中值滤波的实现步骤

首先，选择一个窗口大小（通常为奇数），然后将这个窗口在信号或图像上逐个滑动。对于每个窗口，取其中的所有数值，按大小排序，并选择排序后的中间值（即中值）来替代窗口中心的值。窗口滑动后重复此过程，直到处理完所有数据点或像素。这样可以有效去除尖峰噪声，同时保留数据的主要趋势和边缘特征。

举例：

假设我们有一个包含噪声的信号序列，长度为 9，噪声是一个极端值（如 100）：

原始信号： [1, 2, 3, 100, 5, 6, 7, 8, 9]

现在我们使用一个窗口大小为 3 的中值滤波器来处理这个信号。也就是说，我们每次取当前值及其前后各一个值，共 3 个值，取其中的中值来替代当前值。

中值滤波的过程

1. 处理第一个数 1：

   • 窗口内的数字：[1, 2]（因为前面没有更多的数字）
   • 排序后：[1, 2]
   • 中值：1
   • 替换后的值：1

2. 处理第二个数 2：

   • 窗口内的数字：[1, 2, 3]
   • 排序后：[1, 2, 3]
   • 中值：2
   • 替换后的值：2

3. 处理第三个数 3：

   • 窗口内的数字：[2, 3, 100]
   • 排序后：[2, 3, 100]
   • 中值：3
   • 替换后的值：3

4. 处理第四个数 100（这是个噪声点）：

   • 窗口内的数字：[3, 100, 5]
   • 排序后：[3, 5, 100]
   • 中值：5
   • 替换后的值：5

5. 处理第五个数 5：

   • 窗口内的数字：[100, 5, 6]
   • 排序后：[5, 6, 100]
   • 中值：6
   • 替换后的值：6

6. 处理第六个数 6：

   • 窗口内的数字：[5, 6, 7]
   • 排序后：[5, 6, 7]
   • 中值：6
   • 替换后的值：6

7. 处理第七个数 7：

   • 窗口内的数字：[6, 7, 8]
   • 排序后：[6, 7, 8]
   • 中值：7
   • 替换后的值：7

8. 处理第八个数 8：

   • 窗口内的数字：[7, 8, 9]
   • 排序后：[7, 8, 9]
   • 中值：8
   • 替换后的值：8

9. 处理第九个数 9：

   • 窗口内的数字：[8, 9]（因为后面没有更多的数字）
   • 排序后：[8, 9]
   • 中值：9
   • 替换后的值：9

滤波后的信号

将所有的替换值组合起来，得到滤波后的信号：

滤波后的信号： [1, 2, 3, 5, 6, 6, 7, 8, 9]

结果分析

可以看到，原始信号中的噪声点 100 被替换成了 5，有效地去除了噪声。除此之外，信号的其他部分保持了很好的平滑，信号的主要趋势没有被破坏。

这就是中值滤波的基本原理和应用，它可以有效去除尖峰噪声，同时保留信号的主要特征。