自适应滤波算法c语言_自适应滤波算法c_自适应滤波算法c代码 - 腾讯云开发者社区

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简单常用滤波算法C语言实现「建议收藏」

1.限幅滤波算法（程序判断滤波算法）方法解析：根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设定为A），每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差<=A，则本次值有效，如果本次值与上次值只差>A...（防脉冲干扰平均滤波法）方法解析：相当于中位值滤波+算术平均滤波，连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值，然后计算N-2个数据的算术平均值。...N值的选取：3-14 优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差。缺点：测量速度较慢，和算法平均滤波一样，浪费RAM。...解析：低通滤波也称一阶滞后滤波,方法是第N次采样后滤波结果输出值是(1-a)乘第N次采样值加a乘上次滤波结果输出值。...该方法适用于变化过程比较慢的参数的滤波的C程序函数如下: float low_filter(float low_buf[]) { float sample_value; float X=

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自适应滤波器（adaptive filter）(2)--LMS算法

自适应 FIR 滤波器基础知识 自适应滤波器的一些经典应用包括系统识别、通道均衡、信号增强和信号预测。建议的应用程序是降噪，这是一种信号增强。下文描述了此类应用程序的一般案例。...当算法收敛时，输出信号 e（k）将是信号的增强版本。平均方形误差（F[e [k]= [|E[e（k）|2]）是重量参数的二次函数。此属性很重要，用于自适应过滤器，因为它只有一个通用的最小值。...这意味着它适用于许多类型的自适应算法，并将导致一个体面的收敛行为。相比之下，IIR 过滤器需要更复杂的算法和对此问题的分析。...有许多自适应算法可用于信号增强，如牛顿算法、最陡峭的下降算法、最小平均方（LMS）算法和递归最小方块（RLS）算法。...其中 k 是算法的迭代次数，y(k)是滤波器输出，x(k)是输入信号组成的一组向量，w(k)是滤波器系数向量，e(k)是误差信号，d(k)是期望信号，u 是收敛因子（步长），W(k+1) 是下一次迭代的滤波器抽头权重

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自适应滤波器（一）LMS自适应滤波器

这样的滤波器结合了允许滤波器系数适应于信号统计特性的算法。...自适应滤波器的特点没有关于待提取信息的先验统计知识直接利用观测数据依据某种判据在观测过程中不断递归更新最优化 自适应滤波器分类按结构分：横向结构、格型结构按算法分：随机梯度、最小二乘按处理方式分...自适应滤波器原理 2.1 原理概述 自适应滤波器的原理框图如下图所示，输入信号x(n) 通过参数可调数字滤波器后产生输出信号 y(n)，将其与期望信号d(n)进行比较，形成误差信号e(n)，通过自适应算法对滤波器参数进行调整...LMS自适应算法直接利用瞬态均方误差对瞬时抽头向量（滤波器系数）求梯度： ? 由此可得传统LMS自适应滤波算法流程如下： ?...LMS算法的优缺点：优点：算法简单，易于实现，算法复杂度低，能够抑制旁瓣效应缺点收敛速率较慢，因为LMS滤波器系数更新是逐点的（每来一个新的和，滤波器系数就更新一次）,每一次采样点梯度的估计对于真实梯度会存在误差

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自适应滤波器（二）NLMS自适应滤波器

前一篇文章我们讲了LMS自适应滤波器，我们先回顾一下LMS算法流程：影响LMS性能的因素，也就是最后一个公式的三个因素：步长，它是由我们事先指定输入向量估计误差如果过大，那么的结果中...归一化LMS滤波器是最小化干扰原理的一种表现形式，这个原理可以表述如下：从一次迭代到下一次中，自适应滤波器的权向量应当以最小方式改变，而且受到更新的滤波器输出所施加的约束。 ...结合前两步的结果，可得：为了对一次迭代到下一次迭代抽头权向量的增量变化进行控制而不改变向量的方向，引入一个正的实数标度因子，该增量可以写为：等价的，我们可以写出：这个公式就是归一化LMS算法抽头权向量的递归公式...当输入向量较小时，的值过小，可能导致数值计算困难的情况，为了克服这个情况，将上面的表达式改为：其中，我们总结NLMS算法的步骤如下： % 输入参数: % xn 输入的信号，列向量...% dn 所期望的响应 % M 滤波器的阶数 % mu 收敛因子(步长) % 输出参数: % W 滤波器系数矩阵 % en 误差序列 % yn

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自适应滤波器（adaptive filter）(3)–LMS算法MATLAB

