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单片机ADC，十大C语言滤波算法

时间：2023-05-12 11:57:46浏览次数：39  
标签：count 滤波 value C语言 char 单片机 ADC new Value

一、限幅滤波法

1、方法：
    • 根据经验判断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：

       

a. 如果本次值与上次值之差<=A，则本次值有效b. 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2、优点：
    • 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰
3、缺点
    • 无法抑制那种周期性的干扰
    • 平滑度差
/* A值根据实际调，Value有效值，new_Value当前采样值，程序返回有效的实际值 */

#define A 10
char Value;
char filter()
{    
　　char new_Value;
    new_Value = get_ad(); // 获取采样值    
　　if( abs(new_Value - Value) > A)          
　　　　 return Value;     // abs()取绝对值函数   
　　 return new_Value;
}
二、中位值滤波法1、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
2、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
3、缺点：
    • 对流量、速度等快速变化的参数不宜
#define N 11char filter(){    char value_buf[N];    char count, i, j, temp;    for(count = 0; count < N; count ++) //获取采样值    {        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];}
三、算术平均滤波法1、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
2、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
3、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
#define N 12
char filter()
{    
　　int sum = 0;   
　　for(count = 0; count < N; count++)    
　　{       
　　　　sum += get_ad();   
 　　}    
　　return (char)(sum/N);
}

四、递推平均滤波法

1、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
2、优点：
    • 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
3、缺点：
    • 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
/* A值根据实际调，Value有效值，new_Value当前采样值，程序返回有效的实际值 */

#define A 10
char Value;
char filter()
{    
　　char new_Value;   
 　　new_Value = get_ad(); // 获取采样值   
 　　if( abs(new_Value - Value) > A)          
　　 return Value;     // abs()取绝对值函数    return new_Value;
}

五、中位值平均滤波法

1、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
2、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
3、缺点：
    • 测量速度较慢，和算术平均滤波法一样
    • 比较浪费RAM
char filter()
{    
　　char count, i, j;    
　　char Value_buf[N];   
　　int sum = 0;    
　　for(count = 0; count < N; count++)    
　　{        
　　　　Value_buf[count] = get_ad();   
　　}    
　　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_buf[count]; 
　　}   
　　return (char)(sum/(N-2));
}

六、限幅平均滤波法

1、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
2、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
3、缺点：
    • 比较浪费RAM
#define A 10
#define N 12
char value, i = 0;
char value_buf[N];
char filter()
{   
　　char new_value, 
　　sum = 0;    
　　new_value = get_ad();    
　　if(Abs(new_value - value) < A)          
　　value_buf[i++] = new_value;    
　　if(i==N)          
　　　　i=0;    
　　for(count = 0; count < N; count++)    
　　{        
　　　　sum += value_buf[count];    
　　}    
　　return (char)(sum/N);
}

七、一阶滞后滤波法

1、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
2、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
3、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，取a=0~100*/

#define a 30
char value;
char filter()
{    
　　char new_value;    
　　new_value = get_ad();    
　　return ((100-a)*value + a*new_value);
}

八、加权递推平均滤波法

1、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
2、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
3、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
    • 不能迅速反应交易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 */
#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();   
　　}    
　　for(count = 0; count < N; count++)    
　　{        
　　　　sum += value_buf[count] * coe[count];    
　　}     
　　return (char)(sum/sum_coe);
}

九、消抖滤波法

1、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>或<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
2、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
3、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交易系统
#define N 12

char filter()

{    
　　char count = 0, new_value;    
　　new_value = get_ad();    
　　while(value != new_value)   　　
　　{        
　　　　count++;        
　　　　if(count >= N)             
　　　　　　return new_value;        
　　　　new_value = get_ad();   
　　}    
　　return value;
}

十、限幅消抖滤波法

1、方法：
    • 相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”
    • 先限幅，后消抖
2、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
3、缺点：
    • 对于快速变化的参数不宜
#define A 10

#define N 12

char value;

char filter()
{    
　　char new_value, count = 0;    
　　new_value = get_ad();   
　　while(value != new_value)    
　　{        
　　　　if(Abs(value - new_value) < A)        
　　　　{           
　　　　　　count++;            
　　　　　　if(count >= N)                 
　　　　　　　　return new_value;            
　　　　　　new_value = get_ad();        
　　　　}        
　　　　return value;   
　　}
}

标签：count,滤波,value,C语言,char,单片机,ADC,new,Value
From： https://www.cnblogs.com/rongjiangwei/p/17393673.html

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