auto.c.bak

我的一个工程

#include <MATH.H>
#include <intrins.h>
#include <float.h>
extern unsigned int AD_Conver(unsigned char channel);

/*void RMS_AND_AUTO()
{
	long float temp;
	temp=filter();



}
*/
/***************************************************************************************************
函数名称：float CalculateRMS(const int x[], unsigned char N)
函数入口：
函数出口：
功能描述：使用均方根的方法计算有效值。
****************************************************************************************************/
/*float CalculateRMS(const int x[], unsigned char N)
{
    unsigned long int   RMS = 0;          //有效值变量
    unsigned char   k   = 0;

    while (k < N)
    {
        RMS  += (unsigned long int)x[k] * (unsigned long int)x[k];
        ++k;
    }

    RMS  /= N;

    return sqrt(RMS);
}*/
/*十种软件滤波方法(转载)2007年06月12日 星期二 22:20十种软件滤波方法*/
/*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
         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
     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
     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
     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
         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）
     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
         4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）*/
#define N 4
unsigned  int value_buf[N];
unsigned char i=0;
long   float   filter(unsigned char port)
{


    long float   sum=0;
    unsigned char count;
    value_buf[i++] =AD_Conver(port);
    if ( i == N )    i = 0;
    for ( count=0;count<N;count++)
       sum += value_buf[count];
       sum=sum*0.25;
       //sum*=10000;
       //sum=sum*9.999;
        sum=sum*5000/4095;
    return (long float)sum;
}

/*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 #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
     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
         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
     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
         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
     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
         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
     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

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();

*/
#define A 3.96847e-3；
#define B -5.847e-7；
#define C -4.22e-12；
#define R0 100;
 float process_t()      /*测量温度求解函数，已知R，VREF*/
{
data float vac,vab,Rt,R,T;
    vac=filter(0);
vab=filter(3);    /*A/D转换获得VAB和VAC*/
R=(vab+vac)/30;
/*计算出热电阻当前值*/
      //rt=lubo(rt1); /*滑动加权滤波*/
      //rt= rt1;
  T=(R-100)/0.9;
//首先按照400度量程线性估计当前温度
       do
//采用试差法循环计算，刚才估计的t做初始值
        {
        if(R<100) //摄氏零度以下处理
          {
            Rt=100+T*(3.96847e-3-5.847e-7*T-0.000000000427351*(T-100)*T*T);

          }
        else //摄氏零度以上处理
          {
            Rt=100+T*(3.96847e-3-5.847e-7*T);
          }
        T=T+(R-Rt)/0.9;
        }
      while(((R-Rt)>0.005)||(Rt-R)>0.005);      //计算余差最终小于0.005欧
        return(T)  ;       //试差结束，返回浮点数温度值
}