10种超经典的软件滤波方法

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1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法） 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。   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。   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。

#define N 12
 
char filter (void)
{
int sum = 0;
 
for (count = 0; count < N; 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。 B、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。 C、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。

#define N 12
 
char value_buf[N];
char i = 0;
 
char filter (void)
{
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);
}

 

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。   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。   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 */
 
#define a 50
 
char value;
 
char filter()
{
char new_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。*/
 
#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 (void)
{
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);
}

 

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。

#define N 12
 
char filter (void)
{
char count = 0;
 
char 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。  

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