十大滤波算法Word文档下载推荐.docx
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20.?
Serial.begin(9600);
//初始化串口通信
21.?
randomSeed(analogRead(0));
//产生随机种子
22.?
Value=300;
23.}
24.?
25.voidloop(){
26.?
Filter_Value=Filter();
//获得滤波器输出值
27.?
Value=Filter_Value;
//最近一次有效采样的值,该变量为全局变量
28.?
Serial.println(Filter_Value);
//串口输出
29.?
delay(50);
30.}
31.?
32.//用于随机产生一个300左右的当前值
33.intGet_AD(){
34.?
returnrandom(295,305);
35.}
36.?
37.//限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
38.#defineFILTER_A1
39.intFilter(){
40.?
intNewValue;
41.?
NewValue=Get_AD();
42.?
if(((NewValue-Value)>
FILTER_A)||((Value-NewValue)>
FILTER_A))
43.?
returnValue;
44.?
else
45.?
returnNewValue;
46.}
2、中位值滤波法
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,
取中间值为本次有效值。
6.C、优点:
能有效克服因偶然因素引起的波动干扰;
8.?
对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。
9.D、缺点:
10.?
对流量、速度等快速变化的参数不宜。
11.E、整理:
12.*/
13.?
14.intFilter_Value;
16.voidsetup(){
17.?
19.}
21.voidloop(){
23.?
25.}
27.//用于随机产生一个300左右的当前值
28.intGet_AD(){
32.//中位值滤波法
33.#defineFILTER_N101
34.intFilter(){
35.?
intfilter_buf[FILTER_N];
inti,j;
37.?
intfilter_temp;
38.?
for(i=0;
i<
FILTER_N;
i++){
39.?
filter_buf[i]=Get_AD();
delay
(1);
}
//采样值从小到大排列(冒泡法)
for(j=0;
j<
FILTER_N-1;
j++){
for(i=0;
FILTER_N-1-j;
if(filter_buf[i]>
filter_buf[i+1]){
46.?
filter_temp=filter_buf[i];
47.?
filter_buf[i]=filter_buf[i+1];
48.?
filter_buf[i+1]=filter_temp;
49.?
50.?
}
51.?
52.?
returnfilter_buf[(FILTER_N-1)/2];
53.}
3、算术平均滤波法
算术平均滤波法
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。
适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波;
这种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。
11.D、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。
14.E、整理:
15.*/
16.?
17.intFilter_Value;
22.}
24.voidloop(){
25.?
28.}
30.//用于随机产生一个300左右的当前值
31.intGet_AD(){
32.?
33.}
35.//算术平均滤波法
36.#defineFILTER_N12
37.intFilter(){
inti;
intfilter_sum=0;
filter_sum+=Get_AD();
return(int)(filter_sum/FILTER_N);
45.}
4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
把连续取得的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,获得新的滤波结果。
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;
适用于高频振荡的系统。
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;
14.?
不适用于脉冲干扰比较严重的场合;
16.E、整理:
17.*/
19.intFilter_Value;
21.voidsetup(){
24.}
26.voidloop(){
37.//递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
38.#defineFILTER_N12
39.intfilter_buf[FILTER_N+1];
40.intFilter(){
filter_buf[FILTER_N]=Get_AD();
filter_buf[i]=filter_buf[i+1];
//所有数据左移,低位仍掉
filter_sum+=filter_buf[i];
49.}
5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)
中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)
采一组队列去掉最大值和最小值后取平均值,
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。
3-14。
9.C、优点:
融合了“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”两种滤波法的优点。
对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由其所引起的采样值偏差。
对周期干扰有良好的抑制作用。
平滑度高,适于高频振荡的系统。
14.D、缺点:
计算速度较慢,和算术平均滤波法一样。
17.E、整理:
18.*/
19.?
20.intFilter_Value;
22.voidsetup(){
27.voidloop(){
30.?
31.}
33.//用于随机产生一个300左右的当前值
34.intGet_AD(){
36.}
38.//中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)(算法1)
39.#defineFILTER_N100
intfilter_temp,filter_sum=0;
53.?
54.?
55.?
56.?
57.?
58.?
//去除最大最小极值后求平均
59.?
for(i=1;
i++)filter_sum+=filter_buf[i];
60.?
returnfilter_sum/(FILTER_N-2);
61.}
62.?
63.?
64.//?
中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)(算法2)
65./*
66.#defineFILTER_N100
67.intFilter(){
68.?
inti;
69.?
intfilter_sum=0;
70.?
intfilter_max,filter_min;
71.?
intfilter_buf[FILTER_N];
72.?
73.?
filter_buf[i]=Get_AD();
74.?
delay
(1);
75.?
76.?
filter_max=filter_buf[0];
77.?
filter_min=filter_buf[0];
78.?
filter_sum=filter_buf[0];
79.?
for(i=FILTER_N-1;
i>
0;
i--){
80.?
filter_max)
81.?
filter_max=filter_buf[i];
82.?
elseif(filter_buf[i]<
filter_min)
83.?
filter_min=filter_buf[i];
84.?
filter_sum=filter_sum+filter_buf[i];
85.?
filter_buf[i]=filter_buf[i-1];
86.?
87.?
i=FILTER_N-2;
88.?
filter_sum=filter_sum-filter_max-filter_min+i/2;
//+i/2的目的是为了四舍五入
89.?
filter_sum=filter_sum/i;
90.?
returnfilter_sum;
91.}*/
6、限幅平均滤波法
限幅平均滤波法
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。
7.C、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。
12.E、整理:
13.*/
15.#defineFILTER_N12
17.intfilter_buf[FILTER_N];
filter_buf[FILTER_N-2]=300;
29.}
31.//用于随机产生一个300左右的当前值
32.intGet_AD(){
33.?
34.}
36.//限幅平均滤波法
37.#defineFILTER_A1
38.intFilter(){
filter_buf[FILTER_N-1]=Get_AD();
if(((filter_buf[FILTER_N-1]-filter_buf[FILTER_N-2])>
FILTER_A)||((filter_buf[FILTER_N-2]-filter_buf[FILTER_N-1])>
filter_buf[FILTER_N-1]=filter_buf[FILTER_N-2];
return(int)filter_sum/(FILTER_N-1);
7、一阶滞后滤波法
一阶滞后滤波法
取a=0-1,本次滤波结果=(1-a)*本次采样值+a*上次滤波结果。
5.C、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。
8.D、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1/2的干扰信号。
15.intFilter_Value;
16.intValue;
18.voidsetup(){
35.//一阶滞后滤波法
36.#defineFILTER_A0.01
Value=(int)((float)NewValue*FILTER_A+(1.0-FILTER_A)*(float)Value);
returnValue;
42.}
8、加权递推平均滤波法
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对象,和采样周期较短的系统。
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。
17.voidsetup(){
20.}
22.voidloop(){
Serial.println(Fi
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- 关 键 词:
- 滤波 算法