十大滤波算法Word下载.docx
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20.
Serial.begin（9600）;
//初始化串口通信
21.
randomSeed（analogRead（0））;
//产生随机种子
22.
Value=300;
23.}
24.
25.voidloop（）{
26.
Filter_Value=Filter（）;
//获得滤波器输出值
27.
Value=Filter_Value;
//最近一次有效采样的值，该变量为全局变量
28.
Serial.println（Filter_Value）;
//串口输出
29.
delay（50）;
30.}
31.
32.//用于随机产生一个300左右的当前值
33.intGet_AD（）{
34.
returnrandom（295,305）;
35.}
36.
37.//限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
38.#defineFILTER_A1
39.intFilter（）{
40.
intNewValue;
41.
NewValue=Get_AD（）;
42.
if（（（NewValue-Value）>
FILTER_A）||（（Value-NewValue）>
FILTER_A））
43.
returnValue;
44.
else
45.
returnNewValue;
46.}
2、中位值滤波法
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。
6.C、优点：
能有效克服因偶然因素引起的波动干扰；
8.
对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。
9.D、缺点：
10.
对流量、速度等快速变化的参数不宜。
11.E、整理：
12.*/
13.
14.intFilter_Value;
16.voidsetup（）{
17.
19.}
21.voidloop（）{
23.
25.}
27.//用于随机产生一个300左右的当前值
28.intGet_AD（）{
32.//中位值滤波法
33.#defineFILTER_N101
34.intFilter（）{
35.
intfilter_buf[FILTER_N];
inti,j;
37.
intfilter_temp;
38.
for（i=0;
i<
FILTER_N;
i++）{
39.
filter_buf[i]=Get_AD（）;
delay
（1）;
}
//采样值从小到大排列（冒泡法）
for（j=0;
j<
FILTER_N-1;
j++）{
for（i=0;
FILTER_N-1-j;
if（filter_buf[i]>
filter_buf[i+1]）{
46.
filter_temp=filter_buf[i];
47.
filter_buf[i]=filter_buf[i+1];
48.
filter_buf[i+1]=filter_temp;
49.
50.
}
51.
52.
returnfilter_buf[（FILTER_N-1）/2];
53.}
3、算术平均滤波法
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；
这种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。
11.D、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RAM。
14.E、整理：
15.*/
16.
17.intFilter_Value;
22.}
24.voidloop（）{
25.
28.}
30.//用于随机产生一个300左右的当前值
31.intGet_AD（）{
32.
33.}
35.//算术平均滤波法
36.#defineFILTER_N12
37.intFilter（）{
inti;
intfilter_sum=0;
filter_sum+=Get_AD（）;
return（int）（filter_sum/FILTER_N）;
45.}
4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
把连续取得的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，获得新的滤波结果。
流量，N=12；
压力，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；
14.
不适用于脉冲干扰比较严重的场合；
16.E、整理：
17.*/
19.intFilter_Value;
21.voidsetup（）{
24.}
26.voidloop（）{
37.//递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
38.#defineFILTER_N12
39.intfilter_buf[FILTER_N+1];
40.intFilter（）{
filter_buf[FILTER_N]=Get_AD（）;
filter_buf[i]=filter_buf[i+1];
//所有数据左移，低位仍掉
filter_sum+=filter_buf[i];
49.}
5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
采一组队列去掉最大值和最小值后取平均值，
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。
9.C、优点：
融合了“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”两种滤波法的优点。
对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由其所引起的采样值偏差。
对周期干扰有良好的抑制作用。
平滑度高，适于高频振荡的系统。
14.D、缺点：
计算速度较慢，和算术平均滤波法一样。
17.E、整理：
18.*/
19.
20.intFilter_Value;
22.voidsetup（）{
27.voidloop（）{
30.
31.}
33.//用于随机产生一个300左右的当前值
34.intGet_AD（）{
36.}
38.//中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）（算法1）
39.#defineFILTER_N100
intfilter_temp,filter_sum=0;
53.
54.
55.
56.
57.
58.
//去除最大最小极值后求平均
59.
for（i=1;
i++）filter_sum+=filter_buf[i];
60.
returnfilter_sum/（FILTER_N-2）;
61.}
62.
63.
64.//
中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）（算法2）
65./*
66.#defineFILTER_N100
67.intFilter（）{
68.
inti;
69.
intfilter_sum=0;
70.
intfilter_max,filter_min;
71.
intfilter_buf[FILTER_N];
72.
73.
filter_buf[i]=Get_AD（）;
74.
delay
（1）;
75.
76.
filter_max=filter_buf[0];
77.
filter_min=filter_buf[0];
78.
filter_sum=filter_buf[0];
79.
for（i=FILTER_N-1;
i>
0;
i--）{
80.
filter_max）
81.
filter_max=filter_buf[i];
82.
elseif（filter_buf[i]<
filter_min）
83.
filter_min=filter_buf[i];
84.
filter_sum=filter_sum+filter_buf[i];
85.
filter_buf[i]=filter_buf[i-1];
86.
87.
i=FILTER_N-2;
88.
filter_sum=filter_sum-filter_max-filter_min+i/2;
//+i/2的目的是为了四舍五入
89.
filter_sum=filter_sum/i;
90.
returnfilter_sum;
91.}*/
6、限幅平均滤波法
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。
7.C、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。
12.E、整理：
13.*/
15.#defineFILTER_N12
17.intfilter_buf[FILTER_N];
filter_buf[FILTER_N-2]=300;
29.}
31.//用于随机产生一个300左右的当前值
32.intGet_AD（）{
33.
34.}
36.//限幅平均滤波法
37.#defineFILTER_A1
38.intFilter（）{
filter_buf[FILTER_N-1]=Get_AD（）;
if（（（filter_buf[FILTER_N-1]-filter_buf[FILTER_N-2]）>
FILTER_A）||（（filter_buf[FILTER_N-2]-filter_buf[FILTER_N-1]）>
filter_buf[FILTER_N-1]=filter_buf[FILTER_N-2];
return（int）filter_sum/（FILTER_N-1）;
7、一阶滞后滤波法
一阶滞后滤波法
取a=0-1，本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果。
5.C、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。
8.D、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1/2的干扰信号。
15.intFilter_Value;
16.intValue;
18.voidsetup（）{
35.//一阶滞后滤波法
36.#defineFILTER_A0.01
Value=（int）（（float）NewValue*FILTER_A+（1.0-FILTER_A）*（float）Value）;
returnValue;
42.}
8、加权递推平均滤波法
加权递推平均滤波法
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。
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。
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。
17.voidsetup（）{
20.}
22.voidloop（）{
24
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