10种简单的数字滤波算法(C语言源程序)

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

#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

#define N 11
char filter()
{
char value_buf[N];
char count,i,j,temp;
for ( count=0;count {
value_buf[count] = get_ad();
delay();
}
for (j=0;j {
for (i=0;i {
if ( value_buf[i]>value_buf[i+1] )
{
temp = value_buf[i];
value_buf[i] = 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

#define N 12
char filter()
{
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)
 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=412;温度,N=14
 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

#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 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

#define N 12
char filter()
{
char count,i,j;
char value_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[i]>value_buf[i+1] )
{
temp = value_buf[i];
value_buf[i] = 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
 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
 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

#define a 50
char value;
char filter()
{
char new_value;
new_value = get_ad();
return (100-a)value + anew_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

#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 {
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
 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
#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:

略 参考子程序1、9

你可能感兴趣的:(滤波算法,滤波算法)