📄 电子设计资源-常用软件滤波方法及其示例程序.htm
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align=left>B、优点：<BR>能有效克服因偶然因素引起的波动干扰<BR>对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果</P>
<P align=left>C、缺点：<BR>对流量、速度等快速变化的参数不宜</P>
<P
align=left>示例：<BR>/*<BR>N值可根据实际情况调整<BR>排序采用冒泡法*/<BR><BR>#define
N 11<BR>char filter()<BR>{<BR>char value_buf[N];<BR>char
count,i,j,temp;<BR>for ( count=0;count<N;COUNT++)<BR>
{<BR>value_buf[count] = get_ad();<BR>delay();<BR>}<BR>for
(j=0;j<N-1;J++)<BR> {<BR>for (i=0;i<N-J;I++)<BR> {<BR>if (
value_buf[i]>value_buf[i+1] )<BR>{<BR>temp =
value_buf[i];<BR>value_buf[i] = value_buf[i+1];
<BR>value_buf[i+1] = temp;<BR>}<BR>}<BR>}<BR>return
value_buf[(N-1)/2];<BR>} </P></BLOCKQUOTE>
<P align=left><BR>3、算术平均滤波法</P>
<BLOCKQUOTE>
<P
align=left>A、方法：<BR>连续取N个采样值进行算术平均运算<BR>N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低<BR>N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高<BR>N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4</P>
<P
align=left>B、优点：<BR>适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波<BR>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</P>
<P
align=left>C、缺点：<BR>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<BR>比较浪费RAM</P>
<P align=left>示例：<BR><BR>#define N 12<BR>char
filter()<BR>{<BR>int sum = 0;<BR>char count;<BR>for (
count=0;count<N;COUNT++)<BR>
{<BR>sum+=get_ad();<BR>delay();<BR>}<BR>return
(char)(sum/N);<BR>}</P></BLOCKQUOTE>
<P align=left>4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）</P>
<BLOCKQUOTE>
<P
align=left>A、方法：<BR>把连续取N个采样值看成一个队列<BR>队列的长度固定为N<BR>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)<BR>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<BR>N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4</P>
<P align=left><BR>B、优点：<BR>对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高<BR>适用于高频振荡的系统
</P>
<P
align=left>C、缺点：<BR>灵敏度低<BR>对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差<BR>不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差<BR>不适用于脉冲干扰比较严重的场合<BR>比较浪费RAM</P>
<P align=left>示例：<BR><BR>#define N 12 <BR>char
value_buf[N];<BR>char i=0;<BR>char filter()<BR>{<BR>char
count;<BR>int sum=0;<BR>value_buf[i++]=get_ad();<BR>if (i ==
N) i=0;<BR>for ( count=0;count<N;COUNT++)<BR> sum =
value_buf[count];<BR>return
(char)(sum/N);<BR>}</P></BLOCKQUOTE>
<P align=left>5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）</P>
<BLOCKQUOTE>
<P
align=left>A、方法：<BR>相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”<BR>连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值<BR>然后计算N-2个数据的算术平均值<BR>N值的选取：3~14</P>
<P
align=left>B、优点：<BR>融合了两种滤波法的优点<BR>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</P>
<P align=left>C、缺点：<BR>测量速度较慢，和算术平均滤波法一样<BR>比较浪费RAM</P>
<P align=left>示例：<BR><BR>#define N 12<BR>char
filter()<BR>{<BR>char count,i,j,temp;<BR>char
value_buf[N];<BR>int sum=0;<BR>for
(count=0;count<N;COUNT++)<BR> {<BR>value_buf[count] =
get_ad();<BR>delay();<BR>}<BR>for (j=0;j<N-1;J++)<BR>
{<BR>for (i=0;i<N-J;I++)<BR> {<BR>if (
value_buf[i]>value_buf[i+1] )<BR>{<BR>temp =
value_buf[i];<BR>value_buf[i] = value_buf[i+1];
<BR>value_buf[i+1] =
