滤波算法_卡尔曼滤波算法 - CSDN
  • 十大滤波算法程序大全(精心整理版)

    万次阅读 多人点赞 2018-10-24 11:12:09
    1、限幅滤波法   *函数名称:AmplitudeLimiterFilter()-限幅滤波法 *优点:能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰 *缺点:无法抑制那种周期性的干扰,且平滑度差 *说明:  1、调用函数  ...

     

    1、限幅滤波法

     

    *函数名称:AmplitudeLimiterFilter()-限幅滤波法
    *优点:能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰
    *缺点:无法抑制那种周期性的干扰,且平滑度差
    *说明:
      1、调用函数
         GetAD(),该函数用来取得当前值
      2、变量说明
         Value:最近一次有效采样的值,该变量为全局变量
         NewValue:当前采样的值
         ReturnValue:返回值
      3、常量说明
         A:两次采样的最大误差值,该值需要使用者根据实际情况设置
    *入口:Value,上一次有效的采样值,在主程序里赋值
    *出口:ReturnValue,返回值,本次滤波结果

    ****************************************************/
    #define  A   10
    unsigned char Value
    unsigned char AmplitudeLimiterFilter()
    {
       unsigned char NewValue;
       unsigned char ReturnValue;
       NewValue=GatAD();
       if(((NewValue-Value)>A))||((Value-NewValue)>A)))
       ReturnValue=Value;
       else ReturnValue=NewValue;
       return(ReturnValue);
    }

    理解:使用前提是已知采回来的数值应该在什么范围或精确值

     

    2、中位值滤波法

    /****************************************************
    *函数名称:MiddlevalueFilter()-中位值滤波法
    *优点:能有效克服因偶然因素引起的波动干扰;对温度、液
           位等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果
    *缺点:对流量,速度等快速变化的参数不宜
    *说明:
      1、调用函数
         GetAD(),该函数用来取得当前值
         Delay(),基本延时函数
      2、变量说明
         ArrDataBuffer[N]:用来存放一次性采集的N组数据
         Temp:完成冒泡法试用的临时寄存器
         i,j,k:循环试用的参数值
      3、常量说明
         N:数组长度
    *入口:
    *出口:value_buf[(N-1)/2],返回值,本次滤波结果

    *****************************************************/

    #define N 11

    unsigned char MiddlevalueFilter()

    {
      unsigned char value_buf[N];
      unsigned char i,j,k,temp;
      for(i=0;i<N;i++)
      {
        value_buf[i] = get_ad();
        delay();
      }
      for (j=0;j<N-1;j++)
      {
       for (k=0;k<N-j;k++)
       {
        if(value_buf[k]>value_buf[k+1])
         {
           temp = value_buf[k];
           value_buf[k] = value_buf[k+1];
           value_buf[k+1] = temp;
         }
       }
      }
      return value_buf[(N-1)/2];
    }

    是不是需要的执行时间比较长  放在定时中断或者DMA中断都会影响12864的显示速度

    就像在DMA 中断里加了一个printf语句


    3、算术平均滤波法

    /*********************************************************
    说明:连续取N个采样值进行算术平均运算
    优点:试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。
    缺点:对于测量速度较慢或要求数据计算较快的实时控制不适用。

    **********************************************************/

    #define N 12

    char filter()
    {
      unsigned int sum = 0;
      unsigned char i;

      for (i=0;i<N;i++)
      {
        sum + = get_ad();
        delay();
      }
      return(char)(sum/N);
    }

    最基本的一种滤波方式  应该也是最常用的  但其滤波效果很中

     

    4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)

    /***************************************************
    说明:把连续N个采样值看成一个队列,队列长度固定为N。
          每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉队首的一
          次数据。把队列中的N各数据进行平均运算,既获得
          新的滤波结果。
    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
    缺点:灵敏度低;对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差,不适于脉冲干
          扰较严重的场合 不适合用于开关电源电路

    ****************************************************/

    #define N 12

    unsigned char value_buf[N];

    unsigned char filter()
    {
      unsigned char i;
      unsigned char value;
      int sum=0;

      value_buf[i++] = get_ad();       //采集到的数据放入最高位
      for(i=0;i<N;i++)
      {
        value_buf[i]=value_buf[i+1];   //所有数据左移,低位扔掉
        sum += value_buf[i];
      }
      value = sum/N;
      return(value);
    }

