10种软件滤波方法.txt

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                  10种软件滤波方法
                  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



      
                  10种软件滤波方法的示例程序 
                   10种软件滤波方法的示例程序(JKRL)
                   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[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
                  #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[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<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