转自:亿芯工程师博客
10种AD采样的软件滤波方法
10种AD采样的软件滤波方法
1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
A、方法:
根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为A)
每次检测到新值时判断:
如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效
如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值
B、优点:
能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰
C、缺点
无法抑制那种周期性的干扰
平滑度差
2、中位值滤波法
A、方法:
连续采样N次(N取奇数)
把N次采样值按大小排列
取中间值为本次有效值
B、优点:
能有效克服因偶然因素引起的波动干扰
对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果
C、缺点:
对流量、速度等快速变化的参数不宜
3、算术平均滤波法
A、方法:
连续取N个采样值进行算术平均运算
N值较大时:信号平滑度较高,但灵敏度较低
N值较小时:信号平滑度较低,但灵敏度较高
N值的选取:一般流量,N=12;压力:N=4
B、优点:
适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波
这样信号的特点是有一个平均值,信号在某一数值范围附近上下波动
C、缺点:
对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用
比较浪费RAM
4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
A、方法:
把连续取N个采样值看成一个队列
队列的长度固定为N
每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)
把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果
N值的选取:流量,N=12;压力:N=4;液面,N=4~12;温度,N=1~4
B、优点:
对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高
适用于高频振荡的系统
C、缺点:
灵敏度低
对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差
不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
不适用于脉冲干扰比较严重的场合
比较浪费RAM
5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)
A、方法:
相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”
连续采样N个数据,去掉一个最大值和一个最小值
然后计算N-2个数据的算术平均值
N值的选取:3~14
B、优点:
融合了两种滤波法的优点
对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
C、缺点:
测量速度较慢,和算术平均滤波法一样
比较浪费RAM
6、限幅平均滤波法
A、方法:
相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”
每次采样到的新数据先进行限幅处理,
再送入队列进行递推平均滤波处理
B、优点:
融合了两种滤波法的优点 _
对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
C、缺点:
比较浪费RAM
7、一阶滞后滤波法
A、方法:
取a=0~1
本次滤波结果=(1-a)*本次采样值+a*上次滤波结果
B、优点:
对周期性干扰具有良好的抑制作用
适用于波动频率较高的场合
C、缺点:
相位滞后,灵敏度低
滞后程度取决于a值大小
不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号
8、加权递推平均滤波法
A、方法:
是对递推平均滤波法的改进,即不同时刻的数据加以不同的权
通常是,越接近现时刻的数据,权取得越大。
给予新采样值的权系数越大,则灵敏度越高,但信号平滑度越低
B、优点:
适用于有较大纯滞后时间常数的对象
和采样周期较短的系统
C、缺点:
对于纯滞后时间常数较小,采样周期较长,变化缓慢的信号
不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度,滤波效果差
9、消抖滤波法
A、方法:
设置一个滤波计数器
将每次采样值与当前有效值比较:
如果采样值=当前有效值,则计数器清零
如果采样值<>当前有效值,则计数器+1,并判断计数器是否>=上限N(溢出)
如果计数器溢出,则将本次值替换当前有效值,并清计数器
B、优点:
对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果,
可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动
C、缺点:
对于快速变化的参数不宜
如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值,则会将干扰值当作有效值导入系统
10、限幅消抖滤波法
A、方法:
相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”
先限幅,后消抖
B、优点:
继承了“限幅”和“消抖”的优点
改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统
C、缺点:
对于快速变化的参数不宜
10种软件滤波方法的示例程序
-
假定从8位AD中读取数据(如果是更高位的AD可定义数据类型为int),子程序为get_ad();
-
-
1、限副滤波
-
/* A值可根据实际情况调整
-
value为有效值,new_value为当前采样值
-
滤波程序返回有效的实际值 */
-
#define A 10
-
-
char value;
-
-
char filter()
-
{
-
char new_value;
-
new_value = get_ad();
-
if ( ( new_value - value> A ) || ( value - new_value> A )
-
return value;
-
return new_value;
-
-
}
-
-
2、中位值滤波法
-
/* N值可根据实际情况调整
-
排序采用冒泡法*/
-
#define N 11
-
-
char filter()
-
{
-
char value_buf[N];
-
char count,i,j,temp;
-
for ( count=0;count
-
{
-
value_buf[count] = get_ad();
-