    5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)

    /********************************************
     说明:采一组队列去掉最大值和最小值
     优点:融合了两种滤波的优点。对于偶然出现的脉冲性干扰,可消
           除有其引起的采样值偏差。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。
     缺点:测量速度慢

    *********************************************/

    #define N 12

    uchar filter()

    {
      unsigned char i,j,k,l;
      unsigned char temp,sum=0,value;
      unsigned char value_buf[N],;

      for(i=0;i<N;i++)
      {
        value_buf[i] = get_ad();
        delay();
      }
      //采样值从小到大排列(冒泡法)
      for(j=0;j<N-1;j++)
      {
        for(i=0;i<N-j;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(i=1;i<N-1;i++)
      sum += value_buf[i];

      value = sum/(N-2);
      return(value);
    }

    6、递推中位值滤波法
    /************************************************
     优点:对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由其引起的采样值偏差。
           对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高;试用于高频振荡
           的系统
     缺点:测量速度慢

    *************************************************/

    char filter(char new_data,char queue[],char n)
    {
      char max,min;
      char sum;
      char i;

      queue[0]=new_data;
      max=queue[0];
      min=queue[0];
      sum=queue[0];

      for(i=n-1;i>0;i--)
      {
        if(queue[i]>max)
        max=queue[i];
        else if (queue[i]<min)
        min=queue[i];
        sum=sum+queue[i];
        queue[i]=queue[i-1];
      }

      i=n-2;
      sum=sum-max-min+i/2;     //说明:+i/2的目的是为了四舍五入
      sum=sum/i;

      return(sum);
    }

    7、限幅平均滤波法

    /************************************************
     优点:对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除有其引起的采样值偏差。
    *************************************************/
    #define A 10
    #define N 12

    unsigned char data[];
    unsigned char filter(data[])
    {
      unsigned char i;
      unsigned char value,sum;

      data[N]=GetAD();
      if(((data[N]-data[N-1])>A||((data[N-1]-data[N])>A))
      data[N]=data[N-1];
      //else data[N]=NewValue;
      for(i=0;i<N;i++)
      {
        data[i]=data[i+1];
        sum+=data[i];
      }
      value=sum/N;
      return(value);
    }


    8、一阶滞后滤波法

    /****************************************************
    *函数名称:filter()-一阶滞后滤波法
    *说明:
      1、调用函数
         GetAD(),该函数用来取得当前值
         Delay(),基本延时函数
      2、变量说明
         Or_data[N]:采集的数据
         Dr0_flag、Dr1_flag:前一次比较与当前比较的方向位
         coeff:滤波系数
         F_count:滤波计数器
      3、常量说明
         N:数组长度
         Thre_value:比较门槛值
    *入口:
    *出口:

    *****************************************************/

    #define Thre_value  10
    #define  N   50

    float Or_data[N];
    unsigned char Dr0_flag=0,Dr1_flag=0;

    void abs(float first,float second)
    {
     float abs;
     if(first>second)
     {
       abs=first-second;
       Dr1_flag=0;
     }
     else
     {
       abs=second-first;
       Dr1_flag=1;
     }
     return(abs);

    void filter(void)
    {
      uchar i=0,F_count=0,coeff=0;
      float Abs=0.00;

      //确定一阶滤波系数
      for(i=1;i<N;i++)
        {
          Abs=abs(Or_data[i-1],Or_data[i]);/*C语言中的逗号有2种意思:
    1.表示"分隔号"的意思,就和语文中的逗号一个意思;
    2.表示"逗号运算符"的意思,用它将2个表达式连接起来.例如:
      3+5,6+8
     就称为逗号表达式,又称为"顺序求值运算符".逗号表达式的一般形式为
      表达式1,表达式2
      逗号表达式的求解过程是:先求解表达式1,再求解表达式2.整个逗号表达式的值是表达式2的值.例如,上面的表达式"3+5,6+8"的值是14.*/


          if(!(Dr1_flag^Dr0_flag))                    //前后数据变化方向一致  ^异或运算符
          { 
            F_count++;
            if(Abs>=Thre_value)
            {
              F_count++;
              F_count++;
            }
            if(F_count>=12)
            F_count=12;
            coeff=20*F_count;  
          }
          else                                        //去抖动
          coeff=5;
          //一阶滤波算法
          if(Dr1_flag==0)                             //当前值小于前一个值
          Or_data[i]=Or_data[i-1]-coeff*(Or_data[i-1]-Or_data[i])/256;
          else
          Or_data[i]=Or_data[i-1]+coeff*(Or_data[i]-Or_data[i-1])/256;   
          