自适应滤波器（Adaptive Filter）（1）–简介 自适应滤波器（adaptive filter）(2)–LMS算法 自适应滤波器的介绍与LMS算法推到过程可参照以上两篇文章。...一下是matlab演示自适应滤波器 LMS算法。...LMS算法的核心是 y(i)=w*XN';%y(n)=W*XN; e(i)=d(i)-y(i); w=w+u*e(i)'*XN; 函数ADLMS： % 输入参数: % xn...输入的信号序列 % d 所期望的响应序列 % k 滤波器的阶数 (标量) % u 收敛因子(步长) (标量) 要求大于...ADLMS(xn,d,k,u) subplot(4,1,4); plot(t(512:1024),y(512:1024));grid; ylabel('幅度'); xlabel('时间'); title('自适应滤波后正玄

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java 滤波算法_双边滤波算法

1、原理高斯滤波是以距离为权重，设计滤波模板作为滤波系数，只考虑了像素间的空间位置上的关系，因此滤波的结果会丢失边缘的信息。...高斯滤波的缺陷如下图所示：平坦区域正常滤波，图像细节没有变化，而在突变的边缘上，因为只使用了距离来确定滤波权重，导致边缘被模糊。...OnBilateralFilter(gMedianBlurValue, 0); 3、测试结果 4、参考文献 Bilateral Filtering for Gray and Color Images, C....Manduch Smoothing Images Bilateral Filters(双边滤波算法)原理及实现(一) 关于找一找教程网本站文章仅代表作者观点，不代表本站立场，所有文章非营利性免费分享...[双边滤波算法]http://www.zyiz.net/tech/detail-120403.html 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/139458.

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卡尔曼(Kalman)滤波算法原理、C语言实现及实际应用

文章目录卡尔曼滤波一、滤波效果展示二、简介三、组成 1. 预测状态方程（1）目的：（2）方程：（3）备注 2. 预测协方差方程（1）目的（2）方程（3）备注 3....跟新最优值方程（卡尔曼滤波的输出）（1）目的（2）方程（3）备注 5. 更新协方差方程（1）目的（2）方程（3）备注四、C 程序代码实现 1. 参数列表 2....代码实现（一维数据滤波）五、发送波形到上位机显示卡尔曼滤波一、滤波效果展示蓝色的波形是实际测得的数据，红色的波形是经 Kalman 滤波后的数据波形。...四、C 程序代码实现 1. 参数列表 2. 代码实现（一维数据滤波）实际参数是参照别人已经选好的参数，不过也可以自己改变参数，去观察波形的效果，体会每个参数对于滤波效果的影响，这里不详细介绍。...* float input 需要滤波的参数的测量值（即传感器的采集值） *@return 滤波后的参数（最优值） */ float kalmanFilter(KFP *kfp,float input

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单片机ADC常用的十大滤波算法(C语言）

1、方法：相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法” 连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值然后计算N-2个数据的算术平均值 N值的选取：3~14 2、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰...1、方法：相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法” 每次采样到的新数据先进行限幅处理，再送入队列进行递推平均滤波处理 2、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差...1、方法：取a=0~1 本次滤波结果=（1-a）本次采样值+a上次滤波结果 2、优点：对周期性干扰具有良好的抑制作用适用于波动频率较高的场合 3、缺点：相位滞后，灵敏度低滞后程度取决于a值大小...; new_value = get_ad(); return ((100-a)*value + a*new_value); } 八、加权递推平均滤波法 1、方法：是对递推平均滤波法的改进...1、方法：相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法” 先限幅，后消抖 2、优点：继承了“限幅”和“消抖”的优点改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷，避免将干扰值导入系统 3、缺点：对于快速变化的参数不宜

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改进的自适应中值滤波算法去除椒盐噪声 python 代码实现

完整代码可以在我的AI学习笔记 - github 中获取原理传统的中值滤波算法在椒盐噪声的去除领域有着比较广泛的应用，其具有较强的噪点鉴别和恢复能力，也有比较低的时间复杂度：其基本思想是采用像素点周围邻接的若干像素点的中值来代替被污染的像素点...中值滤波的思想就是比较一定领域内的像素值的大小，取出其中值作为这个领域的中心像素新的值。...中值滤波器受滤波窗口大小影响较大，用于消除噪声和保护图像细节，两者会存在冲突。...此处采用改进的自适应中值滤波算法进行图像恢复：根据图像处理的空间相关性原则，采用自适应的方法选择不同的滑动窗口大小；在算法中单滤波窗口大小达到最大值时，采用均值滤波；代码实现 def get_window...-1,k]) listx.sort() return listx def restore_image(noise_img, size=4): """ 使用你最擅长的算法模型

