用滑动窗口法降噪

#include <vector>
#include <numeric>  // 用于accumulate求和
#include <algorithm> // 用于max/min

// 滑动窗口均值滤波：data=原始数据，windowSize=窗口大小（需为正整数）
std::vector<double> slidingWindowFilter(const std::vector<double>& data, int windowSize) {
    std::vector<double> result;
    int n = data.size();
    if (n == 0 || windowSize <= 0) return result;

    windowSize = std::min(windowSize, n); // 窗口不超过数据长度
    double windowSum = std::accumulate(data.begin(), data.begin() + windowSize, 0.0);
    result.push_back(windowSum / windowSize); // 第一个窗口均值

    // 滑动窗口：移除左边界旧值，加入右边界新值（减少重复计算）
    for (int i = windowSize; i < n; ++i) {
        windowSum = windowSum - data[i - windowSize] + data[i];
        result.push_back(windowSum / windowSize);
    }

    return result;
}

// 测试代码
#include <iostream>
int main() {
    std::vector<double> rawData = {1.2, 1.5, 1.3, 1.4, 1.6, 1.5, 1.7}; // 含微小噪声的原始数据
    std::vector<double> filteredData = slidingWindowFilter(rawData, 3); // 窗口大小3

    std::cout << "原始数据：";
    for (double d : rawData) std::cout << d << " ";
    std::cout << "\n滤波后：  ";
    for (double d : filteredData) std::cout << d << " "; // 输出：1.333 1.4 1.433 1.5 1.6

    return 0;
}

这段代码的目的是每隔 1 秒采集一次Yc(204)的值，存入数组并计算平均值后通过SetYc(360)输出。

    local maxCount = 15; //最大存储数量
    local dw_count = GetTick();// 初始化时间戳
    local yc_count = 0; // 已采集数据数量
    local arrayYc = []; //存储采集值的数组
    arrayYc.resize(maxCount);//给数组分配大小
    //数组值初始化
    for(local i = 0; i < maxCount; i++)
    {
        arrayYc[i] = 0.0;
    }
    //给输出值的初始值,允许启动时先输出一次原始值,避免无值
    SetYc(360, Yc(204));

    while(1)
    {
        if((GetTick() - dw_count) > 1000)
        {
            dw_count = GetTick();
            // 采集当前值并存储
            if(yc_count < maxCount)
            {
                arrayYc[yc_count] = Yc(204);
                yc_count++;
            }
            else
            {
                // 当达到最大数量时，移除最旧的值，新增最新值（实现滑动窗口效果）
                for(local i = 0; i < maxCount - 1; i++)
                {
                    arrayYc[i] = arrayYc[i + 1];  // 数据前移
                }

                arrayYc[maxCount - 1] = Yc(204);// 新增最新值
            }

            //计算平均值
            local sum = 0.0;
            local avg = 0.0;
            for(local i = 0; i < yc_count; i++)
            {
                sum = sum + arrayYc[i];
            }
            avg = sum / (yc_count * 1.0);//强制浮点数除法
            SetYc(360, avg);//输出平均值
        }
        Delay(10);
    }