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»论坛 › 嵌入式/单片机论坛 › STM32/8 › 10种常用的滤波算法源码与资料分享
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10种常用的滤波算法源码与资料分享

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ID:327448 发表于 2018-9-13 17:33 | 显示全部楼层 |阅读模式
0.png

滤波源程序如下:
  1. #include <stdio.h>
  2. #include <absacc.h>
  3. #include <intrins.h>
  4. #include <./Atmel/at89x52.h>
  5. #include "source.h"
  6. main()
  7. {
  8.     filter_1();
  9.         filter_2();
  10.         filter_3();
  11.         filter_4();
  12.     filter_5();
  13.         filter_6();
  14.         filter_7();
  15.         filter_8();
  16.     filter_9();
  17.         filter_10();
  18. }
  19. unsigned char get_ad(void){
  20.         static unsigned char i;
  21.         return i++;
  22. }
  23. void delay(void){
  24.         unsigned char i=0;
  25.         while(1){
  26.                 i++;
  27.                 if(i>20) return;
  28.         }
  29. }
  30. /***限幅滤波**/
  31. #define A 10 //设置两次采样允许的最大偏差值
  32. char value;  //上次采用后的有效值变量
  33. char filter_1(void){
  34.     char  new_value;  //本次采样值变量
  35.     new_value=get_ad();  //读入本次采样值
  36.     if((new_value-value>A)||(value-new_value>A)) //比较是否超出最大偏差值
  37.         return  value; //如果超出，返回上次的有效值作为本次的有效值
  38.     return  new_value;// 如果没有超出，返回本次的采样值作为本次的有效值
  39. }
  40. /***中位值滤波法***/
  41. #define N 11 //设置连续采样的次数

  43. char filter_2(void){
  44.     char  value_buf[N]; //缓存N次采样值的存储变量
  45.     char  count,i,j,temp; //i，j是冒泡排序的下标变量，count是采样数据读入的下标变量
  46.                       //temp是临时变量
  47.     for(count=0;count<N;count++) //连续读入N个采样值
  48.     {
  49.       value_buf[count]=get_ad();
  50.       delay();
  51.     }
  52.     for(j=0;j<N;j++) //气泡排序，由小到大
  53.     {
  54.         for(i=0;i<N-j;i++)
  55.         {
  56.            if(value_buf[i]>value_buf[i+1])
  57.          {
  58.            temp=value_buf[i];
  59.            value_buf[i]=value_buf[i+1];
  60.            value_buf[i+1]=temp;
  61.            }
  62.          }
  63.      }
  64.      return value_buf[(N-1)/2]; //将排序后N个采样值的中间值作为最后结果返回
  65. }
  66. /**算数平均滤波法**/
  67. /* N为进行平均运算的每组采样值的数量，依据实际情况可以改变*/
  68. #undef N
  69. #define N 12 //设置每组参与平均运算的采样值个数

  71. char filter_3(){
  72.     int  sum=0; //求和变量，用于存储采样值的累加值
  73.     char count;//采样数据读入的下标变量
  74.     for(count=0;count<N;count++) //连续读入N个采样值，并累加
  75.     {
  76.       sum+=get_ad();
  77.       delay();
  78.     }
  79.     return (char)(sum/N); //讲累加值进行平均计算作为返回值
  80. }
  81. /**递推平均滤波法**/
  82. #undef N
  83. #define N 12 //设置FIFO队列的长度
  84. char  value_buf[N];//FIFO队列变量
  85. char  i=0; //队列的下标变量

  87. char filter_4(){
  88.     char count;
  89.         int  sum=0;
  90.         value_buf[i++]=get_ad();
  91.         if(i==N)  i=0;
  92.     for(count=0;count<N;count++)
  93.       sum+=value_buf[count];
  94.     return(char)(sum/N);
  95. }
  96. /**中位值平均滤波法**/
  97. /* 采样值N为每组采样值的数量，依据实际情况可以改变*/
  98. #undef N
  99. #define N 12 //设置每组采样值的数量
  100. char filter_5()
  101. {
  102.    char count,i,j,temp; //i，j是冒泡排序的下标变量，count是采样数据读入的下标变量
  103.    char value_buf[N]; // 缓冲N个采样值的存储变量
  104.    int  sum=0; //求和变量，用于存储采样值的累加值
  105.    for  (count=0;count<N;count++) //连续读入N个采样值
  106.    {
  107.       value_buf[count] = get_ad();
  108.       delay();
  109.    }
  110.    for (j=0;j<N-1;j++) //气泡排序，由小到大
  111.    {
  112.       for (i=0;i<N-j;i++)
  113.       {
  114.          if ( value_buf[i]>value_buf[i+1] )
  115.          {
  116.             temp = value_buf[i];
  117.             value_buf[i] = value_buf[i+1];
  118.              value_buf[i+1] = temp;
  119.          }
  120.       }
  121.    }
  122.    for(count=1;count<N-1;count++)
  123.     sum += value_buf[count]; //去掉两端的最小和最大采样值，对中间的N-2个采样值求和
  124.    return (char)(sum/(N-2));// 返回中间N-2个采样值的平均值
  125. }
  126. /**限幅平均滤波法**/
  127. /* A值可以根据实际情况调整，value为上次采样的有效值，new_value为当前采样值 */
  128. /* N为进行平均运算的每组采样值的数量，依据实际情况可以改变*/
  129. #undef A
  130. #undef N
  131. #define A 10 //设置两次采样允许的最大偏差值
  132. #define N 12 //设置每组参与平均运算的采样值个数
  133. char value;  //上次采用后的有效值变量

