https://zhuanlan.zhihu.com/p/271154535
https://blog.csdn.net/richardgann/article/details/78780040
一、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
/*
1、限幅滤波
A值可根据实际情况进行调整
value为有效值，new_value为当前采样值
滤波程序返回有效的真实值
*/
#define A 10 // 两次采样允许的最大偏差值
char value;// 最近一次有效的采样值
char Filter_Value;
void main()
{
Filter_Value = filter();
value = Filter_Value;
}
char filter(void){
char new_value;
new_value = get_ad();
if((new_value-value>A)||(value-new_value>A)){
return value;
}else{
return new_value;
}
}
二、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。
/*
/*
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（实际情况用快排会好一点）
*/
#define N 11
char filter(void) {
char value_buf[N];
char i, j, temp;
for(i = 0; i < N; i++) {
value_buf[i] = get_ad();
delay();
}
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;
}
}
}
return value_buf[(N - 1) / 2];
}
三、算术平均滤波法
定义
- 连续取N个采样值进行算术平均运算。
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。
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 11
char filter(void) {
int sum = 0, i = 0;
for(i = 0; i < N; i++) {
sum += get_ad();
delay();
}
return (char)(sum / N);
}
四、递推平均滤波法
定义
- 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，即获得新的滤波结果
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。
/*
4、递推平均滤波法
*/
#define N 12
char value_buf[N];
char i = 0;
char filter(void) {
char count = 0;
int sum = 0;
value_buf[i++] = get_ad();
if(i == N) {
i = 0; //先进先出
}
for(count = 0; count < N; count++) {
sum += value_buf[count];
}
return (char)(sum / N);
}
五、中位值平均滤波法
定义
- 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。
/*
5、中位值平均滤波法
*/
#define N 12
char filter(void) {
char i = 0, j = 0, temp = 0;
char value_buf[N];
int sum = 0;
for(i = 0; i < N; i++){
value_buf[i] = get_ad();
delay();
}
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];
}
return (char)(sum / (N - 2));
}
六、限幅平均滤波法
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，可消除有其引起的采样值偏差。
缺点
- 比较浪费RAM。
/*
6、限幅平均滤波法
结合程序1和3
*/
#define FILTER_A 1
#define FILTER_N 12
int Filter_Value;
int filter_buf[FILTER_N];
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);
}
七、低通滤波法
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。
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。
/*
7、低通滤波
*/
#define A 0.25
char value; //value 为已有值
char filter(void) {
char new_value = 0;
new_value = get_ad();
return (a * new_value + (1 - a) * value);
}
八、加权递推平均滤波法
定义
- 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。
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。
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
*/
#define N 12
char coe[N] = {
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12};
char sum_coe = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 + 11 + 12;
char filter(void) {
char i = 0;
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++) {
sum += value_buf[i] * coe[i];
}
return (char)(sum / sum_coe);
}
九、消抖滤波法
定义
- 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；
- 如果采样值大于（>）或者小于（<）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。
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。
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。
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;
}
十、限幅消抖滤波法
定义
- 相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”；
- 先限幅，后消抖。
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。
缺点
- 对于快速变化的参数不宜。
/*
10、限幅消抖滤波法
参考程序1和9
*/
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;
}