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    几种软件滤波算法的原理和比较.docx

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    几种软件滤波算法的原理和比较.docx

    几种软件滤波算法的原理和比较几种软件滤波算法的原理和比较 第1种方法:限幅滤波法 A方法: 根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值,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。 第2种方法:中位值滤波法 A方法: 连续采样N次,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。 第3种方法: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 。 第4种方法:递推平均滤波法 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=412;温度,N=14。 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。 第5种方法:中位值平均滤波法 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:314。 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。 第6种方法: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 。 第7种方法:一阶滞后滤波法 A方法: 取a=01,本次滤波结果=*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。 第8种方法: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,越接近现时刻的资料,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。 第9种方法: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。 第10种方法: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。 第11种方法:IIR 数字滤波器 A方法: 确定信号带宽, 滤之。 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优点: 高通,低通,带通,带阻任意。设计简单(用matlab)。 C缺点: 运算量大。 部分程序: 1、限副滤波 /* 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 /* 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_bufN; char count,i,j,temp; for ( count=0;count<N;count+) value_bufcount = get_ad; delay; for (j=0;j<N-1;j+) for (i=0;i<N-j;i+) if ( value_buf>value_bufi+1 ) temp = value_buf; value_buf = value_bufi+1; value_bufi+1 = temp; return value_buf(N-1)/2; 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 /* */ #define N 12 char value_bufN; char i=0; char filter char count; int sum=0; value_bufi+ = get_ad; if ( i = N ) i = 0; for ( count=0;count<N,count+) sum = value_bufcount; return (char)(sum/N); 5、中位值平均滤波法 /* */ #define N 12 char filter char count,i,j; char value_bufN; int sum=0; for (count=0;count<N;count+) value_bufcount = get_ad; delay; for (j=0;j<N-1;j+) for (i=0;i<N-j;i+) if ( value_buf>value_bufi+1 ) temp = value_buf; value_buf = value_bufi+1; value_bufi+1 = temp; for(count=1;count<N-1;count+) sum += valuecount; return (char)(sum/(N-2); 6、限幅平均滤波法 /* */ 略 参考子程序1、3 7、一阶滞后滤波法 /* 为加快程序处理速度假定基数为100,a=0100 */ #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 /* coe数组为加权系数表,存在程序存储区。*/ #define N 12 char code coeN = 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_bufN; int sum=0; for (count=0,count<N;count+) value_bufcount = get_ad; delay; for (count=0,count<N;count+) sum += value_bufcount*coecount; return (char)(sum/sum_coe); 9、消抖滤波法 #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、限幅消抖滤波法 /* */ 略 参考子程序1、9

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