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
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
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
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
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
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
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
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
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
第11种方法:IIR 数字滤波器
A. 方法:
确定信号带宽, 滤之。
Yn) = a1*Yn-1) + a2*Yn-2) + … + ak*Yn-k) + b0*Xn) + b1*Xn-1) + b2*Xn-2) + … + bk*Xn-k)
B. 优点:高通,低通,带通,带阻任意。设计简单用matlab)
C. 缺点:运算量大。
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软件滤波的C程序样例
10种软件滤波方法的示例程序
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 10char 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
/* N值可根据实际情况调整
排序采用冒泡法*/
#define N 11char 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
/*
*/
#define N 12char 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)
/*
*/
#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)
/*
*/
#define N 12char 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; } } } forcount=1;count<N-1;COUNT++) { sum += value[count]; } return char)sum/N-2));}
6、限幅平均滤波法
/*
*/
略 参考子程序1、3
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 50char 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
/* coe数组为加权系数表,存在程序存储区。*/
#define N 12char 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
#define N 12char 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
/*
*/
略 参考子程序1、9
11、IIR滤波例子
int BandpassFilter4int 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); forii=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; }