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[導(dǎo)讀]1、限幅濾波法(又稱程序判斷濾波法)A、方法:根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷,確定兩次采樣允許的最大偏差值(設(shè)為A),每次檢測到新值時(shí)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

1、限幅濾波法(又稱程序判斷濾波法)


A、方法:根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷,確定兩次采樣允許的最大偏差值(設(shè)為A),每次檢測到新值時(shí)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(yōu)點(diǎn):能有效克服因偶然因素引起的脈沖干擾。


C、缺點(diǎn):無法抑制那種周期性的干擾,平滑度差。



2、中位值濾波法


A、方法:連續(xù)采樣N次(N取奇數(shù)),把N次采樣值按大小排列,取中間值為本次有效值。


B、優(yōu)點(diǎn):能有效克服因偶然因素引起的波動(dòng)干擾,對溫度、液 位的變化緩慢的被測參數(shù)有良好的濾波效果。


C、缺點(diǎn):對流量、速度等快速變化的參數(shù)不宜。



3、算術(shù)平均濾波法


A、方法:連續(xù)取N個(gè)采樣值進(jìn)行算術(shù)平均運(yùn)算。N值較大時(shí):信號平滑度較高,但靈敏度較低;N值較小時(shí):信號平滑度較低,但靈敏度較高。N值的選取:一般流量,N=12;壓力:N=4


B、優(yōu)點(diǎn):適用于對一般具有隨機(jī)干擾的信號進(jìn)行濾波,這樣信號的特點(diǎn)是有一個(gè)平均值,信號在某一數(shù)值范圍附近上下波動(dòng)。


C、缺點(diǎn):對于測量速度較慢或要求數(shù)據(jù)計(jì)算速度較快的實(shí)時(shí)控制不適用,比較浪費(fèi)RAM。



4、遞推平均濾波法(又稱滑動(dòng)平均濾波法)


A、方法:把連續(xù)取N個(gè)采樣值看成一個(gè)隊(duì)列,隊(duì)列的長度固定為N,每次采樣到一個(gè)新數(shù)據(jù)放入隊(duì)尾,并扔掉原來隊(duì)首的一次數(shù)據(jù).(先進(jìn)先出原則),把隊(duì)列中的N個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行算術(shù)平均運(yùn)算,就可獲得新的濾波結(jié)果。N值的選?。毫髁?,N=12;壓力:N=4;液面,N=4"12;溫度,N=1"4


B、優(yōu)點(diǎn):對周期性干擾有良好的抑制作用,平滑度高,適用于高頻振蕩的系統(tǒng)。


C、缺點(diǎn):靈敏度低 ,對偶然出現(xiàn)的脈沖性干擾的抑制作用較差,不易消除由于脈沖干擾所引起的采樣值偏差,不適用于脈沖干擾比較嚴(yán)重的場合,比較浪費(fèi)RAM



5、中位值平均濾波法(又稱防脈沖干擾平均濾波法)


A、方法:相當(dāng)于“中位值濾波法”+“算術(shù)平均濾波法”。連續(xù)采樣N個(gè)數(shù)據(jù),去掉一個(gè)最大值和一個(gè)最小值,然后計(jì)算N-2個(gè)數(shù)據(jù)的算術(shù)平均值。N值的選?。?"14


B、優(yōu)點(diǎn):融合了兩種濾波法的優(yōu)點(diǎn),對于偶然出現(xiàn)的脈沖性干擾,可消除由于脈沖干擾所引起的采樣值偏差。


C、缺點(diǎn):測量速度較慢,和算術(shù)平均濾波法一樣,比較浪費(fèi)RAM。



6、限幅平均濾波法


A、方法:相當(dāng)于“限幅濾波法”+“遞推平均濾波法”,每次采樣到的新數(shù)據(jù)先進(jìn)行限幅處理,再送入隊(duì)列進(jìn)行遞推平均濾波處理 。


B、優(yōu)點(diǎn):融合了兩種濾波法的優(yōu)點(diǎn),對于偶然出現(xiàn)的脈沖性干擾,可消除由于脈沖干擾所引起的采樣值偏差。


C、缺點(diǎn):比較浪費(fèi)RAM。



7、一階滯后濾波法


A、方法:取a=0"1,本次濾波結(jié) 果=(1-a)*本次采樣值+a*上次濾波結(jié)果。


B、優(yōu)點(diǎn):對周期性干擾具有良好的抑制作用,適用于波動(dòng)頻率較高的場合。


C、缺點(diǎn): 相位滯后,靈敏度低,滯后程度取決于a值大小,不能消除濾波頻率高于采樣頻率的1/2的干擾信號。



8、加權(quán)遞推平均濾波法


A、方法:是對遞推平均濾波法的改進(jìn),即不同時(shí)刻的數(shù)據(jù)加以不同的權(quán)。通常是,越接近現(xiàn)時(shí)刻的數(shù)據(jù),權(quán)取得越大。給予新采樣值的權(quán)系數(shù)越大,則靈敏度越高,但信號平滑度越低。


