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ADC转换—10种软件滤波技术分享

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

实例程序:

/* 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 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

示例程序:

/* 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-1;j++)  
    {  
        for (i=0;i<N-j;i++)  
       {  
             if ( value_buf[i]>value_buf[i+1] )  
             {  
                   temp = value_buf[i];  
                   value_buf[i] = 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 

示例程序:

3、算术平均滤波法 

#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 

示例程序:
#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 

示例程序:

#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-1;j++)  
    {  
        for (i=0;i<N-j;i++)  
        {  
             if ( value_buf[i]>value_buf[i+1] )  
            {  
                 temp = value_buf[i];  
                 value_buf[i] = 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

示例程序参考1,3即可。

 

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 

示例程序:

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 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 

示例程序:

/* 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 

示例程序:

#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 

示例程序略, 参考子程序1、9 


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