delay();
-
}
-
for (j=0;j
-
{
-
for (i=0;i
-
{
-
if ( value_buf>value_buf[i+1] )
-
{
-
temp = value_buf;
-
value_buf = value_buf[i+1];
-
value_buf[i+1] = temp;
-
}
-
}
-
}
-
return value_buf[(N-1)/2];
-
}
-
-
3、算术平均滤波法
-
/*
-
*/
-
-
#define N 12
-
-
char filter()
-
{
-
int sum = 0;
-
for ( count=0;count
-
{
-
sum + = get_ad();
-
delay();
-
}
-
return (char)(sum/N);
-
}
-
-
4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
-
/*
-
*/
-
#define N 12
-
-
char value_buf[N];
-
char i=0;
-
-
char filter()
-
{
-
char count;
-
int sum=0;
-
value_buf[i++] = get_ad();
-
if ( i == N ) i = 0;
-
for ( count=0;count
-
sum = value_buf[count];
-
return (char)(sum/N);
-
}
-
-
5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)
-
/*
-
*/
-
#define N 12
-
-
char filter()
-
{
-
char count,i,j;
-
char value_buf[N];
-
int sum=0;
-
for (count=0;count
-
{
-
value_buf[count] = get_ad();
-
delay();
-
}
-
for (j=0;j
-
{
-
for (i=0;i
-
{
-
if ( value_buf>value_buf[i+1] )
-
{
-
temp = value_buf;
-
value_buf = value_buf[i+1];
-
value_buf[i+1] = temp;
-
}
-
}
-
}
-
for(count=1;count
-
sum += value[count];
-
return (char)(sum/(N-2));
-
}
-
-
6、限幅平均滤波法
-
/*
-
*/
-
略 参考子程序1、3
-
-
7、一阶滞后滤波法
-
/* 为加快程序处理速度假定基数为100,a=0~100 */
-
-
#define a 50
-
-
char value;
-
-
char filter()
-
{
-
char new_value;
-
new_value = get_ad();
-
return (100-a)*value + a*new_value;
-
}
-
-
8、加权递推平均滤波法
-
/* coe数组为加权系数表,存在程序存储区。*/
-
-
#define N 12
-
-
char code coe[N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};
-
char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;
-
-
char filter()
-
{
-
char count;
-
char value_buf[N];
-
int sum=0;
-
for (count=0,count
-
{
-
value_buf[count] = get_ad();
-
delay();
-
}
-
for (count=0,count
-
sum += value_buf[count]*coe[count];
-
return (char)(sum/sum_coe);
-
}
-
-
9、消抖滤波法
-
-
#define N 12
-
-
char filter()
-
{
-
char count=0;
-
char new_value;
-
new_value = get_ad();
-
while (value !=new_value);
-
{
-
count++;
-
if (count>=N) return new_value;
-
delay();
-
new_value = get_ad();
-
}
-
return value;
-
}
-
-
10、限幅消抖滤波法
-
/*
-
*/
-
略 参考子程序1、9
-
-
11、IIR滤波例子
-
-
int BandpassFilter4(int InputAD4)
-
{
-
int ReturnValue;
-
int ii;
-
RESLO=0;
-
RESHI=0;
-
MACS=*PdelIn;
-
OP2=1068; //FilterCoeff4[4];
-
MACS=*(PdelIn+1);
-
OP2=8; //FilterCoeff4[3];
-
MACS=*(PdelIn+2);
-
OP2=-2001;//FilterCoeff4[2];
-
MACS=*(PdelIn+3);
-
OP2=8; //FilterCoeff4[1];
-
MACS=InputAD4;
-
OP2=1068; //FilterCoeff4[0];
-
MACS=*PdelOu;
-
OP2=-7190;//FilterCoeff4[8];
-
MACS=*(PdelOu+1);
-
OP2=-1973; //FilterCoeff4[7];
-
MACS=*(PdelOu+2);
-
OP2=-19578;//FilterCoeff4[6];
-
MACS=*(PdelOu+3);
-
OP2=-3047; //FilterCoeff4[5];
-
*p=RESLO;
-
*(p+1)=RESHI;
-
mytestmul<<=2;
-
ReturnValue=*(p+1);
-
for (ii=0;ii<3;ii++)
-
{
-
DelayInput[ii]=DelayInput[ii+1];
-
DelayOutput[ii]=DelayOutput[ii+1];
-
}
-
DelayInput[3]=InputAD4;
-
DelayOutput[3]=ReturnValue;
-
-
// if (ReturnValue<0)
-
// {
-
// ReturnValue=-ReturnValue;
-
// }
-
return ReturnValue;
===========================================================================
1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
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-
/*
-
