项目中的一些滑动平均算法

    由于最近在做与数据处理有关的项目，因此不可避免的去啃与数学相关性很大的一些算法，在查阅了网上的资料以及《数字信号处理》等书的基础上写出了一些单变量和数组数据的滑动平均算法，废话少说，直接上程序实例配以解释（在ＢＣＢ中调试成功）：

 

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＊　函数名称：Ｇｌｉｄｅ＿Ａｖｅｒａｇｅ＿Ｖａｌｕｅ＿Ｆｉｌｔｅｒ＊

＊　函数参数：［Ｉｎ］：１．Ｄａｔａ［Ｎ］（滑动平均所需的数组，Ｎ＊

＊　为滑动点数，全局数组）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　＊

＊　　　　　　　　　　　２．ＮｅｗＤａｔａ（新进入数组的数据点）。＊

＊　函数返回值：ｄｏｕｂｌｅ类型的该点滑动平均值。　　　　　　　　＊

＊　作者：ｗａｎｇ　ｘｉａｏ　ｊｕｎ　　　　　　　　　　　　　　　＊

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＃Ｄｅｆｉｎｅ　Ｎ　３７

 

ｄｏｕｂｌｅ　Ｇｌｏｂａｌ＿Ｄａｔａ［Ｎ］；／＊全局函数＊／

 

ｄｏｕｂｌｅ　ＴｍａｉｎＦｏｒｍ：：Ｇｌｉｄｅ＿Ａｖｅｒａｇｅ＿Ｖａｌｕｅ＿Ｆｉｌｔｅｒ（ｄｏｕｂｌｅ　Ｄａｔａ［Ｎ］，ｄｏｕｂｌｅ　ＮｅｗＤａｔａ）

｛

　ｉｎｔ　ｉ　＝　０；

　ｄｏｕｂｌｅ　Ａｖｅｒａｇｅ＿Ｖａｌｕｅ　＝　０　，Ｓｕｍ　＝　０；

　／＊数组整体向左移动，去除数组第一个值＊／

　ｆｏｒ（ｉ　＝　０；ｉ　＜　Ｎ；ｉ＋＋）

　｛

　　Ｄａｔａ［ｉ］　＝　Ｄａｔａ［ｉ＋１］；

　　Ｓｕｍ　＋　＝　Ｄａｔａ［ｉ］；

　　｝

　　／＊将最新值放入数组最右端＊／

　　Ｄａｔａ［Ｎ－１］　＝　ＮｅｗＤａｔａ；

　　／＊计算数据总和＊／

　　Ｓｕｍ　＋　＝　ＮｅｗＤａｔａ；

　　／＊计算平均值＊／

　　Ａｖｅｒａｇｅ＿Ｖａｌｕｅ　＝　Ｓｕｍ／Ｎ；

　　ｒｅｔｕｒｎ（Ａｖｅｒａｇｅ＿Ｖａｌｕｅ）；

｝

    这种方法使用的数据结构为线性队列而非环形队列，所以，每次有新的值进入队列时都要移动整个数组，导致了算法的效率变低，其示意图如图所示：

　　

    我们其实可以使用另外一种数据结构，那就是环形队列，其结构如下图所示：

   

  这种结构就避免了每次函数执行时数组的移动，如下程序写的是利用环形队列进行二维数组的滑动平均。

 

 

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＊　函数名称：Spec_Moving_Average_Filter                                  ＊

＊　函数参数：［Ｉｎ］：１．Amra[NUM][N]（滑动平均所需的数组，Ｎ＊

＊　为滑动点数，全局数组）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　＊

＊　　　　　　　　　　　２．NewData[N]（新进入数组的数据点）。＊

＊　函数返回值：ｄｏｕｂｌｅ类型的该点滑动平均值。　　　　　　　　＊

＊　作者：ｗａｎｇ　ｘｉａｏ　ｊｕｎ　　　　　　　　　　　　　　　＊

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#include <stdio.h>

 

#Define  N  6

#Define  NUM  3

 

double *Spec_Moving_Average_Filter(Amra[NUM][N],NewData[N]，int N)

{

 int Num_Of_Spec = 0;

 int i = 0 , j =0；

 double *p_Aver = (double *) malloc (sizeof (double) * 2048);  /*定义均值光谱数组*/

 /*新数据加入滑动平均数组*/

 for(i = 0 ; i < N ; i++)

{

 Arma[ Num_Of_Spec ][i]  = NewData[i];

}

/*环形数据队列*/

if (Num_Of_Spec++ == NUM)

Num_Of_Spec = 0;

 

/*滑动平均运算*/

for(i = 0 ; i <NUM ; i++)

 {

     for(j = 0 ; j< N; j++,p_Aver++)

    {

      *p_Aver = Arma[i][j];

     }

  }

 

/*求取均值*/

for(i = 0;i < N ;i++ )

{

 (*p_Aver)/ = NUM;

}

 

 return (p_Aver);

 

}

 

int main()

{

 

 

double Intensity[N] = {1,2,3,4,5,6,};   /*定义全局单体数组*/

doubel Moving_Average[NUM][N];  /*定义全局滑动平均二维数组*/

double *p_Average;

 

while(1)

{

 Intensity =GetAD();

 p_Average = Spec_Moving_Average_Filter(Moving_Average,Intenstiy,N);

 Intensity = p_Average;

 

 /*后续的数据处理*/

 

 

 free (p_Average);

}

return 0;

}