中位值平均滤波法滤波法就是通过连续采样N个数据，然后对数据从小到大排序，然后去掉最大值和最小值，对剩余的N-2个值计算算数平均值。也就是中位值滤波和算数平均滤波的结合。
下面看C代码的实现
- #define N 12
-
- unsigned int filter5( void )
- {
- unsigned int count, i, j, temp;
- unsigned int value_buf[N];
- int sum = 0;
- for( count = 0; count < N; count++ )
- {
- value_buf[count] = ReadVol_CH2();
- }
- for( j = 0; j < N - 1; j++ )
- {
- for( i = 0; i < N - j - 1; i++ )
- {
- if( value_buf[i] > value_buf[i + 1] )
- {
- temp = value_buf[i];
- value_buf[i] = value_buf[i + 1];
- value_buf[i + 1] = temp;
- }
- }
- }
- for( count = 1; count < N - 1; count++ )
- {
- sum += value_buf[count];
- }
- return ( unsigned int )( sum / ( N - 2 ) );
- }
- }
- void main( void )
- {
- while( 1 )
- {
- val = ReadVol_CH2(); //读取AD采样值
- val1 = filte5();
- printf( "A%d\r\n", val );
- printf( "B%d\r\n", val1 );
- }
- }
蓝色曲线为采样的原始数据波形图，橙色曲线为经过中位值滤波算法滤波后的波形图。通过两组曲线可以看出，经过中位值平均滤波算法后，可以有效的滤除系统中出现的脉冲干扰和毛刺，使得采样数据更加平滑。
但是中位值平均滤波算法需要额外开辟存储空间，用了存储采样的数据，同时要对采样的数据进行排序，计算速度会变慢，实时性较差，只适合在变化较慢的系统中应用。
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