10种软件滤波方法

软件滤波在嵌入式的数据采集处理中有着很重要的作用,这10种方法各有优劣,根据自己的需要选择。同时提供了C语言的参考代码,希望对各位能有帮助。(以下10种软件滤波方法转自“匠人的百宝箱”,程序由网友OurWay提供,表示感谢。)

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

/*  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  */

 1 #define A 10
 2 
 3 char value;
 4 
 5 char filter()
 6 
 7 {
 8 
 9    char  new_value;
10 
11    new_value = get_ad();
12 
13    if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new_value > A )
14 
15       return value;
16 
17    return new_value;
18         
19 }

2、中位值滤波法

    A、方法:

        连续采样N次(N取奇数

        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

/*  N值可根据实际情况调整

    排序采用冒泡法*/

 1 #define N  11
 2 
 3 char filter()
 4 
 5 {
 6 
 7    char value_buf[N];
 8 
 9    char count,i,j,temp;
10 
11    for ( count=0;count<N;count++)
12 
13    {
14 
15       value_buf[count] = get_ad();
16 
17       delay();
18 
19    }
20 
21    for (j=0;j<N-1;j++)
22 
23    {
24 
25       for (i=0;i<N-j;i++)
26 
27       {
28 
29          if ( value_buf[i]>value_buf[i+1] )
30 
31          {
32 
33             temp = value_buf[i];
34 
35             value_buf[i] = value_buf[i+1];
36 
37              value_buf[i+1] = temp;
38 
39          }
40 
41       }
42 
43    }
44 
45    return value_buf[(N-1)/2];
46 
47 }

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

 1 #define N 12
 2 
 3 char filter()
 4 
 5 {
 6 
 7    int  sum = 0;
 8 
 9    for ( count=0;count<N;count++)
10 
11    {
12 
13       sum + = get_ad();
14 
15       delay();
16 
17    }
18 
19    return (char)(sum/N);
20 
21 }

 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

 1 #define N 12
 2 
 3 char value_buf[N];
 4 
 5 char i=0;
 6 
 7 char filter()
 8 
 9 {
10 
11    char count;
12 
13    int  sum=0;
14 
15    value_buf[i++] = get_ad();
16 
17    if ( i == N )   i = 0;
18 
19    for ( count=0;count<N,count++)
20 
21       sum = value_buf[count];
22 
23    return (char)(sum/N);
24 
25 }

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

 1 #define N 12
 2 
 3 char filter()
 4 
 5 {
 6 
 7    char count,i,j;
 8 
 9    char value_buf[N];
10 
11    int  sum=0;
12 
13    for  (count=0;count<N;count++)
14 
15    {
16 
17       value_buf[count] = get_ad();
18 
19       delay();
20 
21    }
22 
23    for (j=0;j<N-1;j++)
24 
25    {
26 
27       for (i=0;i<N-j;i++)
28 
29       {
30 
31          if ( value_buf[i]>value_buf[i+1] )
32 
33          {
34 
35             temp = value_buf[i];
36 
37             value_buf[i] = value_buf[i+1];
38 
39              value_buf[i+1] = temp;
40 
41          }
42 
43       }
44 
45    }
46 
47    for(count=1;count<N-1;count++)
48 
49       sum += value[count];
50 
51    return (char)(sum/(N-2));
52 
53 }

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

/*

*/  

参考子程序1、3

7、一阶滞后滤波法

    A、方法:

        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

/* 为加快程序处理速度假定基数为100,a=0~100 */

 1 #define a 50
 2 
 3 char value;
 4 
 5 char filter()
 6 
 7 {
 8 
 9    char  new_value;
10 
11    new_value = get_ad();
12 
13    return (100-a)*value + a*new_value;
14
15 }

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

/* coe数组为加权系数表,存在程序存储区。*/

 1 #define N 12 
 2 
 3 char code coe[N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};
 4 
 5 char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;
 6 
 7  char filter()
 8 
 9 {
10 
11    char count;
12 
13    char value_buf[N];
14 
15    int  sum=0;
16 
17    for (count=0,count<N;count++)
18 
19    {
20 
21       value_buf[count] = get_ad();
22 
23       delay();
24 
25    }
26 
27    for (count=0,count<N;count++)
28 
29       sum += value_buf[count]*coe[count];
30 
31    return (char)(sum/sum_coe);
32 
33 }

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

 1 #define N 12
 2 
 3 char filter()
 4 
 5 {
 6 
 7    char count=0;
 8 
 9    char new_value;
10 
11    new_value = get_ad();
12 
13    while (value !=new_value);
14 
15    {
16 
17       count++;
18 
19       if (count>=N)   return new_value;
20 
21        delay();
22 
23       new_value = get_ad();
24 
25    }
26 
27    return value;    
28 
29 }

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

原文地址:https://www.cnblogs.com/happying30/p/9350335.html