十种数字滤波方法
数字滤波器的分类方法

数字滤波器的分类方法数字滤波器是数字信号处理中常用的工具。
它可以通过对数字信号进行滤波,去除噪声或者对信号进行特定频率范围的增强,从而提高信号的质量。
数字滤波器通常可以分为以下几种分类方法:时域滤波器和频域滤波器、有限冲击响应滤波器和无限冲击响应滤波器、线性滤波器和非线性滤波器。
1. 时域滤波器和频域滤波器时域滤波器是对数字信号进行时域处理的滤波器,其基本思路是基于时间域内信号的特征进行滤波。
常见的时域滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。
时域滤波器的优点是实现简单,缺点是滤波效果受到时间分辨率的影响,对时间域内信号的变化比较敏感。
频域滤波器是对数字信号进行频域处理的滤波器,其基本思路是通过对信号进行傅里叶变换或者其他频域变换,将信号转换到频域内进行处理。
常见的频域滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。
频域滤波器的优点是对信号的频域分辨率比较敏感,可以消除高频噪声,缺点是实现比较复杂。
2. 有限冲击响应滤波器和无限冲击响应滤波器有限冲击响应滤波器是一种滤波器,其冲击响应长度有限。
有限冲击响应滤波器的特点是实现简单,但是会产生一定的时域失真。
常见的有限冲击响应滤波器包括FIR滤波器。
无限冲击响应滤波器是一种滤波器,其冲击响应长度为无限。
无限冲击响应滤波器的特点是能够实现更高的滤波效果,但是实现比较复杂。
常见的无限冲击响应滤波器包括IIR滤波器。
3. 线性滤波器和非线性滤波器线性滤波器是一种将输入信号进行线性处理的滤波器。
线性滤波器的优点是实现简单,且可以通过叠加多个线性滤波器来实现更高的滤波效果。
常见的线性滤波器包括FIR滤波器和IIR滤波器。
非线性滤波器是一种将输入信号进行非线性处理的滤波器。
非线性滤波器的优点是可以实现更高的滤波效果,可以处理一些线性滤波器无法处理的信号。
常见的非线性滤波器包括中值滤波器、均值滤波器、高斯滤波器等。
通过以上的分类方法,可以更好地了解数字滤波器的特点和适用场景,选用合适的数字滤波器可以有效地提高信号质量和处理效果。
简述数字滤波方法的种类

简述数字滤波方法的种类数字滤波方法是数字信号处理中的重要组成部分,广泛应用于通信、音频处理、图像处理、生物医学工程等领域。
随着技术的不断发展,数字滤波方法的种类也越来越丰富。
以下是一些主要的数字滤波方法:1.经典滤波方法:经典滤波方法主要包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波是一种线性滤波方法,通过计算信号中邻近样本的平均值来减少噪声。
中值滤波是一种非线性滤波方法,通过取邻近样本的中值来消除噪声,对于脉冲噪声特别有效。
高斯滤波则是一种加权平均滤波方法,根据高斯函数分配权重,对于服从正态分布的噪声有很好的抑制效果。
2.傅里叶变换滤波:傅里叶变换滤波是一种基于频率域的滤波方法。
通过将信号从时域转换到频域,我们可以方便地分析和操作信号的频率成分。
常见的傅里叶变换滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波等,它们分别允许或阻止特定频率范围的信号通过。
3.小波变换滤波:小波变换是一种时频分析方法,可以同时提供信号在时域和频域的信息。
与傅里叶变换相比,小波变换具有更好的时频分辨率,因此更适合处理非平稳信号。
小波变换滤波方法包括小波阈值滤波、小波包滤波等,它们可以有效地去除噪声并保留信号的细节信息。
4.自适应滤波:自适应滤波方法能够根据输入信号的特性自动调整滤波器参数,以达到最佳的滤波效果。
常见的自适应滤波方法包括最小均方误差(LMS)算法、递归最小二乘(RLS)算法等。
这些方法广泛应用于语音信号处理、回声消除、噪声抑制等领域。
5.时域滤波:时域滤波方法直接在信号的时域进行处理,不需要进行频域转换。
常见的时域滤波方法包括有限脉冲响应(FIR)滤波器和无限脉冲响应(IIR)滤波器。
FIR滤波器具有线性相位特性和稳定的性能,而IIR滤波器则可以用较少的系数实现较陡峭的过渡带,但可能引入相位失真和稳定性问题。
6.智能滤波:智能滤波方法利用人工智能和机器学习技术对信号进行处理和分析。
例如,神经网络滤波器可以通过训练学习输入信号的特征,并根据这些特征进行滤波。
简述数字滤波的概念及方法

