10種常用的軟體濾波方法及示例程式(以及硬體濾波)

2021-10-01 15:16:54 字數 4057 閱讀 4956

濾波,就是濾除不想要的東西,留下想要的東西,不管是硬體濾波還是軟體濾波。

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,用上次值代替本次值

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

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

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

a、方法:

把連續取n個取樣值看成乙個佇列

佇列的長度固定為n

每次取樣到乙個新資料放入隊尾,並扔掉原來隊首的一次資料.(先進先出原則)

把佇列中的n個資料進行算術平均運算,就可獲得新的濾波結果

n值的選取:流量,n=12;壓力:n=4;液面,n=412;溫度,n=14

b、優點:

對週期性干擾有良好的抑制作用,平滑度高

適用於高頻振盪的系統

c、缺點:

靈敏度低

對偶然出現的脈衝性干擾的抑制作用較差

不易消除由於脈衝干擾所引起的取樣值偏差

不適用於脈衝干擾比較嚴重的場合

比較浪費ram

a、方法:

相當於「中位值濾波法」+「算術平均濾波法」

連續取樣n個資料,去掉乙個最大值和乙個最小值

然後計算n-2個資料的算術平均值

n值的選取:3~14

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:

測量速度較慢,和算術平均濾波法一樣

比較浪費ram

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

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

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

a、方法:

設定乙個濾波計數器

將每次取樣值與當前有效值比較:

如果取樣值=當前有效值,則計數器清零

如果取樣值<>當前有效值,則計數器+1,並判斷計數器是否》=上限n(溢位)

如果計數器溢位,則將本次值替換當前有效值,並清計數器

b、優點:

對於變化緩慢的被測引數有較好的濾波效果,

可避免在臨界值附近控制器的反覆開/關跳動或顯示器上數值抖動

c、缺點:

對於快速變化的引數不宜

如果在計數器溢位的那一次取樣到的值恰好是干擾值,則會將干擾值當作有效值匯入系統

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

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();

1、限副濾波

/* a值可根據實際情況調整

value為有效值,new_value為當前取樣值

濾波程式返回有效的實際值 */

#define a 10

char value;

char

filter()

2、中位值濾波法

/* 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;j1;j++)}

}return value_buf[

(n-1)/

2];}

3、算術平均濾波法

#define n 12

char

filter()

return

(char

)(sum/n);}

4、遞推平均濾波法(又稱滑動平均濾波法)

#define n 12

char value_buf[n]

;char i=0;

char

filter()

5、中位值平均濾波法(又稱防脈衝干擾平均濾波法)

#define n 12

char

filter()

for(j=

0;j1;j++)}

}for

(count=

1;count

1;count++

) sum +

= value[count]

;return

(char

)(sum/

(n-2))

;}6、限幅平均濾波法

參考子程式1、3

7、一階滯後濾波法

/* 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()

8、加權遞推平均濾波法

/* 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()

for(count=

0,count

) sum +

=value_buf[count]

*coe[count]

;return

(char

)(sum/sum_coe);}

9、消抖濾波法

#define n 12

char

filter()

return value;

}10、限幅消抖濾波法

略參考子程式1、9

10種軟體濾波方法的示例程式

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 1 限副濾波 define a 10 char value char filter 2 中位值濾波法 define n 11 char filter for j 0 j return value buf n 1...

10種軟體濾波方法的示例程式

10種軟體濾波方法的示例程式 jkrl 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 1 限副濾波 a值可根據實際情況調整 value為有效值,new value為當前取樣值 濾波程式返回有效的實際值 define a 10 char value char...

10種軟體濾波方法

1 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,用上次值代替本次值 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...