Matlab的移动平均滤波设计是一个重要的工程任务，特别是在信号处理和数据分析中。通过优化这一过程，可以显著提高系统的效率和准确性。
优化Matlab的移动平均滤波设计
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Matlab实现移动平均算法
function [mvAvgData] = FnMvAvgData(originData,m,n,mvStep) %% m x n移动平均数据originData %输入% originData: 待处理的数据 % m,n: m x n移动平均 % mvStep: 移动平均的步长（如2x12移动平均顺序进行, 步长1；月度数据的3x3移动平均按照相同月份进行, 步长12） %输出% mvAvgData: 移动平均后的数据 % lostCount: 缺失的数据的个数
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线性相频特性: FIR滤波器可以确保在任意幅频特性下，相频特性严格线性，从而避免信号失真。
稳定性: 由于FIR滤波器的单位冲激响应是有限的，没有从输入到输出的反馈，因此系统始终保持稳定。
FPGA的适用性: FPGA非常适合用于FIR数字滤波器的设计和实现，这得益于其并行处理能力和灵活的可配置性。
Matlab 提供了强大的工具和函数，可用于设计和分析 FIR 滤波器。
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