前言：目录原理代码讨论改进参考文章
前言
使用电机速度进行闭环控制时，我们知道传感器的数据受到了高频噪声的影响，我们希望先进行滤波处理。
原理滑动平均滤波器的本质是低通滤波器，可以看作是FIR滤波器的特殊情况。 域表示为
y(k ) 1n ) I=0n1x ) kI ) y ) k ) ) FRAC(1) n ) sum_{I=0}^{n-1}x ) kI ) y ) k}=n1I=0n1x
其中，n是滤波器长度。
代码比较简单，所以没有注释。 我想大概是设定滤波器长度的数组，持续更新数组的内容，求出平均值就可以了的思想。 在写的过程中，我意识到其实用队列写应该更快。 但是，我偷懒了。 因为可以使用单片机，所以那样就可以了。 如果有写的东西，请一起讨论。
/*滑动平均滤波器长度*/# definem VF _ length8float moving _ average _ filtre (float xn ) { static int index=-1； 静态浮动缓冲器[ mvf _ length ]； 静态浮动sum=0； 浮yn=0； int i=0； if(index==-1 ) (/初始化for ) I=0； i MVF_LENGTH； I ) { buffer[i]=xn； } sum=xn*MVF_LENGTH； 索引=0； } else { sum -=buffer[index]； buffer[index]=xn； sum =xn； 索引； if(index=mvf_length ) { index=0； } } yn=sum/MVF_LENGTH； 返回yn； }研究滑动平均滤波器长度的选择也是一个值得探讨的问题。 如果太短，则无法消除高频噪声，如果太长，则延迟会变大。
参考文章给出了滤波器长度和系统截止频率的经验公式：
n=0.443 fs/fcomath RM { n }=0.443 *math RM { f } _ {math RM { s }/ math RM { fco } n=0.443 fs/fco
其中，fs为采样频率，fco为截止频率。 简单地说，导出的过程是将输入信号假定为正弦信号，将离散信号变换为连续信号后，对输出信号进行傅立叶变换，得到他们的关系。
滑动平均滤波器频率响应
图片来源： https://www.cn blogs.com/ping Wen/p/6670675.html
最近看了改进的计算公式，可以节约计算时间。 原理很简单，不学习思考就是无差别啊。
经改进的公式如下：
y(k )=y ) k1 ) 1n ) x ) x ) kn ) ) y ) k )=y(k-1 ) (FRAC(1) (FRAC(1 ) ) x ) k-n ) ) y ) y ) kb ) k
参考文章的截止频率与MAF滤波器长度的关系