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单片机常用滤波算法
说明: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),每次检测到新值时进行判断,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
①.无法抑制周期性的干扰
②.平滑度差
D、示例代码
#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:
①.能有效克服因偶然因素引起的波动干扰
②.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。
E、示例代码
/* 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
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:
①.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
②.比较浪费RAM
D、示例代码
#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)
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:
①.对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高;
②.适用于高频振荡的系统。
C、缺点:
①.灵敏度低;
②.对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差;
③.不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差;
④.不适用于脉冲干扰比较严重的场合;
⑤.比较浪费RAM。
F、示例代码
char value_buff[N];
char i=0;
char filter()
{
char count;
int sum=0;
value_buff[i++]=get_data();
if(i==N)i=0;
for(count=0;count<N;count++)
sum+=value_buff[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:
①.融合了两种滤波法的优点;
②.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:
①.测量速度较慢,和算术平均滤波法一样;
②.比较浪费 RAM。
D、示例代码
#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
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:
①.融合了两种滤波法的优点
②.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
D、示例代码:
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:
①.对周期性干扰具有良好的抑制作用;
②.适用于波动频率较高的场合。
C、缺点:
①.相位滞后,灵敏度低;
②.滞后程度取决于a值大小;
③.不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号。
G、示例代码:
/* 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
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:
①.适用于有较大纯滞后时间常数的对象;
②.和采样周期较短的系统。
C、缺点:
①.对于纯滞后时间常数较小,采样周期较长,变化缓慢的信号;
②.不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度,滤波效果差。
D、示例代码:
/* 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
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:
①.对于快速变化的参数不宜
②.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。
H、示例代码:
#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:
①.继承了“限幅”和“消抖”的优点
②.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
D、 示例
参考 1、 9
发布者:全栈程序员-用户IM,转载请注明出处:https://javaforall.cn/136537.html原文链接:https://javaforall.cn
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