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...（滑动平均滤波法） 方法解析： 把连续取N个采样值看成一个队列，队列的长度固定为N，每次采样到一个新数据放入队尾，并扔掉原来队首的一次数据（先进先出）。...（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。...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=
[开发技巧]·Python极简实现滑动平均滤波（基于Numpy.convolve） ?...1.滑动平均概念 滑动平均滤波法（又称递推平均滤波法），时把连续取N个采样值看成一个队列 ，队列的长度固定为N ，每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据....(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果。...适用于高频振荡的系统 缺点： 灵敏度低 对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差 不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差 不适用于脉冲干扰比较严重的场合 比较浪费RAM 2.解决思路 可以发现滑动平均滤波法计算很类似与一维卷积的工作原理...步长会有些区别，滑动平均滤波法滑动步长为1，而一维卷积步长可以自定义。还有区别就是一维卷积的核参数是需要更新迭代的，而滑动平均滤波法核参数都是一。 我们应该怎么利用这个相似性呢？
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
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
先来分析一下基本原理： 设定我们的滑动平均滤波器的窗口宽度为5，可以使用一个数组来实现 使用一个index来指示下次数据将要存放在数组中的位置 初始状态，滤波器数组都是0，index指向数组的起始位置...滑动存储阶段 滤波器数组首次存满后，就需要进行覆盖存储了(实现滑动获取数据的效果)。...2 编码实现 下面来看一下编码实现： 滤波器控制块 参考FreeRTOS的设计方式，为我们的滑动平均滤波器设计一个控制块，也就是一个结构体，该结构体包含滤波器所需要的资源。.../* 滑动平均滤波器——创建 len：滤波器的窗口宽度 返回创建的滤波器句柄 */ SAFilterHandle_t SlipAveFilterCreate(u16 len) { if(len.../* 滑动平均滤波器——获取结果 SAFiter：滤波器句柄 input：未滤波的原始数据 返回滤波结果 */ float GetSAFiterRes(SAFilterHandle_t SAFiter,
操作滑动窗口通常涉及以下几个步骤： 初始化两个指针，通常称为 left 和 right，指向序列的起始部分，这定义了窗口的边界。...一个常见的滑动窗口问题示例是找出一个数组中和至少为 target 的最短连续子数组，在这样的问题中，滑动窗口技术能够有效地找到解决方法，同时保证时间复杂度最少。...这扩大了当前的滑动窗口，包括了 right 指向的新元素 出现滑动窗口中的和大于等于 target 时，进入内层 while 循环。在内层循环中： a....使用滑动窗口，并在窗口内部跟踪了字符的出现情况。具体思路： hash 数组用来维护每个 ASCII 字符在当前考虑的子串（滑动窗口）中的出现次数。它被初始化为0。...初始化指针 left 和 right 为 0，它们表示滑动窗口的左右边界。
这个函数是图像在色彩层面的平滑滤波，它可以中和色彩分布相近的颜色，平滑色彩细节，侵蚀掉面积较小的颜色区域，所以在Opencv中它的后缀是滤波“Filter”，而不是分割“segment”。...对输入图像src上其他点，依次执行步骤1,、2、3，遍历完所有点位后，整个均值偏移色彩滤波完成，这里忽略对金字塔的讨论。...---- 物理空间半径sp=10，色彩空间半径sr=10时色彩滤波效果： ? 运行效果我们看一下 ?...---- 上面一看感觉没有什么太大变化，我们改一下参数看看效果 物理空间半径sp=50，色彩空间半径sr=50时色彩滤波效果： ? 我们再运行一下看看 ?...这样一看上面右图就非常明显了 ---- 物理空间半径sp=10，色彩空间半径sr=100时色彩滤波效果： ? 运行的效果 ? 可以看到对比上图的还有一些白的亮点，在这里面基本都看不到了。
很早之前写过《双边滤波算法的简易实现bilateralFilter》。 当时学习参考的代码来自cuda的样例。...需要补课的，请移步《o(1)复杂度之双边滤波算法的原理、流程、实现及效果。》 代码见：bilateralFilter_cpu.cpp 文件。...pDest[y * w + x] = hrgbaFloatToInt(mul(1 / sum, t)); } } delete[] hImage; } 在网上很多人都采用双边滤波作为磨皮算法...用的也是小半径的双边，而双边滤波有很多快速算法的变种。...详情可参阅：http://people.csail.mit.edu/sparis/bf/ 而就在几个月前，github上有个朋友放出来了一份快速双边滤波的tiny版本代码。
---- 这是暴力解法吧，不知道为什么他们要叫这种解法为滑动窗口，还给出了不低的难度系数。。...如果看不懂我上面的表述，可以看图：（一图胜千言） ---- 通过归纳，我们可以勾勒出滑动窗口法的大体框架（只是基本框架，根据不同的问题应适当变动，重在把握精神） 初始化窗口端点L，R，一般L为0，R为...思路： 这道题主要用到思路是：滑动窗口 什么是滑动窗口？
前言C# 是一个现代的、通用的、面向对象的编程语言，它是由微软(Microsoft)开发的，由 Ecma 和 ISO 核准认可的。突发奇想，动手开发一个C#滑动拼图验证码，下面是我开发过程的记录。...doctype html>凯格行为验证码 - Net C# demo<link rel="stylesheet
