11种滤波方法+范例代码12页精选文档Word文件下载.docx
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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
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
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
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
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
7、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
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
8、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
9、消抖滤波法
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
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
对于快速变化的参数不宜
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
10、限幅消抖滤波法
相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”
先限幅,后消抖
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
第11种方法：
IIR数字滤波器
A.方法：
确定信号带宽，滤之。
Y（n）=a1*Y（n-1）+a2*Y（n-2）+...+ak*Y（n-k）+b0*X（n）+b1*X（n-1）+b2*X（n-2）+...+bk*X（n-k）
B.优点：
高通，低通，带通，带阻任意。
设计简单（用matlab）
C.缺点：
运算量大。
//---------------------------------------------------------------------
软件滤波的C程序样例
10种软件滤波方法的示例程序
假定从8位AD中读取数据（如果是更高位的AD可定义数据类型为int）,子程序为get_ad（）;
1、限副滤波
1./*
A值可根据实际情况调整
2.
value为有效值，new_value为当前采样值
3.
滤波程序返回有效的实际值
*/
4.#defineA10
5.
6.charvalue;
7.
8.charfilter（）
9.{
10.
char
new_value;
11.
new_value=get_ad（）;
12.
if（（new_value-value>
A）||（value-new_value>
A）
13.
returnvalue;
14.
returnnew_value;
15.
16.}
N值可根据实际情况调整
排序采用冒泡法*/
3.#defineN
11
4.
5.charfilter（）
6.{
7.
charvalue_buf[N];
8.
charcount,i,j,temp;
9.
for（count=0;
count<
N;
count++）
{
value_buf[count]=get_ad（）;
delay（）;
}
for（j=0;
j<
N-1;
j++）
16.
for（i=0;
i<
N-j;
i++）
17.
18.
if（value_buf>
value_buf[i+1]）
19.
20.
temp=value_buf;
21.
value_buf=value_buf[i+1];
22.
value_buf[i+1]=temp;
23.
24.
25.
26.
returnvalue_buf[（N-1）/2];
27.}
1./*
2.*/
3.
4.#defineN12
6.charfilter（）
7.{
int
sum=0;
sum+=get_ad（）;
return（char）（sum/N）;
15.}
3.#defineN12
5.charvalue_buf[N];
6.chari=0;
charcount;
sum=0;
value_buf[i++]=get_ad（）;
if（i==N）
i=0;
N,count++）
sum=value_buf[count];
17.}
3.#defineN12
charcount,i,j;
for
（count=0;
27.
for（count=1;
28.
sum+=value[count];
29.
return（char）（sum/（N-2））;
30.}
2.*/
3.略参考子程序1、3
1./*为加快程序处理速度假定基数为100，a=0~100*/
2.
3.#definea50
5.charvalue;
6.
7.charfilter（）
8.{
return（100-a）*value+a*new_value;
12.}
1./*coe数组为加权系数表，存在程序存储区。
5.charcodecoe[N]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};
6.charcodesum_coe=1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;
for（count=0,count<
sum+=value_buf[count]*coe[count];
return（char）（sum/sum_coe）;
21.}
1.#defineN12
3.charfilter（）
4.{
5.
charcount=0;
6.
charnew_value;
while（value!
=new_value）;
count++;
if（count>
=N）
delay（）;
3.略参考子程序1、9
11、IIR滤波例子
1.int
BandpassFilter4（intInputAD4）
2.{
int
ReturnValue;
4.
ii;
RESLO=0;
RESHI=0;
MACS=*PdelIn;
OP2=1068;
//FilterCoeff4[4];
MACS=*（PdelIn+1）;
OP2=8;
//FilterCoeff4[3];
MACS=*（PdelIn+2）;
OP2=-2019;
//FilterCoeff4[2];
MACS=*（PdelIn+3）;
//FilterCoeff4[1];
MACS=InputAD4;
//FilterCoeff4[0];
MACS=*PdelOu;
OP2=-7190;
//FilterCoeff4[8];
MACS=*（PdelOu+1）;
OP2=-1973;
//FilterCoeff4[7];
MACS=*（PdelOu+2）;
OP2=-19578;
//FilterCoeff4[6];
MACS=*（PdelOu+3）;
OP2=-3047;
//FilterCoeff4[5];
*p=RESLO;
*（p+1）=RESHI;
mytestmul<
<
=2;
ReturnValue=*（p+1）;
for
（ii=0;
ii<
3;
ii++）
30.
{
31.
DelayInput[ii]=DelayInput[ii+1];
32.
DelayOutput[ii]=DelayOutput[ii+1];
33.
}
34.
DelayInput[3]=InputAD4;
35.
DelayOutput[3]=ReturnValue;
36.
37.
//
if（ReturnValue<
0）
38.
39.
ReturnValue=-ReturnValue;
40.
41.
returnReturnValue;
42.}
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