各种滤波算法比较
C语言十大滤波算法
十大滤波算法程序大全精心整理版转自网络11、限幅滤波法函数名称：AmplitudeLimiterFilter-限幅滤波法优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰缺点：无法抑制那种周期性的干扰,且平滑度差说明：1、调用函数GetAD,该函数用来取得当前值2、变量说明Value:最近一次有效采样的值,该变量为全局变量NewValue:当前采样的值ReturnValue:返回值3、常量说明A:两次采样的最大误差值,该值需要使用者根据实际情况设置入口：Value,上一次有效的采样值,在主程序里赋值出口：ReturnValue,返回值,本次滤波结果/define A 10unsigned char Valueunsigned char AmplitudeLimiterFilter {unsigned char NewValue;unsigned char ReturnValue;NewValue=GatAD;ifNewValue-Value>A||Value-NewValue>A ReturnValue=Value;else ReturnValue=NewValue;returnReturnValue;}2、中位值滤波法/函数名称：MiddlevalueFilter-中位值滤波法优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰；对温度、液位等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果缺点：对流量,速度等快速变化的参数不宜说明：1、调用函数GetAD,该函数用来取得当前值Delay,基本延时函数2、变量说明ArrDataBufferN:用来存放一次性采集的N组数据Temp:完成冒泡法试用的临时寄存器i,j,k:循环试用的参数值3、常量说明N：数组长度入口：出口：value_bufN-1/2,返回值,本次滤波结果/define N 11unsigned char MiddlevalueFilter {unsigned char value_bufN;unsigned char i,j,k,temp;fori=0;i<N;i++{value_bufi = get_ad;delay;}for j=0;j<N-1;j++{for k=0;k<N-j;k++{ifvalue_bufk>value_bufk+1{temp = value_bufk;value_bufk = value_bufk+1;value_bufk+1 = temp;}}}return value_bufN-1/2;}3、算术平均滤波法/说明：连续取N个采样值进行算术平均运算优点：试用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波;这种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;缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算较快的实时控制不适用;/define N 12char filter{unsigned int sum = 0;unsigned char i;for i=0;i<N;i++{sum + = get_ad;delay;}returncharsum/N;}4、递推平均滤波法又称滑动平均滤波法/说明：把连续N个采样值看成一个队列,队列长度固定为N;每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉队首的一次数据;把队列中的N各数据进行平均运算,既获得新的滤波结果;优点：对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高；试用于高频振荡的系统缺点：灵敏度低；对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差,不适于脉冲干扰较严重的场合/define N 12unsigned char value_bufN;unsigned char filter{unsigned char i;unsigned char value;int sum=0;value_bufi++ = get_ad; //采集到的数据放入最高位fori=0;i<N;i++{value_bufi=value_bufi+1; //所有数据左移,低位扔掉sum += value_bufi;}value = sum/N;returnvalue;}5、中位值平均滤波法又称防脉冲干扰平均滤波法/说明：采一组队列去掉最大值和最小值优点：融合了两种滤波的优点;对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除有其引起的采样值偏差;对周期干扰有良好的抑制作用,平滑度高,适于高频振荡的系统;缺点：测量速度慢/define N 12uchar filter{unsigned char i,j,k,l;unsigned char temp,sum=0,value; unsigned char value_bufN,;fori=0;i<N;i++{value_bufi = get_ad;delay;}//采样值从小到大排列冒泡法forj=0;j<N-1;j++{fori=0;i<N-j;i++{ifvalue_bufi>value_bufi+1{temp = value_bufi;value_bufi = value_bufi+1;value_bufi+1 = temp;}}}fori=1;i<N-1;i++sum += value_bufi;value = sum/N-2;returnvalue;}6、递推中位值滤波法/优点：对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由其引起的采样值偏差; 对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高；试用于高频振荡的系统缺点：测量速度慢/char filterchar new_data,char queue,char n {char max,min;char sum;char