（附程序）AD采集中的10种经典软件滤波程序优缺点分析_adc软件滤波

前言     

        本次我们学习一下AD采集的一些简单的软件滤波算法并分析优缺点

        本篇博客大部分是自己收集和整理，如有侵权请联系我删除。

        AD采样点的电压多少有点起伏波动，经运放放大后电压的波动如果超过ADC的分辩率，则显示的值会出现波动。波动如果十分大的话， 建议在硬件上滤波，相反，如果波动较小，你可以用软件滤波方法解决这个问题。

一. 限幅滤波法（又称程序判断滤波法）

1、方法

• 根据经验判断两次采样允许的最大偏差值A
• 每次采新值时判断：若本次值与上次值之差<=A，则本次有效；若本次值与上次值之差>A，本次无效，用上次值代替本次。

2、优缺点

• 克服脉冲干扰，无法抑制周期性干扰，平滑度差。

 3.代码

/* A值根据实际调，Value有效值，new_Value当前采样值，程序返回有效的实际值 */
#define A 10
char Value;
char filter()
{
  char new_Value;
  new_Value = get_ad();                                        //获取采样值
  if( abs(new_Value - Value) > A)   return Value;             //abs()取绝对值函数
  return new_Value;
}

二、中位值滤波

1、方法

• 连续采样N次，按大小排列，把N次采样值按大小排列 
• 取中间值为本次有效值

2、优缺点

• 克服波动干扰，对温度等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果，对速度等快速变化的参数不宜。

3、代码

#define N 11
char filter()
{
 char value_buf[N];
 char count,i,j,temp;
 for(count = 0;count < N;count++)                                //获取采样值
 {
  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、算数平均滤波

1、方法

• 连续采样N次，取平均
• N较大时平滑度高，灵敏度低
• N较小时平滑度低，灵敏度高
• 一般N=12，压力：N=4 

2、优缺点

• 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
• 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   

3、代码

#define N 12
char filter()
{
int sum = 0;
for(count = 0;count<N;count++)
sum += get_ad();
return (char)(sum/N);
}

四、递推平均滤波

1、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 

2、优缺点

• 对周期性干扰抑制性好，平滑度高
• 适用于高频振动系统
• 灵敏度低，RAM占用较大，脉冲干扰严重

3、代码

/* A值根据实际调，Value有效值，new_Value当前采样值，程序返回有效的实际值 */
#define A 10
char Value;
char filter()
{
  char new_Value;
  new_Value = get_ad();                                        //获取采样值
  if( abs(new_Value - Value) > A)   return Value;             //abs()取绝对值函数
  return new_Value;
}

/***************************************************
  函数名：FILTER_recursive
  描  述：递推平均滤波：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，把队列中得N个数据进行算术平
        均运算，就可以获得新的滤波结果。
        适用范围：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。缺点是灵敏度低，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
  输入值：无
  返回值：sum：滤波结果
        备注：N=2^x次方 为宜
***************************************************/
unsigned short int FILTER_recursive()                                        //递推平均滤波  N为队列长度
{
        unsigned short int sum=0;
        unsigned char count=0;
        static unsigned char i=0,num=0;
        static unsigned short int value_temp[N];
        do{
        if(i<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
                value_temp[i] = AD_VALUE;
                i++;
                i=(i==N)?0:i;                                                                        //三目运算 i清零
        }
        num++;
        num=num<N?num:N;
}while(num<N);
        for(count=0;count<N;count++)                
                sum += value_temp[count];
      
        sum = sum/N;        
        return sum;
}

五、中位值平均滤波

1、方法

• 采样N个值，去掉最大最小
• 计算N-2的平均值
• N= 3~14

2、优缺点

• 融合了中位值，平均值的优点
•  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 
• 计算速度慢，RAM占用大，测量速度较慢，和算术平均滤波法一样 

3、代码

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));
}

/*****************************************************
  函数名：FILTER_median
  描  述：中位值滤波：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。
        适用范围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。
        不过对流量、速度等快速变化的参数不宜。
        