简述数字滤波的概念及方法数字滤波是一种在数字信号处理领域中广泛使用的算法,用于对数字信号进行滤波、降噪、去基线等处理。
本文将简要介绍数字滤波的概念及方法。
一、数字滤波的概念数字滤波是指在数字信号处理系统中,使用计算机算法对数字信号进行滤波的方法。
数字信号是指用二进制数字表示的音频、视频等信号,这些信号在传输、处理过程中常常受到噪声、失真等影响,需要进行滤波来去除这些干扰。
数字滤波的方法可以分为两大类:基于差分的和基于频域的。
1. 基于差分的滤波基于差分的滤波是指使用一组基线差分信号作为滤波器输入,输出是一个差分信号。
该方法的优点是不需要对信号进行采样,缺点是在频率响应上可能存在局部噪声。
2. 基于频域的滤波基于频域的滤波是指使用频域表示信号的方法,通过对信号进行傅里叶变换,得到滤波器的频率响应。
该方法的优点是可以在保留基线信息的同时,去除噪声和失真,缺点是需要对信号进行采样,并且计算量较大。
二、数字滤波的方法数字滤波的方法可以分为以下几种:1. 带通滤波器带通滤波器是指只能让信号通过,不能阻止信号通过的滤波器。
该方法适用于去除噪声和基线,但可能会丢失高频信息。
2. 高通滤波器高通滤波器是指只能让信号通过,不能阻止信号通过的滤波器。
该方法适用于去除噪声和高频信息,但可能会丢失低频信息。
3. 带阻滤波器带阻滤波器是指只能让信号通过,不能阻止信号通过的滤波器。
该方法适用于去除噪声和基线,并且可以保留高频信息。
4. 低通滤波器低通滤波器是指只能让信号通过,不能阻止信号通过的滤波器。
该方法适用于去除噪声和高频信息,并且可以保留低频信息。
5. 中心频率加权滤波器中心频率加权滤波器是指根据信号的中心频率进行加权的滤波器。
该方法适用于去除高频噪声和失真,但可能会丢失基线信息。
三、数字滤波的应用数字滤波在音频处理中的应用包括均衡器、压缩器、降噪器等;在视频处理中的应用包括去噪、去斑、去雾等。
此外,数字滤波也被广泛应用于信号处理、图像处理、通信等领域。
10种简单的数值滤波方法

单片机利用软件抗干扰的几种滤波方法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=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。
数字滤波方法

