10种软件滤波示例程序

10种经典的软件滤波办法

10种经典的软件滤波办法1、限幅滤波法（又称程序差异滤波法）A、办法：依据履历差异，断定两次采样容许的最大过失值（设为A）每次查看到新值时差异：假定本次值与前次值之差lt;=A,则本次值有用假定本次值与前次值之差A,则本次值无效,丢掉本次值,用前次值替代本次值B、长处：能有用打败因偶尔要素致使的脉冲搅扰C、缺陷无法按捺那种周期性的搅扰滑润度差2、中位值滤波法A、办法：接连采样N次（N取奇数）把N次采样值按巨细摆放取基地值为本次有用值B、长处：能有用打败因偶尔要素致使的不坚决搅扰对温度、液位的改动缓慢的被测参数有杰出的滤波作用C、缺陷：对流量、速度等活络改动的参数不宜3、算术均匀滤波法A、办法：接连取N个采样值进行算术均匀运算N值较大时：信号滑润度较高，但活络度较低N值较小时：信号滑润度较低，但活络度较高N值的挑选：通常流量，N=12；压力：N=4B、长处：适用于对通常具有随机搅扰的信号进行滤波这么信号的特征是有一个均匀值，信号在某一数值方案邻近上下不坚决C、缺陷：关于丈量速度较慢或央求数据核算速度较快的实时操控不适用比照糟蹋RAM4、递推均匀滤波法（又称滑动均匀滤波法）A、办法：把接连取N个采样值当作一个行列行列的长度固定为N每次采样到一个新数据放入队尾,并丢掉正本队首的一次数据.(抢先先出准则)把行列中的N个数据进行算术均匀运算,就可取得新的滤波作用N值的挑选：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4B、长处：对周期性搅扰有杰出的按捺作用，滑润度高适用于高频振动的体系C、缺陷：活络度低对偶尔呈现的脉冲性搅扰的按捺作用较差不易消除由于脉冲搅扰所构成的使的采样值过失不适用于脉冲搅扰比照严峻的场合比照糟蹋RAM5、中位值均匀滤波法（又称防脉冲搅扰均匀滤波法）A、办法：恰当于中位值滤波法+算术均匀滤波法接连采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值然后核算N-2个数据的算术均匀值N值的挑选：3~14B、长处：交融了两种滤波法的长处关于偶尔呈现的脉冲性搅扰，可消除由于脉冲搅扰所构成的使的采样值过失C、缺陷：丈量速度较慢，和算术均匀滤波法相同比照糟蹋RAM6、限幅均匀滤波法A、办法：恰当于限幅滤波法+递推均匀滤波法每次采样到的新数据抢先行限幅处理，再送入行列进行递推均匀滤波处理B、长处：交融了两种滤波法的长处关于偶尔呈现的脉冲性搅扰，可消除由于脉冲搅扰所构成的使的采样值过失C、缺陷：比照糟蹋RAM7、一阶滞后滤波法A、办法：取a=0~1本次滤波作用=（1-a）*本次采样值+a*前次滤波作用B、长处：对周期性搅扰具有杰出的按捺作用适用于不坚决频率较高的场合C、缺陷：相位滞后，活络度低滞后程度取决于a值巨细。

常用的软件滤波方法(工程师必备)

软件滤波在嵌入式的数据采集和处理中有着很重要的作用，这10种方法各有优劣，根据自己的需要选择。

同时提供了C语言的参考代码，希望对各位能有帮助。

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/* 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 10char 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/* N值可根据实际情况调整排序采用冒泡法*/#define N 11char 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[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];}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RAM#define N 12char 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）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RAM#define N 12char 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）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RAM#define N 12char 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[i]>value_buf[i+1] ) {temp = value_buf[i];value_buf[i] = 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/**/略参考子程序1、37、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/* 为加快程序处理速度假定基数为100，a=0~100 */#define a 50char 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。

ADC转换—10种软件滤波技术分享(I)

