滑动平均滤波c语言_常用滤波算法及C语言程序实现
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
#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
#define N 11
char filter()
{
char value_buf[N];
char count,i,j,temp;
for(
count=0;count
{
value_buf[count]=
get_ad();
delay();
}
for(j=0;j
{
for(i=0;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
#define N 12
char filter()
{
int sum =0;
for(
count=0;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
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
#define N 12
char filter()
{
char count,i,j;
char value_buf[N];
int sum=0;
for(count=0;count
{
value_buf[count]=
get_ad();
delay();
}
for(j=0;j
{
for(i=0;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
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
略 参考子程序1、3
7、一阶滞后滤波法(低通滤波)
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
#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
#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
{
value_buf[count]=
get_ad();
delay();
}
for(count=0,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
#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
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。
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;
}
第12种方法:RC滤波的一种实现.
RcDigital(double&
X,double&
Y)
{
staticint
MidFlag;
staticdouble
Yn_1,Xn_1;
double MyGetX=0,MyGetY=0;
double Alfa;
Alfa=0.7;
if(X==0||Y==0)
{
MidFlag=0;
Xn_1=0;
Yn_1=0;
MyGetX=0;
MyGetY=0;
}
if(X>0&&Y>0)
{
if(MidFlag==1)
{
MyGetY =(1-
Alfa)*
Y + Alfa * Yn_1;
MyGetX =(1-
Alfa)*
X + Alfa * Xn_1;
Xn_1 = MyGetX;
Yn_1 = MyGetY;
}
else
{
MidFlag=1;
MyGetX = X;
MyGetY = Y;
Xn_1 = X;
Yn_1 = Y;
}
}
X
= MyGetX;
Y
= MyGetY;
}
实际上的应用并没有单一的应用,例如:
实际的AD上存在一定的冲击干扰,这时就中位值平均滤波,又由于效率的问题对其添加滑动平均滤波法,提高其动态性。
sint32 slAD =0;
voidfilter()
{
static sint32 slaTemp[10]={0};
static uint8 k =0;
static sint32 slFirst =0;
static uint8 ucFirstFlag =0;
uint8
queue[10]={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9};
uint8
ucTemp =0;
uint8
i,j
=0;
sint32
slTemp =0;
slaTemp[k]=
get_ad()/2;
k++;
for(j=0;j<10;j++)
{
for(i=j+1;i<10;i++)
{
if(
slaTemp[queue[j]]>
slaTemp[queue[i]])
{
ucTemp = queue[j];
queue[j]=queue[i];
queue[i]=ucTemp;
}
}
}
for(j=2;j<10-2;j++)
{
slTemp += slaTemp[queue[j]];
}
slTemp /=6;
if(k>9)
{
k =0;
if(
ucFirstFlag==0)
{
slFirst = slTemp;
ucFirstFlag=1;
}
}
slAD
=(slAD*4+
(slTemp-slFirst))/5;
}
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