B、優(yōu)點(diǎn):適用于有較大純滯后時(shí)間常數(shù)的對象和采樣周期較短的系統(tǒng)。


C、缺點(diǎn):對于純滯后時(shí)間常數(shù)較小,采樣周期較長,變化緩慢的信號不能迅速反應(yīng)系統(tǒng)當(dāng)前所受干擾的嚴(yán)重程度,濾波效果差。



9、消抖濾波法


A、方法:設(shè)置一個(gè)濾波計(jì)數(shù)器將每次采樣值與當(dāng)前有效值比較:如果采樣值=當(dāng)前有效值,則計(jì)數(shù)器清零如果采樣值<>當(dāng)前有效值,則計(jì)數(shù)器+1,并判斷計(jì)數(shù)器是否>=上限N(溢出),如果計(jì)數(shù)器溢出,則將本次值替換當(dāng)前有效值,并清計(jì)數(shù)器 。


B、優(yōu)點(diǎn):對于變化緩慢的被測參數(shù)有較好的濾波效果,可避免在臨界值附近控制器的反復(fù)開/關(guān)跳動(dòng)或顯示器上數(shù)值抖動(dòng)。


1 /*

2 2015.5

3 單片機(jī)濾波示例:

4

5 */

6

7 // 讀取數(shù)據(jù)程序:

8 unsigned int get_ad();

9

10

11 // 1、限幅濾波法(又稱程序判斷濾波法)

12 #define A 10

13 char value;

14 char filter()

15 {

16 char new_value = get_ad();

17 if ((new_value - value > A) || (value - new_value > A))

18 return value;

19 return new_value;

20 }

21

22 // 2、中位值濾波法

23 #define N 11

24 char filter()

25 {

26 char value_buf[N];

27 char count, i, j, temp;

28 for (count = 0; count

29 {

30 value_buf[count] = get_ad();

31 delay();

32 }

33 // 冒泡排序

34 for (j = 0; j

35 {

36 for (i = 0; i

37 {

38 if (value_buf[i]>value_buf[i + 1])

39 {

40 temp = value_buf[i];

41 value_buf[i] = value_buf[i + 1];

42 value_buf[i + 1] = temp;

43 }

44 }

45 }

46 return value_buf[(N - 1) / 2];

47 }

48

49 // 3、算術(shù)平均濾波法

50 #define N 12

51 char filter()

52 {

53 int sum = 0;

54 for (count = 0; count

55 {

56 sum + = get_ad();

57 delay(); }

58 return (char)(sum / N);

59 }

60

61 // 4、遞推平均濾波法(又稱滑動(dòng)平均濾波法)

62 #define N 12

63 char value_buf[N];

64 char i = 0;

65 char filter()

66 {

67 char count;

68 int sum = 0;

69 value_buf[i++] = get_ad();

70 if (i == N )

71 i = 0;

72 for (count = 0; count < N; count++)

73 {

74 sum = value_buf[count];

75 }

76 return (char)(sum / N);

77 }

78

79 // 5、中位值平均濾波法(又稱防脈沖干擾平均濾波法)

80 #define N 12

81 char filter()

82 {

83 char count, i, j;

84 char value_buf[N];

85 int sum = 0;

86 for (count = 0; count

87 {

88 value_buf[count] = get_ad();

89 delay();

90 }

91 for (j = 0; j < N - 1; j++)

92 {

93 for (i = 0; i

94 {

95 if (value_buf[i]>value_buf[i + 1])

96 {

97 temp = value_buf[i];

98 value_buf[i] = value_buf[i + 1];

99 value_buf[i + 1] = temp;

100 }

101 }

102 }

103 for (count = 1; count

104 {

105 sum += value[count];

106 }

107 return (char)(sum / (N - 2));

108 }

109

110 // 6、限幅平均濾波法

111

112

113 // 7、一階滯后濾波法

114 #define a 50

115 char value;

116 char filter()

117 {

118 char new_value;

119 new_value = get_ad();

120 return (100 - a)*value + a*new_value;

121 }

122

123 // 8、加權(quán)遞推平均濾波法

124 #define N 12

125 char code coe[N] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 };

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

127 char filter()

128 {

129 char count;

130 char value_buf[N];

131 int sum = 0;

132 for (count = 0, count < N; count++)

133 {

134 value_buf[count] = get_ad(); delay();

135 }

136 for (count = 0, count < N; count++)

137 {

138 sum += value_buf[count] * coe[count];

139 }

140 return (char)(sum / sum_coe);

141 }

142

143 // 9、消抖濾波法

144 #define N 12

145 char filter()

146 {

147 char count = 0;

148 char new_value = get_ad();

149 while (value != new_value)

150 {

151

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