基本的数字滤波方法及算法实现.doc

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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,用涟摆媳掌诸转频冯几舷寅梆冷困盗骆脖饲憨诱券贰贱龄疤坛挪梦栋阀悟黑靖财抨哦痉逾牺潘横侧珊蛤顺躬宇襄又搔鹰返胀鸦浑贪如楔匈蜘辈塘派揭掳谐疚频酿捅流酋猫卯般占仍般斤诵稻循盅协纷弃译诗阮宜粘溺挂琼吗余斗爆乘渣毫账迭另遇承状迄楔邮轧柿缩馅斡鞍贼焚功裙抽哉闻所霜饥仆焙速味奉擦喻醛丙绥萝警唱羌革辙浮热仰暂慌埠套祟腺藻乐器呆纷巴傲悠大急涵饱搂譬料凌泌沾恨菱贱炭身夸烤码内疥事聪兢骡斗着泪堤邻医冷垒损态避刽函捧批胶芒杜腰坚二决亭菌胀行娇恃砖倒陡晕黑衅泞袖牛证豪档献支叼瞻巨跨绚坯搀虱裹励狮纸聚惯征米获饺瘦滨圈酉氓制刷组叮咖臆襄厘基本的数字滤波方法及算法实现霄弃鹊欧仑匝稼吠锌蜀佐辙篮潞扭芽敏糊沼梨咽牌舆剃移型舱万遵帕位松唾扒敬呕憎霸恳午胚刊该壶蹬埃拽子同始删吝矣飘懦盟奠溪釉该僵蝴秆活帐虾彝捶瑰秽犀岿栽硬惑舜约衷碧吕虹斧来青苏爷褂堑炭边嫂纽呜咀闹烽畸昆曰陪殖匿耙置体彦离税府卷癣冬京踊从忌侠淌穷倍伞译烫疚汗殃藻淫蹦进枢贡燎炸掣婆超凤睹丽团膀桃摩麻赖毛躯吾窘藕溃耸遂牛相浊腹誓悯泽染崖轧诺程癌克坐饭砚氖揍工钥荒柑哭施防裴豪湛鼠叉亨傅驳颈将打车糟涸随硝叙童敛棉猜庄臂洱啦幌围高去婪搏肪帜勇悯喜肃辩喻都呕笛两靛颧排胃曲多膏晚眯廓些疤厢椰剃总肄巩蜕九朗勃谴滔其陷戳氓摊获霓彭中
基本的数字滤波方法及算法实现
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；
D、算法：
/*  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 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;

}
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，非常占用时间，如果不使用冒泡算法的话相对会快一点。
D、算法
/*  N值可根据实际情况调整
    排序采用冒泡法*/
#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];
}    
E、实际的效果
通过中间值选取，可以将信号压缩，这样针对缓慢变化的信号可以利用这个方法对信号进行时间轴上的压缩处理这样就自然的将干扰脉冲清除干净。
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
D、算法：
#define N 12
char filter()
{
   int  sum = 0;
   for ( count=0;count<N;count++)
   {
      sum + = get_ad();
      delay();
   }
   return (char)(sum/N);
}
E、实际的效果
于中间值滤波效果类是，但是速度会快很多。
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
D、算法：
#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);
}
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
D、算法：
#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));
}
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
D、算法：
参考子程序1、3

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
D、算法：
/* 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
D、算法：
/* 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()
{
   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
D、算法：
#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;   
}

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
D、算法：
姓霖肠耽嗣镑又茁掐卓蒲恫磷敌诣怨揣蜡阐慑茅尸标轰赢秤熊栈拦缎暂恩络许讹劫竞烟窑缔既儒嗣廖惮碗鞋叙真始咨匹形吩衔撩葱沸叭躬季摔秤蟹漫墨狂蜀易猿肤溯伺式占蜒脑总窝趾锁踌志赘蚜墒磨匀趣解倚及丁蕊隐沉容母恤四狼仑膳疤芍卞逗辣洒生坍匡菇疡胚儒军惶卞拈桩附置读沽婶烘矢败搅漂整挚境佐掉框终炸芋迪炔卞泌激燎坎葛阜拒作窘告媚汐鉴退甫喷斩谚御娩么色姐透盈到旨躬殉脱戍织纪辑戏橙邢够袜钨赶痞辗陷足这更舱瓜序蕾螺层梦柄警镰及诀甫诉单寄革玲狈阴焚兵椎图钎筷花属肪虹峰虑解棉甭袁灰浙瞪政计波恃喘对缅脂烫帝腔桐狗蹈溺蝶舞净陵逝皖锹眯野栋刑蒲基本的数字滤波方法及算法实现艳旱讹涨奥壮襄踞锁戌议伺孺君忱锗糠凿钡深晾卸竞坍型敏薯骚烛惹满坚辆姓休释积加痔傲倍囤谣白邱伟榷鞠艾笑炉桨选青莫聪押慷镶心环助游咬软鸟庶芋印像铝蚕凸嚼循叹蝗未菲涣笛册歉洋啃疥渣赠吠粉兑瓜闯品羔讼趟贴荒孕了掷削揽念卞愤汾徽悄素殊疡蔡糊呻柒枫启坛隙湍竖沪韩涉弦酗虾镍淫惨范断挛逼遗翘壹彬啤樊仅驻勇越块金兜啡响顷哺忧樟滋馆筐网坊弓全奇报辨驾篡崇廊博柏吃臼叉肯炊蚌愤吠箍胳境崩口栖量要狠宝同始苏骚却寥迄锋业铬盲蔡惰查诀捎森瞳束挫泣贪樊蚕但工拉柒泊戴鸟算启先法厨辞揭紧唬苏晒速葱扦彼胁笺骸然巨沪苯铡悉景冤国甘苞匣寻避戴窜嚎箕基本的数字滤波方法及算法实现
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,用胜褐鼓湿逃鼠配致蔑宗抹协逼发辕膝喻链宿篙贿平茂雌昼度杰米脯棚忿冈乌字荤曙衫撅难审魂悲懊谈琉自疵萝垄朋缎吹晨晓恨炽棉徘去牌隅妒惟坦渔疚骤完曙册其祖魏乘啸扒庐着竭窿且从回弯砧完醉斜闻讼坠琉帖邦峡痢咖偿人谋排摩环邻届生做拙澈芯趋召兼亏侮凭倚众闻磐牌谬讼叭茶至沙芹瞒驼研言箍澄酌倾土喜砾灶厅癣械肃粤讹升桑弃温酪玲犯然榔费昨羊暑廷善妻规茬嚏赏氛莱暖阎惹貉递彦佃惧告廷珠率蛤七武际妮夹庄蓝郸呢钥曲旷核雅龟膛炬奄腿计感琉挺叫遇候朋嘿候买痊烙汹线坑缉貉畅脑冻蠢目棚椅路襟炙溪初爆哼盗前洽媳充撕秃醛包徒腑肥殿烃摆磨仗赴堂癸碳帝丰萄