2018-05-12 11:01:11 qq_38351824 阅读数 3828
  • 单片机控制第一个外设-LED灯-第1季第6部分

    本课程是《朱有鹏老师单片机完全学习系列课程》第1季第6个课程,主要讲解LED的工作原理和开发板原理图、实践编程等,通过学习目的是让大家学会给单片机编程控制LED灯,并且为进一步学习其他外设打好基础。

    4002 人正在学习 去看看 朱有鹏

一、arduino版

  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
  11. 新增加 卡尔曼滤波(非扩展卡尔曼)

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:shenhaiyu 2013-11-01

/*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: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

  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:shenhaiyu 2013-11-01

/*

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:shenhaiyu 2013-11-01
*/

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[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; i < FILTER_N - 1 - j; i++) {

      if(filter_buf[i] > filter_buf[i + 1]) {

        filter_temp = filter_buf[i];

        filter_buf[i] = 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:shenhaiyu 2013-11-01

/*

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:shenhaiyu 2013-11-01

*/

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);

}


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:shenhaiyu 2013-11-01

/*

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:shenhaiyu 2013-11-01

*/

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[i] = filter_buf[i + 1]; // 所有数据左移,低位仍掉

    filter_sum += filter_buf[i];

  }

  return (int)(filter_sum / FILTER_N);

}


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:shenhaiyu 2013-11-01

/*

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:shenhaiyu 2013-11-01

*/

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[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; i < FILTER_N - 1 - j; i++) {

      if(filter_buf[i] > filter_buf[i + 1]) {

        filter_temp = filter_buf[i];

        filter_buf[i] = 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[i];

  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[i] = 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[i] > filter_max)

      filter_max=filter_buf[i];

    else if(filter_buf[i] < filter_min)

      filter_min=filter_buf[i];

    filter_sum = filter_sum + filter_buf[i];

    filter_buf[i] = 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;

}*/


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:shenhaiyu 2013-11-01

/*

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:shenhaiyu 2013-11-01

*/

#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[i] = filter_buf[i + 1];

    filter_sum += filter_buf[i];

  }

  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:shenhaiyu 2013-11-01

/*

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: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);

}

// 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:shenhaiyu 2013-11-01

/*

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:shenhaiyu 2013-11-01

*/

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[i] = filter_buf[i + 1]; // 所有数据左移,低位仍掉

    filter_sum += filter_buf[i] * coe[i];

  }

  filter_sum /= sum_coe;

  return filter_sum;

}


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

/*

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:shenhaiyu 2013-11-01

/*

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: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);

}

// 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;

}

二、C语言版

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);
} 

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];
}


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);
}

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;试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

#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]);
      if(!(Dr1_flag^Dr0_flag))                    //前后数据变化方向一致
      {  
        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

 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

#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);
}

 

转载请说明出处https://blog.csdn.net/fandq1223/article/details/53177996

转载请说明出处http://www.geek-workshop.com/thread-7694-1-1.html

2019-04-15 11:58:12 Leanthink 阅读数 345
  • 单片机控制第一个外设-LED灯-第1季第6部分

    本课程是《朱有鹏老师单片机完全学习系列课程》第1季第6个课程,主要讲解LED的工作原理和开发板原理图、实践编程等,通过学习目的是让大家学会给单片机编程控制LED灯,并且为进一步学习其他外设打好基础。

