软件滤波优缺点及例程
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          软件滤波优缺点及例程

          2017-4-21 16:07:13      点击:
          1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
             A、名称:限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
             B、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。
             C、优点:能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。

             D、缺点:无法抑制那种周期性的干扰。平滑度差。



          int Filter_Value;
          int Value;
           
          void setup() 
          {
            Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
            randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
            Value = 300;
          }
           
          void loop() 
          {
            Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值
            Value = Filter_Value;          // 最近一次有效采样的值,该变量为全局变量
            Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
            delay(50);
          }
           
          // 用于随机产生一个300左右的当前值
          int Get_AD() 
          {
            return random(295, 305);
          }
           
          // 限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
          #define FILTER_A 1
          int Filter() 
          {
            int NewValue;
            NewValue = Get_AD();
            if(((NewValue - Value) > FILTER_A) || ((Value - NewValue) > FILTER_A))
              return Value;
            else
              return NewValue;
          }
          2、中位值滤波法
             A、名称:中位值滤波法
             B、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。
             C、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。
             D、缺点:对流量、速度等快速变化的参数不宜。



          int Filter_Value;
           
          void setup() 
          {
            Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
            randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
          }
           
          void loop()
           {
            Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值
            Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
            delay(50);
          }
           
          // 用于随机产生一个300左右的当前值
          int Get_AD() 
          {
            return random(295, 305);
          }
           
          // 中位值滤波法
          #define FILTER_N 101
          int Filter() 
          {
            int filter_buf[FILTER_N];
            int i, j;
            int filter_temp;
            for(i = 0; i < FILTER_N; i++) 
          {
              filter_buf[i] = Get_AD();
              delay(1);
            }
            // 采样值从小到大排列(冒泡法)
            for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j++) 
          {
              for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i++) 
          {
                if(filter_buf[i] > filter_buf[i + 1]) 
          {
                  filter_temp = filter_buf[i];
                  filter_buf[i] = filter_buf[i + 1];
                  filter_buf[i + 1] = filter_temp;
                }
              }
            }
            return filter_buf[(FILTER_N - 1) / 2];
          }

          3、算术平均滤波法
             A、名称:算术平均滤波法
             B、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。
             C、优点:适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波;这种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。
             D、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

          int Filter_Value;
           
          void setup() 
          {
            Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
            randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
          }
           
          void loop() 
          {
            Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值
            Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
            delay(50);
          }
           
          // 用于随机产生一个300左右的当前值
          int Get_AD() 
          {
            return random(295, 305);
          }
           
          // 算术平均滤波法
          #define FILTER_N 12
          int Filter() 
          {
            int i;
            int filter_sum = 0;
            for(i = 0; i < FILTER_N; i++) 
          {
              filter_sum += Get_AD();
              delay(1);
            }
            return (int)(filter_sum / FILTER_N);
          }


          4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
             A、名称:递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
             B、方法:把连续取得的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,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。
             C、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。
             D、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。


          int Filter_Value;
           
          void setup() 
          {
            Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
            randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
          }
           
          void loop() 
          {
            Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值
            Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
            delay(50);
          }
           
          // 用于随机产生一个300左右的当前值
          int Get_AD() 
          {
            return random(295, 305);
          }
           
          // 递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
          #define FILTER_N 12
          int filter_buf[FILTER_N + 1];
          int Filter() 
          {
            int i;
            int filter_sum = 0;
            filter_buf[FILTER_N] = Get_AD();
            for(i = 0; i < FILTER_N; i++) 
          {
              filter_buf[i] = filter_buf[i + 1]; // 所有数据左移,低位仍掉
              filter_sum += filter_buf[i];
            }
            return (int)(filter_sum / FILTER_N);
          }


          5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)
             A、名称:中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)
             B、方法:采一组队列去掉最大值和最小值后取平均值,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。
             C、优点:融合了“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”两种滤波法的优点。对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由其所引起的采样值偏差。对周期干扰有良好的抑制作用。平滑度高,适于高频振荡的系统。
             D、缺点:计算速度较慢,和算术平均滤波法一样。比较浪费RAM。

          int Filter_Value;
           
          void setup() 
          {
            Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
            randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
          }
           
          void loop() 
          {
            Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值
            Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
            delay(50);
          }
           
          // 用于随机产生一个300左右的当前值
          int Get_AD() 
          {
            return random(295, 305);
          }
           
          // 中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)(算法1)
          #define FILTER_N 100
          int Filter() 
          {
            int i, j;
            int filter_temp, filter_sum = 0;
            int filter_buf[FILTER_N];
            for(i = 0; i < FILTER_N; i++) 
          {
              filter_buf[i] = Get_AD();
              delay(1);
            }
            // 采样值从小到大排列(冒泡法)
            for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j++) 
          {
              for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i++) 
          {
                if(filter_buf[i] > filter_buf[i + 1]) 
          {
                  filter_temp = filter_buf[i];
                  filter_buf[i] = filter_buf[i + 1];
                  filter_buf[i + 1] = filter_temp;
                }
              }
            }
            // 去除最大最小极值后求平均
            for(i = 1; i < FILTER_N - 1; i++) 
          filter_sum += filter_buf[i];
            return filter_sum / (FILTER_N - 2);
          }
           