A、名称:限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
-
B、方法:
-
根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为A),
-
每次检测到新值时判断:
-
如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效,
-
如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值。
-
C、优点:
-
能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。
-
D、缺点:
-
无法抑制那种周期性的干扰。
-
平滑度差。
-
E、整理:shenhaiyu 2013-11-01
-
*/
-
-
int Filter_Value;
-
int Value;
-
-
void setup() {
-
Serial.begin(9600); // 初始化串口通信
-
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
-
Value = 300;
-
}
-
-
void loop() {
-
Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值
-
Value = Filter_Value; // 最近一次有效采样的值,该变量为全局变量
-
Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
-
delay(50);
-
}
-
-
// 用于随机产生一个300左右的当前值
-
int Get_AD() {
-
return random(295, 305);
-
}
-
-
// 限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
-
#define FILTER_A 1
-
int Filter() {
-
int NewValue;
-
NewValue = Get_AD();
-
if(((NewValue - Value) > FILTER_A) || ((Value - NewValue) > FILTER_A))
-
return Value;
-
else
-
return NewValue;
-
}
2、中位值滤波法
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-
/*
-
A、名称:中位值滤波法
-
B、方法:
-
连续采样N次(N取奇数),把N次采样值按大小排列,
-
取中间值为本次有效值。
-
C、优点:
-
能有效克服因偶然因素引起的波动干扰;
-
对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。
-
D、缺点:
-
对流量、速度等快速变化的参数不宜。
-
E、整理:shenhaiyu 2013-11-01
-
*/
-
-
int Filter_Value;
-
-
void setup() {
-
Serial.begin(9600); // 初始化串口通信
-
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
-
}
-
-
void loop() {
-
Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值
-
Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
-
delay(50);
-
}
-
-
// 用于随机产生一个300左右的当前值
-
int Get_AD() {
-
return random(295, 305);
-
}
-
-
// 中位值滤波法
-
#define FILTER_N 101
-
int Filter() {
-
int filter_buf[FILTER_N];
-
int i, j;
-
int filter_temp;
-
for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
-
filter_buf[i] = Get_AD();
-
delay(1);
-
}
-
// 采样值从小到大排列(冒泡法)
-
for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j++) {
-
for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i++) {
-
if(filter_buf[i] > filter_buf[i + 1]) {
-
filter_temp = filter_buf[i];
-
filter_buf[i] = filter_buf[i + 1];
-
filter_buf[i + 1] = filter_temp;
-
}
-
}
-
}
-
return filter_buf[(FILTER_N - 1) / 2];
-
}
3、算术平均滤波法
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-
/*
-
A、名称:算术平均滤波法
-
B、方法:
-
连续取N个采样值进行算术平均运算:
-
N值较大时:信号平滑度较高,但灵敏度较低;
-
N值较小时:信号平滑度较低,但灵敏度较高;
-
N值的选取:一般流量,N=12;压力:N=4。
-
C、优点:
-
适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波;
-
这种信号的特点是有一个平均值,信号在某一数值范围附近上下波动。
-
D、缺点:
-
对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用;
-
比较浪费RAM。
-
E、整理:shenhaiyu 2013-11-01
-
*/
-
-
int Filter_Value;
-
-
void setup() {
-
Serial.begin(9600); // 初始化串口通信
-
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
-
}
-
-
void loop() {
-
Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值
-
Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
-
delay(50);
-
}
-
-
// 用于随机产生一个300左右的当前值
-
int Get_AD() {
-
return random(295, 305);
-
}
-
-
// 算术平均滤波法
-
#define FILTER_N 12
-
int Filter() {
-
int i;
-
int filter_sum = 0;
-