    4002 人正在学习 去看看 朱有鹏

在嵌入式项目中,ADC作为信号采集的途径,使用频率极高。基本上哪里有信号采集哪里就有ADC。
但是用ADC直接采集的信号值并不完全可靠。受具体环境的影响,信号值中掺有或多或少的噪声。
在这里插入图片描述
红线:滤波前 蓝线:滤波后
这个时候就需要硬件或者软件对信号进行滤波。
对于纯软件来说做算法要考虑两个方面–时间复杂度和空间复杂度。
换句话说要求程序运行的速度和内存。
而单片机,用过的朋友都了解,频率以Mhz为单位,内存按KB计。计算资源和内存资源都很有限。
在这里插入图片描述
NUC100选型图
如果在单片机项目中需要用到算法,不能像纯软件编程:只考虑时间和空间复杂度,还要考虑硬件的支持能力。
今天给大家介绍一种非常适合在单片机上运行的滤波算法。
先给出公式:
filtered_val = ( filtered_val*(n-1) + val ) / n;
其中filtered_val 为滤波后的值,val为实时测得的值。n为滤波用的参数。这个参数不仅仅影响滤波的效果而且会影响计算得到的信号与实际信号的滞后。n越大滤波后的波形会愈加平滑但同时滞后也愈加严重。
在这里插入图片描述
比如上图示例中显示的蓝线的n值比黄线的n值大。相应的,蓝线的平滑效果更明显但是对原信号的跟踪就更慢。
n的取值,阿星建议各位使用2的幂次。例如使用2的3次幂为n计算时公式可以替代成下式:
filtered_val = ( filtered_val*(8-1) + val ) >>3;
用移位代替除法,处理速度会更快。
在这里插入图片描述
容易看出公式对噪声的抑制是n倍的效果。若应用场景对滞后有要求可调节采样数据的时间周期T。
这种算法占用的资源极少,理论上迭代收敛,实践上有两个可控变量操作性强,在工控领域比如需要使用PID控制的运动机器人,能显示出优良的滤波特性。
再为小伙伴们给出一个等价公式:
sum = sum - sum/n + val;
从它的等价公式我们也能看出每次滤波后对实时信号值的影响只有1/n并且随着采样次数不断增大将愈来愈小。
这个公式不仅能平滑滤波,在处理动态阈值时,也有它的用武之地。
比如触摸按键的动态阈值。
使用上述公式对信号积分计算再加上静态阈值可以让触摸按键有相对更高的适应性可靠性。
最后为还不过瘾想深入了解的小伙伴们提供一个搜索的关键词:滑动平均滤波。
公式的作用不仅仅在于公式本身也在于使用的开发人员自己的摸索,相信小伙伴们可以发现它的更多特性。
在这里插入图片描述
想了解更多物联网信息,请长按二维码关注我们
物联网信息交流群 QQ:985441916

2018-03-21 14:54:14 chujing124486 阅读数 2516
  • 单片机控制第一个外设-LED灯-第1季第6部分

    本课程是《朱有鹏老师单片机完全学习系列课程》第1季第6个课程,主要讲解LED的工作原理和开发板原理图、实践编程等,通过学习目的是让大家学会给单片机编程控制LED灯,并且为进一步学习其他外设打好基础。

    4002 人正在学习 去看看 朱有鹏

单片机常用滤波算法 

说明: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();

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)每次检测到新值时进行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
.无法抑制周期性的干扰

.平滑度差

D、示例代码

#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、中位值滤波法

A、方法:

连续采样N次(N取奇数)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

E、示例代码

/* N 值可根据实际情况调整

排序采用冒泡法*/#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;

}

}

}

return value_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:

①.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

D、示例代码

#define N 12

char filter()

{

int sum = 0;

for ( count=0;count<N;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

F、示例代码

char value_buff[N];

char i=0;

char filter()

{

char count;

int sum=0;

value_buff[i++]=get_data();

if(i==N)i=0;

for(count=0;count<N;count++)

sum+=value_buff[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

C、缺点:

.测量速度较慢,和算术平均滤波法一样

.比较浪费 RAM

D、示例代码

#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

D、示例代码:

参考子程序 1 3 

7、一阶滞后滤波法

A、方法:

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

G、示例代码:

/* 为加快程序处理速度假定基数为100,a=0~100*/

#define a 50

char value;

char filter()

{

char new_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

D、示例代码:

/* coe 数组为加权系数表,存在程序存储区。 */

#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。

H、示例代码:

 

#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();

}

return value;

}

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

D、 示例

参考 1、 9


2019-01-10 17:58:12 zhanglifu3601881 阅读数 544
  • 单片机控制第一个外设-LED灯-第1季第6部分

    本课程是《朱有鹏老师单片机完全学习系列课程》第1季第6个课程,主要讲解LED的工作原理和开发板原理图、实践编程等,通过学习目的是让大家学会给单片机编程控制LED灯,并且为进一步学习其他外设打好基础。

    4002 人正在学习 去看看 朱有鹏

单片机学习笔记_10种软件滤波方法的示例程序
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();

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  */
#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、中位值滤波法
/*  N值可根据实际情况调整
    排序采用冒泡法*/
#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  ; j++)
  {
    for (i=0; i < N-1 ; 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;
      }
    }
  }
  return value_buf[(N-1)/2];
}


3、算术平均滤波法
/*
*/

#define N 12

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

4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
/*
*/
#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、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)
/*
*/
#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 ; j++)
  {
    for (i=0; i < N-1 ; 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  ; count++)
    sum += value[count];
  return (char)(sum/(N-2));
}


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 */

#define a 50

char value;

