10種軟體濾波方法的樣本程式

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1、限幅濾波法（又稱程式判斷濾波法）	#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;  return new_value;  }	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
2、中位值濾波法	#define N 11    char filter()  {  char value_buf[N];  char count,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[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];  }	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
3、算術平均濾波法	#define N 12  char filter()  {  int sum = 0;  for ( count=0;count<N;count++)  {  sum + = get_ad();  delay();   }  return (char)(sum/N);  }	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
4、遞推平均濾波法（又稱滑動平均濾波法）	#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<N,count++)  sum = value_buf[count];  return (char)(sum/N);  }	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
5、中位值平均濾波法（又稱防脈衝幹擾平均濾波法）	#define N 12    char filter()  {  char count,i,j;  char value_buf[N];  int sum=0;  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[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<N-1;count++)  sum += value[count];  return (char)(sum/(N-2));  }	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
6、限幅平均濾波法	略 參考子程式1、3	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
7、一階滯後濾波法	#define a 50    char value;    char filter()  {  char new_value;  new_value = get_ad();  return (100-a)*value + a*new_value;  }	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
8、加權遞推平均濾波法	#define N 12    char code coe[N] = {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;    char filter()  {  char count;  char value_buf[N];  int sum=0;  for (count=0,count<N;count++)  {  value_buf[count] = get_ad();  delay();  }  for (count=0,count<N;count++)  sum += value_buf[count]*coe[count];  return (char)(sum/sum_coe);  }	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
9、消抖濾波法	#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;  }	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
10、限幅消抖濾波法	略 參考子程式1、9	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

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