
基本滤波方法及实现.doc
4页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、缺点无法抑制那种周期性的干扰;平滑度差;D、算法:/* 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 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: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C、缺点:对流量、速度等快速变化的参数不宜,非常占用时间,如果不使用冒泡算法的话相对会快一点。
D、算法/* N值可根据实际情况调整,排序采用冒泡法*/#define N 11char filter(){ char value_buf[N]; char count,i,j,temp; for ( count=0;count
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=4B、优点:适用于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: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RAMD、算法:#define N 12char filter(){ int sum = 0; for ( count=0;count 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: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C、缺点:比较浪费RAMD、算法:参考子程序1、37、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: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C、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D、算法:/* 为加快程序处理速度假定基数为100,a=0~100 */#define a 50char 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: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C、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D、算法:/* coe数组为加权系数表,存在程序存储区。 /#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 D、算法:#define N 12char 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: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D、算法:参考子程序1、9。












