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 楼主| 发表于 2017-8-10 18:05 | 显示全部楼层 |返回版面||阅读模式
十种软件滤波的方法

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<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
/*
*/

#define N 12

char filter()
{
int sum = 0;
for ( count=0;count<N;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<N,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<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;
}
}
}
for(count=1;count<N-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<N;count++)
{
value_buf[count] = get_ad();
delay();
}
for (count=0,count<N;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



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

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发表于 2017-8-10 22:34 | 显示全部楼层 |返回版面
这个算法都是简单的算法。

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发表于 2017-8-10 22:35 | 显示全部楼层 |返回版面

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发表于 2017-8-10 22:35 | 显示全部楼层 |返回版面
【数字信号处理】十大经典软件滤波算法

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卡尔曼滤波有吗?

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发表于 2017-8-10 22:37 | 显示全部楼层 |返回版面
传感器采样的时候数据会抖动,会跳动

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发表于 2017-8-10 22:38 | 显示全部楼层 |返回版面
常用数字滤波算法

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发表于 2017-8-10 22:38 | 显示全部楼层 |返回版面
主要是数字滤波算法对测量数据进行处理

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发表于 2017-8-10 22:39 | 显示全部楼层 |返回版面
C源码占用系统资源少,极精简实

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发表于 2017-8-10 22:39 | 显示全部楼层 |返回版面
这个没有变量要传递吗?

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发表于 2017-8-10 22:39 | 显示全部楼层 |返回版面
看看这个滤波算法资料。

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发表于 2017-8-10 22:40 | 显示全部楼层 |返回版面
有没有实现卡尔曼滤波的算法代码?

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发表于 2017-8-10 22:40 | 显示全部楼层 |返回版面
十大滤波算法程序大全

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发表于 2017-8-10 22:40 | 显示全部楼层 |返回版面
需要一些滤波算法就可以考虑这些了。

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发表于 2017-8-10 22:40 | 显示全部楼层 |返回版面
软件上可采用软件算法实现数字滤波。滤波算法往往是系统测控算法的一个重要组成部分

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发表于 2017-8-10 22:40 | 显示全部楼层 |返回版面
数字滤波方法有很多种

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发表于 2017-8-10 22:40 | 显示全部楼层 |返回版面
dsp处理器执行的效率怎么样

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发表于 2017-8-10 22:40 | 显示全部楼层 |返回版面
如果使用其他的高阶算法有没有例程?

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发表于 2017-8-10 22:40 | 显示全部楼层 |返回版面
高阶滤波算法都有介绍。
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