ADC转换—10种软件滤波技术分享（I）嚯嚯，上次记得做ADC转换的时候，采样进来的数据经常会像猴子一样蹦来蹦去，本人在该程序中采用了平均值滤波的方法，因为平均值滤波简单有效，适合初学者，今天有幸在AVR论坛上发现某高手总结的10种软件滤波法案，觉得甚是有价值，在此和大家一起分享一下，嚯嚯：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实例程序：/* 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 10char 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示例程序：/* N值可根据实际情况调整排序采用冒泡法*/#define N 11char 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[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];}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RAM 示例程序：3、算术平均滤波法#define N 12char 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）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RAM示例程序：#define N 12char 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）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RAM 示例程序：#define N 12char 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[i]>value_buf[i+1] ){temp = value_buf[i];value_buf[i] = value_buf[i+1];value_buf[i+1] = temp;}}}for(count=1;count<N-1;count++)sum += value[count];return (char)(sum/(N-2));}嚯嚯，未完待续~~~~ADC转换—10种软件滤波技术分享（II）接下来是另外五种滤波方法，嚯嚯：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 示例程序参考1,3即可。

(整理)11种滤波方法+范例代码.

软件滤波算法（转载）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，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。

AD数据采集的“数字滤波”：10个“软件滤波程序”

AD数据采集的“数字滤波”：10个“软件滤波程序”在AD采集中经常要用到数字滤波，而不同情况下又有不同的滤波需求，下面是10种经典的软件滤波方法的程序和优缺点分析：1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）2、中位值滤波法3、算术平均滤波法4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）6、限幅平均滤波法7、一阶滞后滤波法8、加权递推平均滤波法9、消抖滤波法10、限幅消抖滤波法1、限副滤波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，平滑度差程序：/* 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 10char 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程序：/* N值可根据实际情况调整排序采用冒泡法*/#define N 11char filter(){char value_buf[N];char count,i,j,temp;for ( count=0;count;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];}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RAM程序：#define N 12char filter(){int sum = 0;for ( count=0;count;value_buf[i+1] ){temp = value_buf[i];value_buf[i] = value_buf[i+1];value_buf[i+1] = temp;}}}for(count=1;count;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程序：#define N 12char 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程序略参考子程序1、9。

10种软件滤波方法及示例程序

10种软件滤波方法及示例程序滤波是数字信号处理中常用的一种方法，用于去除信号中的噪声或者改变信号的频率响应。

软件滤波是指使用计算机软件来实现滤波功能。

本文将介绍10种常用的软件滤波方法，并附上相应的示例程序。

1.均值滤波：将信号中的每个样本点都替换为其邻近样本点的平均值。

这种方法适用于去除高频噪声，但会导致信号的模糊化。

示例程序：```pythonimport numpy as npdef mean_filter(signal, window_size):filtered_signal = []for i in range(len(signal)):start = max(0, i - window_size//2)end = min(len(signal), i + window_size//2)filtered_signal.append(np.mean(signal[start:end]))return filtered_signal#使用示例signal = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]window_size = 3filtered_signal = mean_filter(signal, window_size)print(filtered_signal)```2.中值滤波：将信号中每个样本点都替换为邻近样本点的中值。

这种方法适用于去除椒盐噪声等随机噪声，但不适用于平滑信号。

示例程序：```pythonimport numpy as npdef median_filter(signal, window_size):filtered_signal = []for i in range(len(signal)):start = max(0, i - window_size//2)end = min(len(signal), i + window_size//2)filtered_signal.append(np.median(signal[start:end]))return filtered_signal#使用示例signal = [1, 3, 5, 7, 9, 8, 6, 4, 2]window_size = 3filtered_signal = median_filter(signal, window_size)print(filtered_signal)```3.高斯滤波：使用一维/二维高斯函数作为滤波器，加权平均信号的邻近样本点。

十种经典的软件滤波方法+程序

十种经典的软件滤波方法+程序十种经典的软件滤波方法+程序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、缺点无法抑制周期性的干扰平滑度差/* 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 10char 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#define N 11 //N值可根据实际情况调整char filter(){char value_buf[N];char count,i,j,temp;for (count=0;count<N;count++){value_buf[count]=get_ad(); //获取采样值delay();}for (j=0;j<N-1;j++) //采样值由小到大排列，排序采用冒泡法{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]; //取中间值}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RAM#define N 12char 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）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RAM#define N 12char 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）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RAM#define N 12char 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[i]>value_buf[i+1] ){temp = value_buf[i];value_buf[i] = 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参考子程序1、37、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/* 为加快程序处理速度假定基数为100，a=0~100 */#define a 50char 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。

[整理]11种滤波方法+范例代码

软件滤波算法（转载）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，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。