for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
-
filter_sum += Get_AD();
-
delay(1);
-
}
-
return (int)(filter_sum / FILTER_N);
-
}
4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
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-
/*
-
A、名称:递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
-
B、方法:
-
把连续取得的N个采样值看成一个队列,队列的长度固定为N,
-
每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据(先进先出原则),
-
把队列中的N个数据进行算术平均运算,获得新的滤波结果。
-
N值的选取:流量,N=12;压力,N=4;液面,N=4-12;温度,N=1-4。
-
C、优点:
-
对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高;
-
适用于高频振荡的系统。
-
D、缺点:
-
灵敏度低,对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差;
-
不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差;
-
不适用于脉冲干扰比较严重的场合;
-
比较浪费RAM。
-
E、整理:shenhaiyu 2013-11-01
-
*/
-
-
int Filter_Value;
-
-
void setup() {
-
Serial.begin(9600); // 初始化串口通信
-
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
-
}
-
-
void loop() {
-
Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值
-
Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
-
delay(50);
-
}
-
-
// 用于随机产生一个300左右的当前值
-
int Get_AD() {
-
return random(295, 305);
-
}
-
-
// 递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
-
#define FILTER_N 12
-
int filter_buf[FILTER_N + 1];
-
int Filter() {
-
int i;
-
int filter_sum = 0;
-
filter_buf[FILTER_N] = Get_AD();
-
for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
-
filter_buf[i] = filter_buf[i + 1]; // 所有数据左移,低位仍掉
-
filter_sum += filter_buf[i];
-
}
-
return (int)(filter_sum / FILTER_N);
-
}
5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)
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-
/*
-
A、名称:中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)
-
B、方法:
-
采一组队列去掉最大值和最小值后取平均值,
-
相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”。
-
连续采样N个数据,去掉一个最大值和一个最小值,
-
然后计算N-2个数据的算术平均值。
-
N值的选取:3-14。
-
C、优点:
-
融合了“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”两种滤波法的优点。
-
对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由其所引起的采样值偏差。
-
对周期干扰有良好的抑制作用。
-
平滑度高,适于高频振荡的系统。
-
D、缺点:
-
计算速度较慢,和算术平均滤波法一样。
-
比较浪费RAM。
-
E、整理:shenhaiyu 2013-11-01
-
*/
-
-
int Filter_Value;
-
-
void setup() {
-
Serial.begin(9600); // 初始化串口通信
-
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
-
}
-
-
void loop() {
-
Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值
-
Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
-
delay(50);
-
}
-
-
// 用于随机产生一个300左右的当前值
-
int Get_AD() {
-
return random(295, 305);
-
}
-
-
// 中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)(算法1)
-
#define FILTER_N 100
-
int Filter() {
-
int i, j;
-
int filter_temp, filter_sum = 0;
-
int filter_buf[FILTER_N];
-
for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
-
filter_buf[i] = Get_AD();
-
delay(1);
-
}
-
// 采样值从小到大排列(冒泡法)
-
for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j++) {
-
for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i++) {
-
if(filter_buf[i] > filter_buf[i + 1]) {
-
filter_temp = filter_buf[i];
-
filter_buf[i] = filter_buf[i + 1];
-
filter_buf[i + 1] = filter_temp;
-
}
-
}
-
}
-
// 去除最大最小极值后求平均
-
for(i = 1; i < FILTER_N - 1; i++) filter_sum += filter_buf[i];
-
return filter_sum / (FILTER_N - 2);
