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          單片機(jī)軟件濾波的幾種方法

          作者: 時(shí)間:2016-11-23 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò) 收藏
          1、限幅濾波法(又稱程序判斷濾波法)
          A、方法:
          根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷,確定兩次采樣允許的最大偏差值(設(shè)為A)
          每次檢測(cè)到新值時(shí)判斷:
          如果本次值與上次值之差<=A,則本次值有效
          如果本次值與上次值之差>A,則本次值無(wú)效,放棄本次值,用上次值代替本次值
          B、優(yōu)點(diǎn):
          能有效克服因偶然因素引起的脈沖干擾
          C、缺點(diǎn)
          無(wú)法抑制那種周期性的干擾
          平滑度差

          2、中位值濾波法
          A、方法:
          連續(xù)采樣N次(N取奇數(shù))
          把N次采樣值按大小排列
          取中間值為本次有效值
          B、優(yōu)點(diǎn):
          能有效克服因偶然因素引起的波動(dòng)干擾
          對(duì)溫度、液位的變化緩慢的被測(cè)參數(shù)有良好的濾波效果
          C、缺點(diǎn):
          對(duì)流量、速度等快速變化的參數(shù)不宜
          3、算術(shù)平均濾波法
          A、方法:
          連續(xù)取N個(gè)采樣值進(jìn)行算術(shù)平均運(yùn)算
          N值較大時(shí):信號(hào)平滑度較高,但靈敏度較低
          N值較小時(shí):信號(hào)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
          B、優(yōu)點(diǎn):
          適用于對(duì)一般具有隨機(jī)干擾的信號(hào)進(jìn)行濾波
          這樣信號(hào)的特點(diǎn)是有一個(gè)平均值,信號(hào)在某一數(shù)值范圍附近上下波動(dòng)
          C、缺點(diǎn):
          對(duì)于測(cè)量速度較慢或要求數(shù)據(jù)計(jì)算速度較快的實(shí)時(shí)控制不適用
          比較浪費(fèi)RAM

          4、遞推平均濾波法(又稱滑動(dòng)平均濾波法)
          A、方法:
          把連續(xù)取N個(gè)采樣值看成一個(gè)隊(duì)列
          隊(duì)列的長(zhǎng)度固定為N
          每次采樣到一個(gè)新數(shù)據(jù)放入隊(duì)尾,并扔掉原來(lái)隊(duì)首的一次數(shù)據(jù).(先進(jìn)先出原則)
          把隊(duì)列中的N個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行算術(shù)平均運(yùn)算,就可獲得新的濾波結(jié)果
          N值的選?。毫髁?,N=12;壓力:N=4;液面,N=4~12;溫度,N=1~4
          B、優(yōu)點(diǎn):
          對(duì)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(tǒng)
          C、缺點(diǎn):
          靈敏度低
          對(duì)偶然出現(xiàn)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(yán)重的場(chǎng)合
          比較浪費(fèi)RAM

          5、中位值平均濾波法(又稱防脈沖干擾平均濾波法)
          A、方法:
          相當(dāng)于“中位值濾波法”+“算術(shù)平均濾波法”
          連續(xù)采樣N個(gè)數(shù)據(jù),去掉一個(gè)最大值和一個(gè)最小值
          然后計(jì)算N-2個(gè)數(shù)據(jù)的算術(shù)平均值
          N值的選?。?~14
          B、優(yōu)點(diǎn):
          融合了兩種濾波法的優(yōu)點(diǎn)
          對(duì)于偶然出現(xiàn)的脈沖性干擾,可消除由于脈沖干擾所引起的采樣值偏差
          C、缺點(diǎn):
          測(cè)量速度較慢,和算術(shù)平均濾波法一樣
          比較浪費(fèi)RAM

          6、限幅平均濾波法
          A、方法:
          相當(dāng)于“限幅濾波法”+“遞推平均濾波法”
          每次采樣到的新數(shù)據(jù)先進(jìn)行限幅處理,
          再送入隊(duì)列進(jìn)行遞推平均濾波處理
          B、優(yōu)點(diǎn):
          融合了兩種濾波法的優(yōu)點(diǎn)
          對(duì)于偶然出現(xiàn)的脈沖性干擾,可消除由于脈沖干擾所引起的采樣值偏差
          C、缺點(diǎn):
          比較浪費(fèi)RAM
          7、一階滯后濾波法
          A、方法:
          取a=0~1
          本次濾波結(jié)果=(1-a)*本次采樣值+a*上次濾波結(jié)果
          B、優(yōu)點(diǎn):
          對(duì)周期性干擾具有良好的抑制作用
          適用于波動(dòng)頻率較高的場(chǎng)合
          C、缺點(diǎn):
          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(hào)

