|
1、限幅滤波法 （又称程序判断滤波法）A、方法： 根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A），每次检测到新值时进行判断，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。 B、优点： 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰 C、缺点①.无法抑制周期性的干扰 ②.平滑度差 D、示例代码 #define A 10 char value; char filter() { char new_value; new_value = get_ad(); if ( ( new_value – value > A ) || ( value – new_value > A ) return value; return new_value; } 2、中位值滤波法A、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。 B、优点： ①.能有效克服因偶然因素引起的波动干扰 ②.对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果 C、缺点： 对流量、速度等快速变化的参数不宜。 E、示例代码 /* N 值可根据实际情况调整 排序采用冒泡法*/#define N 11 char filter() { char value_buf[N]; char count,i,j,temp; for ( count = 0; count < N; count++) { 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]; } 3、算术平均滤波法A、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。 B、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。 C、缺点： ①.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 ②.比较浪费RAM D、示例代码 #define N 12 char filter() { int sum = 0; for ( count=0;count<N;count++){ sum + = get_ad(); delay(); } return (char)(sum/N); } 4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法） A、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 B、优点： ①.对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高； ②.适用于高频振荡的系统。 C、缺点： ①.灵敏度低； ②.对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差； ③.不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差； ④.不适用于脉冲干扰比较严重的场合； ⑤.比较浪费RAM。 F、示例代码 char value_buff[N]; char i=0; char filter() { char count; int sum=0; value_buff[i++]=get_data(); if(i==N)i=0; for(count=0;count<N;count++) sum+=value_buff[count]; return (char)(sum/N); } 5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法） A、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。 B、优点： ①.融合了两种滤波法的优点； ②.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。 C、缺点： ①.测量速度较慢，和算术平均滤波法一样； ②.比较浪费 RAM。 D、示例代码 #define N 12 char filter() { char count,i,j; char value_buf[N]; int sum=0; for (count=0;count<N;count++) { 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; } } } for(count=1;count<N-1;count++) sum += value[count]; return (char)(sum/(N-2)); } 6、限幅平均滤波法A、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。 B、优点： ①.融合了两种滤波法的优点 ②.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 C、缺点： 比较浪费 RAM D、示例代码： 略 参考子程序 1、 3 7、一阶滞后滤波法A、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 B、优点： ①.对周期性干扰具有良好的抑制作用； ②.适用于波动频率较高的场合。 C、缺点： ①.相位滞后，灵敏度低； ②.滞后程度取决于a值大小； ③.不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号。 G、示例代码： /* 为加快程序处理速度假定基数为100，a=0~100*/ #define a 50 char value; char filter() { char new_value; new_value = get_ad(); return (100-a)*value + a*new_value; } 8、加权递推平均滤波法A、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。 B、优点： ①.适用于有较大纯滞后时间常数的对象； ②.和采样周期较短的系统。 C、缺点： ①.对于纯滞后时间常数较小，采样周期较长，变化缓慢的信号； ②.不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度，滤波效果差。 D、示例代码： /* coe 数组为加权系数表，存在程序存储区。 */ #define N 12 char 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(); delay(); } for (count=0,count<N;count++) sum += value_buf[count]*coe[count]; return (char)(sum/sum_coe); } 9、消抖滤波法A、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<>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。 B、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。 C、缺点： ①.对于快速变化的参数不宜 ②.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。 H、示例代码： #define N 12 char filter() { char count=0; char new_value; new_value = get_ad(); while (value !=new_value); { count++; if (count>=N) return new_value; delay(); new_value = get_ad(); } return value; } 10、限幅消抖滤波法A、方法： 相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”，先限幅,后消抖。 B、优点： ①.继承了“限幅”和“消抖”的优点 ②.改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统 C、缺点： 对于快速变化的参数不宜 D、 示例
| 
楼主