10种AD采样的软件滤波方法及例程

10种AD采样的软件滤波方法及例程AD采样的软件滤波方法：1. 移动平均滤波（Moving Average Filtering）：该方法通过计算一段时间内的采样数据的平均值来平滑信号。

例程如下：```pythondef moving_average_filter(data, window_size):filtered_data = []for i in range(len(data)):if i < window_size:filtered_data.append(sum(data[0:i+1])/(i+1))else:filtered_data.append(sum(data[i-window_size+1:i+1])/window_size)return filtered_data```2. 中值滤波（Median Filtering）：该方法通过将采样数据排序，并选择中间值作为过滤后的数值来平滑信号。

例程如下：```pythonimport numpy as npdef median_filter(data, window_size):filtered_data = []for i in range(len(data)):if i < window_size:filtered_data.append(np.median(data[0:i+1]))else:filtered_data.append(np.median(data[i-window_size+1:i+1])) return filtered_data```3. 加权移动平均（Weighted Moving Average）：该方法通过给予不同采样数据不同权重，计算加权平均值来平滑信号。

例程如下：```pythondef weighted_moving_average_filter(data, window_size, weights):filtered_data = []for i in range(len(data)):if i < window_size:weights_sum = sum(weights[0:i+1])filtered_data.append(sum([data[j]*weights[j] for j inrange(i+1)]) / weights_sum)else:weights_sum = sum(weights)filtered_data.append(sum([data[j]*weights[j] for j inrange(i-window_size+1, i+1)]) / weights_sum)return filtered_data```4. 指数加权平滑（Exponential Weighted Smoothing）：该方法通过给予最近采样数据较大的权重，并通过滞后系数计算加权平均值来平滑信号。

10种简单的数字滤波算法(C++源程序)

10种简单的数字滤波算法(C++源程序)以下是10种简单的数字滤波算法C++实现示例：1. 均值滤波均值滤波是数字滤波算法的一种常见形式，它可以通过计算一定范围内像素值的平均值来平滑图像。

其C++实现如下：#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;// Function to implement mean filtervoid meanBlur(Mat& img, Mat& result, int k_size){int img_rows = img.rows;int img_cols = img.cols;// Create a same sized blank imageresult.create(img_rows, img_cols, img.type());for(int r=0; r<img_rows; r++){for(int c=0; c<img_cols; c++){// Define the window of radius k_sizeint r_min = max(0, r-k_size/2);int r_max = min(img_rows-1, r+k_size/2);int c_min = max(0, c-k_size/2);int c_max = min(img_cols-1, c+k_size/2);// Calculate the mean valueint sum = 0;int count = 0;for (int i=r_min; i<=r_max; i++){for (int j=c_min; j<=c_max; j++){sum += img.at<uchar>(i,j);count++;}}result.at<uchar>(r,c) = (uchar) (sum/count);}}}int main(int argc, char** argv){// Load the imageMat img = imread("image.jpg", 0);// Check if image is loaded properlyif(!img.data){cout << "Failed to load image" << endl;return -1;}// Define the kernel sizeint k_size = 3;// Apply mean filterMat result;meanBlur(img, result, k_size);// Display the resultnamedWindow("Original Image", WINDOW_NORMAL);namedWindow("Mean Filtered Image", WINDOW_NORMAL);imshow("Original Image", img);imshow("Mean Filtered Image", result);waitKey(0);return 0;}在上述代码中，`meanBlur()` 函数接收一个输入图像`img` 和一个输出图像`result`，以及一个整数参数`k_size`，该参数指定滤波器的大小，即窗口的半径。

10种软件滤波方法的示例程序

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();
序如下：副表2.
3．算术平均值滤波算法
算术平均滤波法就是连续取N次采样值进行算术平均，其数学表达式是：
Y=∑yi
N
~y=1/N ∑ yi
i=1
式中 ~y——N个采样值的算术平均值；
Yi ——第i个采样值；
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++)
|yn - yn-1|≤△Y，则yn有效，
|yn -yn-1|＞△Y，则yn-1有效。
式中 yn ——第n次采样的值；
Yn-1——第（n-1）次采样的值；
；△Y——相邻两次采样值允许的最大偏差。
设R1和R2为内部RAM单元，分别存放yn-1和yn，滤波值也存放在R2单元，采用MCS-51单片机指令编写的程序判断法子程序如下：付表1.
采用数字滤波算法克服随机干搅引入的误差具有以下几个优点：
（1）数字滤波无须硬件，只用一个计算过程，可靠性高，不存在阻抗匹配问题，尤其是数字滤波可以对频率很高或很低的信号进行滤波，这是模拟滤波器做不到的。