数字滤波方法由于工业生产的现场环境非常恶劣,各种干扰源很多,计算机系统通过输入通道采集到的数据信号,虽经硬件电路的滤波处理,但仍会混有随机干扰噪声。
因此,为了提高系统性能,到达准确的测量与控制,一般情况下还需要开展数字滤波。
数字滤波,就是计算机系统对输入信号采样多次,然后用某种计算方法开展数字处理,以削弱或滤除干扰噪声造成的随机误差,从而获得一个真实信号的过程。
这种滤波方法只是根据预定的滤波算法编制相应的程序,实质上是一种程序滤波。
因而可靠性高,稳定性好,修改滤波参数也容易,而且一种滤波子程序可以被多个通道所共用,因而成本很低。
另外,数字滤波可以对各种干扰信号,甚至极低频率的信号开展滤波。
它的缺陷之处是需要占用CPU的机时。
总之,数字滤波与硬件滤波器相比优点甚多,因此得到了普遍的应用。
常用的数字滤波方法有:平均值滤波、中值滤波、限幅滤波和惯性滤波等。
一、平均值滤波平均值滤波就是对多个采样值开展平均算法,这是消除随机误差最常用的方法。
具体又可分为如下几种。
1.算术平均滤波算术平均滤波是在采样周期T内,对测量信号y 开展m 次采样,把m个采样值相加后的算术平均值作为本次采样的有效值。
采样次数m决定了信号的平滑度和灵敏度。
提高m的值,可提***滑度,但系统的灵敏度随之降低,采样次数m 的取值随被控对象的不同而不同。
一般情况下,流量信号可取10左右,压力信号可取4左右,温度、成分等缓变信号可取2甚至不开展算术平均。
在编制算法程序时,m一般取2、4、8等2的整数幂,以便于用移位来代替除法求得平均值。
这种算法适用于存在周期性干扰的信号滤波2.去极值平均滤波算术平均滤波不能将明显的偶然的脉冲干扰消除,只是把其平均到采样结果中,从而降低了测量精度。
去极值平均滤波是对连续采样的m个数据开展比较,去掉其中的最大值与最小值,然后计算余下的m-2个数据的算术平均值。
在编制算法程序时,为便于用移位来代替除法求得平均值,m-2应取2、4、8等,故m取4、6、10等。
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。
常用数字滤波算法

常用数字滤波算法
常用的数字滤波算法包括:
1. 移动平均滤波(Moving Average Filter):通过对一段时间内的
样本值取平均值来减小噪音的影响。
2. 中值滤波(Median Filter):通过将一组样本值按大小排序,然
后选择中间值作为滤波结果,从而去除异常值的影响。
3. 限幅滤波(Clipping Filter):将样本值限制在一个给定范围内,超出范围的值被替换为边界值,从而去除异常值的影响。
4. 卡尔曼滤波(Kalman Filter):基于状态估计的滤波算法,使用
模型预测和观测值校正的方式,适用于动态系统的滤波和估计。
5. 维纳滤波(Wiener Filter):根据信噪比的估计,利用频域的自
相关函数和谱估计对信号进行滤波,适用于去除加性噪声。
6. 自适应滤波(Adaptive Filter):根据输入信号的统计特性不断
更新滤波器参数,以动态调整滤波器的性能,适用于非平稳信号的滤波。
7. 快速傅里叶变换滤波(FFT Filter):通过将时域信号转换为频
域信号,滤除不需要的频率分量,然后再将频域信号转换回时域信号。
这些算法可以根据具体应用的需要选择合适的滤波方法。
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。
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char 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++) {
#define N 12
自动化科协 char code coe[N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};
char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;
#define N 12
char 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++)
自动化科协 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
通过中间值选取,可以将信号压缩,这样针对缓慢变化的信号可以利用这个方法 对信号进行时间轴上的压缩处理这样就自然的将干扰脉冲清除干净。 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 D、算法:
#define N 12
char filter() {
int sum = 0; for ( count=0;count<N;count++) {
sum + = get_ad(); delay(); } return (char)(sum/N); }
E、实际的效果
于中间值滤波效果类是,但是速度会快很多。 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)
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:3~14 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、算法:
对于快速变化的参数不宜
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; D、算法:
if ( value_buf[i]>value_buf[i+1] ) {
temp = value_buf[i]; value_buf[i] = value_buf[i+1]; value_buf[i+1] = temp; }
自动化科协 }
} return value_buf[(N-1)/2]; }
E、实际的效果
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
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)); }
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:
}
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,非常占用时间,如果不使用冒泡算法的话 相对会快一点。 D、算法
自动化科协 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、算法:
自动化科协 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 D、算法:
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
6、限幅平均ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ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、算法:
参考子程序 1、3
/* 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 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。 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、算法: /* coe 数组为加权系数表,存在程序存储区。*/
/* 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 10
char value;
char filter() {
char new_value; new_value = get_ad();
自动化科协 if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new_value > A ) return value; return new_value;