原创软件滤波算法

 2010-10-27 16:03  1925 5 5 分类: 测试测量

//来自互联网！

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，可能会造成不小的麻烦啊，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。
　

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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  */
#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;
}

10、限幅消抖滤波法
/*
*/
略参考子程序1、9

11、IIR滤波例子

int  BandpassFilter4(int InputAD4)
{
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;
//  }
return ReturnValue;
}

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