单片机滤波
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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）
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。
1 /*
2 2015.5
3 单片机滤波示例：
4
5 */
6
7 // 读取数据程序：
8 unsigned int get_ad();
9
10
11 // 1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
12 #define A 10
13 char value;
14 char filter()
15 {
16 char new_value = get_ad();
17 if ((new_value - value > A) || (value - new_value > A))
18 return value;
19 return new_value;
20 }
21
22 // 2、中位值滤波法
23 #define N 11
24 char filter()
25 {
26 char value_buf[N];
27 char count, i, j, temp;
28 for (count = 0; count 29 { 30 value_buf[count] = get_ad(); 31 delay(); 32 } 33 // 冒泡排序 34 for (j = 0; j 35 { 36 for (i = 0; i 37 { 38 if (value_buf[i]>value_buf[i + 1]) 39 { 40 temp = value_buf[i]; 41 value_buf[i] = value_buf[i + 1]; 42 value_buf[i + 1] = temp; 43 } 44 } 45 } 46 return value_buf[(N - 1) / 2]; 47 } 48 49 // 3、算术平均滤波法 50 #define N 12 51 char filter() 52 { 53 int sum = 0; 54 for (count = 0; count 55 { 56 sum + = get_ad(); 57 delay(); } 58 return (char)(sum / N); 59 } 60 61 // 4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法） 62 #define N 12 63 char value_buf[N]; 64 char i = 0; 65 char filter() 66 { 67 char count; 68 int sum = 0; 69 value_buf[i++] = get_ad(); 70 if (i == N ) 71 i = 0; 72 for (count = 0; count < N; count++) 73 { 74 sum = value_buf[count]; 75 } 76 return (char)(sum / N); 77 } 78 79 // 5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法） 80 #define N 12 81 char filter() 82 { 83 char count, i, j; 84 char value_buf[N]; 85 int sum = 0; 86 for (count = 0; count 87 { 88 value_buf[count] = get_ad(); 89 delay(); 90 } 91 for (j = 0; j < N - 1; j++) 92 { 93 for (i = 0; i 94 { 95 if (value_buf[i]>value_buf[i + 1]) 96 { 97 temp = value_buf[i]; 98 value_buf[i] = value_buf[i + 1]; 99 value_buf[i + 1] = temp; 100 } 101 } 102 } 103 for (count = 1; count 104 { 105 sum += value[count]; 106 } 107 return (char)(sum / (N - 2)); 108 } 109 110 // 6、限幅平均滤波法 111 112 113 // 7、一阶滞后滤波法 114 #define a 50 115 char value; 116 char filter() 117 { 118 char new_value; 119 new_value = get_ad(); 120 return (100 - a)*value + a*new_value; 121 } 122 123 // 8、加权递推平均滤波法 124 #define N 12 125 char code coe[N] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 }; 126 char code sum_coe = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 + 11 + 12; 127 char filter() 128 { 129 char count; 130 char value_buf[N]; 131 int sum = 0; 132 for (count = 0, count < N; count++) 133 { 134 value_buf[count] = get_ad(); delay(); 135 } 136 for (count = 0, count < N; count++) 137 { 138 sum += value_buf[count] * coe[count]; 139 } 140 return (char)(sum / sum_coe); 141 } 142 143 // 9、消抖滤波法 144 #define N 12 145 char filter() 146 { 147 char count = 0; 148 char new_value = get_ad(); 149 while (value != new_value) 150 { 151
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