11种经典软件滤波的原理和实现58239

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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。

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。

一些软件滤波算法的原理和程序源代码

一些软件滤波算法的原理和程序源代码滤波算法是信号处理中常用的技术，用于去除信号中的噪声或抽取感兴趣的信号特征。

在本文中，我将介绍几种常见的软件滤波算法的原理和程序源代码，包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波。

1.均值滤波均值滤波是一种简单直观的滤波算法。

其原理是通过计算像素周围邻近像素的平均值，来替换掉原始图像像素的值。

均值滤波的算法步骤如下：-创建一个大小为n的窗口（n通常为奇数），以当前像素为中心。

-计算窗口中所有像素的平均值。

-将当前像素的值替换为计算得到的平均值。

-按顺序处理所有像素。

以下是均值滤波的C++程序源代码示例：```cppvoid meanFilter(const cv::Mat& src, cv::Mat& dst, int kernelSize)int kernelHalfSize = kernelSize / 2;dst.create(src.size(, src.type();for (int y = 0; y < src.rows; y++)for (int x = 0; x < src.cols; x++)cv::Vec3f sum = cv::Vec3f(0, 0, 0);int numPixels = 0;for (int ky = -kernelHalfSize; ky <= kernelHalfSize; ky++) for (int kx = -kernelHalfSize; kx <= kernelHalfSize; kx++) int px = x + kx;int py = y + ky;if (px >= 0 && py >= 0 && px < src.cols && py < src.rows) sum += src.at<cv::Vec3b>(py, px);numPixels++;}}}cv::Vec3f average = sum / numPixels;dst.at<cv::Vec3b>(y, x) = average;}}```2.中值滤波中值滤波是一种非线性滤波算法，主要用于去除图片中的椒盐噪声。

滤波的工作原理及应用

滤波的工作原理及应用1. 滤波概述滤波是信号处理中一种常用的技术，通过去除或改变信号中的某些频率分量，使得滤波后的信号满足特定的要求。

滤波的工作原理基于信号的频域特性，通过选择合适的滤波器类型和设计参数，可以实现对信号的滤波操作。

2. 滤波器类型滤波器根据其频率响应的特点可以分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等几种类型。

下面分别介绍这些滤波器的工作原理及应用：2.1 低通滤波器低通滤波器允许低于某个截止频率的信号通过，并削弱高于截止频率的信号。

它在音频处理、图像处理等领域有广泛的应用。

常见的低通滤波器有RC低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器和Butterworth低通滤波器等。

2.2 高通滤波器高通滤波器允许高于某个截止频率的信号通过，并削弱低于截止频率的信号。

它在通信系统中常用来去除直流分量和低频噪声，以及在音乐产生过程中削弱或去除低频信号。

常见的高通滤波器有RC高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器和Butterworth高通滤波器等。

2.3 带通滤波器带通滤波器允许某个频率范围内的信号通过，并削弱其他频率范围内的信号。

它在音频处理、无线通信和图像处理等领域有广泛的应用。

常见的带通滤波器有二阶滤波器、巴特沃斯带通滤波器和Butterworth带通滤波器等。

2.4 带阻滤波器带阻滤波器允许某个频率范围外的信号通过，并削弱该范围内的信号。

它在通信系统中常用来去除特定频率的干扰信号。

常见的带阻滤波器有二阶滤波器、巴特沃斯带阻滤波器和Butterworth带阻滤波器等。

3. 滤波器的设计方法滤波器的设计方法主要包括模拟滤波器设计和数字滤波器设计。

3.1 模拟滤波器设计模拟滤波器设计是指基于模拟电路的滤波器设计方法。

其中，RC滤波器和RL 滤波器是最简单的模拟滤波器。

此外，还有巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器和Elliptic滤波器等。

3.2 数字滤波器设计数字滤波器设计是指基于数字信号处理的滤波器设计方法。

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。

11种经典软件滤波的原理和实现

11 种经典软件滤波的原理和实现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。

[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种经典的软件滤波方法

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)
10种经典的软件滤波方法！！！！！！！
10种软件滤波方法
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：
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
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
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
C、缺点：

