单片机常用滤波算法

2019-04-15 17:20发布

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单片机常用滤波算法 

说明：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），每次检测到新值时进行判断，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
①.无法抑制周期性的干扰②.平滑度差D、示例代码#define A 10char 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

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：①.能有效克服因偶然因素引起的波动干扰②.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。E、示例代码/* N 值可根据实际情况调整排序采用冒泡法*/#define N 11char filter(){char value_buf[N];char count,i,j,temp;for ( count = 0; count < N; count++){value_buf[count] = get_ad();delay();}for (j = 0; j < N-1; j++){for (i = 0; i < N - j; 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

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：①.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②.比较浪费RAMD、示例代码#define N 12char filter(){int sum = 0;for ( count=0;countsum + = get_ad();delay();}return (char)(sum/N);}

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=1~4B、优点：①.对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高；②.适用于高频振荡的系统。C、缺点：①.灵敏度低；②.对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差；③.不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差；④.不适用于脉冲干扰比较严重的场合；⑤.比较浪费RAM。F、示例代码char value_buff[N];char i=0;char filter(){char count;int sum=0;value_buff[i++]=get_data();if(i==N)i=0;for(count=0;countsum+=value_buff[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）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：①.融合了两种滤波法的优点；②.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：①.测量速度较慢，和算术平均滤波法一样；②.比较浪费 RAM。D、示例代码#define N 12char 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;countsum += value[count];return (char)(sum/(N-2));}

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：①.融合了两种滤波法的优点②.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 RAMD、示例代码：略 参考子程序 1、 3 

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：①.对周期性干扰具有良好的抑制作用；②.适用于波动频率较高的场合。C、缺点：①.相位滞后，灵敏度低；②.滞后程度取决于a值大小；③.不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号。G、示例代码：/* 为加快程序处理速度假定基数为100，a=0~100*/#define a 50char 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

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：①.适用于有较大纯滞后时间常数的对象；②.和采样周期较短的系统。C、缺点：①.对于纯滞后时间常数较小，采样周期较长，变化缓慢的信号；②.不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度，滤波效果差。D、示例代码：/* coe 数组为加权系数表，存在程序存储区。 */#define N 12char 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,countsum += value_buf[count]*coe[count];return (char)(sum/sum_coe);} 

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：①.对于快速变化的参数不宜②.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。H、示例代码： #define N 12char 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

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：①.继承了“限幅”和“消抖”的优点②.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D、 示例参考 1、 9

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