滤波算法.doc
【精品文档】如有侵权，请联系网站删除，仅供学习与交流滤波算法.精品文档.几种经典的滤波算法(转)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=412；温度，N=14 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：314 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RAM6、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RAM7、一阶滞后滤波法 A、方法： 取a=01 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。 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(用matlab）C. 缺点：运算量大。 /- 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_bufN; char count,i,j,temp; for ( count=0;count<N;COUNT+) value_bufcount = get_ad(); delay(); for (j=0;j<N-1;J+) for (i=0;i<N-J;I+) if ( value_buf>value_bufi+1 ) temp = value_buf; value_buf = value_bufi+1; value_bufi+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_bufN;char i=0;char filter() char count; int sum=0; value_bufi+ = get_ad(); if ( i = N ) i = 0; for ( count=0;count<N,COUNT+) sum = value_bufcount; 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_bufN; int sum=0; for (count=0;count<N;COUNT+) value_bufcount = get_ad(); delay(); for (j=0;j<N-1;J+) for (i=0;i<N-J;I+) if ( value_buf>value_bufi+1 ) temp = value_buf; value_buf = value_bufi+1; value_bufi+1 = temp; for(count=1;count<N-1;COUNT+) sum += valuecount; return (char)(sum/(N-2);6、限幅平均滤波法/*/ 略 参考子程序1、37、一阶滞后滤波法/* 为加快程序处理速度假定基数为100，a=0100 */#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 coeN = 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_bufN; int sum=0; for (count=0,count<N;COUNT+) value_bufcount = get_ad(); delay(); for (count=0,count<N;COUNT+) sum += value_bufcount*coecount; 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、911、IIR滤波例子int BandpassFilter4(int InputAD4) int ReturnValue; int ii; RESLO=0; RESHI=0; MACS=*PdelIn; OP2=1068; /FilterCoeff44; MACS=*(PdelIn+1); OP2=8; /FilterCoeff43; MACS=*(PdelIn+2); OP2=-2001;/FilterCoeff42; MACS=*(PdelIn+3); OP2=8; /FilterCoeff41; MACS=InputAD4; OP2=1068; /FilterCoeff40; MACS=*PdelOu; OP2=-7190;/FilterCoeff48; MACS=*(PdelOu+1); OP2=-1973; /FilterCoeff47; MACS=*(PdelOu+2); OP2=-19578;/FilterCoeff46; MACS=*(PdelOu+3); OP2=-3047; /FilterCoeff45; *p=RESLO; *(p+1)=RESHI; mytestmul<<=2; ReturnValue=*(p+1); for (ii=0;ii<3;ii+) DelayInputii=DelayInputii+1; DelayOutputii=DelayOutputii+1; DelayInput3=InputAD4; DelayOutput3=ReturnValue; / if (ReturnValue<0) / / ReturnValue=-ReturnValue; / return ReturnValue; 标题：用C语言实现数字滤波2008-05-09 16:17:33在工业过程控制系统中,由于被控对象的环境比较恶劣,干扰源比较多,仪器、仪表采集的信息常会受到干扰,所以在模拟系统中,为了消除干扰,常采用RC滤波电路,而在由工业控制计算机组成的自动检测系统中,为了提高采样的可靠性,减少虚假信息的影响,常常采用数字滤波的方法。数字滤波的方法有很多种,可以根据不同的测量参数进行选择。下面给出几种常用的数字滤波方法的C语言函数,这些函数有一定的通用性,用Turbo C 2.0编制而成,在研华IPC-610/386机上均编译通过,适用于PC机及其兼容机。 1.程序判数滤波 采样的信号,如因常受到随机干扰传感器不稳定而引起严重失真时,可以采用此方法。方法是:根据生产经验确定两交采样允许的最大偏差×,若先后两次采样的信号相减数值大于×,表明输入的是干扰信号,应该去掉;用上次采样值作为本次采样值,若小于、等于×表明没有受到干扰,本次采样值效。该方法适用于慢变化的物理参数的采样,如温度、物理位置等测量系统。程序判断滤波的C程序函数如下:float program_detect_filter(float old_new_value, float X)float sample_value;if (fabs(old_new_value1_old_new_value0)>X)sample_value=old_new_value0;elsesample_value=old_new_value1;retrun(sample_value);函数调用需一个一维的两个元素的数组(old_new_value2,用于存放上次采样值(old_new_value0,)和本次采样值(old_new_value1,),函数中sample_value表示有效采样值,X表示根据根据经验确定的两次采样允许的最大偏差×。