移动均值滤波

最新推荐文章于 2025-05-20 14:57:10 发布

这孩子谁懂哈

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分类专栏： Signal processing

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本文介绍了移动平均滤波器的基本原理及应用实例。通过MATLAB代码演示了如何使用移动平均滤波器去除信号中的噪声，包括不同类型的白噪声。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

移动平均滤波基于统计规律，将连续的采样数据看成一个长度固定为N的队列，在新的一次测量后，上述队列的首数据去掉，其余N-1个数据依次前移，并将新的采样数据插入，作为新队列的尾；然后对这个队列进行算术运算，并将其结果做为本次测量的结果。

在信号处理的时候，常用到移动平均滤波器进行去噪，假设输入为x，输出为y，则移动平均滤波器的计算公式如下所示：

Fs = 1000;                              %采样率
N  = 1000;                           %采样点数
n  = 0:N-1;
t   = 0:1/Fs:1-1/Fs;        %时间序列 
Signal_Original_1 =sin(2*pi*10*t)+sin(2*pi*20*t)+sin(2*pi*30*t); 
Noise_White_1= [0.3*randn(1,500), rand(1,500)];    %前500点高斯分部白噪声，后500点均匀分布白噪声
Mix_Signal_1   = Signal_Original_1 + Noise_White_1;        %构造的混合信号

Signal_Original_2=[zeros(1,100),20*ones(1,20),-2*ones(1,30),5*ones(1,80),-5*ones(1,30),9*ones(1,140), -4*ones(1,40), 3*ones(1,220), 12*ones(1,100), 5*ones(1,20), 25*ones(1,30), 7 *ones(1,190)]; 
Noise_White_2  =  0.5*randn(1,1000);   %高斯白噪声
Mix_Signal_2  =  Signal_Original_2 + Noise_White_2;      %构造的混合信号



%****************************************************************************************
%  
%                信号Mix_Signal_1 和 Mix_Signal_2  分别作移动平均滤波
%
%***************************************************************************************

%混合信号 Mix_Signal_1  移动平均滤波
figure(3);
b  =  [1 1 1 1 1 1]/6;
Signal_Filter = filter(b,1,Mix_Signal_1);

subplot(4,1,1);          %Mix_Signal_1 原始信号                 
plot(Mix_Signal_1);
axis([0,1000,-4,4]);
title('原始信号 ');

subplot(4,1,2);       %Mix_Signal_1 移动平均滤波后信号  
plot(Signal_Filter);
axis([0,1000,-4,4]);
title('移动平均滤波后的信号');

%混合信号 Mix_Signal_2  移动平均滤波
b  =  [1 1 1 1 1 1]/6;
Signal_Filter = filter(b,1,Mix_Signal_2);
subplot(4,1,3);            %Mix_Signal_2 原始信号                 
plot(Mix_Signal_2);
axis([0,1000,-10,30]);
title('原始信号 ');

subplot(4,1,4);          %Mix_Signal_2 移动平均滤波后信号  
plot(Signal_Filter);
axis([0,1000,-10,30]);
title('移动平均滤波后的信号');