i;queue0=new_data;max=queue0;min=queue0;sum=queue0;fori=n-1;i>0;i--{ifqueuei>maxmax=queuei;else if queuei<minmin=queuei;sum=sum+queuei;queuei=queuei-1;}i=n-2;sum=sum-max-min+i/2; //说明：+i/2的目的是为了四舍五入sum=sum/i;returnsum;}7、限幅平均滤波法/优点：对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除有其引起的采样值偏差; /define A 10define N 12unsigned char data;unsigned char filterdata{unsigned char i;unsigned char value,sum;dataN=GetAD;ifdataN-dataN-1>A||dataN-1-dataN>A dataN=dataN-1;//else dataN=NewValue;fori=0;i<N;i++{datai=datai+1;sum+=datai;}value=sum/N;returnvalue;}8、一阶滞后滤波法/函数名称：filter-一阶滞后滤波法说明：1、调用函数GetAD,该函数用来取得当前值Delay,基本延时函数2、变量说明Or_dataN:采集的数据Dr0_flag、Dr1_flag:前一次比较与当前比较的方向位 coeff:滤波系数F_count：滤波计数器3、常量说明N：数组长度Thre_value：比较门槛值入口：出口：/define Thre_value 10define N 50float Or_dataN；unsigned char Dr0_flag=0,Dr1_flag=0; void absfloat first,float second {float abs;iffirst>second{abs=first-second;Dr1_flag=0;}else{abs=second-first;Dr1_flag=1;}returnabs;}void filtervoid{uchar i=0,F_count=0,coeff=0;float Abs=;//确定一阶滤波系数fori=1;i<N;i++{Abs=absOr_datai-1,Or_datai;ifDr1_flag^Dr0_flag //前后数据变化方向一致{F_count++;ifAbs>=Thre_value{F_count++;F_count++;}ifF_count>=12F_count=12;coeff=20F_count;}else //去抖动coeff=5;//一阶滤波算法ifDr1_flag==0 //当前值小于前一个值Or_datai=Or_datai-1-coeffOr_datai-1-Or_datai/256;elseOr_datai=Or_datai-1+coeffOr_datai-Or_datai-1/256;F_count=0; //滤波计数器清零Dr0_flag=Dr1_flag;}}9、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;sum_coe:加权系数和/define N 12const char code coeN = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12}; const char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12; unsigned char filter{unsigned char i;unsigned char value_bufN; int sum=0;for i=0;i<N;i++{value_bufi = get_ad;delay;}for i=0,i<N;i++{value_bufi=value_bufi+1; sum += value_buficoei; }sum/=sum_coe;value=sum/N;returnvalue;}10、消抖滤波法//define N 12unsigned char filter{unsigned char i=0;unsigned char new_value; new_value = get_ad;ifvalue =new_value;{i++;if i>N{i=0;value=new_value; }}else i=0;returnvalue;}。
几种滤波算法
一.十一种通用滤波算法(转)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RAM4、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RAM5、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RAM6、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RAM7、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。
tia博途中10种常用模拟滤波算法
尊敬的读者：在数字信号处理中，滤波是一种常见的处理方式，用于去除信号中的噪声或者从混合信号中分离出所需的成分。
模拟滤波算法是滤波中的一种重要技术，它通过对连续时间信号进行处理，来实现对信号频率的调节和清晰化。
在tia博途中，有10种常用的模拟滤波算法，它们分别是：1. 巴特沃斯滤波器（Butterworth Filter）：巴特沃斯滤波器是一种最常用的滤波器类型之一，它具有平坦的幅频响应和无相位失真。
这种滤波器在广泛的频率范围内都能获得较为稳定的性能，因此在通信系统和音频处理中被广泛使用。
2. 切比雪夫滤波器（Chebyshev Filter）：切比雪夫滤波器以其在通带和阻带上的波纹特性而闻名，它能够在给定的频率范围内实现较大的通带衰减和较小的阻带波纹，适用于对频率精度要求较高的场合。
3. 椭圆滤波器（Elliptic Filter）：椭圆滤波器是一种具有最为严格的通带和阻带波纹限制的滤波器，它可以实现更高的通带衰减和更小的阻带波纹，但相应的设计复杂度也较高。
4. 梅尔滤波器（Mel Filter）：梅尔滤波器是一种在语音信号处理中广泛应用的滤波器类型，它模拟了人耳对频率的感知特性，能够有效地提取语音信号的特征参数。
