十大滤波算法程序大全（Arduino精编无错版）

在极客工坊看到这篇帖子，觉得非常不错，转载之留存。 原文链接：http://www.geek-workshop.com/thread-7694-1-1.html 作者：shenhaiyu 2013-11-01 最近用Arduino做电子秤，为了解决数据的跳变研究了不少滤波算法。网上能找到大把的十大滤波算法帖子，每一篇都不太一样，都号称精编啊，除错啊什么的，可是放到板子里却没一个能正常跑起来的。于是决定自己整理一下这些程序，完美移植到Arduino中。 所以大家看到这个帖子的时候，不要怀疑我重复发帖。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（别的程序连冒泡算法都是溢出的，不信自己找来细看看），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 11、新增加 卡尔曼滤波（非扩展卡尔曼），代码在17楼（点击这里）感谢zhangzhe0617分享 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 */ 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; } 复制代码 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 */ 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]; } 复制代码 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 */ 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); } 复制代码 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 */ 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); } 复制代码 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 */ 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; }*/ 复制代码 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 */ #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); } 复制代码 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 */ 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; } 复制代码 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 */ 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; } 复制代码 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; } 复制代码 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 */ 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; } 复制代码 11. 卡尔曼滤波（非扩展卡尔曼） #include // I2C library, gyroscope // Accelerometer ADXL345 #define ACC (0x53)    //ADXL345 ACC address #define A_TO_READ (6)        //num of bytes we are going to read each time (two bytes for each axis) // Gyroscope ITG3200  #define GYRO 0x68 // gyro address, binary = 11101000 when AD0 is connected to Vcc (see schematics of your breakout board) #define G_SMPLRT_DIV 0x15    #define G_DLPF_FS 0x16    #define G_INT_CFG 0x17 #define G_PWR_MGM 0x3E #define G_TO_READ 8 // 2 bytes for each axis x, y, z // offsets are chip specific.  int a_offx = 0; int a_offy = 0; int a_offz = 0; int g_offx = 0; int g_offy = 0; int g_offz = 0; //////////////////////// //////////////////////// char str[512];  void initAcc() {   //Turning on the ADXL345   writeTo(ACC, 0x2D, 0);         writeTo(ACC, 0x2D, 16);   writeTo(ACC, 0x2D, 8);   //by default the device is in +-2g range reading } void getAccelerometerData(int* result) {   int regAddress = 0x32;    //first axis-acceleration-data register on the ADXL345   byte buff[A_TO_READ];      readFrom(ACC, regAddress, A_TO_READ, buff); //read the acceleration data from the ADXL345      //each axis reading comes in 10 bit resolution, ie 2 bytes.  Least Significat Byte first!!   //thus we are converting both bytes in to one int   result[0] = (((int)buff[1]) << 8) | buff[0] + a_offx;      result[1] = (((int)buff[3]) << 8) | buff[2] + a_offy;   result[2] = (((int)buff[5]) << 8) | buff[4] + a_offz; } //initializes the gyroscope void initGyro() {   /*****************************************   * ITG 3200   * power management set to:   * clock select = internal oscillator   *     no reset, no sleep mode   *   no standby mode   * sample rate to = 125Hz   * parameter to +/- 2000 degrees/sec   * low pass filter = 5Hz   * no interrupt   ******************************************/   writeTo(GYRO, G_PWR_MGM, 0x00);   writeTo(GYRO, G_SMPLRT_DIV, 0x07); // EB, 50, 80, 7F, DE, 23, 20, FF   writeTo(GYRO, G_DLPF_FS, 0x1E); // +/- 2000 dgrs/sec, 1KHz, 1E, 19   writeTo(GYRO, G_INT_CFG, 0x00); } void getGyroscopeData(int * result) {   /**************************************   Gyro ITG-3200 I2C   registers:   temp MSB = 1B, temp LSB = 1C   x axis MSB = 1D, x axis LSB = 1E   y axis MSB = 1F, y axis LSB = 20   z axis MSB = 21, z axis LSB = 22   *************************************/   int regAddress = 0x1B;   int temp, x, y, z;   byte buff[G_TO_READ];      readFrom(GYRO, regAddress, G_TO_READ, buff); //read the gyro data from the ITG3200      result[0] = ((buff[2] << 8) | buff[3]) + g_offx;   result[1] = ((buff[4] << 8) | buff[5]) + g_offy;   result[2] = ((buff[6] << 8) | buff[7]) + g_offz;   result[3] = (buff[0] << 8) | buff[1]; // temperature    } float xz=0,yx=0,yz=0; float p_xz=1,p_yx=1,p_yz=1; float q_xz=0.0025,q_yx=0.0025,q_yz=0.0025; float k_xz=0,k_yx=0,k_yz=0; float r_xz=0.25,r_yx=0.25,r_yz=0.25;   //int acc_temp[3];   //float acc[3];   int acc[3];   int gyro[4];   float Axz;   float Ayx;   float Ayz;   float t=0.025; void setup() {   Serial.begin(9600);   Wire.begin();   initAcc();   initGyro();    } //unsigned long timer = 0; //float o; void loop() {      getAccelerometerData(acc);   getGyroscopeData(gyro);   //timer = millis();   sprintf(str, "%d,%d,%d,%d,%d,%d", acc[0],acc[1],acc[2],gyro[0],gyro[1],gyro[2]);      //acc[0]=acc[0];   //acc[2]=acc[2];   //acc[1]=acc[1];   //r=sqrt(acc[0]*acc[0]+acc[1]*acc[1]+acc[2]*acc[2]);   gyro[0]=gyro[0]/ 14.375;   gyro[1]=gyro[1]/ (-14.375);   gyro[2]=gyro[2]/ 14.375;          Axz=(atan2(acc[0],acc[2]))*180/PI;   Ayx=(atan2(acc[0],acc[1]))*180/PI;   /*if((acc[0]!=0)&&(acc[1]!=0))     {       Ayx=(atan2(acc[0],acc[1]))*180/PI;     }     else     {       Ayx=t*gyro[2];     }*/   Ayz=(atan2(acc[1],acc[2]))*180/PI;       //kalman filter   calculate_xz();   calculate_yx();   calculate_yz();      //sprintf(str, "%d,%d,%d", xz_1, xy_1, x_1);   //Serial.print(xz);Serial.print(",");   //Serial.print(yx);Serial.print(",");   //Serial.print(yz);Serial.print(",");   //sprintf(str, "%d,%d,%d,%d,%d,%d", acc[0],acc[1],acc[2],gyro[0],gyro[1],gyro[2]);   //sprintf(str, "%d,%d,%d",gyro[0],gyro[1],gyro[2]);     Serial.print(Axz);Serial.print(",");     //Serial.print(Ayx);Serial.print(",");     //Serial.print(Ayz);Serial.print(",");   //Serial.print(str);   //o=gyro[2];//w=acc[2];   //Serial.print(o);Serial.print(",");   //Serial.print(w);Serial.print(",");   Serial.print("\n");      //delay(50); } void calculate_xz() { xz=xz+t*gyro[1]; p_xz=p_xz+q_xz; k_xz=p_xz/(p_xz+r_xz); xz=xz+k_xz*(Axz-xz); p_xz=(1-k_xz)*p_xz; } void calculate_yx() {      yx=yx+t*gyro[2];   p_yx=p_yx+q_yx;   k_yx=p_yx/(p_yx+r_yx);   yx=yx+k_yx*(Ayx-yx);   p_yx=(1-k_yx)*p_yx; } void calculate_yz() {   yz=yz+t*gyro[0];   p_yz=p_yz+q_yz;   k_yz=p_yz/(p_yz+r_yz);   yz=yz+k_yz*(Ayz-yz);   p_yz=(1-k_yz)*p_yz; } //---------------- Functions //Writes val to address register on ACC void writeTo(int DEVICE, byte address, byte val) {    Wire.beginTransmission(DEVICE); //start transmission to ACC     Wire.write(address);        // send register address    Wire.write(val);        // send value to write    Wire.endTransmission(); //end transmission } //reads num bytes starting from address register on ACC in to buff array void readFrom(int DEVICE, byte address, int num, byte buff[]) {   Wire.beginTransmission(DEVICE); //start transmission to ACC    Wire.write(address);        //sends address to read from   Wire.endTransmission(); //end transmission      Wire.beginTransmission(DEVICE); //start transmission to ACC   Wire.requestFrom(DEVICE, num);    // request 6 bytes from ACC      int i = 0;   while(Wire.available())    //ACC may send less than requested (abnormal)   {      buff[i] = Wire.read(); // receive a byte     i++;   }   Wire.endTransmission(); //end transmission } 复制代码