10种滤波算法 及 例子c代码

11种滤波算法及例子c代码

1
、限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
2
、中位值滤波法
3
、算术平均滤波法
4
、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
5
、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)
6
、限幅平均滤波法
7
、一阶滞后滤波法
8
、加权递推平均滤波法
9
、消抖滤波法
10
、限幅消抖滤波法
11
IIR滤波???


假定从8AD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
C
、缺点
    
无法抑制那种周期性的干扰
    
平滑度差
eg.

#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)
    
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

eg.

/*   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;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
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
eg.

#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


#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
C
、缺点:
   
测量速度较慢,和算术平均滤波法一样
   
比较浪费RAM

eg.

#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;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
C
、缺点:
   
比较浪费RAM

7、一阶滞后滤波法
A
、方法:
   
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

eg.

/* 
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

eg.


/* 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

eg.

#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

11IIR滤波???
A.
方法:
   
确定信号带宽,滤之。
    Y(n) = a1*Y(n-1) + a2*Y(n-2) + … + ak*Y(n-k) + b0*X(n) +b1*X(n-1) + b2*X(n-2) + … + bk*X(n-k)
B.
优点:
   
高通,低通,带通,带阻任意。设计简单(matlab
C.
缺点:
   
运算量大。

eg.

int BandpassFilter4(int InputAD4)
{
    int ReturnValue;
    int ii;
    RESLO=0;
    RESHI=0;
    MACS=*PdelIn;
    OP2=1068; //FilterCoeff4[4];
    MACS=*(PdelIn+1);
    OP2=8; //FilterCoeff4[3];
    MACS=*(PdelIn+2);
    OP2=-2001;//FilterCoeff4[2];
    MACS=*(PdelIn+3);
    OP2=8; //FilterCoeff4[1];
    MACS=InputAD4;
    OP2=1068; //FilterCoeff4[0];
    MACS=*PdelOu;
    OP2=-7190;//FilterCoeff4[8];
    MACS=*(PdelOu+1);
    OP2=-1973; //FilterCoeff4[7];
    MACS=*(PdelOu+2);
    OP2=-19578;//FilterCoeff4[6];
    MACS=*(PdelOu+3);
    OP2=-3047; //FilterCoeff4[5];
    *p=RESLO;
    *(p+1)=RESHI;
    mytestmul<<=2;
    ReturnValue=*(p+1);
    for (ii=0;ii<3;ii++)
    {
        DelayInput[ii]=DelayInput[ii+1];
        DelayOutput[ii]=DelayOutput[ii+1];
    }
    DelayInput[3]=InputAD4;
    DelayOutput[3]=ReturnValue;
//    if (ReturnValue<0)
//    {
//       ReturnValue=-ReturnValue;
//    }
    return ReturnValue;  
}