种软件滤波方法DOC

种软件滤波方法DOC软件滤波是一种信号处理技术，用于减小信号中的噪声或其他干扰。

也可以说，软件滤波是通过对信号进行数字化处理来消除噪声的一种方法。

在信号处理领域中，存在多种软件滤波方法，本文将重点介绍其中的11种常见方法。

1. 均值滤波（Mean Filtering）：该方法通过将信号中每个点的值替换为其周围邻域内点的平均值来降低噪声。

该方法适用于噪声较小或均匀分布的信号。

2. 中值滤波（Median Filtering）：该方法通过将信号中每个点的值替换为其周围邻域内点的中值来减少噪声。

中值滤波对于脉冲噪声的抑制效果较好。

3. 高斯滤波（Gaussian Filtering）：该方法使用高斯函数来模拟滤波器的响应，通过卷积运算将噪声信号平滑化。

高斯滤波适用于噪声呈高斯分布的信号。

4. 自适应滤波（Adaptive Filtering）：该方法根据输入信号的特性自动调整滤波器的参数。

这种滤波方法通常用于非线性滤波，如降低背景噪声。

5. 加权滤波（Weighted Filtering）：该方法根据信号的重要性对滤波器的参数进行加权调整，进而减小噪声的影响。

加权滤波常用于需要保留信号细节的应用中。

6. 限幅滤波（Clipping Filtering）：该方法将信号限定在特定范围内，超出范围的部分被替换为边界值。

限幅滤波可用于去除异常值或突发噪声。

7. 自相关滤波（Autocorrelation Filtering）：该方法通过计算信号与其自身的自相关函数，来消除噪声对信号的影响。

自相关滤波对于周期性噪声的抑制效果较好。

8. 卡尔曼滤波（Kalman Filtering）：该方法是一种递归滤波算法，通过使用系统模型和测量值来估计信号的真实值，并根据观测到的噪声不断更新估计值。

卡尔曼滤波适用于信号中存在随机噪声和系统动力学的情况。

9. 快速傅里叶变换滤波（FFT Filtering）：该方法利用快速傅里叶变换将信号从时域转换到频域，滤除频谱上的噪声成分，并将结果逆变换回时域。

10种软件滤波方法

1、限幅滤波法限幅滤波法又称嵌入位滤波法，或程序判断滤波法。

这种滤波法的思路是：先根据经验判断，确定两次允许的最大偏差值（设为A）。

（1）、如果本次新采样值与上次滤波结果之差≤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，放弃本次值，令本次滤波=上次滤波结果。

优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。

缺点：无法抑制周期性的干扰，且平滑度差。

例程/********************************************函数名称：AmplitudeLimiterFilter()——限幅滤波法*说明：1.调用函数GetAD(),该函数用来取得当前采样值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=GetAD();if(((NewValue-Value)>A))||((Value-NewValue)>A)))ReturnValue=Value;else ReturnValue=NewValue;return(ReturnValue);}2、中位值滤波法1.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。

十一种滤波方法及C语言程序

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=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。

十一种通用软件滤波算法

十一种通用软件滤波算法滤波算法是一种常用的信号处理算法，用于去除信号中的噪声、干扰或者其他不需要的成分，以提高信号质量。

通用软件滤波算法主要用于数字信号处理，以下是十一种常见的通用软件滤波算法：1. 均值滤波算法（Mean Filtering）：将输入信号的每个采样值替换为其周围邻域内所有样本的平均值。