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

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。*/

#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、消抖滤波法

#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();
  }
  return value;
}


10、限幅消抖滤波法
/*
*/
略 参考子程序1、9

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;
}

2015-05-12 17:14:00 weixin_30457551 阅读数 1
  • 单片机控制第一个外设-LED灯-第1季第6部分

    本课程是《朱有鹏老师单片机完全学习系列课程》第1季第6个课程,主要讲解LED的工作原理和开发板原理图、实践编程等,通过学习目的是让大家学会给单片机编程控制LED灯,并且为进一步学习其他外设打好基础。

    4002 人正在学习 去看看 朱有鹏

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。


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。


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。


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


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。


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。


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。


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。

 

  1 /*
  2 2015.5
  3 单片机滤波示例:
  4 
  5 */
  6 
  7 // 读取数据程序:
  8 unsigned int get_ad();
  9 
 10 
 11 // 1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
 12 #define A 10
 13 char value;
 14 char filter()
 15 {
 16     char new_value = get_ad();
 17     if ((new_value - value > A) || (value - new_value > A))
 18         return value;
 19     return new_value;
 20 }
 21 
 22 // 2、中位值滤波法
 23 #define N  11 
 24 char filter()
 25 {
 26     char value_buf[N];
 27     char count, i, j, temp;
 28     for (count = 0; count<N; count++)
 29     {
 30         value_buf[count] = get_ad();
 31         delay();
 32     }
 33     // 冒泡排序
 34     for (j = 0; j<N - 1; j++)   
 35     {
 36         for (i = 0; i<N - j; i++)
 37         {
 38             if (value_buf[i]>value_buf[i + 1])  
 39             {
 40                 temp  = value_buf[i];
 41                 value_buf[i] = value_buf[i + 1];
 42                 value_buf[i + 1] = temp;
 43             }
 44         }
 45     }
 46     return value_buf[(N - 1) / 2];
 47 }
 48 
 49 // 3、算术平均滤波法
 50 #define N 12 
 51 char filter()
 52 {
 53     int sum = 0;
 54     for (count = 0; count<N; count++ 55     { 
 56         sum + = get_ad(); 
 57         delay(); }
 58     return (char)(sum / N);
 59 }
 60 
 61 // 4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
 62 #define N 12  
 63 char value_buf[N]; 
 64 char i = 0;
 65 char filter()
 66 {
 67     char count;
 68     int sum = 0;
 69     value_buf[i++] = get_ad(); 
 70     if (i == N )  
 71         i = 0;
 72     for (count = 0; count < N; count++)
 73     { 
 74         sum = value_buf[count]; 
 75  76     return (char)(sum / N);
 77 }
 78 
 79 // 5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)
 80 #define N 12 
 81 char filter()
 82 {
 83     char count, i, j;
 84     char value_buf[N];    
 85     int sum = 0;
 86     for (count = 0; count<N; count++)
 87     {
 88         value_buf[count] = get_ad();
 89         delay();
 90     }
 91     for (j = 0; j < N - 1; j++)
 92     {
 93         for (i = 0; i<N - j; i++)
 94         {
 95             if (value_buf[i]>value_buf[i + 1])    
 96             {
 97                 temp  = value_buf[i];
 98                 value_buf[i] = value_buf[i + 1];                 
 99                 value_buf[i + 1] = temp;
100             }
101         }
102     }
103     for (count = 1; count<N - 1; count++)
104     { 
105         sum += value[count]; 
106 107     return (char)(sum / (N - 2));
108 }
109 
110 // 6、限幅平均滤波法
111 
112 
113 // 7、一阶滞后滤波法
114 #define a 50 
115 char value; 
116 char filter()
117 {
118     char new_value;
119     new_value = get_ad();
120     return (100 - a)*value + a*new_value;
121 }
122 
123 // 8、加权递推平均滤波法
124 #define N 12 
125 char code coe[N] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 };
126 char code sum_coe = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 + 11 + 12127 char filter()
128 {
129     char count;
130     char value_buf[N];
131     int sum = 0;
132     for (count = 0, count < N; count++)
133     {
134         value_buf[count] = get_ad(); delay();
135     }
136     for (count = 0, count < N; count++)
137     {
138         sum += value_buf[count] * coe[count];
139     }
140     return (char)(sum / sum_coe);
141 }
142 
143 // 9、消抖滤波法
144 #define N 12 
145 char filter()   
146 {
147     char count = 0;    
148     char new_value = get_ad();
149     while (value != new_value) 
150     {
151         count++;
152         if (count >= N)   
153             return new_value;        
154         delay();
155         new_value = get_ad();      
156     }
157     return value;
158 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/ht-beyond/p/4497967.html

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