[开发工具] 常见的滤波算法(C语言)

/*

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 50



char value = 0;



char filter(void) {

    char new_value = 0;



    new_value = get_ad();

    return (100 - A) * value + a * new_value;

}

<div class="blockcode"><blockquote>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 12



char 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[i] = get_ad();

delay();

}

for(i = 0; i < N; i++) {

sum += value_buf[i] * coe[i];

}

return (char)(sum / sum_coe);

}

滤波程序返回有效的实际值

 */

#define A 10

char value



char filter(void) {

    char new_value;

    new_value = get_ad();

    if((new_value - value > A) || (value - new_value > A)) {

        return value;

    } else {

        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(void) {

    char value_buf[N];

    char i, j, temp;

    for(i = 0; i < N; i++) {

        value_buf[i] = get_ad();

        delay();

    }

    for(j = 0; j < N - 1; j++) {

        for(i = 0; i < N - j; 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;

            }

        }

    }

    return value_buf[(N - 1) / 2];

}

/*

3、算数平均滤波法

 */

#define N 11



char filter(void) {

    int sum = 0, i = 0;

    for(i = 0; i < N; i++) {

        sum += get_ad();

        delay();

    }

    return (char)(sum / N);

}

/*

4、递推平均滤波法

 */

#define N 12



char 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);

}

/*

5、中位值平均滤波法

 */

#define N 12



char filter(void) {

    char i = 0, j = 0, temp = 0;

    char value_buf[N];

    int sum = 0;



    for(i = 0; i < N; i++){

        value_buf[i] = get_ad();

        delay();

    }



    for(j = 0; j < N - 1; j++) {

        for(i = 0; i < N - j; 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(i = 1; i < N - 1; i++) {

        sum += value_buf[i];

    }

    return (char)(sum / (N - 2));

}