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10种常用的软件滤波方法及示例程序

1年前浏览535

一、限幅滤波法


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            

             
二、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            

             
三、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            

             
四、递推平均滤波法              
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            

             
五、中位值平均滤波法              
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            

             
六、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            

             
七、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            

             
八、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            

             
九、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            

             
十、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            

       
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-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         

       
#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-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        
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        

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来源:电力电子技术与新能源
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首次发布时间:2023-05-20
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