5. 卡尔曼滤波器（Kalman Filter）：卡尔曼滤波器是一种递归滤波器，它可以根据动态系统的状态方程和观测方程，实现对系统状态的估计和预测，被广泛应用于导航、控制和信号处理领域。
6. 自适应滤波器（Adaptive Filter）：自适应滤波器是一种能够根据信号特性动态调整滤波参数的滤波器，它能够有效地抑制噪声和干扰，提高信号的质量和可靠性。
7. 小波滤波器（Wavelet Filter）：小波滤波器是利用小波变换进行信号处理的滤波器，它具有多尺度分析能力和良好的时频局部化特性，适用于非平稳信号和时变系统的分析和处理。
8. 快速傅里叶变换滤波器（FFT Filter）：快速傅里叶变换滤波器是利用快速傅里叶变换算法对信号进行频域分析和滤波的一种方法，它具有高效的计算性能和良好的频率分辨率。
EKFUKFPF算法的比较程序
EKFUKFPF算法的比较程序在估计理论中，EKF（Extended Kalman Filter），UKF（Unscented Kalman Filter）和PF（Particle Filter）是三种常用的非线性滤波算法。
它们在不同的环境和应用中具有不同的优点和缺点。
下面将对这三种算法进行比较。
首先，EKF是最常用的非线性滤波算法之一、它通过线性化状态转移方程和测量方程来近似非线性问题。
EKF在处理高斯噪声的情况下表现良好，但在处理非高斯噪声时会有较大的误差。
由于线性化过程的存在，EKF对于高度非线性和非高斯问题可能表现不佳。
此外，EKF对系统模型的准确性要求较高，较大的模型误差可能导致滤波结果的不准确性。
其次，UKF通过构造一组代表系统状态的Sigma点，通过非线性映射来近似非线性函数。
相较于EKF，UKF无需线性化系统模型，因此适用于更广泛的非线性系统。
UKF的优点是相对较好地处理了非线性系统和非高斯噪声，但在处理维数较高的问题时，计算开销较大。
最后，PF是一种基于粒子的滤波方法，通过使用一组代表系统状态的粒子来近似概率密度函数。
PF的优点是它可以处理非线性系统和非高斯噪声，并且在系统模型不准确或缺乏确定性时，具有较好的鲁棒性。
由于粒子的数量可以灵活调整，PF可以提供较高的估计精度。
然而，PF的计算开销较大，尤其在高维度的情况下。
综上所述，EKF、UKF和PF是三种常用的非线性滤波算法。
EKF适用于高斯噪声条件下的非线性问题，但对系统模型准确性要求高。
UKF适用于一般的非线性问题，但计算开销较大。
PF适用于非线性和非高斯噪声条件下的问题，并具有较好的鲁棒性，但在计算开销方面具有一定的挑战。
在实际应用中，我们应根据具体问题的性质和要求选择合适的算法。
比如，在低维情况下，EKF是一个可行的选择；在高维或非高斯噪声情况下，可以考虑使用UKF或PF算法。
数字信号处理中的滤波算法比较
数字信号处理中的滤波算法比较数字信号处理在现代通讯、音频、图像领域被广泛应用，而滤波技术则是数字信号处理中最核心和关键的技术之一。
随着新一代数字信号处理技术的发展，各种高效、高精度的数字滤波算法层出不穷，其中经典的滤波算法有FIR滤波器和IIR 滤波器。
下面将对它们进行比较分析。
一、FIR滤波器FIR滤波器是一种实现数字滤波的常用方法，它采用有限长冲激响应技术进行滤波。
FIR滤波器的主要特点是线性相位和稳定性。
在实际应用中，FIR滤波器常用于低通滤波、高通滤波和带通滤波。
优点：1. 稳定性好。
FIR滤波器没有反馈环，不存在极点，可以保证系统的稳定性。
2. 线性相位。
FIR滤波器的相位响应是线性的，可达到非常严格的线性相位要求。
3. 不会引起振荡。
FIR滤波器的频率响应是光滑的，不会引起振荡。
缺点：1. 会引入延迟。
由于FIR滤波器的冲击响应是有限长的，所以它的输出需要等待整个冲击响应的结束，这就会引入一定的延迟时间，造成信号的延迟。
2. 对于大的滤波器阶数，计算量较大。
二、IIR滤波器IIR滤波器是一种有反馈的数字滤波器，在数字信号处理中得到广泛的应用。
IIR滤波器可以是无限长冲激响应（IIR）或者是有限长冲激响应（FIR）滤波器。
IIR滤波器在实际应用中，可以用于数字滤波、频率分析、系统建模等。
优点：1. 滤波器阶数较低。
IIR滤波器可以用较低的阶数实现同等的滤波效果。
2. 频率响应的切变特性好。
IIR滤波器的特性函数是有极点和零点的，这些极点和零点的位置可以调整滤波器的频率响应，进而控制滤波器的切变特性。
3. 运算速度快。
由于IIR滤波器的计算形式简单，所以在数字信号处理中的运算速度通常比FIR滤波器快。
缺点：1. 稳定性问题。
由于IIR滤波器采用了反馈结构，存在稳定性问题，当滤波器的极点分布位置不合适时，就容易产生不稳定的结果。
2. 失真问题。
与FIR滤波器不同，IIR滤波器的输出会被反馈到滤波器的输入端，这就可能导致失真问题。
贝叶斯滤波和卡尔曼滤波
贝叶斯滤波和卡尔曼滤波随着科技的不断发展，人们对于数据的处理和分析也变得越来越重要。
而在这个过程中，滤波算法成为了一种常用的方法。
本文将会介绍两种常见的滤波算法：贝叶斯滤波和卡尔曼滤波。
一、贝叶斯滤波贝叶斯滤波是一种基于贝叶斯定理的滤波算法，它通过给定的先验概率和观测数据，计算出后验概率，从而实现对未知变量的估计。
贝叶斯滤波的基本思想是将观测数据和系统模型进行融合，通过不断的观测和更新，逐渐减小估计误差。
贝叶斯滤波的主要步骤如下：1. 初始化：给定先验概率和初始状态。
2. 预测：根据系统模型，预测下一时刻的状态。
3. 更新：根据观测数据，计算出后验概率。
4. 重采样：根据后验概率，进行状态更新。
贝叶斯滤波可以用于各种不同的应用领域，例如目标跟踪、机器人定位等。
它的优点是可以处理非线性和非高斯的系统模型，并且能够实时地更新估计结果。
但是，贝叶斯滤波的计算复杂度较高，对于大规模的系统模型来说，计算量很大。
二、卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种基于线性系统模型和高斯噪声假设的滤波算法，它通过观测数据和系统模型的融合，实现对系统状态的估计。
卡尔曼滤波的基本思想是通过对系统状态进行最优估计，从而得到最优的滤波结果。
卡尔曼滤波的主要步骤如下：1. 初始化：给定初始状态和初始协方差矩阵。
2. 预测：根据系统模型，预测下一时刻的状态和协方差矩阵。
3. 更新：根据观测数据，计算出后验状态和协方差矩阵。
卡尔曼滤波具有计算简单、实时性好的特点，适用于多种线性系统模型。
它在目标跟踪、导航定位等领域有着广泛的应用。
