C语言实现的滑动窗口求平均值

本文介绍了一种基于滑动窗口的平均算法实现方法,并通过C语言代码详细展示了该算法的具体实现过程。此算法适用于实时数据处理场景,通过对最新加入的数据进行加权平均来平滑数据波动。

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#include <stdio.h>    // for printf()  
#include <unistd.h>   // for pause()  
#include <signal.h>   // for signal()  
#include <string.h>   // for memset()  
#include <sys/time.h> // struct itimeral. setitimer() 
#include <math.h> 
 #include <stdlib.h>

typedef struct win_buff{
	int  pos;              /* current position */
	int  size;             /* average for size */
	int  date_buff[32];    /* date*/
}win_buff;

double sliding_window_averaging(win_buff *buf, int get_data)
{
     int count = 0;
     int sum=0;
     buf->date_buff[buf->pos++] = get_data ;  //get_data为实时获取的数据
	// printf("buf->pos: %d %d  \n", buf->pos, get_data);
     if(buf->pos==buf->size){
         buf->pos=0;              //当数据大于数组长度,替换数据组的一个数据  相当于环形队列更新,先进先出!
	}
	
	for(count=0;count<buf->size;count++){
		sum += buf->date_buff[count];
		//printf("sum : %d    %d %d\n", sum,  buf->date_buff[count], count);
	}
	
	return (double)((double)sum/buf->size);
}

int main()
{
	int buf[] = {1, 2, 3, 4, 4, 5 ,5 ,5 ,5 ,5 ,5 , 4,4,4,4,4,4,4,5,5};
	int len = sizeof(buf)/sizeof(int);
	int i = 0;
	double avg = 0.0;
	win_buff *buff;
	buff = (win_buff *)malloc(sizeof(*buff));
	memset(buff, 0, sizeof(*buff));
	buff->size = 8;
	for(i = 0; i < len; i++)
	{
		avg = filter(buff ,buf[i]);
		printf("vag:  %f  buf[i]:%d  len: %d\n", avg,buf[i], len);
	}
	
