微控制器常用濾波演算法

2021-09-02 04:59:16 字數 2577 閱讀 5962

說明:假定從 8位 ad中讀取資料(如果是更高位的 ad可定義資料型別為 int),子程式為 get_ad();  

一、  限幅濾波法(又稱程式判斷濾波法) 

a、方法: 

根據經驗判斷,確定兩次取樣允許的最大偏差值(設為 a) 

每次檢測到新值時判斷: 

如果本次值與上次值之差<=a,則本次值有效 

如果本次值與上次值之差》a,則本次值無效,放棄本次值,用上次值代替本次 

b、優點: 

能有效克服因偶然因素引起的脈衝干擾 

c、缺點 

無法抑制那種週期性的干擾 

平滑度差 

d、示例 

#define a 10 

char value; 

char filter() 

二、  中位值濾波法 

a、方法: 

連續取樣 n次(n取奇數) 

把n 次取樣值按大小排列 

取中間值為本次有效值 

b、優點: 

能有效克服因偶然因素引起的波動干擾 

對溫度、液位的變化緩慢的被測引數有良好的濾波效果 

c、缺點: 

對流量、速度等快速變化的引數不宜 

d、示例 

/* n值可根據實際情況調整排序採用冒泡法*/  

#define n 11 

char filter() 

for (j = 0; j < n-1; j++) } }

return value_buf[(n-1)/2]; 

}

三、  算術平均濾波法 

a、方法: 

連續取n 個取樣值進行算術平均運算 

n值較大時:訊號平滑度較高,但靈敏度較低 

n值較小時:訊號平滑度較低,但靈敏度較高 

n值的選取:一般流量,n=12;壓力:n=4 

b、優點: 

適用於對一般具有隨機干擾的訊號進行濾波 

這樣訊號的特點是有乙個平均值,訊號在某一數值範圍附近上下波動 

c、缺點: 

對於測量速度較慢或要求資料計算速度較快的實時控制不適用 

比較浪費 ram 

d、示例 

#define n 12 

char filter() 

} } 

for(count=1;count

六、  限幅平均濾波法 

a、方法: 

相當於「限幅濾波法」+「遞推平均濾波法」 

每次取樣到的新資料先進行限幅處理, 

再送入佇列進行遞推平均濾波處理 

b、優點: 

融合了兩種濾波法的優點 

對於偶然出現的脈衝性干擾,可消除由於脈衝干擾所引起的取樣值偏差 

c、缺點:           比較浪費 ram 

d、示例 

略 參考子程式1、3 

七、  一階滯後濾波法 

a、方法: 

取 a=0~1 

本次濾波結果=(1-a)*本次取樣值+a*上次濾波結果 

b、優點: 

對週期性干擾具有良好的抑制作用 

適用於波動頻率較高的場合 

c、缺點: 

相位滯後,靈敏度低 

滯後程度取決於 a值大小 

不能消除濾波頻率高於取樣頻率的 1/2的干擾訊號 

d、示例 

/* 為加快程式處理速度假定基數為 100,a=0~100 */ 

#define a 50 

char value; 

char filter() 

八、  加權遞推平均濾波法 

a、方法: 

是對遞推平均濾波法的改進,即不同時刻的資料加以不同的權 

通常是,越接近現時刻的資料,權取得越大。 

給予新取樣值的權係數越大,則靈敏度越高,但訊號平滑度越低 

b、優點: 

適用於有較大純滯後時間常數的物件 

和取樣週期較短的系統 

c、缺點: 

對於純滯後時間常數較小,取樣週期較長,變化緩慢的訊號 

不能迅速反應系統當前所受干擾的嚴重程度,濾波效果差 

d、示例 

/* coe 陣列為加權係數表,存在程式儲存區。*/ 

#define n 12 

char code coe[n] = ; 

char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12; 

char filter() 

return value;

}

十、  限幅消抖濾波法 

a、方法: 

相當於「限幅濾波法」+「消抖濾波法」 

先限幅,後消抖 

b、優點: 

繼承了「限幅」和「消抖」的優點 

改進了「消抖濾波法」中的某些缺陷,避免將干擾值匯入系統 

c、缺點: 

對於快速變化的引數不宜 

d、示例 

參考1、9 

微控制器中常用的濾波演算法

說明 假定從8位ad中讀取資料 如果是更高位的ad可定義資料型別為int 子程式為get ad 又稱程式判斷濾波法 a 方法 根據經驗判斷,確定兩次取樣允許的最大偏差值 設為a 每次檢測到新值時進行判斷,如果本次值與上次值之差 a,則本次值有效 如果本次值與上次值之差 a,則本次值無效,放棄本次值,...

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