          F_count=0;                                  //滤波计数器清零
          Dr0_flag=Dr1_flag;
        }
    }

     

    9、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

    /************************************************************
     coe:数组为加权系数表,存在程序存储区。
     sum_coe:加权系数和
     ************************************************************/

    #define N 12

    const char code coe[N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};
    const char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;

    unsigned char filter()
    {
      unsigned char i;
      unsigned char value_buf[N];
      int sum=0;

      for (i=0;i<N;i++)
      {
        value_buf[i] = get_ad();
        delay();
      }

      for (i=0,i<N;i++)
      {
        value_buf[i]=value_buf[i+1];
        sum += value_buf[i]*coe[i];
      }

      sum/=sum_coe;
      value=sum/N;
      return(value);
    }

     

    10、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

     

    /************************************************

    *************************************************/
    #define N 12

    unsigned char filter()
    {
      unsigned char i=0;
      unsigned char new_value;
      new_value = get_ad();
      if(value !=new_value);
      {
        i++;
        if (i>N)
        {
          i=0;
          value=new_value;
        }
      }
      else i=0;
      return(value);
    }

     

    11、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

    参考子程序1、9

    第11种方法:IIR 数字滤波器

     

    A. 方法:

       确定信号带宽, 滤之。

       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. 优点:高通,低通,带通,带阻任意。设计简单(用matlab)

    C. 缺点:运算量大。

     

    11、IIR滤波例子

    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;
       //  }
        return ReturnValue;  
    }

     

    展开全文
  • 常用的滤波算法

    千次阅读 2018-05-07 16:10:16
    时域上的滤波有很多常用的算法,这里总结一下。 噪声幅度大 限幅滤波法 中值滤波法 噪声频率与信号频率有明显差异 高频噪声(俗称毛刺) 算术平均 消抖滤波法 加权滑动平均 一阶滞后滤波法 巴特沃斯/FIP...

    时域上的滤波有很多常用的算法,这里总结一下。

    噪声幅度大

    • 限幅滤波法
    • 中值滤波法

    噪声频率与信号频率有明显差异

    • 高频噪声(俗称毛刺)
      • 算术平均
      • 消抖滤波法
      • 加权滑动平均
      • 一阶滞后滤波法
      • 巴特沃斯/FIP低通滤波器
    • 低频噪声
      • 巴特沃斯/FIP高通滤波器

    噪声频率与信号频带重叠

    • 信号和噪声的统计特性先验已知
      • 维纳滤波(参数是固定的,适合于平稳随机信号。)
      • 卡尔曼滤波(参数是时变的,适合于非平稳随机信号。)
    • 特性未知
      • 自适应去噪 (simplified,Nomalized) LMS / RLS (在维纳滤波理论上运用速下降法后的优化延伸)。RLS的收敛速率要快一些,非平稳信号的适应性也高一些。
      • 小波去噪
      • 经验模态分解EMD(解决了小波基不好选取的问题)

    复合算法

    • 中位值平均滤波法
    • 限幅平均滤波法
    • 限幅消抖滤波法

    在这些方法中,用得最多的还是移动平均。但是移动平均有一个问题:计算大,内存大。(相对于资源有限的终端来说)。
    这里有一个思路,是移动平均的变种,可以大大降低计算和内存占用。

    初始化:C为信号序列,A为平滑后的序列,初始值=C1,S=A*N,N为滑动窗口的大小
    S = S - A + C
    A = S / N
    就这么简单,三个变量(N可以是常数),只要 S 的量程足够,N可以任意调整。
    可以看出,此算法是从队列平均值算法演变而来,因没有了队列,每次计算时不知道该丢弃的最老的一个采样值是多少,这里用了个替代的办法,丢弃上次计算出的平均值。
    去掉了缓存维护,节省内存空间,同时也将运算量压缩到了最小,执行效率非常高。调试时容易修改采样数。