然而，卡尔曼滤波对于非线性和非高斯的系统模型效果较差，因此在实际应用中需要进行一定的改进。
三、贝叶斯滤波与卡尔曼滤波的比较虽然贝叶斯滤波和卡尔曼滤波都是滤波算法，但是它们在原理和应用上有一些区别。
1. 原理：贝叶斯滤波是基于概率论的，通过观测数据和先验概率的融合，得到后验概率。
而卡尔曼滤波是基于线性系统和高斯噪声的假设，通过观测数据和系统模型的融合，得到最优估计。
常用的8种数字滤波算法
常用的8种数字滤波算法摘要：分析了采用数字滤波消除随机干扰的优点，详细论述了微机控制系统中常用的8种数字滤波算法，并讨论了各种数字滤波算法的适用范围。
关键词：数字滤波；控制系统；随机干扰；数字滤波算法1引言在微机控制系统的模拟输入信号中，一般均含有各种噪声和干扰，他们来自被测信号源本身、传感器、外界干扰等。
为了进行准确测量和控制，必须消除被测信号中的噪声和干扰。
噪声有2大类：一类为周期性的，其典型代表为50 Hz 的工频干扰，对于这类信号，采用积分时间等于20 ms整倍数的双积分A/D转换器，可有效地消除其影响；另一类为非周期的不规则随机信号，对于随机干扰，可以用数字滤波方法予以削弱或滤除。
所谓数字滤波，就是通过一定的计算或判断程序减少干扰信号在有用信号中的比重，因此他实际上是一个程序滤波。
数字滤波器克服了模拟滤波器的许多不足，他与模拟滤波器相比有以下优点：(1)数字滤波器是用软件实现的，不需要增加硬设备，因而可靠性高、稳定性好，不存在阻抗匹配问题。
(2)模拟滤波器通常是各通道专用，而数字滤波器则可多通道共享，从而降低了成本。
(3)数字滤波器可以对频率很低(如0.01 Hz)的信号进行滤波，而模拟滤波器由于受电容容量的限制，频率不可能太低。
(4)数字滤波器可以根据信号的不同，采用不同的滤波方法或滤波参数，具有灵活、方便、功能强的特点。
2 常用数字滤波算法数字滤波器是将一组输入数字序列进行一定的运算而转换成另一组输出数字序列的装置。
设数字滤波器的输入为X(n)，输出为Y(n)，则输入序列和输出序列之间的关系可用差分方程式表示为：其中：输入信号X(n)可以是模拟信号经采样和A/D变换后得到的数字序列，也可以是计算机的输出信号。
具有上述关系的数字滤波器的当前输出与现在的和过去的输入、过去的输出有关。
由这样的差分方程式组成的滤波器称为递归型数字滤波器。
如果将上述差分方程式中bK取0，则可得：说明输出只和现在的输入和过去的输入有关。
均值滤波,高斯滤波,中值滤波
均值滤波,高斯滤波,中值滤波均值滤波，高斯滤波和中值滤波是数字图像处理中常用的三种平滑滤波技术，用于降低图像噪声和去除图像中的不相关细节。
本文将对这三种滤波方法进行介绍、比较和分析。
一、均值滤波均值滤波是一种简单的平滑滤波方法，它的原理是用滤波窗口内像素的平均值来代替中心像素的值。
具体来说，对于滤波窗口内的每个像素，计算其邻域内所有像素的平均值，然后将结果作为中心像素的值。
这样可以有效地平滑图像并去除高频噪声。
然而，均值滤波的缺点是它不能很好地保留图像的边缘信息，使得图像看起来模糊且失去细节。
二、高斯滤波高斯滤波是一种基于高斯分布的平滑滤波方法，它认为像素点的邻域内的像素值与中心像素点的距离越近，其权重越大。
它的滤波过程是在滤波窗口内，对每个像素点进行加权平均。
加权的权重由高斯函数决定，距离中心像素点越近的像素点的权重越大，距离越远的像素点的权重越小。
通过这种加权平均的方式，可以更好地保留图像的细节和边缘信息，同时有效地去除噪声。
高斯滤波的唯一缺点是计算复杂度较高，特别是对于大型滤波窗口和高分辨率图像来说。
三、中值滤波中值滤波是一种统计滤波方法，它的原理是用滤波窗口内像素的中值来代替中心像素的值。
具体来说，对于滤波窗口内的每个像素，将其邻域内的像素按照大小进行排序，然后将排序后像素的中值作为中心像素的值。
中值滤波对于椒盐噪声和脉冲噪声有很好的去噪效果，能够保持图像的边缘信息，避免了均值滤波和高斯滤波的模糊问题。
然而，中值滤波的缺点是不能去除高斯噪声和高频噪声，因为当滤波窗口内的像素含有这些噪声时，中值滤波会产生失真效果。
比较和分析：三种滤波方法各有优劣，应根据实际需求选择合适的滤波方法。
均值滤波是最简单、计算复杂度最低的方法，在去除高斯噪声和低频噪声方面效果较差，但对边缘信息的保留效果较差。
高斯滤波通过加权平均的方式更好地保留了图像的细节和边缘信息，适用于处理高斯噪声并且具有一定的平滑效果。
中值滤波对于椒盐噪声和脉冲噪声有很好的去噪效果，并保持了图像的边缘信息，但对于高斯噪声和高频噪声则效果较差。
十大滤波算法
十大滤波算法滤波算法是信号处理中一种重要的算法，它可以有效地去除信号中的噪声，提高信号的质量。
在现在的技术发展中，滤波算法的应用越来越广泛，它可以用于多媒体信号处理、数据通信、图像处理等领域。
目前，最常用的滤波算法有十种。
首先，最基本的滤波算法就是低通滤波（Low Pass Filter，LPF），它的主要作用是抑制高频信号，使低频信号得以保留。
低通滤波是最常用的滤波算法之一，用于去除信号中的高频噪声。
其次，高通滤波（High Pass Filter，HPF）是低通滤波的反向过程，它的主要作用是抑制低频信号，使高频信号得以保留。
高通滤波也是常用的滤波算法之一，用于去除信号中的低频噪声。
再次，带通滤波（Band Pass Filter，BPF）是低通滤波和高通滤波的结合，它的主要作用是筛选出特定的频率段，使特定频率段的信号得以保留。
带通滤波可以用于信号提取，电路增强或其他应用。
第四，带阻滤波（Band Stop Filter，BSF）是带通滤波的反向过程，它的主要作用是抑制特定的频率段，使特定频率段的信号得以抑制。
它可以用于信号抑制，抑制特定频率段的噪声。
第五，振荡器滤波（Oscillator Filter，OF）是一种由振荡器组成的滤波算法，它的主要作用是产生稳定的低频信号，用于抑制高频噪声。
振荡器滤波器是在电路中比较常用的滤波算法，它用于去除信号中的高频噪声。
第六，改正型滤波（Adaptive Filter，AF）是一种根据输入信号的变化而调整滤波系数的滤波算法，它的主要作用是根据实时输入信号的变化而调整滤波系数，实现鲁棒性滤波。
改正型滤波是一种比较高级的滤波算法，它可以有效地抑制噪声，提高信号的质量。
第七，采样滤波（Sampling Filter，SF）是一种用于数字信号处理的滤波算法，它的主要作用是抑制采样频率之外的频率，使采样频率内的信号得以保留。
采样滤波是在数字信号处理中常用的滤波算法，它可以有效地抑制采样频率外的噪声，提高信号的质量。
