数字滤波常用方法.docx
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数字滤波常用方法
数字滤波常用方法
在微机控制系统的模拟输入信号中,一般均含有各种噪声和干扰,他们来自被测信号源本身、传感器、外界干扰等。
为了进行准确测量和控制,必须消除被测信号中的噪声和干扰。
噪声有2大类:
一类为周期性的,其典型代表为50Hz的工频干扰,对于这类信号,采用积分时间等于20ms整倍数的双积分A/D转换器,可有效地消除其影响;另一类为非周期的不规则随机信号,对于随机干扰,可以用数字滤波方法予以削弱或滤除。
所谓数字滤波,就是通过一定的计算或判断程序减少干扰信号在有用信号中的比重,因此他实际上是一个程序滤波。
数字滤波器克服了模拟滤波器的许多不足,他与模拟滤波器相比有以下优点:
(1)数字滤波器是用软件实现的,不需要增加硬设备,因而可靠性高、稳定性好,不存在阻抗匹配问题。
(2)模拟滤波器通常是各通道专用,而数字滤波器则可多通道共享,从而降低了成本。
(3)数字滤波器可以对频率很低(如0.01Hz)的信号进行滤波,而模拟滤波器由于受电容容量的限制,频率不可能太低。
(4)数字滤波器可以根据信号的不同,采用不同的滤波方法或滤波参数,具有灵活、方便、功能强的特点。
10种软件滤波方法的示例程序
OurWay发表于2005-9-222:
24:
00
10种软件滤波方法的示例程序(JKRL)
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、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。
/*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()
{
charnew_value;
new_value=get_ad();
if((new_value-value>A)||(value-new_value>A)
returnvalue;
returnnew_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。
/*N值可根据实际情况调整
排序采用冒泡法*/
#defineN11
charfilter()
{
charvalue_buf[N];
charcount,i,j,temp;
for(count=0;count{
value_buf[count]=get_ad();
delay();
}
for(j=0;j{
for(i=0;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
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=4
B、优点:
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。
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RAM。
#defineN12
charfilter()
{
intsum=0;
for(count=0;count{
sum+=get_ad();
delay();
}
return(char)(sum/N);
}
4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
A、方法:
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。
N值的选取:
流量,N=12;压力:
N=4;液面,N=4~12;温度,N=1~4
#defineN12
charvalue_buf[N];
chari=0;
charfilter()
{
charcount;
intsum=0;
value_buf[i++]=get_ad();
if(i==N)i=0;
for(count=0;countsum=value_buf[count];
return(char)(sum/N);
}
5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)
A、方法:
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。
N值的选取:
3~14
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:
测量速度较慢,和算术平均滤波法一样,比较浪费RAM。
#defineN12
charfilter()
{
charcount,i,j;
charvalue_buf[N];
intsum=0;
for(count=0;count{
value_buf[count]=get_ad();
delay();
}
for(j=0;j{
for(i=0;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;
}
}
}
for(count=1;countsum+=value[count];
return(char)(sum/(N-2));
}
6、限幅平均滤波法
A、方法:
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。
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RAM。
/*
*/
略参考子程序1、3
7、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。
/*为加快程序处理速度假定基数为100,a=0~100*/
#definea50
charvalue;
charfilter()
{
charnew_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。
/*coe数组为加权系数表,存在程序存储区。
*/
#defineN12
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;
charfilter()
{
charcount;
charvalue_buf[N];
intsum=0;
for(count=0,count{
value_buf[count]=get_ad();
delay();
}
for(count=0,countsum+=value_buf[count]*coe[count];
return(char)(sum/sum_coe);
}
9、消抖滤波法
A、方法:
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。
B、优点:
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。
C、缺点:
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。
#defineN12
charfilter()
{
charcount=0;
charnew_value;
new_value=get_ad();
while(value!
=new_value);
{
count++;
if(count>=N)returnnew_value;
delay();
new_value=get_ad();
}
returnvalue;
}
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。
C、缺点:
对于快速变化的参数不宜。
/*
*/
略参考子程序1、9