temp;<BR>}<BR>}<BR>}<BR>for(count=1;count<N-1;COUNT++)<BR>
sum += value_buf[count];<BR>return
(char)(sum/(N-2));<BR>}<BR></P></BLOCKQUOTE>
<P align=left>6、限幅平均滤波法</P>
<BLOCKQUOTE>
<P
align=left>A、方法：<BR>相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”<BR>每次采样到的新数据先进行限幅处理，<BR>再送入队列进行递推平均滤波处理</P>
<P
align=left>B、优点：<BR>融合了两种滤波法的优点<BR>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</P>
<P align=left>C、缺点：<BR>比较浪费RAM</P>
<P align=left><BR>略 参考子程序1、3<BR><BR><BR></P></BLOCKQUOTE>
<P align=left><BR>7、一阶滞后滤波法</P>
<BLOCKQUOTE>
<P
align=left>A、方法：<BR>取a=0~1<BR>本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果</P>
<P align=left>B、优点：<BR>对周期性干扰具有良好的抑制作用<BR>适用于波动频率较高的场合</P>
<P
align=left>C、缺点：<BR>相位滞后，灵敏度低<BR>滞后程度取决于a值大小<BR>不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号</P>
<P align=left>示例：<BR>/*为加快程序处理速度假定基数为100，a=0~100
*/<BR><BR>#define a 50<BR>char value;<BR>char
filter()<BR>{<BR>char new_value;<BR>new_value =
get_ad();<BR>return (100-a)*value + a*new_value;
<BR>}</P></BLOCKQUOTE>
<P align=left> </P>
<P align=left>8、加权递推平均滤波法</P>
<BLOCKQUOTE>
<P
align=left>A、方法：<BR>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<BR>通常是，越接近现时刻的数据，权取得越大。<BR>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</P>
<P align=left>B、优点：<BR>适用于有较大纯滞后时间常数的对象<BR>和采样周期较短的系统</P>
<P
align=left>C、缺点：<BR>对于纯滞后时间常数较小，采样周期较长，变化缓慢的信号<BR>不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度，滤波效果差</P>
<P
align=left><BR>示例：<BR>/*coe数组为加权系数表，存在程序存储区。*/<BR><BR>#define
N 12<BR>char coe[N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};<BR>char
sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;<BR>char
filter()<BR>{<BR>char count;<BR>char value_buf[N];<BR>int
sum=0;<BR>for (count=0;count<N;COUNT++)<BR>
{<BR>value_buf[count] = get_ad();<BR>delay();<BR>}<BR>for
(count=0;count<N;COUNT++)<BR> sum +=
value_buf[count]*coe[count];<BR>return
(char)(sum/sum_coe);<BR>}</P></BLOCKQUOTE>
<P align=left><BR>9、消抖滤波法</P>
<BLOCKQUOTE>
<P
align=left>A、方法：<BR>设置一个滤波计数器<BR>将每次采样值与当前有效值比较：<BR>如果采样值＝当前有效值，则计数器清零<BR>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)<BR>如果计数器溢出,则将本次值替换当前有效值,并清计数器</P>
<P
align=left>B、优点：<BR>对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果,<BR>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</P>
<P
align=left>C、缺点：<BR>对于快速变化的参数不宜<BR>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<BR>入系统</P>
<P align=left>示例：<BR><BR>char value;<BR>#define N 12<BR>char
filter()<BR>{<BR>char count=0;<BR>char
new_value;<BR>new_value = get_ad();<BR>while (value
!=new_value);<BR>{<BR>count++;<BR>if (count>=N) return
new_value;<BR>delay();<BR>new_value =
get_ad();<BR>}<BR>return value; <BR>}</P></BLOCKQUOTE>
<P align=left><BR>10、限幅消抖滤波法</P>
<BLOCKQUOTE>
<P align=left>A、方法：<BR>相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”<BR>先限幅,后消抖</P>
<P
align=left>B、优点：<BR>继承了“限幅”和“消抖”的优点<BR>改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统</P>
<P align=left>C、缺点：<BR>对于快速变化的参数不宜</P>
<P align=left>参考子程序1、9</P></BLOCKQUOTE></TD></TR>
<TR>
<TD align=right>责任编辑 dhd</TD></TR></TBODY></TABLE></TD></TR>
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