软件滤波方法总结

发布时间:2016-12-8 14:09:39 编辑:www.fx114.net 分享查询网我要评论
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软件滤波算法   (2008-09-03 09:22) 分类: 技术文章 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)也称"跳水"滤波算法     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     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 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 第11种方法:IIR 数字滤波器 A. 方法:    确定信号带宽, 滤之.    Y(n) = a1*Y(n-1) + a2*Y(n-2) + ... + ak*Y(n-k) + b0*X(n) + b1*X(n-1) + b2*X(n-2) + ... + bk*X(n-k) B. 优点:高通,低通,带通,带阻任意.设计简单(用matlab) C. 缺点:运算量大.    //--------------------------------------------------------------------- 软件滤波的C程序样例 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-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 /* */   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;   }

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