周期滤波程序可以根据不同的应用场景和需求来编写。以下是一个使用OpenCV库处理周期性噪声的示例程序，以及一个使用MATLAB处理周期方波信号的示例程序。
使用OpenCV处理周期性噪声
```python
import cv2
import numpy as np
创建一个空白图像
height = 500
width = 500
image = np.zeros（（height, width））
模拟周期性噪声
创建一个正弦函数生成灰度图像
noise = np.sin（2 * np.pi * 10 * np.linspace（0, 1, height））
image += noise
应用中值滤波器去除周期性噪声
filtered_image = cv2.medianBlur（image, 5）
显示原图与结果图
cv2.imshow（'Original Image', image）
cv2.imshow（'Filtered Image', filtered_image）
cv2.waitKey（0）
cv2.destroyAllWindows（）
```
使用MATLAB处理周期方波信号
```matlab
% 生成一个基频为10Hz的周期方波信号
Fs = 200； % 采样频率
T = 1/Fs； % 采样周期
L = 128； % 样本数
t = 0:T:L-1；
x = square（2*pi*10*t）；
% 设计一个低通滤波器，滤去40Hz以后的频率成分
wp = 40*2/Fs； % 截止频率
ws = 45*2/Fs； % 通带截止频率
Rp = 3； % 峰值增益
Rs = 45； % 阻带增益
[N, wn] = buttord（wp, ws, Rp, Rs）；
[b, a] = butter（N, wn, 'low'）；
y = filter（b, a, x）；
% 绘制原信号和滤波后的信号
figure；
plot（t, x, 'r-', t, y, 'b-'）；
title（'Red: Original Signal, Blue: Filtered Signal'）；
grid on；
% 绘制滤波器频率响应
figure；
[H, W] = freqz（b, a）；
k = 0:L/2；
plot（（Fs/2）/L*k, abs（H）, 'r'）；
title（'Filter Frequency Response'）；
xlabel（'Frequency （Hz）'）；
ylabel（'|H（e^（j*omega））|'）；
grid on；
```
建议
选择合适的滤波器：
根据具体应用场景选择合适的滤波器类型（如低通、高通、带通、带阻等）。
调整参数：
滤波器的参数（如截止频率、采样率、阶数等）需要根据信号的特性进行调整，以达到最佳效果。
测试和验证：
在实际应用中，需要对滤波程序进行充分的测试和验证，确保其性能符合预期。
希望这些示例程序和建议对你编写周期滤波程序有所帮助。