在常用滤波算法中，中位值滤波算法是一种简单而有效的信号处理方法，特别适用于去除由偶然因素引起的波动干扰，适合那些变化缓慢的被测参数，如温度和液位，但不适合那些快速变化的参数如流量和速度。

1、中位值滤波法的原理

中位值滤波法通过连续采样N次（N取奇数），将N次采样值按大小排列，取中间值作为本次有效值，该方法可以有效滤除因偶然因素引起的波动，使信号更加平滑。

2、中位值滤波法的示例代码

下面是一个中位值滤波法的相关示例代码，假设get_ad()函数用于获取模拟量采样值，delay()函数用于延迟一定时间以便进行下一次采样。

#include

#define N 11

// 模拟获取采样值的函数

int get_ad() {

    // 这里应返回实际的模拟量采样值，此处仅为示例

    return rand() % 100;

}

// 模拟延迟函数

void delay() {

    // 实际的延迟实现，此处仅为示例

    // 例如：for (volatile int i = 0; i < 1000000; ++i);

}

// 中位值滤波函数

int median_filter() {

    int value_buf[N];

    int count, i, j, temp;

    // 采样N次

    for (count = 0; count < N; count++) {

        value_buf[count] = get_ad();

        delay();

    }

    // 对采样值进行排序

    for (j = 0; j < N - 1; j++) {

        for (i = 0; i < N - j - 1; i++) {

            if (value_buf[i] > value_buf[i + 1]) {

                temp = value_buf[i];

                value_buf[i] = value_buf[i + 1];

                value_buf[i + 1] = temp;

            }

        }

    }

    // 返回中间值

    return value_buf[(N - 1) / 2];

}

int main() {

    int filtered_value;

    // 进行中位值滤波并获取结果

    filtered_value = median_filter();

    // 打印滤波结果

    printf("Filtered Value: %d\n", filtered_value);

    return 0;

}

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