完整word版十种数据采集滤波的方法和编程实例Word文档格式.docx
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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
1、限副滤波
/*
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
*/
#defineA10
charvalue;
charfilter（）
{
char
new_value;
new_value=get_ad（）;
if（（new_value-value>
A）||（value-new_value>
A）
returnvalue;
returnnew_value;
}
//=================================================================================================
2、中位值滤波法
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
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
N值可根据实际情况调整
排序采用冒泡法*/
#defineN
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charvalue_buf[N];
charcount,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[i]>
value_buf[i+1]）
temp=value_buf[i];
value_buf[i]=value_buf[i+1];
value_buf[i+1]=temp;
returnvalue_buf[（N-1）/2];
3、算术平均滤波法
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
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
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RAM
/*
*/
#defineN12
int
sum=0;
sum+=get_ad（）;
return（char）（sum/N）;
}
4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
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
流量，N=12；
N=4；
液面，N=4~12；
温度，N=1~4
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
灵敏度低
对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差
不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
不适用于脉冲干扰比较严重的场合
charvalue_buf[N];
chari=0;
charcount;
sum=0;
value_buf[i++]=get_ad（）;
if（i==N）
i=0;
N,count++）
sum=value_buf[count];
//=================================================================================================
5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
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
3~14
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
测量速度较慢，和算术平均滤波法一样
charcount,i,j;
for
（count=0;
for（count=1;
sum+=value[count];
return（char）（sum/（N-2））;
6、限幅平均滤波法
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
*/
略参考子程序1、3
7、一阶滞后滤波法
/*为加快程序处理速度假定基数为100，a=0~100*/
#definea50
return（100-a）*value+a*new_value;
取a=0~1
本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果
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
相位滞后，灵敏度低
滞后程度取决于a
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