    优化算法:
    此算法的核心思想还是平均值滤波,虽然改进了运算量和内存占用,但同样继承了平均值滤波法 N 值较大时平滑度好,反应迟钝的特点。
    为此,对算法引入 S7-200 系统滤波程序中死区的概念:采样值偏差在死区范围内时,进行滤波计算,采样值偏差在死区范围以外时直接使用采样值,达到快速反应的效果。(设置滤波门槛,保持数据敏感度)
    再溶合限幅滤波法去掉偶然的干扰脉冲:采样值偏差在限幅范围内时,进行滤波计算,采样值偏差在限幅范围以外时直接丢弃,使用上次滤波输出值。显然,限幅值应该大于死区值。


    Reference:
    方法介绍与C语言版
    方法介绍与C语言版2
    以上两个链接代码仅供参考,可能有错误。
    用于Arduino的C语言版
    matlab实现

    展开全文
  • 各种滤波算法介绍及比较

    千次阅读 2018-04-03 11:21:32
    原文地址:http://www.wtoutiao.com/p/1fe9dPI.html各种滤波算法的比较数字滤波方法有很多种,每种方法有其不同的特点和使用范围。从大的范围可分为3类。1、克服大脉冲干扰的数字滤波法(一). 限幅滤波法; (二)....

    原文地址:http://www.wtoutiao.com/p/1fe9dPI.html

    各种滤波算法的比较

    

    各种滤波算法的比较


    数字滤波方法有很多种,每种方法有其不同的特点和使用范围。从大的范围可分为3类。

    1、克服大脉冲干扰的数字滤波法

    (一). 限幅滤波法; (二).中值滤波法

    2、抑制小幅度高频噪声的平均滤波法

    (一).算数平均;(二).滑动平均;(三).加权滑动平均;(四)一阶滞后滤波法

    3、复合滤波法


    下面介绍常用的8种滤波方法:

    (一)克服大脉冲干扰的数字滤波法:

    克服由仪器外部环境偶然因素引起的突变性扰动或仪器内部不稳定引起误码等造成的尖脉冲干扰,是仪器数据处理的第一步。通常采用简单的非线性滤波法。

    1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法)限幅滤波是通过程序判断被测信号的变化幅度,从而消除缓变信号中的尖脉冲干扰。

    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

    D、适用范围:变化比较缓慢的被测量值

    2、中位值滤波法

    中位值滤波是一种典型的非线性滤波器,它运算简单,在滤除脉冲噪声的同时可以很好地保护信号的细节信息。

    A、方法:连续采样N次(N取奇数)把N次采样值按大小排列(多采用冒泡法)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(脉冲)干扰

    C、缺点:对流量、速度等快速变化的参数不宜

    D、适用范围:对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果

    (二)抑制小幅度高频噪声的平均滤波法

    小幅度高频电子噪声:电子器件热噪声、A/D量化噪声等。通常采用具有低通特性的线性滤波器:算数平均滤波法、加权平均滤波法、滑动加权平均滤波法一阶滞后滤波法等。

    3、算术平均滤波法算术平均滤波法是对N个连续采样值相加,然后取其算术平均值作为本次测量的滤波值。

    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:对滤除混杂在被测信号上的随机干扰信号非常有效。被测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:不易消除脉冲干扰引起的误差。对于采样速度较慢或要求数据更新率较高的实时系统,算术平均滤法无法使用的。比较浪费RAM

    4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)

    对于采样速度较慢或要求数据更新率较高的实时系统,算术平均滤法无法使用的。滑动平均滤波法把N个测量数据看成一个队列,队列的长度固定为N,每进行一次新的采样,把测量结果放入队尾,而去掉原来队首的一个数据,这样在队列中始终有N个“最新”的数据。

    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、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

    6、一阶滞后滤波法一阶低通数字滤波器是用软件的方法实现硬件的RC滤波,以抑制干扰信号。在模拟量输入通道中,常用一阶滞后RC模拟滤波器来抑制干扰。

    用此种方法来实现对低频干扰时,首先遇到的问题是要求滤波器有大的时间常数(时间常数=RC)和高精度的RC网络。时间常数越大,要求RC值越大,其漏电流也必然增大,从而使RC网络精度下降。采用一阶滞后的数字滤波方法,能很好的克服这种模拟量滤波器的缺点,在滤波常数要求较大的场合,此法更适合。

