doc_filter_by_software_c_code.txt

一些avr单片机的开发实例

实现种软件滤波方法及其示例程序

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；缺点：无法抑制那种周期性的干扰，平滑度差。

/* 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
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，缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜。

/* 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。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。

#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：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 。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

#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）
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。缺点：测量速度较慢，和算术平均滤波法一样，比较浪费RAM。

#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：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。缺点：比较浪费RAM。

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：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。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。

/* 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：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。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。

/* 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。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。

#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：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。缺点：对于快速变化的参数不宜。

略 参考子程序1、9