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。
1 /*
2 2015.5
3 单片机滤波示例:
4
5 */
6
7 // 读取数据程序:
8 unsigned int get_ad();
9
10
11 // 1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
12 #define A 10
13 char value;
14 char filter()
15 {
16 char new_value = get_ad();
17 if ((new_value - value 》 A) || (value - new_value 》 A))
18 return value;
19 return new_value;
20 }
21
22 // 2、中位值滤波法
23 #define N 11
24 char filter()
25 {
26 char value_buf[N];
27 char count, i, j, temp;
28 for (count = 0; count
29 {
30 value_buf[count] = get_ad();
31 delay();
32 }
33 // 冒泡排序
34 for (j = 0; j
35 {
36 for (i = 0; i
37 {
38 if (value_buf[i]》value_buf[i + 1])
39 {
40 temp = value_buf[i];
41 value_buf[i] = value_buf[i + 1];
42 value_buf[i + 1] = temp;
43 }
44 }
45 }
46 return value_buf[(N - 1) / 2];
47 }
48
49 // 3、算术平均滤波法
50 #define N 12
51 char filter()
52 {
53 int sum = 0;
54 for (count = 0; count
55 {
56 sum + = get_ad();
57 delay(); }
58 return (char)(sum / N);
59 }
60
61 // 4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
62 #define N 12
63 char value_buf[N];
64 char i = 0;
65 char filter()
66 {
67 char count;
68 int sum = 0;
69 value_buf[i++] = get_ad();
70 if (i == N )
71 i = 0;
72 for (count = 0; count 《 N; count++)
73 {
74 sum = value_buf[count];
75 }
76 return (char)(sum / N);
77 }
78
79 // 5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)
80 #define N 12
81 char filter()
82 {
83 char count, i, j;
84 char value_buf[N];
85 int sum = 0;
86 for (count = 0; count
87 {
88 value_buf[count] = get_ad();
89 delay();
90 }
91 for (j = 0; j 《 N - 1; j++)
92 {
93 for (i = 0; i
94 {
95 if (value_buf[i]》value_buf[i + 1])
96 {
97 temp = value_buf[i];
98 value_buf[i] = value_buf[i + 1];
99 value_buf[i + 1] = temp;
100 }
101 }
102 }
103 for (count = 1; count
104 {
105 sum += value[count];
106 }
107 return (char)(sum / (N - 2));
108 }
109
110 // 6、限幅平均滤波法
111
112
113 // 7、一阶滞后滤波法
114 #define a 50
115 char value;
116 char filter()
117 {
118 char new_value;
119 new_value = get_ad();
120 return (100 - a)*value + a*new_value;
121 }
122
123 // 8、加权递推平均滤波法
124 #define N 12
125 char code coe[N] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 };
126 char code sum_coe = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 + 11 + 12;
127 char filter()
128 {
129 char count;
130 char value_buf[N];
131 int sum = 0;
132 for (count = 0, count 《 N; count++)
133 {
134 value_buf[count] = get_ad(); delay();
135 }
136 for (count = 0, count 《 N; count++)
137 {
138 sum += value_buf[count] * coe[count];
139 }
140 return (char)(sum / sum_coe);
141 }
142
143 // 9、消抖滤波法
144 #define N 12
145 char filter()
146 {
147 char count = 0;
148 char new_value = get_ad();
149 while (value != new_value)
150 {