它适用于消除高频噪声。

2. 中值滤波算法（Median Filtering）：将输入信号的每个采样值替换为其周围邻域内所有样本的中值。

它适用于去除椒盐噪声。

3. 加权平均滤波算法（Weighted Mean Filtering）：在均值滤波算法基础上，引入权值对周围样本进行加权平均，以便更好地保留原始信号的特征。

4. 自适应均值滤波算法（Adaptive Mean Filtering）：根据信号的每个采样与周围样本的灰度差异，调整均值滤波算法的滤波参数，以提高滤波效果。

5. 高斯滤波算法（Gaussian Filtering）：通过计算输入信号的每个采样与其周围邻域内各个样本之间的高斯核函数权重的加权平均来滤波信号。

6. 卡尔曼滤波算法（Kalman Filtering）：根据系统状态特性和测量信息，结合时间和测量的线性状态方程，通过最小化预测误差方差来估计和滤波信号。

7. 二阶无限脉冲响应滤波器算法（IIR Filtering）：基于差分方程和递归方式运算的滤波算法，具有较好的频率响应，但容易产生数值不稳定和计算复杂度高的问题。

8. 有限脉冲响应滤波器算法（FIR Filtering）：基于加权线性组合的方式来滤波信号，具有稳定性好、易于实现的特点。

9. 最小均方滤波算法（Least Mean Square Filtering）：通过最小化滤波器的均方误差来更新滤波器权值，以逼近滤波器的最优解。

10. 快速傅里叶变换滤波算法（FFT Filtering）：利用快速傅里叶变换将信号从时域转换为频域，并利用频域上的特性进行滤波。

常用滤波算法的原理及应用

常用滤波算法的原理及应用滤波算法的概述滤波算法是数字信号处理中常用的一种技术，它的主要目的是通过去除或者抑制信号中的噪声，使得信号更加平滑和清晰。

滤波算法可以应用于各个领域，例如音频处理、图像处理、通信系统等。

本文将介绍几种常用的滤波算法的原理及其应用。

1. 均值滤波算法1.1 原理均值滤波算法是一种简单的滤波算法，它的原理是将当前像素点的值替换为周围像素点的平均值。

具体步骤如下： 1. 确定滤波窗口的大小。

2. 将滤波窗口内的所有像素点的值求平均。

3. 用平均值替换当前像素点的值。

1.2 应用均值滤波算法常用于图像处理领域，在图像去噪、平滑处理中表现良好。

同时，均值滤波算法也可以用于数字信号处理领域，去除信号中的噪声，并保持信号的平滑性。

2. 中值滤波算法2.1 原理中值滤波算法是一种非线性滤波算法，它的原理是将当前像素点的值替换为滤波窗口内像素点的中值。

具体步骤如下： 1. 确定滤波窗口的大小。

2. 将滤波窗口内的所有像素点的值排序。

3. 取排序后的中间值作为当前像素点的值。

2.2 应用中值滤波算法适用于去除椒盐噪声或者其他噪声类型的图像处理。

它的优势在于在滤波过程中能够有效地保留图像的边缘和细节信息。

3. 高斯滤波算法3.1 原理高斯滤波算法是一种线性平滑滤波算法，它的原理是通过对滤波窗口内的像素点进行加权平均来获得当前像素点的值。

具体步骤如下： 1. 确定滤波窗口的大小。

2. 计算滤波窗口内每个像素点的权重。

3. 将滤波窗口内的所有像素点的值乘以对应的权重并求和。

4. 用求和值作为当前像素点的值。

3.2 应用高斯滤波算法在图像处理领域中经常用于去噪、平滑处理，特别是对于高斯分布的噪声效果更好。

此外，高斯滤波算法也可以应用于音频处理、通信系统等领域。

4. 快速傅里叶变换滤波算法4.1 原理快速傅里叶变换（FFT）是一种快速计算傅里叶变换的算法，它将时域信号转换为频域信号。

在滤波算法中，FFT可以用于频域滤波，即将信号转换到频域进行滤波处理。

10 种经典的软件滤波方法

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Hale Waihona Puke 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：
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
不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度，滤波效果差
9、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
C、缺点：
比较浪费RAM
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

[整理]10种软件滤波方法58828

10种软件滤波方法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=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。

十种软件滤波方法性能分析

十种软件滤波方法性能分析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。

11种软件滤波方法DOC

11种经典软件滤波的原理和实现[使用AD的朋友必看]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。

软件滤波原理与实现

11种经典软件滤波的原理和实现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。