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常用滤波算法及C语言程序实现
(2014-11-25 08:46:55)
标签：
杂谈 |
分类： 软件算法 |
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
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#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
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#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>value_buf[i+1] ) { temp = value_buf; value_buf = value_buf[i+1]; value_buf[i+1] = temp; } } } return value_buf[(N-1)/2]; } |
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
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#define N 12 char filter() { 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
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#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
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#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>value_buf[i+1] ) { temp = value_buf; value_buf = 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
略 参考子程序1、3
7、一阶滞后滤波法(低通滤波)
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
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#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
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#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
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#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
C、缺点：
对于快速变化的参数不宜
第11种方法：IIR 数字滤波器
A. 方法：
确定信号带宽， 滤之。
Y(n) = a1*Y(n-1) + a2*Y(n-2) + ... + ak*Y(n-k) + b0*X(n) + b1*X(n-1) + b2*X(n-2) + ... + bk*X(n-k)
B. 优点：高通，低通，带通，带阻任意。设计简单(用matlab）
C. 缺点：运算量大。
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int BandpassFilter4(int InputAD4) { int ReturnValue; int ii; RESLO=0; RESHI=0; MACS=*PdelIn; OP2=1068; //FilterCoeff4[4]; MACS=*(PdelIn+1); OP2=8; //FilterCoeff4[3]; MACS=*(PdelIn+2); OP2=-2001;//FilterCoeff4[2]; MACS=*(PdelIn+3); OP2=8; //FilterCoeff4[1]; MACS=InputAD4; OP2=1068; //FilterCoeff4[0]; MACS=*PdelOu; OP2=-7190;//FilterCoeff4[8]; MACS=*(PdelOu+1); OP2=-1973; //FilterCoeff4[7]; MACS=*(PdelOu+2); OP2=-19578;//FilterCoeff4[6]; MACS=*(PdelOu+3); OP2=-3047; //FilterCoeff4[5]; *p=RESLO; *(p+1)=RESHI; mytestmul<<=2; ReturnValue=*(p+1); for (ii=0;ii<3;ii++) { DelayInput[ii]=DelayInput[ii+1]; DelayOutput[ii]=DelayOutput[ii+1]; } DelayInput[3]=InputAD4; DelayOutput[3]=ReturnValue; // if (ReturnValue<0) // { // ReturnValue=-ReturnValue; // } return ReturnValue; } |
第12种方法：RC滤波的一种实现.
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RcDigital(double & X, double & Y) { static int MidFlag; static double Yn_1,Xn_1; double MyGetX=0,MyGetY=0; double Alfa; Alfa=0.7; if(X==0||Y==0) { MidFlag=0; Xn_1=0; Yn_1=0; MyGetX=0; MyGetY=0; } if(X>0&&Y>0) { if(MidFlag==1) { MyGetY = (1 - Alfa) * Y + Alfa * Yn_1; MyGetX = (1 - Alfa) * X + Alfa * Xn_1; Xn_1 = MyGetX; Yn_1 = MyGetY; } else { MidFlag=1; MyGetX = X; MyGetY = Y; Xn_1 = X; Yn_1 = Y; } } X = MyGetX; Y = MyGetY; } |
实际上的应用并没有单一的应用，例如：
实际的AD上存在一定的冲击干扰，这时就中位值平均滤波，又由于效率的问题对其添加滑动平均滤波法，提高其动态性。
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sint32 slAD =0; void filter() { static sint32 slaTemp[10] = {0}; static uint8 k =0 ;
static sint32 slFirst = 0; static uint8 ucFirstFlag =0;
uint8 queue[10]={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9}; uint8 ucTemp =0; uint8 i,j =0; sint32 slTemp =0;
slaTemp[k] = get_ad()/2; k++;
for(j=0;j<10;j++) { for(i=j+1;i<10;i++) { if( slaTemp[queue[j]] > slaTemp[queue[i]] ) { ucTemp = queue[j]; queue[j]=queue[i]; queue[i]=ucTemp; } } }
for(j=2;j<10-2;j++) { slTemp += slaTemp[queue[j]]; } slTemp /=6;
if(k>9) { k =0; if( ucFirstFlag==0 ) { slFirst = slTemp; ucFirstFlag=1; } }
slAD = (slAD*4 + (slTemp-slFirst) )/5; } |
本文源自博客
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