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1、 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 D、适用范围: 变化比较缓慢的被测量值 2、中位值滤波法 中位值滤波是一种典型的非线性滤波器，它运算简单，在滤除脉冲噪声的同时可以很好地保护信号的细节信息。A、方法： 连续采样N次（N取奇数） 把N次采样值按大小排列（多采用冒泡法） 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（脉冲）干扰 C、缺点： 对流量、速度等快速变化的参数不宜 D、 适用范围： 对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果 （二）抑制小幅

2、度高频噪声的平均滤波法 小幅度高频电子噪声：电子器件热噪声、A/D量化噪声等。 通常采用具有低通特性的线性滤波器：算数平均滤波法、加权平均滤波法、滑动加权平均滤波法一阶滞后滤波法等。3、算术平均滤波法 算术平均滤波法是对N个连续采样值相加，然后取其算术平均值作为本次测量的滤波值。 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 对滤除混杂在被测信号上的随机干扰信号非常有效。被测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 不易消除脉冲干扰引起的误差。对于采样速度较慢或

3、要求数据更新率较高的实时系统，算术平均滤法无法使用的。 比较浪费RAM 4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法） 对于采样速度较慢或要求数据更新率较高的实时系统，算术平均滤法无法使用的。 滑动平均滤波法把N个测量数据看成一个队列，队列的长度固定为N，每进行一次新的采样，把测量结果放入队尾，而去掉原来队首的一个数据，这样在队列中始终有N个“最新”的数据。 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；N=4；液面，N=412

4、；温 度，N=14 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 比较浪费RAM 5、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 6、一阶滞后滤波法 一阶

5、低通数字滤波器是用软件的方法实现硬件的RC滤波，以抑制干扰信号。在模拟量输入通道中，常用一阶滞后RC模拟滤波器来抑制干扰。用此种方法来实现对低频干扰时，首先遇到的问题是要求滤波器有大的时间常数（时间常数=RC）和高精度的RC网络。时间常数越大，要求RC值越大，其漏电流也必然增大，从而使RC网络精度下降。采用一阶滞后的数字滤波方法，能很好的克服这种模拟量滤波器的缺点，在滤波常数要求较大的场合，此法更适合。 a= T f /（ T f +T） T f 为滤波时间常数。T为采样周期 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

6、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 （三）复合滤波法 在实际应用中，有时既要消除大幅度的脉冲干扰，有要做到数据平滑。因此常把前面介绍的两种以上的方法结合起来使用，形成复合滤波。去极值平均滤波算法：先用中值滤波算法滤除采样值中的脉冲性干扰，然后把剩余的各采样值进行平均滤波。连续采样N次，剔除其最大值和最小值，再求余下N2个采样的平均值。显然，这种方法既能抑制随机干扰，又能滤除明显的脉冲干扰。7、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤法） 中位值平均滤波法相当于“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

7、 然后计算N-2个数据的算术平均值 N值的选取：314 融合了两种滤波法的优点 这种方法既能抑制随机干扰，又能滤除明显的脉冲干扰。 测量速度较慢，和算术平均滤波法一样 比较浪费RAM 8、限幅平均滤波法 在脉冲干扰较严重的场合，如采用一般的平均值法，则干扰会平均到结果中去。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 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 D、适用范围： 缓变信号 其他滤波方法还有很多，就不一一列举了，以上方法是以前做的幻灯片中的内容。做了五个通用的滤

8、波源程序。除了加权滤波法外，其他的可以根据这五个程序相互调用实现滤波功能。1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法） 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,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值 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

9、小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高 N值的选取：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RAM4、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温度，N=14 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

10、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314 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=01 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

11、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

12、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-

13、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 */#define A 10char value;char filter（）char new_value;new_value = get_

14、ad（）;if （ （ new_value - value A ） | （ value - new_value A ） return value;return new_value;/* N值可根据实际情况调整排序采用冒泡法*/#define N 11char value_bufN;char count,i,j,temp;for （ count=0;count value_bufcount = get_ad（）; delay（）;for （j=0;j for （i=0;i if （ value_bufvalue_bufi+1 ） temp = value_buf; value_buf = val

15、ue_bufi+1; value_bufi+1 = temp; return value_buf（N-1）/2; /*/#define N 12int sum = 0; sum + = get_ad（）;return （char）（sum/N）;#define N 12 char i=0;char count;int sum=0;value_bufi+ = get_ad（）;if （ i = N ） i = 0;count sum = value_bufcount;char count,i,j;for （count=0;for（count=1;count sum += valuecount;r

16、eturn （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=0100 */#define a 50return （100-a）*value + a*new_value;/* coe数组为加权系数表，存在程序存储区。char code coeN = 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12;char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;for （count=0,count for （count=0,count sum += value_bufcount*coecount;retu

17、rn （char）（sum/sum_coe）;char count=0;while （value !=new_value）; count+; if （count=N） return new_value; new_value = get_ad（）;return value;略 参考子程序1、911、IIR滤波例子int BandpassFilter4（int InputAD4）int ReturnValue;int ii;RESLO=0;RESHI=0;MACS=*PdelIn;OP2=1068; /FilterCoeff44;MACS=*（PdelIn+1）;OP2=8; /FilterCoe

18、ff43;MACS=*（PdelIn+2）;OP2=-2001;/FilterCoeff42;MACS=*（PdelIn+3）; /FilterCoeff41;MACS=InputAD4; /FilterCoeff40;MACS=*PdelOu;OP2=-7190;/FilterCoeff48;MACS=*（PdelOu+1）;OP2=-1973; /FilterCoeff47;MACS=*（PdelOu+2）;OP2=-19578;/FilterCoeff46;MACS=*（PdelOu+3）;OP2=-3047; /FilterCoeff45;*p=RESLO;*（p+1）=RESHI;mytestmul=2;ReturnValue=*（p+1）;for （ii=0;ii3;ii+） DelayInputii=DelayInputii+1; DelayOutputii=DelayOutputii+1; DelayInput3=InputAD4; DelayOutput3=ReturnValue;/ if （ReturnValue0）/ / ReturnValue=-ReturnValue;/ return ReturnValue;