数据处理中的几种常用数字滤波算法
数据处理中的几种常用数字滤波算法
在数据处理中，常用的数字滤波算法有以下几种：
1. 移动平均滤波（Moving Average Filter）：将一组连续的数据取
平均值作为滤波结果。
该算法简单易实现，可以有效消除噪声，但会引入
一定的延迟。
2. 中值滤波（Median Filter）：将一组连续的数据排序，并取中间
值作为滤波结果。
该算法适用于去除周期性干扰或脉冲噪声，但对于快速
变化的信号可能无法有效滤除。
3. 加权移动平均滤波（Weighted Moving Average Filter）：给予
不同的数据点不同的权重，并将加权平均值作为滤波结果。
该算法可以根
据需要调整不同数据点的权重，适用于对不同频率成分有不同抑制要求的
情况。
4. 递推平滑滤波（Recursive Smoothing Filter）：根据当前输入
数据与上一次滤波结果的关系，通过递推公式计算得到滤波结果。
递推平
滑滤波可以实现实时滤波，但对于快速变化的信号可能会引入较大的误差。
5. 卡尔曼滤波（Kalman Filter）：适用于估计具有线性动力学特性
的系统状态，并结合观测值进行滤波。
卡尔曼滤波算法综合考虑了系统模
型和观测模型的不确定性，因此能够提供较好的估计结果。
这些数字滤波算法在实际应用中可以根据需求进行选择和组合，以实
现对信号的有效滤波和噪声抑制。
定位 滤波算法
定位滤波算法
在定位中常使用到的滤波算法有：均值滤波、递推平均滤波、中值滤波、狄克逊检验法滤波和高斯滤波。
其特点如下：
- 均值滤波：通过计算节点的多个RSSI值的算术平均值作为测试结果，该方法简单易实现，且样本容量越大，精度越高。
但当RSSI受干扰比较大时，其波动比较大，会导致精度降低。
- 递推平均滤波：将连续收到的N个RSSI值看作一个队列，队列长度固定为N，每收到一个新RSSI值后将其放于队尾，并扔掉原来队首的RSSI值，最后对队列中的N个RSSI值取算术平均值作为测试结果。
该方法对周期性干扰抑制能力强，但不适合脉冲性干扰和随机性干扰大的场合。
- 中值滤波：采集N（N为奇数）个RSSI值后，将这些RSSI值按大小顺序排列，取中间的RSSI值作为滤波输出。
该方法对偶然性干扰有良好的抑制效果，但在容量不多且脉冲干扰较强的情况下，滤波效果不理想。
- 狄克逊检验法滤波：通过极差比判定和剔除异常数据。
该方法认为异常数据应该是最大和最小数据，因此将数据按大小排列，检验最大和最小数据是否是异常数据。
该方法能够有效地去除样本中的异常值，但需要查表，通常与其他的滤波算法混合滤波，复杂度较高。
- 高斯滤波：在多个RSSI值中，由于各种干扰，必然存在由误差引起的小概率事件，通过高斯模型选取高概率发生区的RSSI值作为有效
值，再求其几何平均值，能够有效地减少小概率、大干扰对整体测量数据的影响，提高定位的准确性。
10种简单的数字滤波C语言源程序算法
10种简单的数字滤波C语言源程序算法(2009-11-09 10:25:08)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=4B、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RAM4、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RAM5、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：3~14B、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RAM6、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RAM7、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。
滤波算法、平滑算法整理
一、滤波方法1.巴特沃斯滤波器巴特沃斯滤波器的特点是同频带内的频率响应曲线最为平坦，没有起伏，而在组频带则逐渐下降为零。
在振幅的对数对角频率的波特图上，从某一边界见频率开始，振幅随着角频率的增加而逐渐减少，趋向于负无穷大。
一阶巴特沃斯滤波器的衰减率为每倍频20dB ，二阶巴特沃斯滤波器的衰减率为每倍频12 dB ，三阶的衰减率为每分贝18 dB ，如此类推，巴特沃斯滤波器的振幅对角频率单调下降，并且滤波器的结束越高，在组频带振幅衰减速度越快，其他滤波器高阶的振幅对角频率图和低阶数的振幅对角频率有不同的形状。
N c s s H s H )(11)()(22Ω-+=- 上述函数的特点是等距离分布在半径为Ω的圆上。
因此，极点用下式表示为N k j j c k ee s )12(2+∏Ω= 1,2,1,0-=N k )(s H a 的表示式：∏-=-Ω=10)()(N k k n ca ss s H 为了使设计公式和图表统一，将频率归一化。
巴特沃斯滤波器采用3dB 截止频率c Ω归一化，归一化后的系统函数为∏-=Ω-Ω=Ω10)(1)(N k c k cc a s s s G 令c c s j p ΩΩ=Ω=+=λλη,,λ称为归一化频率，p 称为归一化复变量，这样巴特沃斯滤波器的归一化低通原型系统函数为∏-=-=10)(1N k k a p p G式中，c k s p Ω=，为归一化极点，用下式表示:)21221(N k j k e p ++=π 1,2,1,0-=N k巴特沃斯滤波器的特点是通频带内的频率响应曲线最大限度平坦，没有起伏，而在阻频带则逐渐下降为零。
在振幅的对数对角频率的伯德图上,从某一边界角频率开始,振幅随着角频率的增加而逐步减少,趋向负无穷大。
2.切比雪夫滤波器在巴特沃兹滤波器中，幅度响应在通带和阻带内都是单调的。
因此，若滤波器的技术要求是用最大通带和阻带的逼近误差来给出的话，那么，在靠近通带低频端和阻带截止频率以上的部分都会超出技术指标。
几种经典的滤波算法