           
          //  中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)(算法2)
          /*
          #define FILTER_N 100
          int Filter() 
          {
            int i;
            int filter_sum = 0;
            int filter_max, filter_min;
            int filter_buf[FILTER_N];
            for(i = 0; i < FILTER_N; i++) 
          {
              filter_buf[i] = Get_AD();
              delay(1);
            }
            filter_max = filter_buf[0];
            filter_min = filter_buf[0];
            filter_sum = filter_buf[0];
            for(i = FILTER_N - 1; i > 0; i--) 
          {
              if(filter_buf[i] > filter_max)
                filter_max=filter_buf[i];
              else if(filter_buf[i] < filter_min)
                filter_min=filter_buf[i];
              filter_sum = filter_sum + filter_buf[i];
              filter_buf[i] = filter_buf[i - 1];
            }
            i = FILTER_N - 2;
            filter_sum = filter_sum - filter_max - filter_min + i / 2; // +i/2 的目的是为了四舍五入
            filter_sum = filter_sum / i;
            return filter_sum;
          }*/


          6、限幅平均滤波法
             A、名称:限幅平均滤波法
             B、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。
             C、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。
             D、缺点:比较浪费RAM。

          #define FILTER_N 12
          int Filter_Value;
          int filter_buf[FILTER_N];
           
          void setup() 
          {
            Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
            randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
            filter_buf[FILTER_N - 2] = 300;
          }
           
          void loop() 
          {
            Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值
            Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
            delay(50);
          }
           
          // 用于随机产生一个300左右的当前值
          int Get_AD() 
          {
            return random(295, 305);
          }
           
          // 限幅平均滤波法
          #define FILTER_A 1
          int Filter() 
          {
            int i;
            int filter_sum = 0;
            filter_buf[FILTER_N - 1] = Get_AD();
            if(((filter_buf[FILTER_N - 1] - filter_buf[FILTER_N - 2]) > FILTER_A) || ((filter_buf[FILTER_N - 2] - filter_buf[FILTER_N - 1]) > FILTER_A))
              filter_buf[FILTER_N - 1] = filter_buf[FILTER_N - 2];
            for(i = 0; i < FILTER_N - 1; i++) 
          {
              filter_buf[i] = filter_buf[i + 1];
              filter_sum += filter_buf[i];
            }
            return (int)filter_sum / (FILTER_N - 1);
          }

          7、一阶滞后滤波法
             A、名称:一阶滞后滤波法
             B、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。
             C、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。
             D、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1/2的干扰信号。

          int Filter_Value;
          int Value;
           
          void setup() 
          {
            Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
            randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
            Value = 300;
          }
           
          void loop() 
          {
            Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值
            Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
            delay(50);
          }
           
          // 用于随机产生一个300左右的当前值
          int Get_AD() 
          {
            return random(295, 305);
          }
           
          // 一阶滞后滤波法
          #define FILTER_A 0.01
          int Filter() 
          {
            int NewValue;
            NewValue = Get_AD();
            Value = (int)((float)NewValue * FILTER_A + (1.0 - FILTER_A) * (float)Value);
            return Value;
          }

          8、加权递推平均滤波法
             A、名称:加权递推平均滤波法
             B、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。
             C、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。
             D、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。

          int Filter_Value;
           
          void setup() 
          {
            Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
            randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
          }
           
          void loop() 
          {
            Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值
            Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
            delay(50);
          }
           
          // 用于随机产生一个300左右的当前值
          int Get_AD() 
          {
            return random(295, 305);
          }
           
          // 加权递推平均滤波法
          #define FILTER_N 12
          int coe[FILTER_N] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12};    // 加权系数表
          int sum_coe = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 + 11 + 12; // 加权系数和
          int filter_buf[FILTER_N + 1];
          int Filter() 
          {
            int i;
            int filter_sum = 0;
            filter_buf[FILTER_N] = Get_AD();
            for(i = 0; i < FILTER_N; i++) 
          {
              filter_buf[i] = filter_buf[i + 1]; // 所有数据左移,低位仍掉
              filter_sum += filter_buf[i] * coe[i];
            }
            filter_sum /= sum_coe;
            return filter_sum;
          }

          9、消抖滤波法
             A、名称:消抖滤波法
             B、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。
             C、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。
             D、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。

          int Filter_Value;
          int Value;
           
          void setup() 
          {
            Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
            randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
            Value = 300;
          }
           
          void loop() 
          {
            Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值
            Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
            delay(50);
          }
           
          // 用于随机产生一个300左右的当前值
          int Get_AD() 
          {
            return random(295, 305);
          }
           
          // 消抖滤波法
          #define FILTER_N 12
          int i = 0;
          int Filter() 
          {
            int new_value;
            new_value = Get_AD();
            if(Value != new_value) 
          {
              i++;
              if(i > FILTER_N)
          {
                i = 0;
                Value = new_value;
              }
            }
            else
              i = 0;
            return Value;
          }


          10、限幅消抖滤波法
             A、名称:限幅消抖滤波法
             B、方法:相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”;先限幅,后消抖。
             C、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。
             D、缺点:对于快速变化的参数不宜。


          int Filter_Value;
          int Value;
           
          void setup() 
          {
            Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
            randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
            Value = 300;
          }
           
          void loop() 
          {
            Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值
            Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
            delay(50);
          }
           
          // 用于随机产生一个300左右的当前值
          int Get_AD() 
          {
            return random(295, 305);
          }
           
          // 限幅消抖滤波法
          #define FILTER_A 1
          #define FILTER_N 5
          int i = 0;
          int Filter() 
          {
            int NewValue;
            int new_value;
            NewValue = Get_AD();
            if(((NewValue - Value) > FILTER_A) || ((Value - NewValue) > FILTER_A))
              new_value = Value;
            else
              new_value = NewValue;
            if(Value != new_value) 
          {
              i++;
              if(i > FILTER_N) 
          {
                i = 0;
                Value = new_value;
              }
            }
            else
              i = 0;
            return Value;
          }




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