在信号处理中，滑动平均滤波是一种简单而有效的去噪方法。它通过计算数据点的局部平均值来平滑数据序列。今天，我们将使用MATLAB中的`filter`函数来实现这一功能。首先，我们需要定义一个简单的滑动窗口，通常是一个等权重的向量，例如 `[1/3, 1/3, 1/3]`，表示对三个连续数据点求平均。
接下来，在MATLAB中，我们可以通过`filter`函数轻松应用这个滑动窗口。假设我们有一个包含噪声的数据序列 `data`，可以这样编写代码：`b = [1/3, 1/3, 1/3]; a = 1; smooth_data = filter(b, a, data);`。这里，`b` 是我们的滤波系数，`a` 是反馈系数（通常是1）。运行后，`smooth_data` 将是经过滑动平均滤波后的结果。
这种方法不仅易于实现，而且非常适合去除随机噪声。此外，通过调整滑动窗口的大小，我们可以控制滤波的强度。例如，增大窗口会更有效地平滑数据，但也可能丢失一些细节信息。因此，合理选择窗口大小是关键。快试试吧！✨
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