整理ADC转换10种软件滤波技术分享I.docx
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整理ADC转换10种软件滤波技术分享I
嚯嚯,上次记得做ADC转换的时候,采样进来的数据经常会像猴子一样蹦来蹦去,本人在该程序中采用了平均值滤波的方法,因为平均值滤波简单有效,适合初学者,今天有幸在AVR论坛上发现某高手总结的10种软件滤波法案,觉得甚是有价值,在此和大家一起分享一下,嚯嚯:
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
实例程序:
/*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()
{
charnew_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
示例程序:
/*N值可根据实际情况调整
排序采用冒泡法*/
#defineN11
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 示例程序: 3、算术平均滤波法 #defineN12 charfilter() { intsum=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 示例程序: #defineN12 charvalue_buf[N]; chari=0; charfilter() { charcount; intsum=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 示例程序: #defineN12 charfilter() { charcount,i,j; charvalue_buf[N]; intsum=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 示例程序参考1,3即可。 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 2.环境影响评价工作等级的划分依据示例程序: (四)建设项目环境影响评价资质管理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 (3)生产、储存烟花爆竹的建设项目;charvalue; charfilter() { charnew_value; new_value=get_ad(); return(100-a)*value+a*new_value; } 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 示例程序: /*coe数组为加权系数表,存在程序存储区。 */ (4)根据评价的目的、要求和评价对象的特点、工艺、功能或活动分布,选择科学、合理、适用的定性、定量评价方法对危险、有害因素导致事故发生的可能性及其严重程度进行评价。 #defineN12 4.将环境影响价值纳入项目的经济分析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; (5)公众意见采纳与不采纳的合理性;charfilter() { charcount; charvalue_buf[N]; intsum=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); } (3)环境影响分析、预测和评估的可靠性;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
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