-
}
-
-
-
// 中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)(算法2)
-
/*
-
#define FILTER_N 100
-
int Filter() {
-
int i;
-
int filter_sum = 0;
-
int filter_max, filter_min;
-
int filter_buf[FILTER_N];
-
for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
-
filter_buf[i] = Get_AD();
-
delay(1);
-
}
-
filter_max = filter_buf[0];
-
filter_min = filter_buf[0];
-
filter_sum = filter_buf[0];
-
for(i = FILTER_N - 1; i > 0; i--) {
-
if(filter_buf[i] > filter_max)
-
filter_max=filter_buf[i];
-
else if(filter_buf[i] < filter_min)
-
filter_min=filter_buf[i];
-
filter_sum = filter_sum + filter_buf[i];
-
filter_buf[i] = filter_buf[i - 1];
-
}
-
i = FILTER_N - 2;
-
filter_sum = filter_sum - filter_max - filter_min + i / 2; // +i/2 的目的是为了四舍五入
-
filter_sum = filter_sum / i;
-
return filter_sum;
-
}*/
6、限幅平均滤波法
ARDUINO 代码复制
打印
-
/*
-
A、名称:限幅平均滤波法
-
B、方法:
-
相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”;
-
每次采样到的新数据先进行限幅处理,
-
再送入队列进行递推平均滤波处理。
-
C、优点:
-
融合了两种滤波法的优点;
-
对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差。
-
D、缺点:
-
比较浪费RAM。
-
E、整理:shenhaiyu 2013-11-01
-
*/
-
-
#define FILTER_N 12
-
int Filter_Value;
-
int filter_buf[FILTER_N];
-
-
void setup() {
-
Serial.begin(9600); // 初始化串口通信
-
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
-
filter_buf[FILTER_N - 2] = 300;
-
}
-
-
void loop() {
-
Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值
-
Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
-
delay(50);
-
}
-
-
// 用于随机产生一个300左右的当前值
-
int Get_AD() {
-
return random(295, 305);
-
}
-
-
// 限幅平均滤波法
-
#define FILTER_A 1
-
int Filter() {
-
int i;
-
int filter_sum = 0;
-
filter_buf[FILTER_N - 1] = Get_AD();
-
if(((filter_buf[FILTER_N - 1] - filter_buf[FILTER_N - 2]) > FILTER_A) || ((filter_buf[FILTER_N - 2] - filter_buf[FILTER_N - 1]) > FILTER_A))
-
filter_buf[FILTER_N - 1] = filter_buf[FILTER_N - 2];
-
for(i = 0; i < FILTER_N - 1; i++) {
-
filter_buf[i] = filter_buf[i + 1];
-
filter_sum += filter_buf[i];
-
}
-
return (int)filter_sum / (FILTER_N - 1);
-
}
7、一阶滞后滤波法
ARDUINO 代码复制
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-
/*
-
A、名称:一阶滞后滤波法
-
B、方法:
-
取a=0-1,本次滤波结果=(1-a)*本次采样值+a*上次滤波结果。
-
C、优点:
-
对周期性干扰具有良好的抑制作用;
-
适用于波动频率较高的场合。
-
D、缺点:
-
相位滞后,灵敏度低;
-
滞后程度取决于a值大小;
-
不能消除滤波频率高于采样频率1/2的干扰信号。
-
E、整理:shenhaiyu 2013-11-01
-
*/
-
-
int Filter_Value;
-
int Value;
-
-
void setup() {
-
Serial.begin(9600); // 初始化串口通信
-
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
-
Value = 300;
-
}
-
-
void loop() {
-
Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值
-
Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
-
delay(50);
-
}
-
-
// 用于随机产生一个300左右的当前值
-
int Get_AD() {
-
return random(295, 305);
-
}
-
-
// 一阶滞后滤波法
-
#define FILTER_A 0.01
-
int Filter() {
-
int NewValue;
-
NewValue = Get_AD();
-
Value = (int)((float)NewValue * FILTER_A + (1.0 - FILTER_A) * (float)Value);
-
return Value;
-
}
8、加权递推平均滤波法
ARDUINO 代码复制
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-
/*
-
A、名称:加权递推平均滤波法
-
B、方法:
-
是对递推平均滤波法的改进,即不同时刻的数据加以不同的权;
-
通常是,越接近现时刻的数据,权取得越大。
-
给予新采样值的权系数越大,则灵敏度越高,但信号平滑度越低。
-
C、优点:
-
适用于有较大纯滞后时间常数的对象,和采样周期较短的系统。
-
D、缺点:
-
对于纯滞后时间常数较小、采样周期较长、变化缓慢的信号;