    A、方法:a=Tf/(Tf+T)Tf为滤波时间常数。T为采样周期本次滤波结果=(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

    (三)复合滤波法

    在实际应用中,有时既要消除大幅度的脉冲干扰,有要做到数据平滑。因此常把前面介绍的两种以上的方法结合起来使用,形成复合滤波。去极值平均滤波算法:先用中值滤波算法滤除采样值中的脉冲性干扰,然后把剩余的各采样值进行平均滤波。连续采样N次,剔除其最大值和最小值,再求余下N-2个采样的平均值。显然,这种方法既能抑制随机干扰,又能滤除明显的脉冲干扰。

    7、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤法)

    中位值平均滤波法相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”。

    A、方法: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这种方法既能抑制随机干扰,又能滤除明显的脉冲干扰。

    C、缺点:测量速度较慢,和算术平均滤波法一样比较浪费RAM

    8、限幅平均滤波法

    在脉冲干扰较严重的场合,如采用一般的平均值法,则干扰会平均到结果中去。限幅平均滤波法相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”

    A、方法: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

    D、适用范围:缓变信号

    其他滤波方法还有很多,就不一一列举了,以上方法是以前做的幻灯片中的内容。做了五个通用的滤波源程序。除了加权滤波法外,其他的可以根据这五个程序相互调用实现滤波功能。

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  • 十大滤波算法总结

    万次阅读 多人点赞 2017-12-12 11:13:33
    由于MPU6050的深入,我也学会了一些滤波算法,自己写了一些算法,收集了一些算法,供大家一起学习分享,我的代码都是经过反复试验,复制到Arduino中就能开跑的成品代码,移植到自己的程序中非常方便。而且都仔细研究...

    由于MPU6050的深入,我也学会了一些滤波算法,自己写了一些算法,收集了一些算法,供大家一起学习分享,我的代码都是经过反复试验,复制到Arduino中就能开跑的成品代码,移植到自己的程序中非常方便。而且都仔细研究了各个算法,把错误都修正了的,所以也算个小原创吧,在别人基础上的原创。

    1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
    2、中位值滤波法
    3、算术平均滤波法
    4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
    5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)
    6、限幅平均滤波法
    7、一阶滞后滤波法
    8、加权递推平均滤波法
    9、消抖滤波法
    10、限幅消抖滤波法

    程序默认对int类型数据进行滤波,如需要对其他类型进行滤波,只需要把程序中所有int替换成long、float或者double即可。

    1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法)

    A、名称:限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
    B、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。
    C、优点:
        能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。
    D、缺点:
        无法抑制那种周期性的干扰。
        平滑度差。
    E、整理:kuangyi 2017-12-12

    int Filter_Value;
    int Value;

    void setup() {
      Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
      randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
      Value = 300;
    }

    void loop() {
      Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值
      Value = Filter_Value;          // 最近一次有效采样的值,该变量为全局变量
      Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
      delay(50);
    }

    // 用于随机产生一个300左右的当前值
    int Get_AD() {
      return random(295, 305);
    }

    // 限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
    #define FILTER_A 1
    int Filter() {
      int NewValue;
      NewValue = Get_AD();
      if(((NewValue - Value) > FILTER_A) || ((Value - NewValue) > FILTER_A))
        return Value;
      else
        return NewValue;
    }

    2、中位值滤波法

    A、名称:中位值滤波法
    B、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。
    C、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。
    D、缺点:
        对流量、速度等快速变化的参数不宜。
    E、整理:kuangyi 2017-12-12

    int Filter_Value;

    void setup() {
      Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
      randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
    }

    void loop() {
      Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值
      Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
      delay(50);
    }

    // 用于随机产生一个300左右的当前值
    int Get_AD() {
      return random(295, 305);
    }

    // 中位值滤波法
    #define FILTER_N 101
    int Filter() {
      int filter_buf[FILTER_N];
      int i, j;
      int filter_temp;
      for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
        filter_buf = 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; i < FILTER_N - 1 - j; i++) {
          if(filter_buf > filter_buf[i + 1]) {
            filter_temp = filter_buf;
            filter_buf = filter_buf[i + 1];
            filter_buf[i + 1] = filter_temp;
          }
        }
      }
      return filter_buf[(FILTER_N - 1) / 2];
    }

