收藏！單片機(jī)上常用的10個濾波算法
1）方法
根據(jù)經(jīng)驗判斷兩次采樣允許的最大偏差值A(chǔ)。
每次采新值時判斷：
若本次值與上次值之差<=A，則本次有效；
若本次值與上次值之差>A，本次無效，用上次值代替本次。
2）優(yōu)缺點(diǎn)
克服脈沖干擾，無法抑制周期性干擾，平滑度差。
3）代碼
/* A值根據(jù)實(shí)際調(diào)，Value有效值，new_Value當(dāng)前采樣值，程序返回有效的實(shí)際值 */#define A 10char 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(shù) return new_Value;}
1）方法
連續(xù)采樣N次，按大小排列；取中間值為本次有效值。
2）優(yōu)缺點(diǎn)
克服波動干擾，對溫度等變化緩慢的被測參數(shù)有良好的濾波效果，對速度等快速變化的參數(shù)不宜。
3）代碼
#define N 11char 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];}
1）方法
連續(xù)采樣N次，取平均；
N較大時平滑度高，靈敏度低；
N較小時平滑度低，靈敏度高。
一般N=12。
2）優(yōu)缺點(diǎn)
適用于存在隨機(jī)干擾的系統(tǒng)，占用RAM多，速度慢。
3）代碼
#define N 12char filter(){ int sum = 0; for(count = 0;count<N;count++) sum += get_ad(); return (char)(sum/N);}
1）方法
取N個采樣值形成隊列，先進(jìn)先出；取均值。
一般N=4~12。
2）優(yōu)缺點(diǎn)
對周期性干擾抑制性好，平滑度高；
適用于高頻振動系統(tǒng)；
靈敏度低，RAM占用較大，脈沖干擾嚴(yán)重。
3）代碼
/* A值根據(jù)實(shí)際調(diào)，Value有效值，new_Value當(dāng)前采樣值，程序返回有效的實(shí)際值 */#define A 10char 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(shù) return new_Value;}
1）方法
采樣N個值，去掉最大最小；
計算N-2的平均值；
N=3~14。
2）優(yōu)缺點(diǎn)
融合了中位值、平均值的優(yōu)點(diǎn)，消除脈沖干擾。
計算速度慢，RAM占用大。
3）代碼
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));}
1）方法
每次采樣數(shù)據(jù)先限幅后送入隊列，取平均值。
2）優(yōu)缺點(diǎn)
融合限幅、均值、隊列的優(yōu)點(diǎn)，消除脈沖干擾，占RAM較多。
3）代碼
#define A 10#define N 12char 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);}
1）方法
取a=0~1
本次濾波結(jié)果= (1-a) × 本次采樣 ＋ a × 上次結(jié)果
2）優(yōu)缺點(diǎn)
良好一直周期性干擾，適用波動頻率較高場合。
靈敏度低，相位滯后。
3）代碼
/*為加快程序處理速度，取a=0~100*/#define a 30char value;char filter(){ char new_value; new_value=get_ad(); return ((100-a)*value + a*new_value);}
1）方法
對遞推平均濾波的改進(jìn)，不同時刻的數(shù)據(jù)加以不同權(quán)重，通常越新的數(shù)據(jù)權(quán)重越大，這樣靈敏度高，但平滑度低。
2）優(yōu)缺點(diǎn)
適用有較大滯后時間常數(shù)和采樣周期短的系統(tǒng)，對滯后時間常數(shù)小，采樣周期長、變化慢的信號不能迅速反應(yīng)其所受干擾。
3）代碼
/* coe數(shù)組為加權(quán)系數(shù)表 */#define N 12char 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);}
1）方法
設(shè)置一個濾波計數(shù)器，將采樣值與當(dāng)前有效值比較、
若采樣值=當(dāng)前有效值，則計數(shù)器清0。
若采樣值不等于當(dāng)前有效值，則計數(shù)器+1。
若計數(shù)器溢出，則采樣值替換當(dāng)前有效值，計數(shù)器清0。
2）優(yōu)缺點(diǎn)
對變化慢的信號濾波效果好，變化快的不好。
避免臨界值附近的跳動，計數(shù)器溢出時若采到干擾值則無法濾波。
3）代碼
#define N 12char 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;}
1）方法
先限幅，后消抖。
2）優(yōu)缺點(diǎn)
融合了限幅、消抖的優(yōu)點(diǎn)，避免引入干擾值，對快速變化的信號不宜。
3）代碼
#define A 10#define N 12char 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; }}
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