通,高通滤波算法

走错路的程序员

05-18

4388

参考文章: https://www.sohu.com/a/233360876_466960 参考文章:https://blog.youkuaiyun.com/qq_34040067/article/details/114048308 我是摘抄自网络, 对其进行了优化排版, 使其易于理解. 4.接下来是低通滤波公式推导(高通滤波公式可以用相同的思路推导出来) PS:非专业分析，仅供参考，如有错误请指正。先定义符号意义： Q -电荷量(库伦)， C -电容(F)， R -电阻(欧姆)， U -电压(V)， fs -采样率

C#实现低通滤波器算法

anlog的专栏

03-22

2011

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C#实现RC低通滤波

qq_41848097的博客

05-14

2334

方程 Y（n）= a * X(n) + (1-a) * Y(n-1)； a = （fc*2π） / fl fc ：截止频率 fl ：采样频率具体的推导过程这里就不写了，很复杂，本文只说明用法。代码实现 /// RC低通滤波 /// </summary> /// <param name="DataArray">数据源</param> /// <param name="fc">截止频率</

lb.rar_C# 滤波_C# 高通滤波_c# 低通滤波_图像滤波

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C#的滤波算法，用于实现数据滤波

03-27

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最近需要用到Fir滤波器，在网上也看了不少资料，发现一个稍微能用的（https://blog.youkuaiyun.com/BIGFatming/article/details/92386914），主要代码也是直接copy的，但是在使用过程中发现，三角窗的实现好像不对，而且只实现了低通的，根据该文章内容，我自己重写了一个，包括三角窗函数的实现，添加了高通、带通、带阻的实现。环境Visual Studio2015，c#。使用方法：https://blog.youkuaiyun.com/hopeless123/article/details/103616011

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因为教研室项目要求，近期做了关于巴特沃斯滤波器部分，采用的是C#与Matlab混合编程的方式，由于是第一次写博客，还有许多不足的地方。教研室用的VS版本为2017版，而MatlabR2012a和MatlabR2014b似乎并不支持VS2017版，经过几番折腾，确定Matlab为2016版。 Matlab2016a安装步骤及破解详见以下地址： [http://jingyan.baidu.com/a

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846

在做的项目中需要通过PWM驱动IGBT来控制负载功率，如果PWM频率很高，电流采样基本不受影响。但是IGBT的开关频率高会引起更多的开关损耗，所以降低了PWM频率，但此时电流会是接近于PWM信号的波形，无法准确采集。所以硬件上增加了RC低通滤波，截止频率在5Hz以下，然后软件上通过低通滤波算法进一步将电流拉平。可以看到滤波器2的曲线响应速度是快于滤波器1的，也就是采样速度越快，越精确，响应越快。实测在ADC 1K的采样频率下，电流采样滞后在600ms以内。下面是C#的实现代码。