几种软件滤波方法

几种软件滤波算法的原理和比较

下面是自己这些年做项目并结合网上资料总结的几种滤波算法：

第1种方法：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。

D源码： 在文章尾部。

第2种方法：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。

D源码： 在文章尾部。

第3种方法：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。

D源码： 在文章尾部。

第4种方法：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。

D源码： 在文章尾部。

第5种方法：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。

D源码： 在文章尾部。

第6种方法：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。

D源码： 在文章尾部。

第7种方法：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。

D源码： 在文章尾部。

第8种方法：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。

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。

D源码： 在文章尾部。

 

第9种方法：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。

D源码： 在文章尾部。

第10种方法：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。

D源码： 在文章尾部。

 

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。

D源码： 在文章尾部。

 源代码如下：

1、限幅滤波
/* A值可根据实际情况调整
   value为有效值，NewValue为当前采样值
   滤波程序返回有效的实际值*/


#define A 10
unsigned int value;
unsigned char IsADProcessFlg; //


unsigned int filter()
{
unsigned int NewValue;

if (1 == IsADProcessFlg)
{
IsADProcessFlg=0;
NewValue = get_ad();

if((NewValue > (value + A)) || ((NewValue < (value - A))))
{
return value;
}

return NewValue;
}
}


2、中位值滤波法
/* N值可根据实际情况调整,N取奇数，排序采用冒泡法*/
#define N 11


unsigned char IsADProcessFlg;
unsigned int value_buf[N];
unsigned char count=0;
unsigned int filter()
{
unsigned int temp;
unsigned char i,j;


if (1 == IsADProcessFlg)
{
IsADProcessFlg=0;
value_buf[count++] = get_ad();
if(N == count)
{
count=0;
for (j=0;j<N-1;j++)
{
  for (i=0;i<N-j;i++)
  {
if ( value_buf[i] > value_buf[i+1] )
    {
    temp = value_buf[i];
    value_buf[i] = value_buf[i+1]; 
    value_buf[i+1] = temp;
    }
  }
}

return value_buf[(N-1)/2];
}
}
}


2、冒泡法
//连续读取READ_TIMES次数据,对这些数据升序排列,
//然后去掉最低和最高LOST_VAL个数,取平均值 
//xy:指令（CMD_RDX/CMD_RDY）
//返回值:读到的数据


#define READ_TIMES 5 //读取次数
#define LOST_VAL 1    //丢弃值


u16 TP_Read_XOY(u8 xy) //xy取 CMD_RDX，CMD_RDY
{
u16 i, j;
u16 buf[READ_TIMES];
u16 sum=0;
u16 temp;
for(i=0;i<READ_TIMES;i++)
{
buf[i]=TP_Read_AD(xy);
}
for(i=0;i<READ_TIMES-1; i++)//排序
{
for(j=i+1;j<READ_TIMES;j++)
{
if(buf[i]>buf[j])//升序排列
{
temp=buf[i];
buf[i]=buf[j];
buf[j]=temp;
}
}
}  
for(i=LOST_VAL;i<READ_TIMES-LOST_VAL;i++) //i=(READ_TIMES-LOST_VAL)-1,就退出循环
{
sum+=buf[i];
}
temp=sum/(READ_TIMES-2*LOST_VAL); //((READ_TIMES-LOST_VAL)-1)-LOST_VAL+1=READ_TIMES-2*LOST_VAL
return temp;   
} 


3、算术平均滤波法
/*
*/
#define N 12


unsigned char IsADProcessFlg;
unsigned int value_buf[N];
unsigned char count=0;
unsigned int filter()
{
unsigned long sum=0;
unsigned char i;

if (1 == IsADProcessFlg)
{
IsADProcessFlg=0;
value_buf[count++] = get_ad();
if(N == count)
{
count=0;
for (i=0;i<N;i++)
{
sum += value_buf[i];
}
return (unsigned int)(sum/N);
}
}
}


4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
/*
*/
#define N 12 
unsigned int value_buf[N];
unsigned char count=0;
unsigned char IsADProcessFlg;
unsigned int filter()
{
unsigned char i=0;
unsigned int sum=0;


if (1 == IsADProcessFlg)
{
IsADProcessFlg=0;
value_buf[count++] = get_ad();
if(N == count)
{
count=N-1;
for (i=0;i<N;i++)
{
sum += value_buf[i];
}

for (i=0;i<N-1;i++)
{
value_buf[i]=value_buf[i+1];
}

return (unsigned int)(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


unsigned char IsADProcessFlg;
unsigned int value_buf[N];
unsigned char count=0;
unsigned int filter()
{
unsigned char i,j;
unsigned int temp;
unsigned long sum=0;

if (1 == IsADProcessFlg)
{
IsADProcessFlg=0;
value_buf[count++] = get_ad();
if(N == count)
{
count=0;
for (j=0;j<N-1;j++)
{
  for (i=0;i<N-j;i++)
  {
if ( value_buf[i] > value_buf[i+1] )
    {
    temp = value_buf[i];
    value_buf[i] = value_buf[i+1]; 
    value_buf[i+1] = temp;
    }
  }
}

for (i=1;i<N-1;i++)
{
sum += value[i];
}

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 NewValue;
NewValue = get_ad();
return (100-a)*value + a*NewValue; 
}