    3、算术平均滤波法

    A、名称:算术平均滤波法
    B、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。
    C、优点:
        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。
    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。
    E、整理:kuangyi 2017-12-12

    int Filter_Value;

    void setup() {
      Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
      randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
    }

    void loop() {
      Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值
      Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
      delay(50);
    }

    // 用于随机产生一个300左右的当前值
    int Get_AD() {
      return random(295, 305);
    }

    // 算术平均滤波法
    #define FILTER_N 12
    int Filter() {
      int i;
      int filter_sum = 0;
      for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
        filter_sum += Get_AD();
        delay(1);
      }
      return (int)(filter_sum / FILTER_N);
    }[/pre]




    4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)

    A、名称:递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
    B、方法:
        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。
        N值的选取:流量,N=12;压力,N=4;液面,N=4-12;温度,N=1-4。
    C、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。
    D、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。
    E、整理:kuangyi 2017-12-12


    int Filter_Value;

    void setup() {
      Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
      randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
    }

    void loop() {
      Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值
      Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
      delay(50);
    }

    // 用于随机产生一个300左右的当前值
    int Get_AD() {
      return random(295, 305);
    }

    // 递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
    #define FILTER_N 12
    int filter_buf[FILTER_N + 1];
    int Filter() {
      int i;
      int filter_sum = 0;
      filter_buf[FILTER_N] = Get_AD();
      for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
        filter_buf = filter_buf[i + 1]; // 所有数据左移,低位仍掉
        filter_sum += filter_buf;
      }
      return (int)(filter_sum / FILTER_N);
    }[/pre]




    5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)

    A、名称:中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)
    B、方法:
        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。
        N值的选取:3-14。
    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。
    D、缺点:
        计算速度较慢,和算术平均滤波法一样。
        比较浪费RAM。
    E、整理:kuangyi 2017-12-12


    int Filter_Value;

    void setup() {
      Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
      randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
    }

    void loop() {
      Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值
      Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
      delay(50);
    }

    // 用于随机产生一个300左右的当前值
    int Get_AD() {
      return random(295, 305);
    }

    // 中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)(算法1)
    #define FILTER_N 100
    int Filter() {
      int i, j;
      int filter_temp, filter_sum = 0;
      int filter_buf[FILTER_N];
      for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
        filter_buf = 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; i < FILTER_N - 1 - j; i++) {
          if(filter_buf > filter_buf[i + 1]) {
            filter_temp = filter_buf;
            filter_buf = filter_buf[i + 1];
            filter_buf[i + 1] = filter_temp;
          }
        }
      }
      // 去除最大最小极值后求平均
      for(i = 1; i < FILTER_N - 1; i++) filter_sum += filter_buf;
      return filter_sum / (FILTER_N - 2);
    }


    //  中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)(算法2)
    /*
    #define FILTER_N 100
    int Filter() {
      int i;
      int filter_sum = 0;
      int filter_max, filter_min;
      int filter_buf[FILTER_N];
      for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
        filter_buf = Get_AD();
        delay(1);
      }
      filter_max = filter_buf[0];
      filter_min = filter_buf[0];
      filter_sum = filter_buf[0];
      for(i = FILTER_N - 1; i > 0; i--) {
        if(filter_buf > filter_max)
          filter_max=filter_buf;
        else if(filter_buf < filter_min)
          filter_min=filter_buf;
        filter_sum = filter_sum + filter_buf;
        filter_buf = filter_buf[i - 1];
      }
      i = FILTER_N - 2;
      filter_sum = filter_sum - filter_max - filter_min + i / 2; // +i/2 的目的是为了四舍五入
      filter_sum = filter_sum / i;
      return filter_sum;
    }*/[/pre]




    6、限幅平均滤波法

    A、名称:限幅平均滤波法
    B、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。
    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。
    D、缺点:
        比较浪费RAM。
    E、整理:kuangyi 2017-12-12


