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1、限幅滤波法(程序判断滤波法)
2、中位值滤波法
3、算术平均滤波法
4、递推平均滤波法(滑动平均滤波法)
5、中位值平均滤波法(防脉冲干扰平均滤波法)
6、限幅平均滤波法
7、一阶滞后滤波法
8、加权递推平均滤波法
9、消抖滤波法
10、限幅消抖滤波法
滤波方式 | 方法 | 优点 | 缺点 | 复杂度 |
---|---|---|---|---|
限幅滤波法 | 根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值设为A ,每次检测到新值时判断;如果本次值与上次值之差<=A,则有效;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 | 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰 | 无法抑制周期性干扰,平滑度差 | 尚未计算 |
中位值滤波法 | 连续采样N次(N取奇数),把N次采样值按大小排列,取中间值作为本次有效值 | 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 | 对流量、速度等快速变化的参数不适宜 | |
算术平均滤波法 | 连续采样N个值进行算术平均计算;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,但灵敏度高;N值的选取:一般流量,N = 12;压力:N= 4 | 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试试控制不适用,比较浪费RAM | |
递推平均滤波法 | 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);把队列中的N个数据进行算术平均计算,就可得到新的滤波结果;N值得选取:流量:N = 12;压力:N = 4;液面:N = 4-12;温度:N = 1-4 | 对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高,适用于高频震荡的系统 | 灵敏度低,对偶然出现的脉冲式干扰的抑制作用较差,不易消除由于脉冲干扰引起的采样值偏差,不适用于脉冲干扰比较严重的场合,比较浪费RAM | |
中位值平均滤波法 | 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 = 3-14 | 融合了两种滤波的优点,可消除对于偶然出现的脉冲性滤波干扰 所引起的采样值偏差 | 测量速度较慢,和算术平均值滤波一样,比较浪费RAM | |
限幅平均滤波法 | 相当于“限幅两部分 + 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 | 融合了两种滤波的优点,可消除对于偶然出现的脉冲性滤波干扰 所引起的采样值偏差 | 比较浪费RAM | |
一阶滞后滤波法 | 取a = 0-1,(1-a)本次采样值+a上次滤波结果 | 对于周期性干扰有良好的抑制作用,适用于波动频率较高的场合 | 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的1/2的干扰信号 | |
加权递推平均滤波法 | 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,越接近现时刻的数据,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 | 适用于有较大纯滞后时间常数的系统 | 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 | |
消抖滤波法 | 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 | 对于变化缓慢的被测参数由较好的滤波效果,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 | 对于快速变化的参数不适宜,如果在计数器溢出的那一次采样值恰好是干扰值,则会将干扰值当做有效值导入系统 | |
限幅消抖滤波法 | 相当于“限幅滤波法 + 消抖滤波法” ,先限幅,后消抖 | 继承了限幅和消抖的优点,改进了消抖滤波法中的缺陷,避免将干扰值导入系统 | 不适合快速变化的参数 | |
巴特沃斯滤波法 | 适用于ad采样,会出现周期性的脉冲波动 | 占用过多的RAM,计算时间较长,不适宜快速变化的参数 |
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_buf[N]; char count,i,j,temp; for ( count=0;count<N;count++) { value_buf[count] = get_ad(); delay(); } for (j=0;j<N-1;j++) { for (i=0;i<N-j;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(又称滑动平均滤波法) /* */ #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<N,count++) sum = value_buf[count]; return (char)(sum/N); } 5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法) /* */ #define N 12 char filter() { char count,i,j; char value_buf[N]; int sum=0; for (count=0;count<N;count++) { value_buf[count] = get_ad(); delay(); } for (j=0;j<N-1;j++) { for (i=0;i<N-j;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<N-1;count++) sum += value[count]; 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=0~100 */ #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 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(); delay(); } for (count=0,count<N;count++) sum += value_buf[count]*coe[count]; 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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