常用軟體濾波方法及其樣本程式

1、限幅濾波法（又稱程式判斷濾波法）

A、方法：
根據經驗判斷，確定兩次採樣允許的最大偏差值（設為A）
每次檢測到新值時判斷：
如果本次值與上次值之差<=A,則本次值有效
如果本次值與上次值之差>A,則本次值無效,放棄本次值,用上次值代替本次值

B、優點：
能有效克服因偶然因素引起的脈衝幹擾

C、缺點
無法抑制那種周期性的幹擾
平滑度差

樣本：
/*
A值可根據實際情況調整
value為有效值，new_value為當前採樣值
濾波程式返回有效實際值 */

#define A 10
char value;
char filter()
{
char new_value;
new_value = get_ad();
if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new_value > A ) ) return value;
else return new_value;
}

2、中位值濾波法

A、方法：
連續採樣N次（N取奇數）
把N次採樣值按大小排列
取中間值為本次有效值

B、優點：
能有效克服因偶然因素引起的波動幹擾
對溫度、液位的變化緩慢的被測參數有良好的濾波效果

C、缺點：
對流量、速度等快速變化的參數不宜

樣本：
/*
N值可根據實際情況調整
排序採用冒泡法*/

#define N 11
char filter()
{
char value_buf[N];
char count,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;
}
}
}
return value_buf[(N-1)/2];
}

3、算術平均濾波法

A、方法：
連續取N個採樣值進行算術平均運算
N值較大時：訊號平滑度較高，但靈敏度較低
N值較小時：訊號平滑度較低，但靈敏度較高
N值的選取：一般流量，N=12；壓力：N=4

B、優點：
適用於對一般具有隨機幹擾的訊號進行濾波
這樣訊號的特點是有一個平均值，訊號在某一數值範圍附近上下波動

C、缺點：
對於測量速度較慢或要求資料計算速度較快的即時控制不適用
比較浪費RAM

樣本：

#define N 12
char filter()
{
int sum = 0;
char count;
for ( count=0;count {
sum+=get_ad();
delay();
}
return (char)(sum/N);
}

4、遞推平均濾波法（又稱滑動平均濾波法）

A、方法：
把連續取N個採樣值看成一個隊列
隊列的長度固定為N
每次採樣到一個新資料放入隊尾,並扔掉原來隊首的一次資料.(先進先出原則)
把隊列中的N個資料進行算術平均運算,就可獲得新的濾波結果
N值的選取：流量，N=12；壓力：N=4；液面，N=4~12；溫度，N=1~4

B、優點：
對周期性幹擾有良好的抑製作用，平滑度高
適用於高頻振蕩的系統

C、缺點：
靈敏度低
對偶然出現的脈衝性幹擾的抑製作用較差
不易消除由於脈衝幹擾所引起的採樣值偏差
不適用於脈衝幹擾比較嚴重的場合
比較浪費RAM

樣本：

#define N 12
char value_buf[N];
char i=0;
char filter()
{
char count;
int sum=0;
value_buf[i++]=get_ad();
if (i == N) i=0;
for ( count=0;count sum = value_buf[count];
return (char)(sum/N);
}

5、中位值平均濾波法（又稱防脈衝幹擾平均濾波法）

A、方法：
相當於“中位值濾波法”+“算術平均濾波法”
連續採樣N個資料，去掉一個最大值和一個最小值
然後計算N-2個資料的算術平均值
N值的選取：3~14

B、優點：
融合了兩種濾波法的優點
對於偶然出現的脈衝性幹擾，可消除由於脈衝幹擾所引起的採樣值偏差

C、缺點：
測量速度較慢，和算術平均濾波法一樣
比較浪費RAM

樣本：

#define N 12
char filter()
{
char count,i,j,temp;
char value_buf[N];
int sum=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;count sum += value_buf[count];
return (char)(sum/(N-2));
}

6、限幅平均濾波法

A、方法：
相當於“限幅濾波法”+“遞推平均濾波法”
每次採樣到的新資料先進行限幅處理，
再送入隊列進行遞推平均濾波處理

B、優點：
融合了兩種濾波法的優點
對於偶然出現的脈衝性幹擾，可消除由於脈衝幹擾所引起的採樣值偏差

C、缺點：
比較浪費RAM

略 參考子程式1、3

7、一階滯後濾波法

A、方法：
取a=0~1
本次濾波結果=（1-a）*本次採樣值+a*上次濾波結果

B、優點：
對周期性幹擾具有良好的抑製作用
適用于波動頻率較高的場合

C、缺點：
相位滯後，靈敏度低
滯後程度取決於a值大小
不能消除濾波頻率高於採樣頻率的1/2的幹擾訊號

樣本：
/*為加快程式處理速度假定基數為100，a=0~100 */

#define a 50
char value;
char filter()
{
char new_value;
new_value = get_ad();
return (100-a)*value + a*new_value;
}

 

8、加權遞推平均濾波法

A、方法：
是對遞推平均濾波法的改進，即不同時刻的資料加以不同的權
通常是，越接近現時刻的資料，權取得越大。
給予新採樣值的權係數越大，則靈敏度越高，但訊號平滑度越低

B、優點：
適用於有較大純延隔時間常數的對象
和採樣周期較短的系統

C、缺點：
對於純延隔時間常數較小，採樣周期較長，變化緩慢的訊號
不能迅速反應系統當前所受幹擾的嚴重程度，濾波效果差

樣本：
/*coe數組為加權係數表，存在程式儲存區。*/

#define N 12
char coe[N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};
char sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;
char filter()
{
char count;
char value_buf[N];
int sum=0;
for (count=0;count {
value_buf[count] = get_ad();
delay();
}
for (count=0;count sum += value_buf[count]*coe[count];
return (char)(sum/sum_coe);
}

9、消抖濾波法

A、方法：
設定一個濾波計數器
將每次採樣值與當前有效值比較：
如果採樣值＝當前有效值，則計數器清零
如果採樣值<>當前有效值，則計數器+1，並判斷計數器是否>=上限N(溢出)
如果計數器溢出,則將本次值替換當前有效值,並清計數器

B、優點：
對於變化緩慢的被測參數有較好的濾波效果,
可避免在臨界值附近控制器的反覆開/關跳動或顯示器上數值抖動

C、缺點：
對於快速變化的參數不宜
如果在計數器溢出的那一次採樣到的值恰好是幹擾值,則會將幹擾值當作有效值導
入系統

樣本：

char value;
#define N 12
char filter()
{
char count=0;
char new_value;
new_value = get_ad();
while (value !=new_value);
{
count++;
if (count>=N) return new_value;
delay();
new_value = get_ad();
}
return value;
}

10、限幅消抖濾波法

A、方法：
相當於“限幅濾波法”+“消抖濾波法”
先限幅,後消抖

B、優點：
繼承了“限幅”和“消抖”的優點
改進了“消抖濾波法”中的某些缺陷,避免將幹擾值匯入系統

C、缺點：
對於快速變化的參數不宜

參考子程式1、9