摘自:https://blog.csdn.net/lg1259156776/article/details/51991585
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
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- #define A 10
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- char value;
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- 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: 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
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- #define N 11
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- 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<=N;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: 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
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- #define N 12
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- 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)
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
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- #define N 12
-
- char value_buf[N];
- char i=0;
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- 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)
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
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- #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<=N;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;
- }
- }
- }
-
- for(count=1;count
- sum += 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: 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
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- #define a 50
-
- char value;
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- 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: 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
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- #define N 12
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- 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;
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- 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
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
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- #define N 12
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- 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;
- }