几种经典的滤波算法软件滤波算法这几天做一个流量检测的东西，其中用到了对数据的处理部分，试了很多种方法，从网上找到这些个滤波算法，贴出来记下需要注意的是如果用到求平均值的话，注意总和变量是否有溢出，可能会造成不小的麻烦啊，程序没必要照搬，主要学习这些方法，相信做东西的时候都能用得上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=4B、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RAM4、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=1~4B、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RAM5、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：3~14B、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RAM6、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RAM7、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。
滤波算法
滤波算法在单片机系统中常用的滤波算法有限幅滤波法、中值滤波法、算术平均滤波法、加权平均滤波法、滑动平均滤波等。
1.限幅滤波算法该运算的过程中将两次相邻的采样相减，求出其增量，然后将增量的绝对值，与两次采样允许的最大差值A进行比较。
A的大小由被测对象的具体情况而定，如果小于或等于允许的最大差值，则本次采样有效;否则取上次采样值作为本次数据的样本。
算法的程序代码如下：#defineA //允许的最大差值char data;//上一次的数据char filter(){chardata_new; //新数据变量data_new=get_data(); //获得新数据变量if((data_new-data)>A||(data-data_new>A))return data;elsereturndata_new;}说明：限幅滤波法主要用于处理变化较为缓慢的数据，如温度、物体的位置等。
使用时，关键要选取合适的门限制A。
通常这可由经验数据获得，必要时可通过实验得到。
2.中值滤波算法该运算的过程是对某一参数连续采样N次(N一般为奇数)，然后把N次采样的值按从小到大排列，再取中间值作为本次采样值，整个过程实际上是一个序列排序的过程。
算法的程序代码如下：#define N11 //定义获得的数据个数char filter(){charvalue_buff[N]; //定义存储数据的数组char count,i,j,temp;for(count=0;count<N;count++){value_buf[count]=get_data();delay(); //如果采集数据比较慢，那么就需要延时或中断}for(j=0;j<N-1;j++){for(value_buff[i]>value_buff[i+1]{temp=value_buff[i];value_buff[i]=value_buff[i+1];value_buff[i+1]=temp;}}returnvalue_buff[(N-1)/2];}说明：中值滤波比较适用于去掉由偶然因素引起的波动和采样器不稳定而引起的脉动干扰。
几种经典的滤波算法：原来过滤有这么多种方法
几种经典的滤波算法：原来过滤有这么多种方法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=4B、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RAM4、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=1~4B、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RAM5、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：3~14B、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RAM6、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RAM7、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。
回声消除几种常用的算法比较
回声消除几种常用的算法比较在音频信号处理中，回声消除是一项重要的任务，旨在从一个录音信号中消除由反射引起的回声。
回声消除是一项复杂的任务，需要各种算法和技术来实现。
下面将介绍几种常用的回声消除算法，并进行比较。
1.自适应滤波算法自适应滤波算法基于自适应滤波器的原理，它通过建立一个与回声路径相似的模型，并通过最小化误差信号的均方根误差来调整滤波器的系数。
自适应算法可以有效地抑制回声，但对于一些环境条件下的不完善回声模型可能会存在问题。
2.频域延迟估计算法频域延迟估计算法是一种通过分析频域特征来估计回声延迟的方法。
它基于信号的频谱分析，通过计算信号的相位差来确定回声延迟，并使用延迟滤波器来减少回声。
这种算法对于短延迟的回声效果很好，但对于长延迟的回声可能不太有效。
3.时域延迟估计算法时域延迟估计算法是一种通过分析时域特征来估计回声延迟的方法。
它基于信号的时域采样，通过寻找信号的最佳匹配点来确定回声延迟，并使用延迟滤波器来消除回声。
这种算法对于各种延迟情况都比较有效，但计算复杂度较高。
4.双麦克风阵列算法双麦克风阵列算法基于两个麦克风的录音信号，通过分析两个麦克风之间的差异来估计回声延迟，并使用延迟滤波器来消除回声。
这种算法对于近距离的回声消除效果最好，但对于远距离的回声消除效果较差。
5.混合滤波器算法混合滤波器算法是一种将前面几种算法进行结合的方法，它通过结合自适应滤波器、频域延迟估计以及时域延迟估计等多种技术来进行回声消除。
这种算法可以根据具体情况自适应地选择最合适的方法进行回声消除，从而提高消除效果。
在实际应用中，不同的回声消除算法适用于不同的场景和情况。
例如，在会议室或演播室等环境中，双麦克风阵列算法可能表现最佳，而在远程通信或音频会议等应用中，混合滤波器算法可能更适用。
总的来说，回声消除是一个复杂的音频信号处理任务，需要综合考虑信号的频域和时域特征，选择合适的算法进行处理。
不同的算法有各自的优缺点，因此在实际应用中需要根据具体情况选择最适合的算法来进行回声消除。
常用的八种数字滤波算法
常用的8种数字滤波算法摘要：分析了采用数字滤波消除随机干扰的优点，详细论述了微机控制系统中常用的8种数字滤波算法，并讨论了各种数字滤波算法的适用范围。
