什么是滑动平均滤波法 滑动平均滤波的定义与作用

1、滑动平均滤波法是什么？

滑动平均滤波法是信号处理中常用的一种滤波算法，是一种数字信号滤波的方法。该方法可以对信号进行平滑处理，去除随机噪声，降低信号波动程度。

该算法的基本思想是：对一段时间内的数据进行加权平均，得到平均值作为当前的数据点。然后以此方式滑动窗口，即每次向前滑动一格，丢掉之前最早的数据点，加入新的数据点。以此方式，不断进行滤波处理。

2、滑动平均滤波法的应用场景

滑动平均滤波法可以广泛应用于数字信号处理中，比如声音处理、图像处理、视频处理等。在实际生产中，滑动平均滤波法也在许多领域得到应用，如传感器采集数据处理、工业控制等领域。

一般来说，滑动平均滤波法适合用于周期性波动比较小的信号，对于突发性的干扰信号处理效果并不好。

3、滑动平均滤波法的计算方式

滑动平均滤波法的计算方式为：设连续取样的N个数据的算术平均值为：S(n)=[X(n)+X(n-1)+…+X(n-N+1)]/N。

当取样点X(n+1)进来时，滤波输出的新数据为：S(n+1)=[X(n+1)+X(n)+X(n-1)+…+X(n-N+2)]/N。

可以看到，新数据的输出值为前N个数据的平均值再加上新数据与前N-1个数据的平均值之差除以N。这种方式可以有效地平滑数据，并减少噪声的影响。

4、滑动平均滤波法的优缺点

滑动平均滤波法的优点是算法简单易懂，计算效率高，且对周期性波动比较小的信号处理效果较好。此外，该方法不需要大量的存储空间，适合于低成本或存储空间受限的应用场景。

滑动平均滤波法的缺点也是比较明显的。一方面，该算法无法完全抑制干扰信号，仅仅是将噪声信号做了平滑处理，不能去除干扰信号的谐波。另一方面，该算法对于实时性要求较高的信号处理较为困难，因为滑动窗口的大小会影响处理速度。