常用的经典滤波算法有哪些？？
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常用的经典滤波算法有哪些？？
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1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
& &&&A、方法：
& && && &根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）
& && && &每次检测到新值时判断：
& && && &如果本次值与上次值之差&=A,则本次值有效
& && && &如果本次值与上次值之差&A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值
& &&&B、优点：
& && && &能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰
& &&&C、缺点
& && && &无法抑制那种周期性的干扰
& && && &平滑度差
2、中位值滤波法
& &&&A、方法：
& && && &连续采样N次（N取奇数）
& && && &把N次采样值按大小排列
& && && &取中间值为本次有效值
& &&&B、优点：
& && && &能有效克服因偶然因素引起的波动干扰
& && && &对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果
& &&&C、缺点：
& && && &对流量、速度等快速变化的参数不宜
3、算术平均滤波法
& &&&A、方法：
& && && &连续取N个采样值进行算术平均运算
& && && &N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低
& && && &N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高
& && && &N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4
& &&&B、优点：
& && && &适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波
& && && &这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动
& &&&C、缺点：
& && && &对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用
& && && &比较浪费RAM
4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
& &&&A、方法：
& && && &把连续取N个采样值看成一个队列
& && && &队列的长度固定为N
& && && &每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)
& && && &把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果
& && && &N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4
& &&&B、优点：
& && && &对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高
& && && &适用于高频振荡的系统& &&&
& &&&C、缺点：
& && && &灵敏度低
& && && &对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差
& && && &不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
& && && &不适用于脉冲干扰比较严重的场合
& && && &比较浪费RAM
5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
& &&&A、方法：
& && && &相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”
& && && &连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值
& && && &然后计算N-2个数据的算术平均值
& && && &N值的选取：3~14
& &&&B、优点：
& && && &融合了两种滤波法的优点
& && && &对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
& &&&C、缺点：
& && && &测量速度较慢，和算术平均滤波法一样
& && && &比较浪费RAM
6、限幅平均滤波法
& &&&A、方法：
& && && &相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”
& && && &每次采样到的新数据先进行限幅处理，
& && && &再送入队列进行递推平均滤波处理
& &&&B、优点：
& && && &融合了两种滤波法的优点
& && && &对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
& &&&C、缺点：
& && && &比较浪费RAM
7、一阶滞后滤波法
& &&&A、方法：
& && && &取a=0~1
& && && &本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果
& &&&B、优点：
& && && &对周期性干扰具有良好的抑制作用
& && && &适用于波动频率较高的场合
& &&&C、缺点：
& && && &相位滞后，灵敏度低
& && && &滞后程度取决于a值大小
& && && &不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号
8、加权递推平均滤波法
& &&&A、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
& &&&B、优点：
& && && &适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
& &&&C、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
9、消抖滤波法
& &&&A、方法：
& && && &设置一个滤波计数器
& && && &将每次采样值与当前有效值比较：
& && && &如果采样值＝当前有效值，则计数器清零
& && && &如果采样值&&当前有效值，则计数器+1，并判断计数器是否&=上限N(溢出)
& && && && & 如果计数器溢出,则将本次值替换当前有效值,并清计数器
& &&&B、优点：
& && && &对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果,
& && && &可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动
& &&&C、缺点：
& && && &对于快速变化的参数不宜
& && && &如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值,则会将干扰值当作有效值导入系统
10、限幅消抖滤波法
& &&&A、方法：
& && && &相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”
& && && &先限幅,后消抖
& &&&B、优点：
& && && &继承了“限幅”和“消抖”的优点
& && && &改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统
& &&&C、缺点：
& && && &对于快速变化的参数不宜
第11种方法：IIR 数字滤波器&&
& & 确定信号带宽， 滤之。
& & Y(n) = a1*Y(n-1) + a2*Y(n-2) + ... + ak*Y(n-k) + b0*X(n) + b1*X(n-1) + b2*X(n-2) + ... + bk*X(n-k)
B. 优点：高通，低通，带通，带阻任意。设计简单(用matlab）
C. 缺点：运算量大。
享受生活！
※ 来源:·北邮人论坛 ·[FROM: 59.64.142.*]
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本帖子已过去太久远了，不再提供回复功能。蚁群算法局部最优解决机制的探讨--《智能计算机与应用》2014年03期
蚁群算法局部最优解决机制的探讨
【摘要】：启发式蚁群算法是模拟蚂蚁群体觅食行为的一种仿生智能优化算法。该算法集结了多种仿生智能算法的优点,解决了许多复杂优化问题,比如著名的旅行商(TSP)问题,但启发式蚁群算法无法避免陷入局部最优的寻优困境。介绍了蚁群算法的工作原理,针对蚁群算法容易陷入局部最优的特点,提出通过轮盘选择来解决求解的随机性,从而避免陷入局部最优的解决机制。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：TP18【正文快照】：
0引言蚁群算法(ant colony optimization,ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。该算法由Marco Dorigo于1992年在其博士论文中提出,具体灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。目前,针对蚁群算法的模型改进、理论分析、并行实现、硬件实现、
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【参考文献】
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丁建立,陈增强,袁著祉;[J];自动化学报;2004年04期
孙焘,王秀坤,刘业欣,张名举;[J];小型微型计算机系统;2003年08期
【共引文献】
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吕海鹏;[D];哈尔滨理工大学;2010年
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谭枫;[D];哈尔滨工程大学;2010年
刘朝华;[D];湖南大学;2012年
郑日荣;[D];华南理工大学;2004年
胡建军;[D];四川大学;2006年
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柏继云;[D];哈尔滨工业大学;2013年
唐建;[D];中国科学技术大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库
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闵现景;[D];青岛大学;2013年
李培强;[D];中南大学;2009年
文立;[D];湘潭大学;2007年
郑怡;[D];西南交通大学;2009年
申改英;[D];中南大学;2009年
费风长;[D];江西财经大学;2006年
龚怀瑾;[D];江南大学;2013年
徐鹤鸣;[D];上海交通大学;2009年
张雯;[D];山东师范大学;2011年
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京公网安备74号用蒙特卡罗方法模拟正太抽样，有神马比较好的算法么？ | Hello world!小组 | 果壳网 科技有意思
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现在用的函数变换法，慢的一逼啊……
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土木工程研究生，FRP
工程经济学里面的风险分析么?