把kernel放到像素数组之上，求锚点周围覆盖的像素乘机之和（包括锚点），用来替换覆盖点下的像素点值称为卷积处理
C语言的开发场景： 应用软件 主要包含各种软件如：QQ，百度网盘，游戏 （上层） 操作系统 windows/macOS/Linux （下 电脑硬件 ...层） C语言是一个擅长底层开发的语言。...而C语言的主要编译器有：Clang/GCC/MSVS。
前言 网上大部分验证码都是PHP的，基于C# .Net开发的很少，推荐一款很漂亮且适用的C#图形验证码，可以自定义背景图库，功能还是挺强大的。... C# 代码 using System; using KgCaptchaSDK; public partial class _Default : System.Web.UI.Page{
一.C语言是什么？...语言大致可以分为自然语言和计算机语言，自然语言就是人与人日常交流的语言，如汉语、英语、日语等等，计算机语言又可以分为机器语言、汇编语言、高级语言，C语言就是一个高级语言 机器语言：就是由二进制01组合起来的计算机可以直接识别的程序语言是一种面向机器的语言...，比起低级语言易懂易学，可移植性好，编程效率高，但是执行效率没有低级语言高，需要经过编译或解释，C语言就是采用编译的一种高级语言 二.为什么选择C语言 C语言常年霸榜各类高级语言前三，属于基础必学的语言...，其功能强大，而且许多语言都很相似，如果学好C语言，对学习其他语言也有很大帮助 三.编译器的选择 C语言是一门编译型的语言，需要依赖编译器将计算机语言转换成机器能够执行的机器指令 常见的编译器有：msvc...+文件，这里没有C文件选项，因为C++和C基本不分家，将后缀名.cpp改为.c就可以了，创建好后就可以开始写我们的第一个C语言程序了 注意：其中.c的文件叫源文件，.h的文件叫头文件（head），后面会慢慢讲到
一、C 语言发展 C 语言 被开发之前 并 没有经过 缜密 的 设计 , 而是在 使用过程中 逐渐完善的 ; C 语言发展经过如下阶段 : 初始阶段 : 1972年至1978年 , C语言 初步形成 ,...C99 , C11 , C17 等标准 , 以满足新的编程需求 ; 二、C 语言缺陷 C 语言有如下缺陷 : C 语言 没有经历过 缜密的 设计过程 , 都是根据需求逐渐完善的 , 出现了很多缺陷和漏洞...2、C 语言与 C++ 语言关系 C 语言 与 C++ 语言 并 不是 竞争关系 ; C++ 语言 是 以 C 语言为基础 的 加强版本编程语言 , 可以看作是更好的 C 语言 , 在 C++ 语言...中 , 可以使用 C 语言语法 , 对 C 语言完全兼容 ; C++ 语言 包含 C 语言 , 在 C++ 代码中可以使用 C 语言的语法 , 但是在 C 语言中不能使用 C++ 的语法 ; 3、C++...语言应用场景 C 语言 和 C++ 语言的应用场景 : C语言 应用场景 : 系统软件、操作系统、编译器等 底层系统级应用 ; C++ 语言 应用场景 : 大型应用程序、游戏 等更 高级的应用 ; 在不同的
所以为了有效的使用内存，就把内存划分成一个个小的内存单元，每个内存单元的大小是一个字节。
//总之：这个拷贝是分三块区域的，最前面的一块区域满足dest<src //我们只能从前往后进行拷贝，不然会出错误 //而剩下的两块区域可以同时从后往前进行拷贝，那么我们就将这两块区域放在一起 在C语言标准中
ages)/sizeof(int); //数组的总长度除以单个的长度等于元素个数 三、数组内存存储细节 假设有数组如下： Int x[]={1,2}; Char ca[5]={‘a’,‘A’,‘B’,‘C’...使用场合：五子棋，俄罗斯方块等， 假设： char Y[3][2]={ {‘A’,‘B’}, {‘C,‘D’}, {‘E,‘F’} }; 内存情况： ?
一、主函数 C语言的主函数是main()函数，有且仅有一个。 例如： int main() { return 0; } 是一个标准的C语言主函数。...二、输入、输出函数 C语言中的输出函数为printf，输入函数为scanf，使用前需要引用头文件#include 。...（2）C语言中的常见单位（从小到大）： bit(比特)<byte(字节)<KB<MB<GB<TB<PB<..... 1byte = 8bit 1KB = 1024byte 1MB = 1024KB...四、变量和常量 4.1 变量的使用 C语言中常量是不变的值，变量是可变的值 创建变量的使用： int age = 10; char ch = 'w'; float weight = 45.5f...4.3 常量 C语言中的常量分为字面常量，const修饰的常变量，#define 定义的标识符常量，枚举常量。 （1）字面常量：100，'w'，3.14等。
本篇主要总结关于滑动窗口的相关做题技巧与注意事项，滑动窗口也用到了双指针的内容，可以参考这篇文章【算法/学习】双指针-CSDN博客 ，本篇主要用于在了解滑动窗口的构造后，快速掌握滑动窗口的做题技巧与做题模板...，便于以后复习参阅 定义变量：确定需要维护的变量：数之和，最大最小长度，哈希表等 滑动窗口：确定滑动窗口的左右边界，开始滑动窗口 合法更新：在滑动窗口有效的情况下，合法的更新需要维护的变量 非法更新（二次更新...）：在滑动窗口无效或者即将无效的情况下，更新维护的变量，并且收缩滑动窗口的左边界 非法更新的两种情况： 滑动窗口的长度是固定的！！！...使用 if条件来更新 滑动窗口的长度是可变的！！！ 使用 while / for 条件来更新 返回与得到答案 经典例题如下 定长滑动窗口 1....由于需要遍历的子串长度均为 n，我们可以使用一个固定长度为 n 的滑动窗口来维护 cnt2： 滑动窗口每向右滑动一次，就多统计一次进入窗口的字符，少统计一次离开窗口的字符。
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