  135. char filter_6()
  136. {
  137.     char  new_value;  //本次采样值变量
  138.     int  sum=0; //求和变量，用于存储采样值的累加值
  139.     char count;//采样数据读入的下标变量
  140.         for(count=0;count<N;count++)
  141.     {
  142.                 new_value=get_ad();  //读入本次采样值
  143.               if((new_value-value>A)||(value-new_value>A)) //比较是否超出最大偏差值
  144.                       new_value=value; //如果超出，返回上次的有效值作为本次的有效值
  145.               sum+=new_value; //累加采样的有效值
  146.               value=new_value;
  147.               delay();
  148.     }
  149.     return (char)(sum/N); //将累加值进行平均计算作为返回值
  150. }
  151. /**一阶滞后滤波法**/
  152. /* 为加快程序处理速度假定基数为100，a=0~100 */
  153. #define COE 50 //定义加权系数
  154. char value; //上一个采样值变量
  155. char filter_7()
  156. {
  157.    char  new_value; //本次采样值变量
  158.    new_value = get_ad();
  159.    return (100-COE)*value + COE*new_value; //返回的本次滤波结果
  160. }


  163. /**加权递推平均滤波法**/
  164. /* coe数组为加权系数表，存在程序存储区。*/
  165. #undef N
  166. #define N 12  //设置FIFO队列的长度

  168. char code coe[N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12}; //加权系数
  169. char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;
  170. char filter_8()
  171. {
  172.    char count; //采样数据读入的下标变量
  173.    char value_buf[N]; //缓存N个采样值的存储变量
  174.    int  sum=0; //求和变量，用于存储采样值的累加值
  175.    for (count=0;count<N;count++)
  176.    {
  177.       value_buf[count] = get_ad(); //读入采样值
  178.       delay();
  179.    }
  180.    for (count=0;count<N;count++)
  181.       sum += value_buf[count]*coe[count]; //累加采样值和系数的乘积
  182.    return (char)(sum/sum_coe); //累加值与系数和相除作为返回结果
  183. }

  185. /**消抖滤波法**/
  186. #undef N
  187. #define N 12 //设置计数器溢出值
  188. char filter_9()
  189. {
  190.    char count=0; //计数变量
  191.    char new_value; //本次采样值变量
  192.    new_value = get_ad(); //读入本次采样值
  193.    while (value !=new_value);
  194.    {
  195.       count++; //计数器加1
  196.       if (count>=N)   return new_value; //如果本次采样值与当前有效值不相等，
  197. //且计数器溢出，返回本次采样值
  198.        delay();
  199.       new_value = get_ad();
  200.    }
  201.    return value; //如果本次采样值与当前有效值相等，则返回当前有效值
  202. }


  205. /**限幅消抖滤波法**/

  207. /* A值可以根据实际情况调整，value为上次采样的有效值，new_value为当前采样值 */
  208. /* N为计数器的溢出值*/
  209. #undef A
  210. #undef N
  211. #define A 10 //设置两次采样允许的最大偏差值
  212. #define N 12 //设置计数器溢出值
  213. char value;  //有效值变量

  215. char filter_10()
  216. {
  217.    char count=0; //计数变量
  218.    char new_value; //本次采样值变量
  219.    new_value = get_ad(); //读入本次采样值
  220.         if((new_value-value>A)||(value-new_value>A)) //比较是否超出最大偏差值
  221.                 new_value=value; //如果超出，返回有效值作为本次的采样有效值
  222.    while (value !=new_value);
  223.    {
  224.       count++; //计数器加1
  225.       if (count>=N)   return new_value; //如果本次采样值与当前有效值不相等，
  226.                                                                                 //且计数器溢出，返回本次采样值
  227.        delay();
  228.       new_value = get_ad();
  229.    }
  230.    return value; //如果本次采样值与当前有效值相等，则返回当前有效值
  231. }
复制代码

1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
　A、方法：
　　根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（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
2、中位值滤波法
　A、方法：
　　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
3、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
4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
　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=4~12；温度，N=1~4
　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
5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
　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：3~14
　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

6、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
7、一阶滞后滤波法
　A、方法：
　　取a=0~1
　　本次滤波结果=（1-a）*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
8、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
　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
9、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
10、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

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