平滑滤波（Smooth）； java语言实现

最新推荐文章于 2023-08-14 20:26:40 发布

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文章标签： java 人工智能 python

原文链接：http://www.cnblogs.com/tlcContent/p/10413935.html

本文介绍了一种使用Java实现的移动平均滤波器算法，该算法用于对数组数据进行平滑处理，通过计算每个数据点的局部平均值来减少噪声。详细展示了当输入数组长度不同时，如何处理边界条件，确保算法的正确性和效率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

利用移动平均滤波器对列向量y进行平滑处理,返回与y等长的列向量yy。移动平均滤波器的默认窗宽为5,yy中元素的计算方法如下:

yy(1) = y(1)
yy(2)=(y(1) + y(2) + y(3))/3
yy(3) = (y(1) 十y(2) 十y(3) + y(4)十y(5))/5
yy(4) = (y(2) + y(3)十y(4) + y(5) + y(6))/5
yy(5) = (y(3) + y(4)十y(5)十y(6) +y(7))/5

...

java实现

/**
* <p>
* Title: smooth
* </p>
* <p>
* Description: 数组平滑处理
* </p>
*
* @param d
* @return
*/
public static double[] smooth(double[] d) {

int length = d.length;
double[] dbRt = new double[length];

if (length == 1) {
/** 前置与后置无元素 index=0与index=length-1 */
dbRt[0] = d[0];
dbRt[length - 1] = d[length - 1];

}
if (length == 2) {
/** 前置与后置无元素 index=0与index=length-1 */
dbRt[0] = d[0];
dbRt[length - 1] = d[length - 1];
}
if (length == 3) {
/** 前置与后置无元素 index=0与index=length-1 */
dbRt[0] = d[0];
dbRt[length - 1] = d[length - 1];
/** 前置与后置只有一个元素 index=1 与index=length-2 */
dbRt[1] = (d[0] + d[1] + d[2]) / 3;

}
if (length == 4) {
/** 前置与后置无元素 index=0与index=length-1 */
dbRt[0] = d[0];
dbRt[length - 1] = d[length - 1];
/** 前置与后置只有一个元素 index=1 与index=length-2 */
dbRt[1] = (d[0] + d[1] + d[2]) / 3;
dbRt[2] = (d[1] + d[2] + d[3]) / 3;
}
if (length >= 5) {

/** 前置与后置无元素 index=0与index=length-1 */
dbRt[0] = d[0];
/** 前置与后置只有一个元素 index=1 与index=length-2 */
dbRt[1] = (d[0] + d[1] + d[2]) / 3;
for (int x = 2; x < length - 2; x++) {
/** 前置与后置均由两个元素情况 d[n] n-2>=0且n+2<=length-1 */
dbRt[x] = (d[x - 2] + d[x - 1] + d[x] + d[x + 1] + d[x + 2]) / 5;
}
dbRt[length - 2] = (d[length - 3] + d[length - 2] + d[length - 1]) / 3;
dbRt[length - 1] = d[length - 1];

}

return dbRt;

}

public static void main(String[] args) {
double[] dbPara = { 1, 2, 100, 10, 50, 20 };
double[] dbRt = smooth(dbPara);
for (double dbIndex : dbRt) {
System.out.println(dbIndex);
}

}

转载于:https://www.cnblogs.com/tlcContent/p/10413935.html