关键词：数字滤波；控制系统；随机干扰；数字滤波算法1引言在微机控制系统的模拟输入信号中，一般均含有各种噪声和干扰，他们来自被测信号源本身、传感器、外界干扰等。
为了进行准确测量和控制，必须消除被测信号中的噪声和干扰。
噪声有2大类：一类为周期性的，其典型代表为50 Hz 的工频干扰，对于这类信号，采用积分时间等于20 ms整倍数的双积分A/D转换器，可有效地消除其影响；另一类为非周期的不规则随机信号，对于随机干扰，可以用数字滤波方法予以削弱或滤除。
所谓数字滤波，就是通过一定的计算或判断程序减少干扰信号在有用信号中的比重，因此他实际上是一个程序滤波。
数字滤波器克服了模拟滤波器的许多不足，他与模拟滤波器相比有以下优点：(1)数字滤波器是用软件实现的，不需要增加硬设备，因而可靠性高、稳定性好，不存在阻抗匹配问题。
(2)模拟滤波器通常是各通道专用，而数字滤波器则可多通道共享，从而降低了成本。
(3)数字滤波器可以对频率很低(如0.01 Hz)的信号进行滤波，而模拟滤波器由于受电容容量的限制，频率不可能太低。
(4)数字滤波器可以根据信号的不同，采用不同的滤波方法或滤波参数，具有灵活、方便、功能强的特点。
2 常用数字滤波算法数字滤波器是将一组输入数字序列进行一定的运算而转换成另一组输出数字序列的装置。
设数字滤波器的输入为X(n)，输出为Y(n)，则输入序列和输出序列之间的关系可用差分方程式表示为：其中：输入信号X(n)可以是模拟信号经采样和A/D变换后得到的数字序列，也可以是计算机的输出信号。
具有上述关系的数字滤波器的当前输出与现在的和过去的输入、过去的输出有关。
由这样的差分方程式组成的滤波器称为递归型数字滤波器。
如果将上述差分方程式中bK取0，则可得：说明输出只和现在的输入和过去的输入有关。
11种常见的AD滤波算法
11种常见的AD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 实例程序1:/* 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 */ 2:#define A 103:char value;4:char filter()5: {6:char new_value;7: new_value = get_ad();8:if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new_value > A )9:return value;10:return new_value;11: }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 实例程序1:/* N 值可根据实际情况调整排序采⽤冒泡法*/2:#define N 113:char filter()4: {5:char value_buf[N];6:char count,i,j,temp;7:for ( count="0";count<N;count++)8: {9: value_buf[count] = get_ad();10: delay();11: }12:for (j=0;j<N-1;j++)13: {14:for (i=0;i<N-j;i++)15: {16:if ( value_buf>value_buf[i+1] )17: {18: temp = value_buf;19: value_buf = value_buf[i+1];20: value_buf[i+1] = temp;21: }22: }23: }24:25:return value_buf[(N-1)/2];26: }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=4B 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 RAMD 实例程序1:#define N 122:char filter()3: {4:int sum = 0;5:for ( count="0";count<N;count++)6: {7: sum + = get_ad();8: delay();9: }10:return (char)(sum/N);11: }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=1~4B 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 RAMD 实例程序1:#define N 122:char value_buf[N];3:char i="0";4:char filter()5: {6:char count;7:int sum=0;8:9: value_buf[i++] = get_ad();10:11:if ( i == N ) i = 0;12:13:for ( count="0";count<N,count++)14: sum = value_buf[count];15:16:return (char)(sum/N);17: }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：3~14B 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 RAMD 实例程序1:#define N 122:char filter()3: {4:char count,i,j;5:char value_buf[N];6:int sum=0;7:8:for (count=0;count<N;count++)9: {10: value_buf[count] = get_ad();11: delay();12: }13:14:for (j=0;j<N-1;j++)15: {16:for (i=0;i<N-j;i++)17: {18:if ( value_buf>value_buf[i+1] )19: {20: temp = value_buf;21: value_buf = value_buf[i+1];22: value_buf[i+1] = temp;23: }24: }25: }26:27:for(count=1;count<N-1;count++)28: sum += value[count];29:30:return (char)(sum/(N-2));31: }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 RAMD 实例程序略参考⼦程序限幅滤波法和算术平均滤波法第 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 实例程序1:/* 为加快程序处理速度假定基数为 100，a=0~100 */2:#define a 503:char value;4:char filter()5: {6:char new_value;7: new_value = get_ad();8:9:return (100-a)*value + a*new_value;10: }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 实例程序1:/* coe 数组为加权系数表，存在程序存储区。
