单片机大多资源小,算法占用的资源越小越好,现在介绍就是一个占用很小资源的算法,这个算法是本人在进行扫描仪设计,实现灰度转二值时实现动态阈值,当时为了跟踪灰度等级的变化,需要一个灰度积分跟踪电路,开始使用一个电容积分电路,用灰度信号对电容充电,放电时以该电容电压的比例进行,实现对输入信号的跟踪,但用电容的电路设计比较复杂。过后发现这种比例放电的思想用软件实现非常简单,且具有积分、微分的作用。
具体公式如下:
SUM=SUM-SUM/n+S
其中:S为采样值,SUM为保存值,n是放电比例、最好选2的幂次数,单片机移位即可,不需要做除法,跟随后得到的值为SUM/n,SUM注意不溢出,预留的容量为采样数最大值的n倍,初始化时如果是跟踪一段时间后使用,可以是任何值,否则可以用采样值乘n初始化。使用值为SUM/n(下文中SA),实现SUM/n对S的跟踪。还有一个关键是计算周期T,即多长时间进行一次。
一、积分作用:
1.平滑滤波(滑动平均滤波)
由公式中可以看出,每次采样、计算后,当前采样的影响对SUM/n只有1/n,而且采到的值随次数的增加影响越来越小直至没有,相关性逐渐减弱,而且是连续相关。如果计算周期与采样周期相同,使用计算后的值对干扰有n倍的抑制,即积分的平滑滤波作用,如1ms采样一次,同时运算一次,
则使用值SA=SUM/n为抑制干扰的结果,且同样是1ms给出一个结果,使用两个变量实现平滑滤波,并且是即时使用的,与采样几次平均的平滑不同。
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