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單片機軟件濾波的幾種方法

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樓主
ID:105323 發(fā)表于 2016-3-4 16:38 | 只看該作者 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
1、限幅濾波法(又稱程序判斷濾波法)
    A、方法:
       根據(jù)經驗判斷,確定兩次采樣允許的最大偏差值(設為A)
       每次檢測到新值時判斷:
       如果本次值與上次值之差<=A,則本次值有效
      如果本次值與上次值之差>A,則本次值無效,放棄本次值,用上次值代替本次值
    B、優(yōu)點:
       能有效克服因偶然因素引起的脈沖干擾
    C、缺點
       無法抑制那種周期性的干擾
       平滑度差
   
2、中位值濾波法
    A、方法:
       連續(xù)采樣N次(N取奇數(shù))
       把N次采樣值按大小排列
       取中間值為本次有效值
    B、優(yōu)點:
       能有效克服因偶然因素引起的波動干擾
       對溫度、液位的變化緩慢的被測參數(shù)有良好的濾波效果
    C、缺點:
       對流量、速度等快速變化的參數(shù)不宜3、算術平均濾波法
    A、方法:
       連續(xù)取N個采樣值進行算術平均運算
       N值較大時:信號平滑度較高,但靈敏度較低
       N值較小時:信號平滑度較低,但靈敏度較高
       N值的選取:一般流量,N=12;壓力:N=4
    B、優(yōu)點:
       適用于對一般具有隨機干擾的信號進行濾波
       這樣信號的特點是有一個平均值,信號在某一數(shù)值范圍附近上下波動
    C、缺點:
       對于測量速度較慢或要求數(shù)據(jù)計算速度較快的實時控制不適用
       比較浪費RAM
      
4、遞推平均濾波法(又稱滑動平均濾波法)
    A、方法:
       把連續(xù)取N個采樣值看成一個隊列
       隊列的長度固定為N
       每次采樣到一個新數(shù)據(jù)放入隊尾,并扔掉原來隊首的一次數(shù)據(jù).(先進先出原則)
       把隊列中的N個數(shù)據(jù)進行算術平均運算,就可獲得新的濾波結果
       N值的選取:流量,N=12;壓力:N=4;液面,N=4~12;溫度,N=1~4
    B、優(yōu)點:
       對周期性干擾有良好的抑制作用,平滑度高
       適用于高頻振蕩的系統(tǒng)  
    C、缺點:
       靈敏度低
       對偶然出現(xiàn)的脈沖性干擾的抑制作用較差
       不易消除由于脈沖干擾所引起的采樣值偏差
       不適用于脈沖干擾比較嚴重的場合
       比較浪費RAM
      
5、中位值平均濾波法(又稱防脈沖干擾平均濾波法)
    A、方法:
       相當于“中位值濾波法”+“算術平均濾波法”
       連續(xù)采樣N個數(shù)據(jù),去掉一個最大值和一個最小值
       然后計算N-2個數(shù)據(jù)的算術平均值
       N值的選取:3~14
    B、優(yōu)點:
       融合了兩種濾波法的優(yōu)點
       對于偶然出現(xiàn)的脈沖性干擾,可消除由于脈沖干擾所引起的采樣值偏差
    C、缺點:
       測量速度較慢,和算術平均濾波法一樣
       比較浪費RAM

6、限幅平均濾波法
    A、方法:
       相當于“限幅濾波法”+“遞推平均濾波法”
       每次采樣到的新數(shù)據(jù)先進行限幅處理,
       再送入隊列進行遞推平均濾波處理
    B、優(yōu)點:
       融合了兩種濾波法的優(yōu)點
       對于偶然出現(xiàn)的脈沖性干擾,可消除由于脈沖干擾所引起的采樣值偏差
    C、缺點:
       比較浪費RAM
7、一階滯后濾波法
    A、方法:
       取a=0~1
       本次濾波結果=(1-a)*本次采樣值+a*上次濾波結果
    B、優(yōu)點:
       對周期性干擾具有良好的抑制作用
       適用于波動頻率較高的場合
    C、缺點:
       相位滯后,靈敏度低
       滯后程度取決于a值大小
       不能消除濾波頻率高于采樣頻率的1/2的干擾信號
      
