十种数据采集滤波的方法和编程实例.docx
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十种数据采集滤波的方法和编程实例
十种数据采集滤波的方法和编程实例
理论上讲单片机从A/D芯片上采集的信号就是需要的量化信号,但是由于存在电路的相互干扰、电源噪声干扰和电磁干扰,在A/D芯片的模拟输入信号上会叠加周期或者非周期的干扰信号,并会被附加到量化值中,给信号带来一定的恶化。
考虑到数据采集的实时性和安全性,有时需要对采集的数据进行软处理,一尽量减小干扰信号的影响,这一过程称为数据采集滤波。
以下介绍十种数据采集滤波的方法和编程实例。
这10种方法针对不同的噪声和采样信号具有不同的性能,为不同场合的应用提供了较广的选择空间。
选择这些方法时,必须了解电路种存在
的主要噪声类型,主要包括一下方面:
*噪声是突发随机噪声还是周期性噪声
*噪声频率的高低
*采样信号的类型是块变信号还是慢变信号
*另外还要考虑系统可供使用的资源等
通过对噪声和采样性能分析,选用最合适的方法以及确定合理的参数,才能达到良好的效果。
目前用于数据采集滤波的主要方法有以下10种,这10种方法都是在时域上进行处理的,相对于从频域角度设计的IIR或者FIR滤波器,其实现简单,运算量小,而性能可以满足
绝大部分的场合的应用要求
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
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 */
#defineA10
charvalue;
charfilter()
{
char new_value;
new_value=get_ad();
if((new_value-value>A)||(value-new_value>A)
returnvalue;
returnnew_value;
}
//=================================================================================================
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
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*/
#defineN 11
charfilter()
{
charvalue_buf[N];
charcount,i,j,temp;
for(count=0;count { value_buf[count]=get_ad(); delay(); } for(j=0;j { for(i=0;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; } } } returnvalue_buf[(N-1)/2]; } //================================================================================================= 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 3、算术平均滤波法 /* */ #defineN12 charfilter() { int sum=0; for(count=0;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) 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 4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法) /* */ #defineN12 charvalue_buf[N]; chari=0; charfilter() { charcount; int sum=0; value_buf[i++]=get_ad(); if(i==N) i=0; for(count=0;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) 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 5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法) /* */ #defineN12 charfilter() { charcount,i,j; charvalue_buf[N]; int sum=0; for (count=0;count { value_buf[count]=get_ad(); delay(); } for(j=0;j { for(i=0;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 sum+=value[count]; return(char)(sum/(N-2)); } //================================================================================================= 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 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*/ #definea50 charvalue; charfilter() { char new_value; new_value=get_ad(); return(100-a)*value+a*new_value; } //================================================================================================= 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 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。 */ #defineN12 charcodecoe[N]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12}; charcodesum_coe=1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12; charfilter() { charcount; charvalue_buf[N]; int sum=0; for(count=0,count { value_buf[count]=get_ad(); delay(); } for(count=0,count sum+=value_buf[count]*coe[count]; return(char)(sum/sum_coe); } //================================================================================================= 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 9、消抖滤波法 #defineN12 charfilter() { charcount=0; charnew_value; new_value=get_ad(); while(value! =new_value); { count++; if(count>=N) returnnew_value; delay(); value=get_ad(); } returnvalue; } //================================================================================== 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 } 假定从8位AD中读取数据(如果是更高位的AD可定义数据类型为int),子程序为get_ad();
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- 种数 采集 滤波 方法 编程 实例