软件滤波算法Word格式文档下载.docx
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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
/*
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;
}
N值可根据实际情况调整
排序采用冒泡法*/
#defineN
11
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>
value_buf[i+1]）
temp=value_buf;
value_buf=value_buf[i+1];
value_buf[i+1]=temp;
returnvalue_buf[（N-1）/2];
}
/*
#defineN12
int
sum=0;
sum+=get_ad（）;
return（char）（sum/N）;
#defineN12
chari=0;
charcount;
sum=0;
value_buf[i++]=get_ad（）;
if（i==N）
i=0;
N,count++）
sum=value_buf[count];
charcount,i,j;
for
（count=0;
for（count=1;
sum+=value[count];
return（char）（sum/（N-2））;
*/
略参考子程序1、3
/*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;
/*coe数组为加权系数表，存在程序存储区。
charcodecoe[N]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};
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）;
charcount=0;
charnew_value;
while（value!
=new_value）;
count++;
if（count>
=N）
delay（）;
略参考子程序1、9
11、IIR滤波例子
BandpassFilter4（intInputAD4）
int
ReturnValue;
ii;
RESLO=0;
RESHI=0;
MACS=*PdelIn;
OP2=1068;
//FilterCoeff4[4];
MACS=*（PdelIn+1）;
OP2=8;
//FilterCoeff4[3];
MACS=*（PdelIn+2）;
OP2=-2001;
//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++）
{
DelayInput[ii]=DelayInput[ii+1];
DelayOutput[ii]=DelayOutput[ii+1];
}
DelayInput[3]=InputAD4;
DelayOutput[3]=ReturnValue;
//
if（ReturnValue<
0）
ReturnValue=-ReturnValue;
returnReturnValue;
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