工程经济学里面的风险分析么?
土木工程研究生，FRP
的回应：工程经济学里面的风险分析么?混凝土结构承载力规范公式可靠度分析
古典吉他控，通信工程专业
呃，或许你把这个方法描述一下会有人来解的…
古典吉他控，通信工程专业
另外考虑到这个组的性别构成，你把标题改成萝莉分布看到的人会更多…
lz啊，统计模拟真的不只有蒙特卡罗方法一种啊~~继续回答你在问答区的那个问题：如果你说的是严格的正太分布，我觉得99%不符合~~不过你可以试着求一下偏态和峰态，在一个可接受的范围内，就可以理解为符合正态分布了~~
一样就看到正太了、、
土木工程研究生，FRP
的回应：lz啊，统计模拟真的不只有蒙特卡罗方法一种啊~~继续回答你在问答区的那个问题：如果你说的是严格的正太分布，我觉得99%不符合~~不过你可以试着求一下偏态和峰态，在一个可接受的范围内，就可以理解为符合正态分布了~~不要说太复杂的术语= =
偏态和峰态是两个衡量一组数据的特征值，类似于期望、方差这类的，但是意义不一样。正态分布的图形你知道吧如果那个高点向左或者向右偏了，就不是严格的标准正太了，偏态就是衡量这个偏离程度的值，对称的话为0，大于0右偏，小于0左偏，绝对值越大，偏的越厉害峰态就是衡量图形是更平缓还是更尖的，正态分布的峰态=0，小于0则比叫平稳，大于0更尖具体公式你百度下吧，记不住~~当然，前体都是这组数据是单峰的，如果是多峰的，跟正态分布就不沾边了~~引用
的回应：不要说太复杂的术语= =
土木工程研究生，FRP
的回应：偏态和峰态是两个衡量一组数据的特征值，类似于期望、方差这类的，但是意义不一样。正态分布的图形你知道吧如果那个高点向左或者向右偏了，就不是严格的标准正太了，偏态就是衡量这个偏离程度的值，对称的话为0，大于0右偏，小于0左偏，绝对值越大，偏的越厉害峰态就是衡量图形是更平缓还是更尖的，正态分布的峰态=0，小于0则比叫平稳，大于0更尖具体公式你百度下吧，记不住~~当然，前体都是这组数据是单峰的，如果是多峰的，跟正态分布就不沾边了~~我决定还是用穷举了亲……
的回应：另外考虑到这个组的性别构成，你把标题改成萝莉分布看到的人会更多…+1
要是穷举的话，输入到excel里，有公式求各种特征值啊之类的~~~说不定你想要的结果都能在那找到呢~~~ps：excel是个各种神奇的软件~~~引用
的回应：我决定还是用穷举了亲……
土木工程研究生，FRP
的回应：要是穷举的话，输入到excel里，有公式求各种特征值啊之类的~~~说不定你想要的结果都能在那找到呢~~~ps：excel是个各种神奇的软件~~~但是我要生成上亿个随机变量……
去样本啊~~随机生成几十个、几百个做样本就可以啦~~引用
的回应：但是我要生成上亿个随机变量……
函数变换法？说的是Maraglia方法么？换舍选法试下
的回应：但是我要生成上亿个随机变量……怎么会需要那么多，精度要求也太高了吧
土木工程研究生，FRP
的回应：怎么会需要那么多，精度要求也太高了吧因为正常的失效概率是E-4~E-6的概率啊，才百来个样本呢
(C)2015果壳网&京ICP备号-2&京公网安备当前访客身份：游客 [
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需要对一个大文件进行压缩，这个大文件文件是通过网络进行接收的。
需求是：服务器先收到多少字节就先对这些字节进行压缩，写入另外一个压缩文件。
这里的字节将会是不定长的，有时候多，有时候少(因为是通过网络传输的)。
并且解压缩的时候也能按不定长的方式解压缩，返回给客户端。
请问我该选用什么算法？
之所以有这个需求是因为：把一整个文件接收完全再进行压缩的话会导致一个OutOfMemory(如果文件很大的话)。
或者如果你有更好的避免内存溢出的方法，请告诉我，这样我们就可以避免一个，谢谢^_^....
共有3个答案
<span class="a_vote_num" id="a_vote_num_
将整个文件接收之后压缩是不是没有使用缓存?要不然不会出现内存溢出的情况:
FileInputStream fin = new FileInputStream("archive.tar.gz");
BufferedInputStream in = new BufferedInputStream(fin);
FileOutputStream out = new FileOutputStream("archive.tar");
GZipCompressorInputStream gzIn = new GZipCompressorInputStream(in);
final byte[] buffer = new byte[buffersize];
int n = 0;
while (-1 != (n = gzIn.read(buffer))) {
out.write(buffer, 0, n);
out.close();
gzIn.close();
<span class="a_vote_num" id="a_vote_num_
<span class="a_vote_num" id="a_vote_num_
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