	return 0;
}
<think>嗯,用户想在嵌入式软件开发中用C语言实现滑动平均滤波算法处理ADC温度采集的数据。首先,我需要回忆滑动平均滤波的基本原理。根据之前的引用,滑动平均滤波是通过维护一个固定长度的队列,每次新数据进来替换旧数据,然后计算平均值来平滑信号。这种方法对周期性噪声有效,但可能对脉冲干扰不够好。 用户之前的问题里提到了限幅滤波和递推平均滤波的结合,但这次明确要滑动平均滤波。需要确定用户是否需要基础的滑动平均还是带有其他优化的版本。比如,引用[4]提到移动平均滤波的队列方法,每次替换队首的数据,但示例代码可能有问题,比如循环队列的实现是否正确。用户可能需要一个高效且内存占用合理的方式。 嵌入式系统中资源有限,所以代码要尽量高效,减少RAM使用。例如,使用循环缓冲区避免数组元素的频繁移动。引用中的示例代码可能用了固定数组和索引控制,比如用i来追踪位置,当i达到N时归零,这样实现循环队列。 另外,用户提到用于ADC温度采集,温度变化可能较慢,所以滑动窗口的大小需要合理选择。比如,窗口太大可能导致响应迟钝,太小则滤波效果不佳。可能需要建议用户根据采样频率和控制周期调整窗口大小。 还要考虑数据类型,ADC采样值通常是整数,但温度计算可能需要浮点。不过在滤波阶段,可能保持整数运算更高效。例如,使用uint16_t数组存储ADC原始值,累加时用uint32_t防止溢出。 代码实现部分,需要展示如何初始化缓冲区、添加新数据、计算平均值。例如,使用静态变量保存缓冲区和索引,每次调用滤波函数时更新。注意中断安全,如果ADC采样在中断中完成,可能需要临界区保护。 另外,引用[3]中的均值滤波是简单的多次采样平均,而滑动平均是持续更新缓冲区,更适合实时处理。用户可能需要比较两者的适用场景,比如滑动平均更适合连续数据流。 可能的问题点:代码中的缓冲区溢出、索引处理是否正确、累加和的计算是否高效。例如,可以维护一个累加和变量,每次减去旧值,加上新值,避免每次重新计算总和,提高效率。 还要注意示例代码中的错误,比如引用[4]中的循环队列实现,for循环的条件是否有误(count<N,count++),应该是分号。需要确保示例代码正确无误。 最后,结合用户之前的回答,他们提到了滑动平均滤波的优化策略,所以可能需要给出两种实现方式:基础版和优化版(使用滚动累加和)。同时提醒RAM的使用,比如窗口大小N的选择根据具体芯片资源。 总结步骤:定义缓冲区结构,维护索引和累加和,添加新数据时更新累加和,计算平均值。注意数据溢出和效率问题,提供代码示例和参数调整建议。</think>在嵌入式软件中实现滑动平均滤波算法处理ADC温度数据,可通过以下专业方案实现: ### 一、算法原理 滑动平均滤波通过维护固定长度$N$的数据队列,持续用新采样值替代旧值并计算平均值。其数学表达式为: $$y_n = \frac{1}{N}\sum_{i=0}^{N-1}x_{n-i}$$ 适用于缓慢变化的温度信号[^4] ### 二、代码实现(STM32示例) #### 基础实现版 ```c #define FILTER_WINDOW_SIZE 12 // 根据RAM容量调整 typedef struct { uint16_t buffer[FILTER_WINDOW_SIZE]; uint32_t sum; uint8_t index; } MovingAverageFilter; void filter_init(MovingAverageFilter* filter) { memset(filter, 0, sizeof(MovingAverageFilter)); } uint16_t filter_update(MovingAverageFilter* filter, uint16_t new_sample) { // 减去即将被替换的旧值 filter->sum -= filter->buffer[filter->index]; // 添加新采样值 filter->buffer[filter->index] = new_sample; filter->sum += new_sample; // 更新环形缓冲区索引 filter->index = (filter->index + 1) % FILTER_WINDOW_SIZE; // 返回当前平均值 return (uint16_t)(filter->sum / FILTER_WINDOW_SIZE); } ``` #### 优化技巧 1. **滚动累加**:通过维护运行总和减少计算量 2. **环形缓冲区**:避免数据搬移操作(时间复杂度$O(1)$) 3. **无符号整数运算**:提高执行效率 ### 三、实际应用流程 ```c MovingAverageFilter temp_filter; void ADC_Init(void) { filter_init(&temp_filter); // 初始化ADC硬件... } float Get_Filtered_Temperature(void) { uint16_t raw_adc = HAL_ADC_GetValue(&hadc1); uint16_t filtered_adc = filter_update(&temp_filter, raw_adc); // ADC值转温度(示例) return (filtered_adc * 3.3f / 4095.0f) * 100.0f; // 假设线性转换 } ``` ### 四、参数优化指南 | 参数 | 推荐值 | 设计依据 | |--------------------|--------------|----------------------------| | 窗口大小$N$ | 8-16 | RAM容量与响应速度的平衡[^4] | | ADC采样频率 | 10-100Hz | 水温变化特性(通常<1℃/s) | | 数据类型 | uint16_t | 匹配12位ADC分辨率 | | 缓冲区存储位置 | SRAM | 保证访问速度 | ### 五、性能增强策略 1. **动态窗口调整**:根据温度变化率自动调节$N$值 ```c if(fabs(current_temp - last_temp) > 2.0f) { // 温度突变时 filter_resize(&filter, 4); // 缩小窗口提高响应 } ``` 2. **复合滤波**:结合限幅滤波(引用[1]方法) ```c #define MAX_DELTA 50 // 相邻采样最大允许差值 uint16_t safe_sample = last_sample; if(abs(new_sample - last_sample) < MAX_DELTA) { safe_sample = new_sample; } ``` 3. **温度补偿**:对ADC基准电压进行温度漂移补偿[^1] ### 六、资源消耗评估(以STM32F103为例) | 资源类型 | 消耗量 | |-------------------|---------------| | RAM | 24字节(N=12)| | Flash | 约200字节 | | 执行时间(72MHz) | <5μs | ### 七、验证方法 1. **阶跃响应测试**:注入温度阶跃信号,验证响应时间 $$t_{response} ≈ \frac{N}{f_{sample}}$$ 2. **噪声抑制测试**:叠加±3LSB随机噪声,观察输出波动 ### 八、扩展应用 可结合卡尔曼滤波实现更高精度: ```c float KalmanUpdate(KalmanFilter* kf, float measurement) { kf->gain = kf->err_estimate / (kf->err_estimate + kf->err_measure); kf->current_value += kf->gain * (measurement - kf->current_value); kf->err_estimate = (1.0f - kf->gain) * kf->err_estimate; return kf->current_value; } ```
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