-
不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度,滤波效果差。
-
E、整理:shenhaiyu 2013-11-01
-
*/
-
-
int Filter_Value;
-
-
void setup() {
-
Serial.begin(9600); // 初始化串口通信
-
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
-
}
-
-
void loop() {
-
Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值
-
Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
-
delay(50);
-
}
-
-
// 用于随机产生一个300左右的当前值
-
int Get_AD() {
-
return random(295, 305);
-
}
-
-
// 加权递推平均滤波法
-
#define FILTER_N 12
-
int coe[FILTER_N] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12}; // 加权系数表
-
int sum_coe = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 + 11 + 12; // 加权系数和
-
int filter_buf[FILTER_N + 1];
-
int Filter() {
-
int i;
-
int filter_sum = 0;
-
filter_buf[FILTER_N] = Get_AD();
-
for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
-
filter_buf[i] = filter_buf[i + 1]; // 所有数据左移,低位仍掉
-
filter_sum += filter_buf[i] * coe[i];
-
}
-
filter_sum /= sum_coe;
-
return filter_sum;
-
}
9、消抖滤波法
ARDUINO 代码复制
打印
-
/*
-
A、名称:消抖滤波法
-
B、方法:
-
设置一个滤波计数器,将每次采样值与当前有效值比较:
-
如果采样值=当前有效值,则计数器清零;
-
如果采样值<>当前有效值,则计数器+1,并判断计数器是否>=上限N(溢出);
-
如果计数器溢出,则将本次值替换当前有效值,并清计数器。
-
C、优点:
-
对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果;
-
可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动。
-
D、缺点:
-
对于快速变化的参数不宜;
-
如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值,则会将干扰值当作有效值导入系统。
-
E、整理:shenhaiyu 2013-11-01
-
*/
-
-
int Filter_Value;
-
int Value;
-
-
void setup() {
-
Serial.begin(9600); // 初始化串口通信
-
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
-
Value = 300;
-
}
-
-
void loop() {
-
Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值
-
Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
-
delay(50);
-
}
-
-
// 用于随机产生一个300左右的当前值
-
int Get_AD() {
-
return random(295, 305);
-
}
-
-
// 消抖滤波法
-
#define FILTER_N 12
-
int i = 0;
-
int Filter() {
-
int new_value;
-
new_value = Get_AD();
-
if(Value != new_value) {
-
i++;
-
if(i > FILTER_N) {
-
i = 0;
-
Value = new_value;
-
}
-
}
-
else
-
i = 0;
-
return Value;
-
}
10、限幅消抖滤波法
ARDUINO 代码复制
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-
/*
-
A、名称:限幅消抖滤波法
-
B、方法:
-
相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”;
-
先限幅,后消抖。
-
C、优点:
-
继承了“限幅”和“消抖”的优点;
-
改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统。
-
D、缺点:
-
对于快速变化的参数不宜。
-
E、整理:shenhaiyu 2013-11-01
-
*/
-
-
int Filter_Value;
-
int Value;
-
-
void setup() {
-
Serial.begin(9600); // 初始化串口通信
-
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
-
Value = 300;
-
}
-
-
void loop() {
-
Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值
-
Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
-
delay(50);
-
}
-
-
// 用于随机产生一个300左右的当前值
-
int Get_AD() {
-
return random(295, 305);
-
}
-
-
// 限幅消抖滤波法
-
#define FILTER_A 1
-
#define FILTER_N 5
-
int i = 0;
-
int Filter() {
-
int NewValue;
-
int new_value;
-
NewValue = Get_AD();
-
if(((NewValue - Value) > FILTER_A) || ((Value - NewValue) > FILTER_A))
-
new_value = Value;
-
else
-
new_value = NewValue;
-
if(Value != new_value) {
-
i++;
-
if(i > FILTER_N) {
-
i = 0;
-
Value = new_value;
-
}
-
else
-
i = 0;
-
return Value;
-
}