//项目中用到的一阶滤波，代码如下：
#define K                         25            //一阶滤波系数初始值
#define FILTER_ADP_VAL            50            //消抖计数加速反应阈值
#define FILTER_ADP_MAX            5             //消抖计数最大值
#define FILTER_1ST_INCREMENT      15            //一阶滤波系数增量
#define FILTER_1ST_MAX            150    //一阶滤波系数最大值


unsigned char is_SampleProcessFlg; //多久读取一次流量值标志位


unsigned char IsFirstFlg;
unsigned int  OldVal;
unsigned int  NewVal; 
unsigned char cnt;
unsigned char dir[3];                 //两次采样值变化方向
unsigned char YiJieFilterCo=K;                  //一阶滤波系数
unsigned char FilterAdpCnt;                     //消抖计数器


/*******************************************************************************
* 函数名称: average
* 功能描述: 求平均值函数
* 输入参数: ADCDataTab[], nChannel //存储nChannel的ADC转换值
* 输出参数:   
* 返回参数:   
* 全局变量：
* 调用函数：
* 被调函数：
*******************************************************************************/
u16 average(vu16 ADCDataTab[], u16 nChannel) 
{ 
u16 maxvalue=0, minvalue=0xFFFF, i;
u32 averagevalue=0;

for (i=0;i<20;i++) 
{ 
averagevalue += *(ADCDataTab+nChannel+i*2); //2是指有2组ADC转换通道,n组就*n
if(*(ADCDataTab+nChannel+i*2)>maxvalue) 
{  
maxvalue=*(ADCDataTab+nChannel+i*2);
}
if(*(ADCDataTab+nChannel+i*2)<minvalue)
{
minvalue=*(ADCDataTab+nChannel+i*2);
}
}

return ((averagevalue-maxvalue-minvalue)/18);  
}


/*******************************************************************************
* 函数名称: YiJieFilter
* 功能描述: 一阶滤波函数 Yn=Y(n-1)+(Xn-Y(n-1))*k/256; 
* 输入参数: OldVal, NewVal, k
* 输出参数: result
* 返回参数:   
* 全局变量：
* 调用函数：
* 被调函数：
*******************************************************************************/
unsigned int YiJieFilter(unsigned int OldVal,unsigned int NewVal,unsigned char k)
{
unsigned int result;

if(NewVal < OldVal)     
{
result=OldVal-NewVal;
result=result*k;
result=result+128;          
result=result/256;
result=OldVal-result;
}
else if(NewVal > OldVal)
{
result=NewVal-OldVal;
result=result*k;
result=result+128;          
result=result/256;
result=OldVal+result;
}
else
{
result=OldVal;
}

return result;
}




/*******************************************************************************
* 函数名称: ADC_Process
* 功能描述: ADC处理函数
* 输入参数: ADCDataTab[], nChannel //存储nChannel的ADC转换值
* 输出参数:   
* 返回参数:   
* 全局变量：
* 调用函数：
* 被调函数：
*******************************************************************************/
void ADC_Process(void) //ADC_Value[1] 存储SENSE_GAS的AD值
{
if(is_SampleProcessFlg)
{
is_SampleProcessFlg=0;
if(IsFirstFlg == 0)
{
IsFirstFlg=1;
ADC_Value[1]=average(ADC_RCVTab,1);
OldVal=ADC_Value[1];
}
else
{
NewVal=average(ADC_RCVTab,1);  //新的采样值

if(NewVal > OldVal)
{
dir[cnt++]=1; //递增
}
if(OldVal > NewVal)
{
dir[cnt++]=0; //递减
}

if(cnt == 2)
{
if(dir[0] != dir[1]) //变化方向不一致
{
YiJieFilterCo=0;
FilterAdpCnt=0;
ADC_Value[1]=YiJieFilter(OldVal,NewVal,YiJieFilterCo);
OldVal=ADC_Value[1];
}
else 
{
if( (NewVal > OldVal+FILTER_ADP_VAL ) || (OldVal > NewVal+FILTER_ADP_VAL ) ) //变化很快,要加速提高滤波系数
{
FilterAdpCnt += 2; //消抖计数
}
else
{
FilterAdpCnt++; //消抖计数
}

if(FilterAdpCnt >= FILTER_ADP_MAX)  //消抖计数器到达最大
{
FilterAdpCnt=0;
if(YiJieFilterCo <= (FILTER_1ST_MAX - FILTER_1ST_INCREMENT))
{
YiJieFilterCo += FILTER_1ST_INCREMENT;
}
else
{
YiJieFilterCo=FILTER_1ST_MAX;
}
ADC_Value[1]=YiJieFilter(OldVal,NewVal,YiJieFilterCo);
OldVal=ADC_Value[1];
}
}

dir[0]=dir[1];
cnt=1;
}
else
{
OldVal=NewVal;
}
}
}
} 


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


unsigned char code coe[N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};
unsigned char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;


unsigned char IsADProcessFlg;
unsigned int value_buf[N];
unsigned char count=0;
unsigned int filter()
{
unsigned char i;
unsigned long sum=0;
for (count=0,count<N;count++)
{
  value_buf[count] = get_ad();
  delay();
}

if (1 == IsADProcessFlg)
{
IsADProcessFlg=0;
value_buf[count++] = get_ad();
if(N == count)
{
count=0;
for (i=0,i<N;i++)
{
sum += value_buf[i]*coe[i];
}

return (unsigned int)(sum/sum_coe);
}
}
}


9、消抖滤波法
#define N 12


unsigned int value,NewValue;
unsigned int filter()
{
unsigned char count=0;
unsigned int NewValue;

NewValue = get_ad();
while (value != NewValue);
{
count++;
if (count >= N) 
{
return NewValue;
}
delay();
NewValue = get_ad();
}
return value; 
}




10、限幅消抖滤波法
/*
*/
略 参考子程序1、9