最常用数字滤波方法及源代码

三寸日光

最常用数字滤波方法


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

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

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?span class="highlight">值穆龀逍愿扇诺囊种谱饔媒喜?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

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?span class="highlight">值穆龀逍愿扇牛 上 捎诼龀甯扇潘 鸬牟裳?span class="highlight">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?span class="highlight">值穆龀逍愿扇牛 上 捎诼龀甯扇潘 鸬牟裳?span class="highlight">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

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

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

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

1、限副滤波
/* 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
/* 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>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
/*
*/

#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）
/*
*/
#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）
/*
*/
#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
/*
*/
略 参考子程序1、3

7、一阶滞后滤波法
/* 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
/* 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

#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;
}

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FSL_TICS_Robin

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