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常见的滤波算法(C语言)

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楼主
kkzz|  楼主 | 2022-10-24 21:55 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
一、限幅滤波法优点:
能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。
缺点:
无法抑制那种周期性的干扰,且平滑度差。
/*1、限幅滤波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 10char valuechar filter(void) {    char new_value;    new_value = get_ad();    if((new_value - value > A) || (value - new_value > A)) {        return value;    } else {        return new_value;    }}
二、中位值滤波法优点:
能有效克服因偶然因素引起的波动干扰;
对温度、液位等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。
缺点:
对流量,速度等快速变化的参数不宜。
/*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 11char filter(void) {    char value_buf[N];    char i, j, temp;    for(i = 0; i < N; i++) {        value_buf = 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];}
三、算数平均滤波法说明:
连续取N个采样值进行算术平均运算。
优点:
试用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波。
这种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。
缺点:
对于测量速度较慢或要求数据计算较快的实时控制不适用
/*3、算数平均滤波法 */#define N 11char filter(void) {    int sum = 0, i = 0;    for(i = 0; i < N; i++) {        sum += get_ad();        delay();    }    return (char)(sum / N);}
四、递推平均滤波法说明:
把连续N个采样值看成一个队列,队列长度固定为N;
每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉队首的一次数据。把队列中的N各数据进行平均运算,即获得新的滤波结果
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。
缺点:
灵敏度低;
对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差,不适于脉冲干扰较严重的场合 不适合用于开关电源电路。
/*4、递推平均滤波法 */#define N 12char value_buf[N];char i = 0;char filter(void) {    char count = 0;    int sum = 0;    value_buf[i++] = get_ad();    if(i == N) {        i = 0;    //先进先出    }    for(count = 0; count < N; count++) {        sum += value_buf[count];    }    return (char)(sum / N);}
五、中位值平均滤波法说明:
采一组队列去掉最大值和最小值
优点:
融合了两种滤波的优点。对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除有其引起的采样值偏差。
对周期干扰有良好的抑制作用,平滑度高,适于高频振荡的系统。
缺点:
测量速度慢。
/*5、中位值平均滤波法 */#define N 12char filter(void) {    char i = 0, j = 0, temp = 0;    char value_buf[N];    int sum = 0;    for(i = 0; i < N; i++){        value_buf = 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(i = 1; i < N - 1; i++) {        sum += value_buf;    }    return (char)(sum / (N - 2));}
六、限幅平均滤波法优点:
融合了两种滤波法的优点;
对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除有其引起的采样值偏差。
缺点:
比较浪费RAM。
/*6、限幅平均滤波法结合程序1和3 */
七、一阶滞后滤波法优点:
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。
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1/2的干扰信号。
/*7、一阶滞后滤波法为加块程序处理速度,假定基数 = 100  a = 0 ~ 100 */#define A 50char value = 0;char filter(void) {    char new_value = 0;    new_value = get_ad();    return (100 - A) * value + a * new_value;}
八、加权递推平均滤波法说明:
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。
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。
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。
/*8、加权递推平均滤波法coe数组为加权系数表 */#define N 12char coe[N] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12};char sum_coe = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 + 11 + 12;char filter(void) {    char i = 0;    char value_buf[N];    int sum = 0;    for(i = 0; i < N; i++) {        value_buf = get_ad();        delay();    }    for(i = 0; i < N; i++) {        sum += value_buf * coe;    }    return (char)(sum / sum_coe);}
九、消抖滤波法说明:
  • 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。
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。 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。
#define N 12char filter(void) {    char i = 0;    char new_value = 0, value = 0;    new_value = get_ad();    while(value != new_value) {        i++;        if(i > N) {            return new_value;        }        delay();        new_value = get_ad();    }    return value;}
十、限幅消抖滤波法说明:
  • 相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”;
  • 先限幅,后消抖。
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。
缺点:
  • 对于快速变化的参数不宜。
/*10、限幅消抖滤波法参考程序1和9 */
十一、低通滤波法/*11、低通滤波 */#define A 0.25char value;    //value 为已有值char filter(void) {    char new_value = 0;    new_value = get_ad();    return (a * new_value + (1 - a) * value);}

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沙发
pl202| | 2022-11-1 11:36 | 只看该作者
巴特沃斯滤波器可以实现吗              

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板凳
sanfuzi| | 2022-11-1 12:01 | 只看该作者
之前用过float作为输入类型,计算的速度太慢了

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地板
uytyu| | 2022-11-1 14:35 | 只看该作者
如何确定滤波器的使用参数呢?              

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5
biechedan| | 2022-11-1 15:10 | 只看该作者
iir滤波算法的效果还是不错。              

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6
louliana| | 2022-11-1 15:50 | 只看该作者
如果做均值滤波,如何获取信号的噪声呢

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7
febgxu| | 2022-11-1 16:45 | 只看该作者
如何滤除信号中的直流分量?只能是fft吗

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8
lzmm| | 2022-11-1 17:42 | 只看该作者
常用的滤波算法的运算法速度怎么样

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9
木木guainv| | 2022-11-8 09:46 | 只看该作者
在这么多的滤波算法中 ,哪种算法最节省资源呢

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10
tpgf| | 2022-11-8 10:02 | 只看该作者
限幅滤波法需要根据经验判断,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。

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11
磨砂| | 2022-11-8 10:13 | 只看该作者
中位值滤波法需要连续采样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。

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12
晓伍| | 2022-11-8 10:30 | 只看该作者
算术平均滤波法得连续取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。

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13
八层楼| | 2022-11-8 11:05 | 只看该作者
递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
int Filter_Value;

void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
  randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
}

void loop() {
  Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值
  Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
  delay(50);
}

// 用于随机产生一个300左右的当前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}

// 递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
#define FILTER_N 12
int filter_buf[FILTER_N + 1];
int Filter() {
  int i;
  int filter_sum = 0;
  filter_buf[FILTER_N] = Get_AD();
  for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
    filter_buf[i] = filter_buf[i + 1]; // 所有数据左移,低位仍掉
    filter_sum += filter_buf[i];
  }
  return (int)(filter_sum / FILTER_N);
}

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14
观海| | 2022-11-8 11:13 | 只看该作者
感觉卡尔曼滤波的算法真的很复杂,特别不好理解

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15
duo点| | 2022-11-8 16:39 | 只看该作者
哪一种滤波算法最好用了

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16
AloneKaven| | 2022-11-19 17:18 | 只看该作者
iir滤波算法不错

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17
Jacquetry| | 2022-11-19 17:55 | 只看该作者
每种算法都各有优劣,只是在不同的应用场景做取舍罢了

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