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几个简单的数据点平滑处理算法

2015-10-31 21:30阅读:
转自:http://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/11119081
最近在写一些数据处理的程序。经常需要对数据进行平滑处理。直接用FIR滤波器或IIR滤波器都有一个启动问题,滤波完成后总要对数据掐头去尾。因此去找了些简单的数据平滑处理的方法。
在一本老版本的《数学手册》中找到了几个基于最小二乘法的数据平滑算法。将其写成了C 代码,测试了一下,效果还可以。这里简单的记录一下,算是给自己做个笔记。
算法的原理很简单,以五点三次平滑为例。取相邻的5个数据点,可以拟合出一条3次曲线来,然后用3次曲线上相应的位置的数据值作为滤波后结果。简单的说就是 Savitzky-Golay 滤波器 。只不过Savitzky-Golay 滤波器并不特殊考虑边界的几个数据点,而这个算法还特意把边上的几个点的数据拟合结果给推导了出来。
不多说了,下面贴代码。首先是线性拟合平滑处理的代码. 分别为三点线性平滑、五点线性平滑和七点线性平滑。

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void linearSmooth3 ( double in[], double out[], int N )
{
int i;
if ( N <</span> 3 )
{
for ( i = 0; i <= N - 1; i++ )
{
out[i] = in[i];
}
}
else
{
out[0] = ( 5.0 * in[0] + 2.0 * in[1] - in[2] ) / 6.0;
for ( i = 1; i <= N - 2; i++ )
{
out[i] = ( in[i - 1] + in[i] + in[i + 1] ) / 3.0;
}
out[N - 1] = ( 5.0 * in[N - 1] + 2.0 * in[N - 2] - in[N - 3] ) / 6.0;
}
}
void linearSmooth5 ( double in[], double out[], int N )
{
int i;
if ( N <</span> 5 )
{
for ( i = 0; i <= N - 1; i++ )
{
out[i] = in[i];
}
}
else
{
out[0] = ( 3.0 * in[0] + 2.0 * in[1] + in[2] - in[4] ) / 5.0;
out[1

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