最近在研究一些滤波算法,扒了网络上的一些算法做了总结,并加入了自己思考和想法,梳理一些代码,仅供参考学习。
**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=412;温度,N=14。
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。
程序举例1:
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 10
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);
}
程序举例2优化:
// value_buf:缓存队列
//new_value: 新加入的值
// num: 缓存队列的大小
//new_num:输出新队列的值
unsigned long move_filter(unsigned long*value_buf, unsigned long new_value, unsigned char num, unsigned char new_num)
{
unsigned char i;
unsigned char j;
unsigned int sum;
if(num > new_num)
{
for(i=0; i< (new_num -1); i++)
{
value_buf[i] = value_buf[i + 1];// 所有数据左移,低位仍掉
sum += value_buf[i];
}
value_buf[new_num - 1] = new_value;
sum += value_buf[new_num - 1];
}
else//不移动数据
{
for(i=0; i< j; i++)
{
sum += value_buf[i];
}
value_buf[j] = new_value;
sum += value_buf[j];
}
if(num < new_num)
{
sum = sum /num;
}
else
{
sum = sum /new_num;
}
return(sum);
}
在推导之前做一些符号定义:
N-----> 新采样值
O-----> 上次滤波结果
R-----> 本次滤波结果
A-----> (一级滤波系数coff / 256)
按照以上定义,公式原型为:R = NA+O(256-coff)/256
将上面的括号打开: R = NA+O256÷256 -O* coff/256
进一步化简得到: R = NA+O -O A
将上式提公因式:R =O +(N-O)*A
分类讨论:
当N > O 时:R =O +(N-O)*A
当N < O 时:R =O -(O-N)*A
滤波系数=0~255;系数越高,数据变化越快,灵敏度越高;系数越低,数据变化慢,就越平稳。
Code :
unsigned int filter(unsigned int new_value, unsigned int old_value,unsigned int coff)
{
Unsigned int temp;
if(new_value < old_value)
{
temp = old_value - new_value;
temp = temp*coff / 256;
temp = old_value – temp;
}
else if(new_value > old_value)
{
temp = new _value - old_value;
temp = temp*coff / 256;
temp = old_value + temp;
}
else
{
Temp = old_value;
}
return temp;
}
(1) 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。
Code:
unsigned long Mid_filter(unsigned long*value_buf, unsigned char num)
{
unsigned char i, j;
unsigned long sum=0;
unsigned long temp;
//采用冒泡法
for (j = 0; j < num- 1; j++)//冒泡法排序
{
for (i = 0; i< num – j; i++)
{
If(arrary_temp[ i ] > arrary_temp[ i + 1])
{
temp = arrary_temp[i];
arrary_temp[i] = arrary_temp[i + 1];
arrary_temp[i+ 1] = temp;
}
}
}
return value_buf[(num - 1) / 2];
}
(2)中值平均滤波算法
名称:中位置平均滤波法,又称防脉冲干扰平均滤波法。
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个数据的算数平均值。N值的选取:3~14。
优点:融合了中位值滤波算法和算数平均值算法,对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。
缺点:测量速度慢,比较浪费RAM(算数平均滤波法)
//中位值平均滤波法(防脉冲干扰平均滤波法)
unsigned long Medav_filter (unsigned long*value_buf, unsigned char num)
{
unsigned char i, j, count;
int sum=0;
short int temp = 0;
short arrary_temp[num];
for(i = 0; i < num; i++)
{
arrary_temp[i] = value_buf[i]; //把数组中的值放在临时数组.
}
//采用冒泡法对临时数组进行排序:每取一个数都要进行排序,计算量较大
for (j = 0; j < num- 1; j++)//冒泡法排序
{
for (i = 0; i< num – j; i++)
{
if(arrary_temp[i ] > arrary_temp[ i + 1])
{
temp = arrary_temp[i];
arrary_temp[i] = arrary_temp[i + 1];
arrary_temp[i+ 1] = temp;
}
}
}
for(count=1;count<num-1;count++)
{
sum += arrary_temp[count]; //去掉最大值和最小值
}
sum = sum/(num-2);
return sum;
}
(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:
分类讨论:
1) 如果本次值与上次值之差 <=A,则本次值有效,
2) 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。
Code:
/***A值可根据实际情况调整;
value为上次有效值,
new_value为当前采样值
滤波程序返回有效的实际值**/
#define A 10
unsigned char lim_filter()
{
unsigned char value;
unsigned char new_value;
new_value = get ad();
if ( ( new_value - value > A ) || ( value – new_value > A)
{
return value;
}
else
{
return new_value;
}
}
(2) 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.
unsigned long limave_filter(unsigned long*value_buf, unsigned long new_value, unsigned char num, unsigned char new_num)
{
unsigned char i;
unsigned char j;
unsigned int sum;
unsigned char value;
unsigned char new_value;
new_value = get ad();
if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new_value > A)
{
new_value = value;
}
else
{
new_value= new_value;
}
if(num > new_num)
{
for(i=0; i< (new_num -1); i++)
{
value_buf[i] = value_buf[i + 1];// 所有数据左移,低位仍掉
sum += value_buf[i];
}
value_buf[new_num - 1] = new_value;
sum += value_buf[new_num - 1];
}
else//不移动数据
{
for(i=0; i< j; i++)
{
sum += value_buf[i];
}
value_buf[j] = new_value;
sum += value_buf[j];
}
if(num < new_num)
{
sum = sum /num;
}
else
{
sum = sum /new_num;
}
return(sum);
}
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.
Code:
unsigned long filter(unsigned long*value_buf,unsigned char num)
{
unsigned char sum = 0;
unsigned long i;
for(i=0;i <num; I++)
{
sum += value_buf[i];
delay();
}
sum = sum / num;
return sum;
}
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:
分类讨论:
1)如果采样值=当前有效值,则计数器清零。如果采样值大于或小于当前有效值,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。
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。
unsigned long filter(unsigned long*value_buf, unsigned long new_value, unsigned char num)
{
unsigned char count = 0;
unsigned char value;
unsigned char new_value;
new_value = get ad();
if (value != new_value)
{
count++;
if (count >= num)
{
count = 0;
value = new_value;
}
}
else
{
count = 0;
}
return value;
}
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, 越接近现时刻的资料,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。
/************************************************************
coe:数组为加权系数表,存在程序存储区。
sum_coe:加权系数和
************************************************************/
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 *value_buf, unsigned long num)
{
unsigned char i;
int sum=0;
for (i=0;i<num;i++)
{
value_buf[i] = get_ad();
delay();
}
for (i=0,i<num;i++)
{
value_buf[i]=value_buf[i+1];
sum += value_buf[i]*coe[i];
sum = sum / sum_coe;
}
return(sum);
}
方法:确定信号带宽,滤之。
Y(n)=a1 Y(n-1)+a2Y(n-2)...akY(n-k)-bo"X(n)+b1X(m1)tb2x(n-2).k*X(n-k)
优点:高通,低通,带通,带阻任意。设计简单(用matlab)
缺点:运算量大。
Artists lead and hacks ask for a show of hands.
高手争做时代先锋,庸才只会举手表决。
参考链接:几种软件滤波算法的原理和比较