十大滤波算法程序大全(arduino)

1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
2、中位值滤波法
3、算术平均滤波法
4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
6、限幅平均滤波法
7、一阶滞后滤波法
8、加权递推平均滤波法
9、消抖滤波法
10、限幅消抖滤波法
11、新增加卡尔曼滤波（非扩展卡尔曼），代码在17楼（点击这里）感谢zhangzhe0617分享
程序默认对int类型数据进行滤波，如需要对其他类型进行滤波，只需要把程序中所有int替换成long、float或者double即可。

中位值滤波法
算术平均滤波法:
6、限幅平均滤波法
7、一阶滞后滤波法
8、加权递推平均滤波法
9、消抖滤波法
10、限幅消抖滤波法。

十大滤波算法程序大全(精心整理版)教学教材

十大滤波算法程序大全(精心整理版)十大滤波算法程序大全(精心整理版)1、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();if(((NewValue-Value)>A))||((Value-NewValue)>A)))ReturnValue=Value;else ReturnValue=NewValue;return(ReturnValue);}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ArrDataBuffer[N]: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_buf[(N-1)/2],返回值，本次滤波结果*****************************************************/ #define N 11unsigned char MiddlevalueFilter(){unsigned char value_buf[N];unsigned char i,j,k,temp;for(i=0;i<N;i++){value_buf[i] = get_ad();delay();}for (j=0;j<N-1;j++){for (k=0;k<N-j;k++){if(value_buf[k]>value_buf[k+1]){temp = value_buf[k];value_buf[k] = value_buf[k+1];value_buf[k+1] = temp;}}}return value_buf[(N-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。

10种常用的软件滤波方法及示例程序

四、递推平均滤波法 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
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）
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
十、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
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++)
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();

10种简单的数字滤波算法(C语言源程序)

10种简单的数字滤波算法(C语言源程序)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#define A 10char 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#define N 11char 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[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];}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RAM#define N 12char 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）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=412；温度，N=14B、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#define N 12char 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）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RAM#define N 12char 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[i]>value_buf[i+1] ) {temp = value_buf[i];value_buf[i] = 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略参考子程序1、37、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#define a 50char 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。

种滤波算法程序大全(含源代码分享)

种滤波算法程序大全（含源代码分享）一、均值滤波1.1包络滤波其原理是将每个像素值替换为周围像素点的加权平均值，即取该点的邻域像素点的均值作为替换像素点的值，通过提高平均灰度和减少椒盐噪声作用。

//源代码// 函数名：meanFilte//功能：均值滤波// 输入：srcImg:源图像; meanImg:均值flied后的图像// 返回：voidvoid meanFilter(Mat srcImg, Mat meanImg)int m=srcImg.rows;int n=srcImg.cols;//掩模矩阵int mask_i, mask_j;int i, j;int sum;int mask_size=3;//maskSize=3时，卷积核为3*3的矩阵，mask_i代表卷积核中行，mask_j代表列for (mask_i = -mask_size/2;mask_i<=mask_size/2;mask_i++)for (mask_j = -mask_size/2;mask_j<=mask_size/2;mask_j++)//遍历源图像的每个像素点for (i=0;i<m;i++)for (j=0;j<n;j++)if ((mask_i+i>=0) && (mask_i+i<m) &&(mask_j+j>=0) && (mask_j+j<n))sum+=srcImg.at<uchar>(mask_i+i,mask_j+j);meanImg.at<uchar>(i,j)=sum/9;}}}1.2高斯滤波其原理是将每个像素值替换为其周围像素点与其距离的加权平均值，通过减小噪声频率，降低噪声增强图像边缘的作用。

//源代码// 函数名：gaussianFilte//功能：高斯滤波// 输入：srcImg:源图像; gausImg:高斯滤波后的图像// 返回：voidvoid gaussianFilter(Mat srcImg, Mat gausImg)int m=srcImg.rows;int n=srcImg.cols;//掩模矩阵int mask_i, mask_j;int i, j;int sum;。