基本原理与定义
移动平均滤波（Moving Average Filter）是一种通过计算数据序列局部均值实现噪声抑制的时域处理技术。其核心公式可表示为：
y[n] = (1/N) * Σ x[n-k] (k=0到N-1)
该方法通过滑动窗口机制，有效消除信号中的高频噪声分量，适用于传感器数据平滑处理等场景。
算法优化策略
针对不同应用场景的优化方法包括：
- 递归式移动平均（RMA）降低计算复杂度
- 加权移动平均（WMA）增强时效性
- 自适应窗口长度调整策略
通过引入环形缓冲区数据结构，可将时间复杂度从O(N)优化至O(1)。
实时系统中的应用
在嵌入式系统中的实现流程：
- 初始化数据缓冲区
- 采集新数据样本
- 更新滑动窗口
- 计算当前平均值
- 输出处理结果
| 方法 | 计算复杂度 | 内存占用 |
|---|---|---|
| 简单MA | O(N) | N+1 |
| 递归MA | O(1) | 3 |
性能比较与参数选择
关键参数选择原则：
- 窗口长度与信号带宽的匹配关系
- 延迟敏感型应用的权衡策略
- 动态噪声环境的自适应机制
实验数据表明，当窗口长度取信号周期的1/5时，信噪比提升可达12dB以上。
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