          8、加權(quán)遞推平均濾波法
          A、方法:
          是對(duì)遞推平均濾波法的改進(jìn),即不同時(shí)刻的數(shù)據(jù)加以不同的權(quán)
          通常是,越接近現(xiàn)時(shí)刻的數(shù)據(jù),權(quán)取得越大。
          給予新采樣值的權(quán)系數(shù)越大,則靈敏度越高,但信號(hào)平滑度越低
          B、優(yōu)點(diǎn):
          適用于有較大純滯后時(shí)間常數(shù)的對(duì)象
          和采樣周期較短的系統(tǒng)
          C、缺點(diǎn):
          對(duì)于純滯后時(shí)間常數(shù)較小,采樣周期較長(zhǎng),變化緩慢的信號(hào)
          不能迅速反應(yīng)系統(tǒng)當(dāng)前所受干擾的嚴(yán)重程度,濾波效果差
          9、消抖濾波法
          A、方法:
          設(shè)置一個(gè)濾波計(jì)數(shù)器
          將每次采樣值與當(dāng)前有效值比較:
          如果采樣值=當(dāng)前有效值,則計(jì)數(shù)器清零
          如果采樣值<>當(dāng)前有效值,則計(jì)數(shù)器+1,并判斷計(jì)數(shù)器是否>=上限N(溢出)
          如果計(jì)數(shù)器溢出,則將本次值替換當(dāng)前有效值,并清計(jì)數(shù)器
          B、優(yōu)點(diǎn):
          對(duì)于變化緩慢的被測(cè)參數(shù)有較好的濾波效果,
          可避免在臨界值附近控制器的反復(fù)開/關(guān)跳動(dòng)或顯示器上數(shù)值抖動(dòng)
          C、缺點(diǎn):
          對(duì)于快速變化的參數(shù)不宜
          如果在計(jì)數(shù)器溢出的那一次采樣到的值恰好是干擾值,則會(huì)將干擾值當(dāng)作有效值導(dǎo)入系統(tǒng)
          10、限幅消抖濾波法
          A、方法:
          相當(dāng)于“限幅濾波法”+“消抖濾波法”
          先限幅,后消抖
          B、優(yōu)點(diǎn):
          繼承了“限幅”和“消抖”的優(yōu)點(diǎn)
          改進(jìn)了“消抖濾波法”中的某些缺陷,避免將干擾值導(dǎo)入系統(tǒng)
          C、缺點(diǎn):
          對(duì)于快速變化的參數(shù)不宜

          11、IIR 數(shù)字濾波器
          A. 方法:
          確定信號(hào)帶寬, 濾之。
          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. 優(yōu)點(diǎn):高通,低通,帶通,帶阻任意。設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單(用matlab
          C. 缺點(diǎn):運(yùn)算量大。
           
          //---------------------------------------------------------------------
          軟件濾波的C程序樣例
          11種軟件濾波方法的示例程序
          假定從8位AD中讀取數(shù)據(jù)(如果是更高位的AD可定義數(shù)據(jù)類型為int),子程序?yàn)間et_ad();

          1、限副濾波

          #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、中位值濾波法

          #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、算術(shù)平均濾波法
          #define N 12
          char filter()
          {
          int sum = 0;
          for ( count=0;count {
          sum + = get_ad();
          delay();
          }
          return (char)(sum/N);
          }

          4、遞推平均濾波法(又稱滑動(dòng)平均濾波法)

          #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、中位值平均濾波法(又稱防脈沖干擾平均濾波法)

          #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、限幅平均濾波法

          略 參考子程序1、3

          7、一階滯后濾波法
          #define a 50
          char value;
          char filter()
          {
          char new_value;
          new_value = get_ad();
          return (100-a)*value + a*new_value;
          }

          8、加權(quán)遞推平均濾波法
          #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、消抖濾波法
          #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、限幅消抖濾波法

          略 參考子程序1、9

          11、IIR濾波例子
          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;
          }
           
          //------------------------------------------------------------------------------



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