用matlab實現4種濾波降噪處理演算法，訊號為正弦訊號疊加上白雜訊，引數可自主定製。
%matlab
clear all;clc;
fs=300;
time=128;
t=0:1/fs:time;
f1=1; t1=1/f1;
y1=sin(2*pi*f1*t);
figure;
plot(t,y1);axis([0
4 -3
3]);
title('原始正弦訊號');
y2=y1+randn(1,length(y1));
figure;
plot(t,y2);axis([0
4 -3
3]);
title('加噪訊號');
n=time/t1-3;%累加中引數最大值不能超過訊號序列否則沒有數值，每個tt都要往後推n-1個週期，準備展示4個週期，故n最大為總週期數-3
t2=t1*fs;
%線性累加平均演算法
a1=linspace(0,4*t1*fs,4*t1*fs-1);%建立序列用來儲存結果,由於是序列序號，故還需乘上fs
for tt=0:4*t1*fs
x1=0;
fori=0:n-1
%進行n次累加用以平均
x1=x1+y2(1+tt+i*t2);
enda1(1+tt)=x1/n;
endfigure;
plot(a1);axis([0
1200 -3
3]);grid;
title('線性累加演算法');
%遞推式平均演算法
a2=linspace(0,length(y2),length(y2)-1);
ap1=linspace(0,n,n-1);
for tt=0:4*t1*fs
ap1(1)=y2(1+tt);
for n=2:n
ap1(n)=(n-1)/n*ap1(n-1)+y2(1+tt+(n-1)*t2)/n;
enda2(1+tt)=ap1(n);
endfigure;
plot(a2);axis([0
1200 -3
3]);grid;
title('遞推式平均演算法');
%指數加權平均演算法
a3=linspace(0,length(y2),length(y2)-1);
ap2=linspace(0,n,n-1);
alpha=30;
beta=(alpha-1)/alpha;
for tt=0:4*t1*fs
ap2(1)=y2(1+tt)*(1-beta);
for n=2:n
ap2(n)=beta*ap2(n-1)+y2(1+tt+(n-1)*t2)*(1-beta);
enda3(1+tt)=ap2(n);
endfigure;
plot(a3);axis([0
1200 -3
3]);grid;
title('指數加權平均演算法');
%五點移動平均演算法
a4=linspace(0,length(y2),length(y2)-1);
for tt=0:4*t1*fs
if tt<=t2
a4(1+tt)=(2*y2(1+tt)+y2(1+tt+t2)+y2(1+tt+2*t2))/4;
elseif t22*t2
a4(1+tt)=(y2(1+tt-t2)+2*y2(1+tt)+y2(1+tt+t2)+y2(1+tt+2*t2))/5;
else
a4(1+tt)=(y2(1+tt-2*t2)+y2(1+tt-t2)+2*y2(1+tt)+y2(1+tt+t2)+y2(1+tt+2*t2))/6;
endendfigure;
plot(a4);axis([0
1200 -3
3]);grid;
title('五點移動平均演算法');
執行後即可得到以下影象：
對比處理前後的影象可見不同演算法對應的去噪效果（不同的取樣點演算法表現是不同的）。
注：演算法公式及降噪原理詳見 高晉佔《微弱訊號檢測》，清華大學出版社。
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