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ADC采样滤波算法利用卡尔曼滤波算法详解

& \text{\delta_2为测量噪声} \end{cases} { Xk+1=Xk+δ1,Zk+1=Xk+1+δ2,δ1为系统噪声δ2为测量噪声 2 卡尔曼滤波算法...我们知道卡尔曼滤波算法的公式如下：由于相关系数都为1,于是可以得出如下公式： { P 0 , 0 = 0 P k , k − 1 = P k − 1 , k − 1 + Q G k = P...QGk=Pk,k−1/(Pk,k−1+R)Pk,k=(1−Gk)Pk,k−1x0∣0=0xk∣k−1=xk−1∣k−1xk∣k=xk∣k−1+Gk(Zk−xk∣k−1) 3 C语言代码...ADC_OLD_Value = ADC_Value; kalman_adc_old = kalman_adc; return kalman_adc; } 4 如何优化用以上的代码实现的滤波算法...方案一：在采样值与优化值相差大于某值时采用一阶滞后滤波算法，小于该值时采用卡尔曼滤波算法；方案二：比较一段时间内的ADC采样值与优化值差值，若一直处于某个范围如（6~30），采用一阶滞后滤波算法，反之采用卡尔曼滤波算法

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图像滤波算法总结

该篇主要是对图像滤波算法一个整理 1：图像滤波既可以在实域进行，也可以在频域进行。图像滤波可以更改或者增强图像。通过滤波，可以强调一些特征或者去除图像中一些不需要的部分。...空间距离： e−(xi−xc)2+(yi−yc)22σ2 e − ( x i − x c ) 2 + ( y i − y c ) 2 2 σ 2 e^{-\frac{(x_i - x_c)^2 + (...y_i - y_c)^2}{2\sigma^2}}，其中 (xc,yc) ( x c , y c ) (x_c,y_c)是中心点坐标，比如为(0,0)， (xi,yi) ( x i , y i )...灰度距离： e−(gray(xi,yi)−gray(xc,yc))22σ2 e − ( g r a y ( x i , y i ) − g r a y ( x c , y c ) ) 2 2 σ 2...,y_i)是当前像素点的灰度值， gray(xc,yc) g r a y ( x c , y c ) gray(x_c,y_c)是模板中覆盖图片区域的中心点像素的灰度值，也就是(0,0)处的灰度值，

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双边滤波算法原理

简介图像平滑是一个重要的操作，而且有多种成熟的算法。这里主要简单介绍一下Bilateral方法（双边滤波），这主要是由于前段时间做了SSAO，需要用bilateral blur 算法进行降噪。...原理滤波算法中，目标点上的像素值通常是由其所在位置上的周围的一个小局部邻居像素的值所决定。...高斯滤波在低通滤波算法中有不错的表现，但是其却有另外一个问题，那就是只考虑了像素间的空间位置上的关系，因此滤波的结果会丢失边缘的信息。...对两者进行结合即可以得到基于空间距离、相似程度综合考量的Bilateral滤波：上式中的单位化分部综合了两种高斯权重于一起而得到，其中的c与s计算可以详细描述如下：且有且有...使用上述实现的算法对几张带有噪声的图像进行滤波后的结果如下所示：上图从左到右分别为：双边滤波；原始图像；高斯滤波。

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自适应滤波器（Adaptive Filter）（1）--简介

1 自适应滤波器基本概念 自适应滤镜是具有非恒定系数的滤波器。滤波器系数根据通常定义的 cterium 进行调整，以优化滤波器在输入信号中估计未知信号的能力。...滤波器系数的新值是使用系数更新算法确定的，该算法根据错误信号 e 计算每个滤波系数的调整。错误信号 e 通常计算为实际输出信号 y 和所需输出信号 d 之间的差值。...所需的输出信号 d 取决于自适应滤镜的具体应用。但是，自适应算法将更改系数，从而最大限度地降低错误信号 e 的平均平方值。...滤波器输出由滤波器系数定义尽量将预期的方形误差降至最低： 自适应滤波器通常有四种不同的配置： 1）系统识别 2）噪音消除 3）均衡 4）自适应预测系统识别在系统识别中，我们观察一个未知的系统...，并将其输出与自适应滤波器进行比较。

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自适应算法应用实例_LMS自适应算法应用实物

文章目录一、理论基础 1、蝴蝶优化算法 2、改进的蝴蝶优化算法（1）柯西变异（2）自适应权重（3）动态切换概率策略（4）算法描述二、函数测试与结果分析三、参考文献一、理论基础...首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重...CWBOA的具体执行步骤如下：图1 改进算法的流程图二、函数测试与结果分析本文选取了基于柯西变异和动态自适应权重的蝴蝶优化算法(CWBOA) 、基本蝴蝶算法 (BOA)、鲸鱼算法(WOA...CWBOA和BOA 中的 c c c感官形态设置为0.01， a a a幂指数在迭代过程从0.1迭代到0.3；基本的BOA和FPA中的切换概率均为 p = 0.8 p=0.8 p=0.8。...柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 43-50. 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