  中位值平均滤波：连续采用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。
        适用范围：对应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。但是测量速度较慢, 比较浪费RAM。
        
  输入值：Flag：选择中位值滤波或中位值平均滤波
          ON：中位值平均滤波  OFF：中位值滤波
  返回值：滤波结果
        备注：中位值滤波：N取奇数，N=2^x次方+1 为宜
                                中位值平均滤波：N=2^x次方+2 为宜
******************************************************/
unsigned short int FILTER_median(TYPE_STATE Flag)        //中位值滤波   中位值平均滤波  N为采样次数，取奇数  Flag:中位值平均滤波使能
{
                unsigned short int value_buf[N],temp=0;                        
#if(Flag)
                unsigned short int sum=0;
#endif
                unsigned char count,i,j;
                
                for (count=0;count<N;count++)
                        {
                                value_buf[count] = AD_VALUE;
                                Delay(300);                                                                                                //等待AD转换
                        }
                        
                for(j=0;j<N-1;j++)                                                                          //排序
                        {
                                for(i=0;i<N-j-1;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;
                                                        }
                                        }
                        }
#if(Flag)
                for(count=1;count<N-1;count++)                                //中位求平均 由Flag标志控制
                        sum+=value_buf[count];
                        return (uint16_t)(sum/(N-2));
#endif
                return value_buf[(N-1)/2];                                                //中位值
}

六、限幅平均滤波

1、方法

• 每次采样数据先限幅后送入队列，再送入队列进行递推平均滤波处理 
•  相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法” 

2、优缺点

• 融合限幅、均值、队列的优点
• 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 
• 占RAM较多

3、代码

#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、一阶滞后滤波

1、方法

• 取a=0~1
• 本次滤波结果=（1-a）* 本次采样 + a * 上次结果

2、优缺点

• 良好一直周期性干扰，适用波动频率较高场合
• 灵敏度低，相位滞后
•  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

3、代码

/*为加快程序处理速度，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);
}

/*****************************************************************
  函数名：FILTER_firstorder
  描  述：一阶滞后滤波：取a=(0,1）
        本次滤波结果result=(1-a)*本次采样值+a*上次值
        对周期性干扰具有良好的抑制作用，
        适用于波动频率较高得场合。缺点就是相位滞后，灵敏度低，
        滞后程度取决于a的大小，不能消除滤波频率高于采样频率1/21/2的干扰信号
  输入值：无
  返回值：value：滤波结果
        备注：A取值0——100 A值越小，滤波结果越平稳，但是灵敏度越低
                                                                                 A值越大，灵敏度越高，但是滤波结果越不稳定
*****************************************************************/
unsigned short int FILTER_firstorder()                                        //一阶滞后滤波，A取值0——100  
{                                                                                                                                                        
        static unsigned short int value=0;                                                
        unsigned short int new_value;
        value = (value==0)?AD_VALUE:value;        // 三目运算，避免第一次采样value值为0
        new_value = AD_VALUE;                                                                
        
        value = (100-A)*value/100 + A*new_value/100;
        return value;
}

八、加权递推平均滤波

1、方法

• 对递推平均滤波的改进，不同时刻的数据加以不同权重，通常越新的数据权重越大，这样灵敏度高，但平滑度低。

2、优缺点

• 适用有较大滞后时间常数和采样周期短的系统
• 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

3、代码

/* coe数组为加权系数表 */
#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、消抖滤波

1、方法

• 设置一个滤波计数器
• 将采样值与当前有效值比较
• 若采样值=当前有效值，则计数器清0
• 若采样值不等于当前有效值，则计数器+1
• 若计数器溢出，则采样值替换当前有效值，计数器清0

2、优缺点

• 对变化慢的信号滤波效果好，变化快的不好
•  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 
• 对于快速变化的参数不宜 ，计数器溢出时若采到干扰值则无法滤波

3、代码

#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、限幅消抖滤波

1、方法

• 先限幅 后消抖，相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法” 

2、优缺点

• 融合了限幅、消抖的优点
• 避免引入干扰值，对快速变化的信号不宜
• 改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统 

3、代码

#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;
 }
}

总结：

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