10种软件滤波算法

一、限幅滤波法

1、先根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值，设为A。每次检测到新采样值时进行判断：
（1）如果本次新采样值与上一次滤波效果之差<=A，则本次采样值有效，令本次滤波结果=新采样值；
（2）如果本次采样值与上次滤波结果之差>A，则本次采样值无效，放弃本次采样值，本次滤波结果=上次滤波结果。
2、例程

#define A 10uchar Value; //上次采样有效值uchar AmplitudeLimiterFilter(){uchar NewValue,ReturnValue;NewValue=GetAD(); //本次采样值if(((NewValue-Value)>A)||((Value-NewValue)>A)))ReturnValue=Value;else ReturnValue=NewValue;return(ReturnValue);}

二、中位值滤波法

1、连续采样N次值，把采样值按大小排列，取中间值为本次有效值。
2、例程

#define N 9unchar MiddleValueFilter(){unchar i,j,k;uchar temp;uchar ArrDataBuffer[N];for(i=0;i<N;i++) //一次采集N个数据放入数组中{ArrDataBuffer[i]=GetAD();Delay();}for(j=0;j<N-1;j++)//采样值由小到大排列{for(k=0;k<N-j-1;k++){if(ArrDataBuffer[k]>ArrDataBuffer[k+1]){temp=ArrDataBuffer[k];ArrDataBuffer[k]=ArrDataBuffer[k+1];ArrDataBuffer[k+1]=temp;}}}return(ArrDataBuffer[(N-1)/2]);//取中间值}

三、算术平均滤波法

1、连续取N个值进行算术平均运算。
N较大时，信号平滑度较高，但灵敏度较低；N较小，信号平滑度低，但灵敏度较高。
2、例程

#define N 12uchar ArithmeticalAverageValueFilter(){uchar i;uchar Value;uchar sum;sum=0;for(i=0;i<N;i++){sum+=GetAD();Delay();}Value=sum/N;return(Value);}

四、递推平均滤波法

1、把连续N个采集值看成一个队列，每次采集到的新数据放入队尾，并扔掉原来队首的数据。把队列中的N个数据进行平均计算，即可获得新的滤波结果。
2、例程

#define N 12uchar Data[];uchar Gilde(Data[]){ucahr i,Value,sum;sum=0;Data[N]=GetAD();for(i=0;i<N;i++){Data[i]=Data[i+1];//所有数据左移，低位仍掉sum+=Data[i];}Value=sum/N;return(Value);}

五、中位值平均滤波法

1、中位值平均滤波法又称脉冲干扰平均滤波法，相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”。
连续采集N个数据，去掉一个最大和最小值，然后计算N-2个数的平均值。
2、例程

#define N 12uchar Middle(){ucahr i,j,k,l;uchar temp;uchar ArrDataBuffer[N];uchar sum,Value;for(i=0;i<N;i++)//一次采集N个数据，存入数组{ArrDataBuffer[i]=GetAD();Delay();}for(j=0;j<N-1;j++)//采样值由小到大排列{for(k=0;k<N-j-1;k++){if(ArrDataBuffer[k]>ArrDataBuffer[k+1]){temp=ArrDataBuffer[k];ArrDataBuffer[k]=ArrDataBuffer[k+1];ArrDataBuffer[k+1]=temp;}}}for(l=0;l<N-1;l++){sum=ArrDataBuffer[l];}Value=Sum/(N-2);return(Value);}

六、递推中位值平均滤波法

1、相当于“中位值滤波法”+“递推平均滤波法”。这种方法把连续N个值看成一个队列，每次采集到一个新数据放入队尾，并扔掉原来队首的值。 把队列中的N个数据先去掉一个最大值和最小值，然后计算N-2个数据的平均值。
2、例程

char Filter(){char max.min;int sum;char i;QUEUE[0]=NewData;max=QUEUE[0];min=QUEUE[0];sum=QUEUE[0];for(i=n-1;i!=0;i--){if(QUEUE[i]>max) max=QUEUE[i];else if(QUEUE[i]<min) min=QUEUE[i];sum+=QUEUE[i];QUEUE[i]=QUEUE[i-1]; }i=n-2;sum=sum-max-min+i/2;//加入(n-2)/2目的为了四舍五入sum=sum/i;return(sum);}

七、限幅平均滤波法

1、相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”。每次采样先进行限幅处理，再进行队列平均滤波处理。
2、例程

#define A 10#define N 12uchar Data[N];uchar Limit(){ucahr i,Value,sum;Data[N]=GetAD();if(((Data[N]-Data[N-1])>A)||((Data[N-1]-Data[N])>A)))Data[N]=Data[N-1]; else Data[N]=NewValue;for(i=0;i<N;i++){Data[i]=Data[i+1];sum+=Data[i];}Value=sum/N;return(Value);}

八、一阶滞后滤波法

1、本次结果滤波结果=a*本次采样值+(1-a)*上次结果。
a代表滤波系数，a=0--1。
2、例程

#define a 128uchar Value;ucahr OneFactorialFiler(){uchar NewValue;uchar ReturnValue;NewValue=GetAD();ReturnValue=(255-a)*NewValue+a*Value;ReturnValue/=255;return(ReturnValue);}

九、加权递推平均滤波法

1、加权递推平均滤波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，但信号的平滑度越低。
2、例程

#define N 10#define CoeSum 55const Coefficient[N]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};uchar Data[N];uchar AAGAFilter(){uchar i,Value,sum;sum=0;Data[N]=GetAD();for(i=0;i<N;i++){Data[i]=Data[i+1];sum+=Data[i]*Coefficient[i];}Value=sum/CoeSum;return(Value);}

十、消抖滤波法

1、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，否则计数器加1。然后，判断计数器是否>=上限N(溢出)。如果溢出，将本次值替换当前有效值，并清计数器。
2、例程

#define N 20uchar count;uchar Value;uchar Avoid(){uchar NewValue;if(NewValue==Value) count=0;else{count++;if(count>N){count=0;Value=NewValue;}}return(Value);}