一、限幅濾波法
1、方法:
根據經驗判斷兩次采樣允許的最大偏差值(設為A)
每次檢測到新值時判斷:
a. 如果本次值與上次值之差<=A,則本次值有效 b. 如果本次值與上次值之差>A,則本次值無效,放棄本次值,用上次值代替本次值
2、優點:
能有效克服因偶然因素引起的脈沖干擾
3、缺點
無法抑制那種周期性的干擾
平滑度差
/* A值根據實際調,Value有效值,new_Value當前采樣值,程序返回有效的實際值 */ #define A 10 char Value; char filter() { char new_Value; new_Value = get_ad(); // 獲取采樣值 if( abs(new_Value - Value) > A) return Value; // abs()取絕對值函數 return new_Value; }二、中位值濾波法 1、方法:
連續采樣N次(N取奇數),把N次采樣值按大小排列
取中間值為本次有效值
2、優點:
能有效克服因偶然因素引起的波動干擾
對溫度、液位的變化緩慢的被測參數有良好的濾波效果
3、缺點:
對流量、速度等快速變化的參數不宜
#define N 11 char filter() { char value_buf[N]; char count, i, j, temp; for(count = 0; count < N; count ++) //獲取采樣值 { 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]; }三、算術平均濾波法 1、方法:
連續取N個采樣值進行算術平均運算
N值較大時:信號平滑度較高,但靈敏度較低
N值較小時:信號平滑度較低,但靈敏度較高
N值的選取:一般流量,N=12;壓力:N=4
2、優點:
適用于對一般具有隨機干擾的信號進行濾波
這樣信號的特點是有一個平均值,信號在某一數值范圍附近上下波動
3、缺點:
對于測量速度較慢或要求數據計算速度較快的實時控制不適用
比較浪費RAM
#define N 12 char filter() { int sum = 0; for(count = 0; count < N; count++) { sum += get_ad(); } return (char)(sum/N); }
四、遞推平均濾波法
1、方法:
把連續取N個采樣值看成一個隊列
隊列的長度固定為N
每次采樣到一個新數據放入隊尾,并扔掉原來隊首的一次數據.(先進先出原則)
把隊列中的N個數據進行算術平均運算,就可獲得新的濾波結果
N值的選取:流量,N=12;壓力:N=4;液面,N=4 ~ 12;溫度,N=1 ~ 4
2、優點:
對周期性干擾有良好的抑制作用,平滑度高
適用于高頻振蕩的系統
3、缺點:
靈敏度低
對偶然出現的脈沖性干擾的抑制作用較差
不易消除由于脈沖干擾所引起的采樣值偏差
不適用于脈沖干擾比較嚴重的場合
比較浪費RAM
/* A值根據實際調,Value有效值,new_Value當前采樣值,程序返回有效的實際值 */ #define A 10 char Value; char filter() { char new_Value; new_Value = get_ad(); // 獲取采樣值 if( abs(new_Value - Value) > A) return Value; // abs()取絕對值函數 return new_Value; }
五、中位值平均濾波法
1、方法:
相當 于“ 中位值濾波法 ”+“算術 平均濾波法”
連續采樣N個數據,去掉一個最大值和一個最小值
然后計算N-2個數據的算術平均值
N值的選取:3~14
2、優點:
融合了兩種濾波法的優點
對于偶然出現的脈沖性干擾,可消除由于脈沖干擾所引起的采樣值偏差
3、缺點:
測量速度較慢,和算術平均濾波法一樣
比較浪費RAM
char filter() { char count, i, j; char Value_buf[N]; int sum = 0; for(count = 0; count < N; count++) { Value_buf[count] = get_ad(); } 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_buf[count]; } return (char)(sum/(N-2)); }
六、限幅平均濾波法
1、方法:
相當于“限幅濾波法”+“遞推平均濾波法”
每次采樣到的新數據先進行限幅處理,
再送入隊列進行遞推平均濾波處理
2、優點:
融合了兩種濾波法的優點
對于偶然出現的脈沖性干擾,可消除由于脈沖干擾所引起的采樣值偏差
3、缺點:
比較浪費RAM
#define A 10 #define N 12 char value, i = 0; char value_buf[N]; char filter() { char new_value, sum = 0; new_value = get_ad(); if(Abs(new_value - value) < A) value_buf[i++] = new_value; if(i==N) i=0; for(count = 0; count < N; count++) { sum += value_buf[count]; } return (char)(sum/N); }
七、一階滯后濾波法
1、方法:
取a=0~1
本次濾波結果=(1-a)本次采樣值+a上次濾波結果
2、優點:
對周期性干擾具有良好的抑制作用
適用于波動頻率較高的場合
3、缺點:
相位滯后,靈敏度低
滯后程度取決于a值大小
不能消除濾波頻率高于采樣頻率的1/2的干擾信號
/*為加快程序處理速度,取a=0~100*/ #define a 30 char value; char filter() { char new_value; new_value = get_ad(); return ((100-a)*value + a*new_value); }
八、加權遞推平均濾波法
1、方法:
是對遞推平均濾波法的改進,即不同時刻的數據加以不同的權
通常是,越接近現時刻的數據,權取得越大。
給予新采樣值的權系數越大,則靈敏度越高,但信號平滑度越低
2、優點:
適用于有較大純滯后時間常數的對象
和采樣周期較短的系統
3、缺點:
對于純滯后時間常數較小,采樣周期較長,變化緩慢的信號
不能迅速反應交易系統當前所受干擾的嚴重程度,濾波效果差
/* coe數組為加權系數表 */ #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(); } for(count = 0; count < N; count++) { sum += value_buf[count] * coe[count]; } return (char)(sum/sum_coe); }
九、消抖濾波法
1、方法:
設置一個濾波計數器
將每次采樣值與當前有效值比較:
如果采樣值=當前有效值,則計數器清零
如果采樣值>或<當前有效值,則計數器+1,并判斷計數器是否>=上限N(溢出)
如果計數器溢出,則將本次值替換當前有效值,并清計數器
2、優點:
對于變化緩慢的被測參數有較好的濾波效果,
可避免在臨界值附近控制器的反復開/關跳動或顯示器上數值抖動
3、缺點:
對于快速變化的參數不宜
如果在計數器溢出的那一次采樣到的值恰好是干擾值,則會將干擾值當作有效值導入交易系統
#define N 12 char filter() { char count = 0, new_value; new_value = get_ad(); while(value != new_value) { count++; if(count >= N) return new_value; new_value = get_ad(); } return value; }
十、限幅消抖濾波法
1、方法:
相當于“限幅濾波法”+“消抖濾波法”
先限幅,后消抖
2、優點:
繼承了“限幅”和“消抖”的優點
改進了“消抖濾波法”中的某些缺陷,避免將干擾值導入系統
3、缺點:
對于快速變化的參數不宜
#define A 10 #define N 12 char value; char filter() { char new_value, count = 0; new_value = get_ad(); while(value != new_value) { if(Abs(value - new_value) < A) { count++; if(count >= N) return new_value; new_value = get_ad(); } return value; } }
審核編輯:湯梓紅
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原文標題:單片機ADC,十大C語言濾波算法
文章出處:【微信號:c-stm32,微信公眾號:STM32嵌入式開發】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。
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