加权递推平均滤波法
1.方法:是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权
通常是，越接近现时刻的数据，权取得越大
给予新采样值的权系数越大，则灵敏度越高，但信号平滑度越低
2.优点
用于有较大纯滞后时间常数的对象
和采样周期较短的系统
3.缺点：
对于纯滞后时间常数较小，采样周期较长，变化缓慢的信号
不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度，滤波效果差
4.示例
/* coe 数组为加权系数表，存在程序存储区。*/
#define N 12 char code coe = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};
char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;
char filter() {
char count;
char value_buf;
int sum=0;
for (count=0,count<N;count++)
{
value_buf = get_ad();
delay();
}
for (count=0,count<N;count++)
sum += value_buf*coe;
return (char)(sum/sum_coe);
}
这种滤波算法效率有点低了 加权递推平均滤波法是一种常用的数字滤波技术，通过为不同时刻的数据分配不同的权重，使新数据对结果影响更大，旧数据影响逐渐减小，从而提高数据稳定性和抑制噪声。 在实际应用中，可以选择一个合理的初始值，或者在滤波器运行一段时间后忽略初始值的影响。 适合静态或慢变信号的去噪，计算简单、实时性好。 在实时性要求较高的系统中，需注意滤波计算的开销，避免因计算量过大导致延迟。 通过合理选择权重系数和滤波窗口大小，加权递推平均滤波法能够有效抑制噪声，提高数据稳定性，同时兼顾系统的灵敏度和响应速度 通过递推方式更新滤波值，避免存储所有历史数据，降低内存开销。 加权递推平均滤波法是对递推平均滤波法的改进，通过为不同时刻的数据分配不同权重，使新数据对结果影响更大，旧数据影响逐渐减小。 加权递推平均滤波法通过动态分配历史数据权重，在平滑噪声的同时保留信号突变特征，是实时信号处理的常用工具。 对于非平稳信号，可能需要动态调整权值以适应信号的变化。 效率有点低，不适合快速处理应用。 通过递推方式对信号进行加权平均，以实现噪声抑制和信号平滑。 这种方法确实可以提高系统的响应速度，特别是在处理快速变化的信号时。但是，如何平衡灵敏度和平滑度是一个技术挑战。
加权递推平均滤波法是对递推平均滤波法的改进，通过对不同时刻的数据赋予不同的权重来提高滤波效果。 权重系数总和通常建议为1.0，以避免滤波结果因权重比例不当而失真。 可结合其他滤波算法（如中值滤波）提升抗干扰能力。 加权递推平均滤波法通过对当前输入样本和前一时刻的滤波结果进行加权平均，得到当前滤波输出。 结合加权平均和递推思想，仅需存储当前滤波值和权重系数，无需存储历史数据，计算效率更高。 权值的选择应该根据实际信号的特性和噪声的特性进行调整
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