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整理软件滤波算法

3.规划环境影响报告书的审查效力这几天做一个流量检测的东西,其中用到了对数据的处理部分,试了很多种方法,从网上找到这些个滤波算法,贴出来记下

需要注意的是如果用到求平均值的话,注意总和变量是否有溢出,程序没必要照搬,主要学习这些方法,相信做东西的时候都能用得上

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

      

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

      

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

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。

 

//---------------------------------------------------------------------

软件滤波的C程序样例

10种软件滤波方法的示例程序

假定从8位AD中读取数据(如果是更高位的AD可定义数据类型为int),子程序为get_ad();

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  */

#defineA10

charvalue;

charfilter()

{

  char  new_value;

  new_value=get_ad();

  if((new_value-value>A)||(value-new_value>A)

    returnvalue;

  returnnew_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*/

#defineN  11

charfilter()

{

  charvalue_buf[N];

  charcount,i,j,temp;

  for(count=0;count

  {

    value_buf[count]=get_ad();

    delay();

  }

  for(j=0;j

  {

    for(i=0;i

    {

      if(value_buf>value_buf[i+1])

      {

        temp=value_buf;

        value_buf=value_buf[i+1];

        value_buf[i+1]=temp;

      }

    }

  }

  returnvalue_buf[(N-1)/2];

}    

3、算术平均滤波法

/*

*/

#defineN12

charfilter()

{

  int  sum=0;

  for(count=0;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)

/*

*/

#defineN12

charvalue_buf[N];

chari=0;

charfilter()

{

  charcount;

  int  sum=0;

  value_buf[i++]=get_ad();

  if(i==N)  i=0;

  for(count=0;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)

/*

*/

#defineN12

charfilter()

{

  charcount,i,j;

  charvalue_buf[N];

  int  sum=0;

  for  (count=0;count

  {

    value_buf[count]=get_ad();

    delay();

  }

  for(j=0;j

  {

    for(i=0;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

    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*/

#definea50

charvalue;

charfilter()

{

  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。

*/

#defineN12

charcodecoe[N]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};

charcodesum_coe=1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;

charfilter()

{

  charcount;

  charvalue_buf[N];

  int  sum=0;

  for(count=0,count

  {

    value_buf[count]=get_ad();

    delay();

  }

  for(count=0,count

    sum+=value_buf[count]*coe[count];

  return(char)(sum/sum_coe);

}

9、消抖滤波法

#defineN12

charfilter()

{

  charcount=0;

  charnew_value;

  new_value=get_ad();

  while(value!

=new_value);

  {

    count++;

    if(count>=N)  returnnew_value;

    delay();

    new_value=get_ad();

  }

  returnvalue;  

}

10、限幅消抖滤波法

/*

*/

略参考子程序1、9

11、IIR滤波例子

int  BandpassFilter4(intInputAD4)

{

  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;

  //  }

  returnReturnValue;  

}

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