TA的每日心情 | 奋斗 2016-8-26 01:52 |
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本帖最后由 Kite 于 2013-11-21 07:39 编辑
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;
- }
复制代码 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<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];
- }
复制代码 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<N;count++)
- {
- sum + = get_ad();
- delay();
- }
- return (char)(sum/N);
- }
复制代码 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);
- }
复制代码 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<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));
- }
复制代码 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RAM7、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- #define a 50
- char value;
- char filter()
- {
- char new_value;
- new_value = get_ad();
- return (100-a)*value + a*new_value;
- }
复制代码 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<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);
- }
复制代码 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;
- }
复制代码 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:转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_620b71230100f83t.html
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