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数字滤波方法有很多种，每种方法有其不同的特点和使用范围。
从大的范围可分为3类。
1、克服大脉冲干扰的数字滤波法
㈠.限幅滤波法㈡.中值滤波法
2、抑制小幅度高频噪声的平均滤波法
㈠．算数平均㈡．滑动平均㈢．加权滑动平均㈣一阶滞后滤波法
3、复合滤波法
四、介绍
在这我选用了常用的8种滤波方法予以介绍
（一）克服大脉冲干扰的数字滤波法：
克服由仪器外部环境偶然因素引起的突变性扰动或仪器内部不稳定引起误码等造成的尖脉冲干扰，是仪器数据处理的第一步。
通常采用简单的非线性滤波法。
1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）限幅滤波是通过程序判断被测信号的变化幅度，从而消除缓变信号中的尖脉冲干扰。
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、适用范围: 变化比较缓慢的被测量值
2、中位值滤波法
中位值滤波是一种典型的非线性滤波器，它运算简单，在滤除脉冲噪声的同时可以很好地保护信号的细节信息。
A、方法：连续采样N次（N取奇数）把N次采样值按大小排列（多采用冒泡法）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(脉冲)干扰
C、缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜
D、适用范围：对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果
（二）抑制小幅度高频噪声的平均滤波法
小幅度高频电子噪声：电子器件热噪声、A/D量化噪声等。
通常采用具有低通特性的线性滤波器：算数平均滤波法、加权平均滤波法、滑动加权平均滤波法一阶滞后滤波法等。
3、算术平均滤波法算术平均滤波法是对N个连续采样值相加，然后取其算术平均值作为本次测量的滤波值。
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：对滤除混杂在被测信号上的随机干扰信号非常有效。
被测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：不易消除脉冲干扰引起的误差。
对于采样速度较慢或要求数据更新率较高的实时系统，算术平均滤法无法使用的。
比较浪费RAM
4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
对于采样速度较慢或要求数据更新率较高的实时系统，算术平均滤法无法使用的。
滑动平均滤波法把N个测量数据看成一个队列，队列的长度固定为N，每进行一次新的采样，把测量结果放入队尾，而去掉原来队首的一个数据，这样在队列中始终有N个“最新”的数据。
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、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
6、一阶滞后滤波法一阶低通数字滤波器是用软件的方法实现硬件的RC滤波，以抑制干扰信号。
在模拟量输入通道中，常用一阶滞后RC模拟滤波器来抑制干扰。
用此种方法来实现对低频干扰时，首先遇到的问题是要求滤波器有大的时间常数（时间常数=RC）和高精度的RC网络。
时间常数越大，要求RC值越大，其漏电流也必然增大，从而使RC网络精度下降。
采用一阶滞后的数字滤波方法，能很好的克服这种模拟量滤波器的缺点，在滤波常数要求较大的场合，此法更适合。
A、方法：a= T f /( T f +T) T f 为滤波时间常数。
T为采样周期本次滤波结果=（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
（三）复合滤波法
在实际应用中，有时既要消除大幅度的脉冲干扰，有要做到数据平滑。
因此常把前面介绍的两种以上的方法结合起来使用，形成复合滤波。
去极值平均滤波算法：先用中值滤波算法滤除采样值中的脉冲性干扰，然后把剩余的各采样值进行平均滤波。
连续采样N次，剔除其最大值和最小值，再求余下N－2个采样的平均值。
显然，这种方法既能抑制随机干扰，又能滤除明显的脉冲干扰。
7、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤法）
中位值平均滤波法相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”。
A、方法：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这种方法既能抑制随机干扰，又能滤除明显的脉冲干扰。
C、缺点：测量速度较慢，和算术平均滤波法一样比较浪费RAM
8、限幅平均滤波法
在脉冲干扰较严重的场合，如采用一般的平均值法，则干扰会平均到结果中去。
限幅平均滤波法相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”
A、方法：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、适用范围：缓变信号
其他滤波方法还有很多，就不一一列举了，以上方法是以前做的幻灯片中的内容。
做了五个通用的滤波源程序。
除了加权滤波法外，其他的可以根据这五个程序相互调用实现滤波功能。
THANKS !!!
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