信号平滑或移动平均滤波研究（Matlab代码实现）

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

信号平滑或移动平均滤波是一种常用的信号处理技术，用于去除信号中的噪声或波动，使信号变得更加平滑和稳定。

移动平均滤波的基本原理是将信号中的每个数据点与其前后若干个数据点的平均值进行比较，然后用该平均值替代该数据点。这样可以有效地平滑信号，并减小噪声的影响。常见的移动平均滤波方法包括简单移动平均、加权移动平均和指数移动平均等。

简单移动平均是最基本的移动平均滤波方法，它将信号中每个数据点与其前后一定数量的数据点的平均值进行比较。加权移动平均则是对不同位置的数据点赋予不同的权重，使得距离当前数据点越近的数据点对平均值的贡献越大。指数移动平均则是根据指数衰减的权重对数据点进行平均，使得最近的数据点对平均值的贡献更大。

在信号平滑或移动平均滤波的研究中，常常需要考虑平滑窗口的大小和权重的选择。较大的平滑窗口可以更好地平滑信号，但可能会导致信号的延迟；而较小的平滑窗口可以更好地保留信号的细节，但可能无法有效地去除噪声。权重的选择可以根据信号的特点和需求进行调整，以达到最佳的平滑效果。

此外，还可以使用其他信号处理技术来进一步改进信号平滑效果，如滤波器设计、小波变换等。这些技术可以根据信号的频域特性进行信号处理，进一步减小噪声的影响。

总之，信号平滑或移动平均滤波是一种常用的信号处理技术，可以有效地去除信号中的噪声或波动，使信号变得更加平滑和稳定。在研究中，需要考虑平滑窗口的大小和权重的选择，并可以结合其他信号处理技术来进一步改进平滑效果。

📚2 运行结果

部分代码：

% therefore y2(i) will be the smoothed signal
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Lets plot the signals and see the output

subplot(411);
plot(t,y); title('input signal');
subplot(412);
plot(t,r); title('random signal');
subplot(413);
plot(t,y1); title('noise added signal');
subplot(414);
plot(t,y2); title('smoothed signal');

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Please try this implementation an extension
% initiate a for loop for 2-4 times, and make y2 = y1, i.e., we are making
% a feed back, it becomes a recursive filter, this will be the first step
% towards the implementation of Recursive filter