滑动窗口中值滤波宜用固定长度数组配合插入排序与二分查找，避免全量重排；可选双数组架构解耦存储与排序以节省资源。
用数组实现滑动窗口中值滤波，关键不是“填满再排序”，而是兼顾实时性、内存效率和中值计算的准确性。它比均值滤波更能抵抗脉冲噪声（比如传感器偶尔跳变的尖峰），但对数组操作要求更高——尤其是排序不能每次都全量重排。
选固定长度数组 + 插入排序，避免重复排序开销
每次新数据进来，不把整个数组扔掉重排，而是定位插入位置，仅移动受影响的元素：
- 维护一个已排序的数组（初始为空或填零）；
- 新数据到来时，用二分查找确定插入位置（O(log N)）；
- 从后往前搬移元素腾出空位，插入新值（O(N)，但远优于每次快排的O(N log N)）；
- 同时找到并移除最旧数据（需额外记录数据进入顺序，可用索引环或时间戳标记）。
例如窗口大小为5，当前排序数组为[12, 15, 18, 21, 24]，新值16进入：二分查得插在索引2处，将18,21,24右移一位，填入16 → 得[12, 15, 16, 18, 21]，再删掉最早那个（比如原12），最终为[15, 16, 18, 21, ?]，补上新值后重新维持长度5并有序。
用双数组解耦“存储”与“排序”，适合资源受限场景
当MCU内存小、不允许动态分配或频繁搬移时，可拆成两个固定数组：
- 原始缓冲区：按采集顺序存最新N个原始值（线性队列，头尾指针管理）；
- 排序副本：每次滤波前，把原始缓冲区内容拷贝过去，用轻量级排序（如冒泡或插入）处理——只在需要输出时才排，且N通常≤15，耗时可控（实测N=9时插入排序平均
- 中值直接取排序副本的[N/2]下标元素（N为奇数）。
这种方式牺牲一点CPU换内存确定性，非常适合STM32等裸机环境，代码易验证、无堆内存风险。
边界与初始化要显式处理，别依赖“前N-1点忽略”
中值滤波不像均值那样能自然过渡，前几个输出容易失真。实战建议：
- 前N−1次采样不输出有效中值，改用原始值或预设安全值（如传感器量程中点）；
- 首次填充窗口时，可对前k个数据（k
- 若信号突变频繁，可加简单检测：新值与当前中值差值超过阈值时，暂缓更新窗口，防止异常值污染排序结构。
实测对比：中值 vs 均值在真实传感器噪声下的表现
以某温湿度传感器输出为例（含典型脉冲干扰）：
- 原始序列片段：[24.3, 24.1, 24.5, 92.7, 24.4, 24.6, 24.2]（其中92.7是明显跳变）；
- 窗口N=5，均值滤波输出≈39.2（被拉高，失真）；
- 中值滤波输出=24.4（正确落在正常区间内）。
这说明：面对单点强干扰，中值滤波鲁棒性显著更强，而数组实现只要控制好插入和剔除逻辑，完全可达到嵌入式实时要求。