8、加權遞推平均濾波法
    A、方法:
       是對遞推平均濾波法的改進,即不同時刻的數(shù)據(jù)加以不同的權
       通常是,越接近現(xiàn)時刻的數(shù)據(jù),權取得越大。
       給予新采樣值的權系數(shù)越大,則靈敏度越高,但信號平滑度越低
    B、優(yōu)點:
       適用于有較大純滯后時間常數(shù)的對象
       和采樣周期較短的系統(tǒng)
    C、缺點:
       對于純滯后時間常數(shù)較小,采樣周期較長,變化緩慢的信號
       不能迅速反應系統(tǒng)當前所受干擾的嚴重程度,濾波效果差
9、消抖濾波法
    A、方法:
       設置一個濾波計數(shù)器
       將每次采樣值與當前有效值比較:
       如果采樣值=當前有效值,則計數(shù)器清零
      如果采樣值<>當前有效值,則計數(shù)器+1,并判斷計數(shù)器是否>=上限N(溢出)
           如果計數(shù)器溢出,則將本次值替換當前有效值,并清計數(shù)器
    B、優(yōu)點:
       對于變化緩慢的被測參數(shù)有較好的濾波效果,
       可避免在臨界值附近控制器的反復開/關跳動或顯示器上數(shù)值抖動
    C、缺點:
       對于快速變化的參數(shù)不宜
       如果在計數(shù)器溢出的那一次采樣到的值恰好是干擾值,則會將干擾值當作有效值導入系統(tǒng)
10、限幅消抖濾波法
    A、方法:
       相當于“限幅濾波法”+“消抖濾波法”
       先限幅,后消抖
    B、優(yōu)點:
       繼承了“限幅”和“消抖”的優(yōu)點
       改進了“消抖濾波法”中的某些缺陷,避免將干擾值導入系統(tǒng)
    C、缺點:
       對于快速變化的參數(shù)不宜

11、IIR 數(shù)字濾波器
A. 方法:
   確定信號帶寬, 濾之。
   Y(n) = a1*Y(n-1) + a2*Y(n-2) +... + ak*Y(n-k) + b0*X(n) + b1*X(n-1) + b2*X(n-2) + ... +bk*X(n-k)
B. 優(yōu)點:高通,低通,帶通,帶阻任意。設計簡單(用matlab)
C. 缺點:運算量大。
 
//---------------------------------------------------------------------
軟件濾波的C程序樣例
11種軟件濾波方法的示例程序
假定從8位AD中讀取數(shù)據(jù)(如果是更高位的AD可定義數(shù)據(jù)類型為int),子程序為get_ad();

1、限副濾波

#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、中位值濾波法

#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;
        }
     }
   }
   returnvalue_buf[(N-1)/2];
}   

3、算術平均濾波法

#define N 12
char filter()
{
   int  sum =0;
   for (count=0;count<N;count++)
   {
     sum + = get_ad();
     delay();
   }
   return (char)(sum/N);
}

4、遞推平均濾波法(又稱滑動平均濾波法)

#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、中位值平均濾波法(又稱防脈沖干擾平均濾波法)

#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、限幅平均濾波法

略 參考子程序1、3

7、一階滯后濾波法

#define a 50
char value;
char filter()
{
   char new_value;
   new_value = get_ad();
   return (100-a)*value +a*new_value;
}

8、加權遞推平均濾波法

#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、消抖濾波法
#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();
   }
   returnvalue;   
}

10、限幅消抖濾波法

略 參考子程序1、9

11、IIR濾波例子
int  BandpassFilter4(int InputAD4)
{
    int ReturnValue;
    int ii;
    RESLO=0;
    RESHI=0;
    MACS=*PdelIn;
    OP2=1068;//FilterCoeff4[4];
    MACS=*(PdelIn+1);
    OP2=8;   //FilterCoeff4[3];
    MACS=*(PdelIn+2);
   OP2=-2001;//FilterCoeff4[2];
    MACS=*(PdelIn+3);
    OP2=8;   //FilterCoeff4[1];
    MACS=InputAD4;
    OP2=1068;//FilterCoeff4[0];
    MACS=*PdelOu;
   OP2=-7190;//FilterCoeff4[8];
    MACS=*(PdelOu+1);
    OP2=-1973;//FilterCoeff4[7];
    MACS=*(PdelOu+2);
   OP2=-19578;//FilterCoeff4[6];
    MACS=*(PdelOu+3);
    OP2=-3047;//FilterCoeff4[5];
    *p=RESLO;
    *(p+1)=RESHI;
   mytestmul<<=2;
    ReturnValue=*(p+1);
    for (ii=0;ii<3;ii++)
    {
    DelayInput[ii]=DelayInput[ii+1];
    DelayOutput[ii]=DelayOutput[ii+1];
     }
    DelayInput[3]=InputAD4;
    DelayOutput[3]=ReturnValue;
   
   //  if(ReturnValue<0)
   //  {
   // ReturnValue=-ReturnValue;
   //  }
    returnReturnValue;
}
 
//------------------------------------------------------------------------------

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