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一、限幅滤波法 1、方法： - 根据经验判断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：
a. 如果本次值与上次值之差<=A，则本次值有效 b. 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 2、优点：
3、缺点
/* A值根据实际调，Value有效值，new_Value当前采样值，程序返回有效的实际值 */#define A 10char Value;char filter(){ char new_Value; new_Value = get_ad(); // 获取采样值 if( abs(new_Value - Value) > A) return Value; // abs()取绝对值函数 return new_Value;}复制
二、中位值滤波法 1、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
2、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
3、缺点：
#define N 11char filter(){ char value_buf[N]; char count, i, j, temp; for(count = 0; count < N; count ++) //获取采样值 { 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];}复制
三、算术平均滤波法 1、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
2、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
3、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
#define N 12char filter(){ int sum = 0; for(count = 0; count < N; count++) { sum += get_ad(); } return (char)(sum/N);}复制
四、递推平均滤波法 1、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
2、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
3、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
/* A值根据实际调，Value有效值，new_Value当前采样值，程序返回有效的实际值 */#define A 10char Value;char filter(){ char new_Value; new_Value = get_ad(); // 获取采样值 if( abs(new_Value - Value) > A) return Value; // abs()取绝对值函数 return new_Value;}复制
五、中位值平均滤波法 1、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
2、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
3、缺点：
char filter(){ char count, i, j; char Value_buf[N]; int sum = 0; for(count = 0; count < N; count++) { Value_buf[count] = get_ad(); } 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_buf[count]; } return (char)(sum/(N-2));}复制
六、限幅平均滤波法 1、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
2、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
3、缺点：
#define A 10#define N 12char value, i = 0;char value_buf[N];char filter(){ char new_value, sum = 0; new_value = get_ad(); if(Abs(new_value - value) < A) value_buf[i++] = new_value; if(i==N) i=0; for(count = 0; count < N; count++) { sum += value_buf[count]; } return (char)(sum/N);}复制
七、一阶滞后滤波法 1、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
2、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
3、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，取a=0~100*/#define a 30char value;char filter(){ char new_value; new_value = get_ad(); return ((100-a)*value + a*new_value);}复制
八、加权递推平均滤波法 1、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
2、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
3、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
- 不能迅速反应交易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 */#define N 12char 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(); } for(count = 0; count < N; count++) { sum += value_buf[count] * coe[count]; } return (char)(sum/sum_coe);}复制
九、消抖滤波法 1、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>或<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
2、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
3、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交易系统
#define N 12char filter(){ char count = 0, new_value; new_value = get_ad(); while(value != new_value) { count++; if(count >= N) return new_value; new_value = get_ad(); } return value;}复制
十、限幅消抖滤波法 1、方法： - 相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”
- 先限幅，后消抖
2、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
3、缺点：
#define A 10#define N 12char value;char filter(){ char new_value, count = 0; new_value = get_ad(); while(value != new_value) { if(Abs(value - new_value) < A) { count++; if(count >= N) return new_value; new_value = get_ad(); } return value; }}复制
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