    #define FILTER_N 12
    int Filter_Value;
    int filter_buf[FILTER_N];

    void setup() {
      Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
      randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
      filter_buf[FILTER_N - 2] = 300;
    }

    void loop() {
      Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值
      Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
      delay(50);
    }

    // 用于随机产生一个300左右的当前值
    int Get_AD() {
      return random(295, 305);
    }

    // 限幅平均滤波法
    #define FILTER_A 1
    int Filter() {
      int i;
      int filter_sum = 0;
      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_A))
        filter_buf[FILTER_N - 1] = filter_buf[FILTER_N - 2];
      for(i = 0; i < FILTER_N - 1; i++) {
        filter_buf = filter_buf[i + 1];
        filter_sum += filter_buf;
      }
      return (int)filter_sum / (FILTER_N - 1);
    }




    7、一阶滞后滤波法

    A、名称:一阶滞后滤波法
    B、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。
    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。
    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。
    E、整理:kuangyi 2017-12-12


    int Filter_Value;
    int Value;

    void setup() {
      Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
      randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
      Value = 300;
    }

    void loop() {
      Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值
      Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
      delay(50);
    }

    // 用于随机产生一个300左右的当前值
    int Get_AD() {
      return random(295, 305);
    }

    // 一阶滞后滤波法
    #define FILTER_A 0.01
    int Filter() {
      int NewValue;
      NewValue = Get_AD();
      Value = (int)((float)NewValue * FILTER_A + (1.0 - FILTER_A) * (float)Value);
      return Value;
    }




    8、加权递推平均滤波法

    A、名称:加权递推平均滤波法
    B、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。
    C、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。
    D、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。
    E、整理:kuangyi 2017-12-12


    int Filter_Value;

    void setup() {
      Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
      randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
    }

    void loop() {
      Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值
      Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
      delay(50);
    }

    // 用于随机产生一个300左右的当前值
    int Get_AD() {
      return random(295, 305);
    }

    // 加权递推平均滤波法
    #define FILTER_N 12
    int coe[FILTER_N] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12};    // 加权系数表
    int sum_coe = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 + 11 + 12; // 加权系数和
    int filter_buf[FILTER_N + 1];
    int Filter() {
      int i;
      int filter_sum = 0;
      filter_buf[FILTER_N] = Get_AD();
      for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
        filter_buf = filter_buf[i + 1]; // 所有数据左移,低位仍掉
        filter_sum += filter_buf * coe;
      }
      filter_sum /= sum_coe;
      return filter_sum;
    }[/pre]




    9、消抖滤波法

    A、名称:消抖滤波法
    B、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。
    C、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。
    D、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。
    E、整理:shenhaiyu 2013-11-01


    int Filter_Value;
    int Value;

    void setup() {
      Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
      randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
      Value = 300;
    }

    void loop() {
      Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值
      Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
      delay(50);
    }

    // 用于随机产生一个300左右的当前值
    int Get_AD() {
      return random(295, 305);
    }

    // 消抖滤波法
    #define FILTER_N 12
    int i = 0;
    int Filter() {
      int new_value;
      new_value = Get_AD();
      if(Value != new_value) {
        i++;
        if(i > FILTER_N) {
          i = 0;
          Value = new_value;
        }
      }
      else
        i = 0;
      return Value;
    }




    10、限幅消抖滤波法

    A、名称:限幅消抖滤波法
    B、方法:
        相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”;
        先限幅,后消抖。
    C、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。
    D、缺点:
        对于快速变化的参数不宜。
    E、整理:kuangyi 2017-12-12


    int Filter_Value;
    int Value;

    void setup() {
      Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
      randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
      Value = 300;
    }

    void loop() {
      Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值
      Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
      delay(50);
    }

    // 用于随机产生一个300左右的当前值
    int Get_AD() {
      return random(295, 305);
    }

    // 限幅消抖滤波法
    #define FILTER_A 1
    #define FILTER_N 5
    int i = 0;
    int Filter() {
      int NewValue;
      int new_value;
      NewValue = Get_AD();
      if(((NewValue - Value) > FILTER_A) || ((Value - NewValue) > FILTER_A))
        new_value = Value;
      else
        new_value = NewValue;
      if(Value != new_value) {
        i++;
        if(i > FILTER_N) {
          i = 0;
          Value = new_value;
        }
      }
      else
        i = 0;
      return Value;
    }

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