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C语言算法-学习二

也就是算法（algorithm）一个程序除了算法和数据结构这两个要素外，还应当采用结构化程序设计方法进行程序设计，并用某一种计算机语言表示。...什么是算法算法是为了解决问题而执行的一系列步骤。计算机的算法可以分为两大类别：数值运算算法数值运算的目的是求数值解。非数值运算算法非数值运算用于事务管理领域（图书检索，人事管理等等）。...算法的目的是为了求解，“解”就是输出有效性。算法中的每一个步骤都应当能有效地执行，并得到确定的结果怎么表示一个算法常用的方法有：自然语言流程图 NS图伪代码 .........流程图表示算法流程图是用一些图框来表示各种操作，用图形表示算法，直观形象，易于理解。...image.png 以上面的例子做N-S图 image.png 用C语言表示算法 while循环 #include int main() { int a,i; a

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C语言经典算法题

if(n<m){ temp = n; n = m; m = temp; }; p=n*m; // 欧几里德算法 // 100 模 60 余 40 // 60...='\n'){ // 字符 if(c>='a'&&c='A'&& c<='Z'){ letters++; // 空格 }else if(c...==32){ space++; // 数字 }else if(c>='0' && c<='9'){ digit++; // 其它 }else{...甲队为a,b,c三人，已队为x,y,z三人，由抽签决定比赛。有人向队员打听比赛的的名单。a说他不和x比，c说他不和y,z比，请编程序找出三队赛手的名单。...='z'){ printf("a--%c\tb--%c\tc--%c\n",i,j,k); // a--z b--x c--y

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非局部均值滤波算法

#####均值滤波均值滤波的计算非常简单，将图像像素点灰度记录在数组中，然后设置方框半径的值，然后将方框中的所有点的像素求和取平均，得到的结果就是均值滤波后对应像素点的灰度值。...优点：计算很快而且简单从算法可以看出，只是求了平均，并没有很复杂的计算缺点：得到的图像很模糊当方框的半径越大，得到的图像中那些变化较大的地方（边缘）计算后变化就越小，即边缘不明显，即模糊...#####非局部均值滤波非局部均值滤波的基本原理与均值滤波类似，都是要取平均值，但是非局部均值滤波在计算中加入了每一个点的权重值，所以能够保证在相邻且相差很大的点在方框中求平均值时相互之间的影响减小...非局部均值滤波的算法我认为可以大致分为以下几个步骤：首先在一个点A周围取一个大的框（搜索框），设边长为s，A在方框的中心，然后再在方框中取小的方框，即相似框，设边长为d 那么在A周围也有一个边长为d的方框...^2+miu_y^2+c1)*(sigma_x+sigma_y+c2)); end 这样，用PSNR和SSIM就能评价非局部均值的去噪能力了，当然，还是需要一个对比来显示出非局部均值算法的去噪能力，这里先写了一个简单的均值滤波

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一个c语言程序能实现几种算法_C语言实现算法

摘要：本文主要是对 DOA(波达方向)估计中传统 MUSIC 算法及其改进算法作了简要的介绍，主要包括了MUSIC算法，求根MUSIC算法，循环MUSIC算法，波束空间MUSIC算法，SMART MUSIC...算法。...于是在原来MUSIC的基础上又诞生了求根MUSIC算法、约束MUSIC算法、波束空间MUSIC算法等。 2 ....2．3求根MUSIC算法： 2．3．1求根MUSIC算法原理对于阵元间距为d的等距直线阵列，导引向量的第m个元素可以表示为则MUSIC谱函数可以写成：其中是矩阵C中第L条对角线的元素之和。...假定入射信号为窄带信号，波长为，则M维接受信号矢量可以表示为其中是阵列方向向量：从向量中抽出一个L维的子向量 ( )，有当满足时，当满足时，可以证明，向量的子向量的相关矩阵C满足

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C语言排序算法_C语言中三大经典的排序算法

直接选择排序 2.2堆排序三交换排序 3.1冒泡排序 3.2快速排序 3.3快速排序的优化(非递归）四归并排序 4.1归并排序递归版本 4.2归并排序非递归版本总结 ---- 前言常见的排序算法如下...时间复杂度：O(N^2) 空间复杂度：O(1)，它是一种稳定的排序算法稳定性：稳定 1.2希尔排序希尔排序法又称缩小增量法。..., key+1, right); } 1.空间复杂度 0（lgn） 2.时间复杂度0（n*lgn） 3.3快速排序的优化(非递归）主要通过数据结构栈来模拟实现类似于二叉树的前序遍历如果有同学对C语言实现栈不熟悉可以点一下链接...：C源实现数据结构栈具体代码如下： typedef int STDataType; typedef struct Stack { STDataType* a; int top; // 栈顶 int...,该算法是采用分治法（Divide andConquer）的一个非常典型的应用。

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