2、中值滤波中值滤汉是对某一参数连续输入N次(一般N取奇数),从中选择一个中间值作为本次采样值,若变量变化比较缓慢,采用此方法效果比较好,但对快速变化过程的参数,如流量、自然伽玛等,则不宜采用。中值滤波的C程序函数如下:float middle_filter(float middle_value , intcount)float sample_value, data;int i, j;for (i=1; i for(j=count-1; j>=i,-j)if(middle_valuej-1=middle_valuejdata=middle_valuej-1;middle_valuej-1=middle_valuejmiddle_valuej=data;sample_value=middle_value(count-1)/2;return(sample_value);函数假设对某一参数连续采样3次,若多次采样,可 对该函数稍作修改即可。3次采样值存储在数组middle_value3,其中Sample-value表示有效采样值,count表示连续采样次数。3、滑动算术平均值滤波滑动算术平均值滤波是设一循环队列,依顺序存放N次采样数据,每次数据采集时,先将放在队列中第一个最早采集的数据丢掉,再把新数据放入队尾,然后求包括新数据在内的N个数据的算术平均值,便得到该次采样的有效数据。该方法主要用于对压力、流量等周期脉动的采样值进行平滑加工处理。滑动算术平均值滤波C程序函数如下:float move_average_filtaer(float data_buf, int count)float sample_vaue,data=0;int i;for (i=0;i data+=data_bufi;sample_value="/blog/data/count;return(sample_value;函数假设顺序存放5次采样数据的数据缓冲区data_buf5,对于多于5次的滑动算术平均滤波,只需对该函数稍作修改即可,其中sample_value表示本次采样的有效数据,count表示数据有样次数。4.滑动加权平均值滤波滑动加权平均滤波是设一个数据缓冲区依顺序存放N次采样数据,每采进一个新数据,就将最先采集的数据丢掉,而后求包括新数据在内的N个数据的加权平均值,便得到该次采样的有效数据。该方法对脉冲性干扰的平滑作用尚不理想,不适用于脉冲性干扰比较严重的场合。滑动加权平均值滤波的C程序函数如下:floa" move_times_filter(float data _buf )float sample_value;float filter_k3=0.3,0.2,0.15;sample_value=filter_k0*data_buf2+filter_k1*(data_buf1+data_buf3)+filter_k2*(data_buf0+data_buf4;return(sample_value);函数假设依次存放5次采样数据的数据缓冲区data_buf5,对于多于5次的滑动加权平均滤波,只需对该函数稍作修改即可,其中数据组filter_k3表示加权系数,这三个系数的关系为filter_k0+2*filter_k1+2*filter_k2=1,本次采样的有效数据用sample_value表示。5、防脉冲干扰平均值滤波防脉冲干扰平均值滤波是连续进行N次采样,去掉其中最大值和最小值,然后求剩下的N-2个数据的平均值,作为本次采样的有效值。该方法适用于变量跳变比较严重的场合。这种滤波也应用边采样边计算的方法。float max_min_chioce(float x_buffer,int numberint max_value, min_value;float sample_value="/blog/0.0;int" i;max_value, =x_buffero;min_value=x_buffer0;for(i=1;i)if(x_bufferi>max_value)max_value=x_bufferi;if(x_bufferi for(i=0; i sample_value=(sample_value_max_value_min_value)/(number-2);return(sample_value);函数假设存放连续进行5次采样的数据缓冲区data_buf5,对于多于5次的防脉冲干扰平均值滤波,只需对该函数稍作修改即可,其中Sample_value表示本次采样的有效数据,number表示连续进行的采样次数。6、低通数字滤波低通滤波也称一阶滞后滤波,方法是第N次采样后滤波结果输出值是(1-a)乘第N次采样值加a乘上次滤波结果输出值。可见a<<1。该方法适用于变化过程比较慢的参数的滤波的C程序函数如下:float low_filter(float low_buf)float sample_value;float X=0.01;sample_value=(1_X)*low_buf1+X*low buf0;retrun(sample_value);函数假设求第2次采样后滤波结果输出值sampe_valeu,数组low_buf2表示存放上次滤波结果输出值*low_buf0)和本次采样值(low_buf1),X表示a。为方便以上几种滤波函数的理解,下面给出调用以上函数的程序例。i ncludei ncludei ncludemain()folat old_new_buf2=1.2,2.6;float middle_value3=20,12,18;float data_average_buf5=10,20,20,10,10;float data_times_buf5=1.4,1.5,1.3,1.2,1.0;float data_max_min_buf5=1.2,80,1.4,0.2,1.3;foat low_buf2=1.2,2.0;float xx;xx=program_detect_filter(old_new_buf,1.0;printf("The program detect filter value is:%fn",xx);xx=middle_filter (middle_value, 3);printf("The middle filter value is:%fn:,xx);xx=move_avergae_filter(data_avergae_buf,5);printf("the mover average filter value is:%fn",xx);xx=move_times_filter(data_time_fud);printf("The move times filter value is:%fn",xx);xx=max_min_choice(data_max_min_buf,5);printf("The max-min filter value is:%fn",xx);xx=low_filter(low_buf);printf("The low filter value is:%fn",xx);运行执行程序,屏幕显示:The program detect filter value is: 1.200000The middle filter value is:18.000000The move average filter value is:14.000000The move times filter value is:1.310000The max_min filter value is:1.366666The low filter value is:1.992000
