限幅平均滤波法计算公式
单片机温度滤波算法

单片机在数据采集过程中,经常会遇到随机误差的问题,这些误差可能由环境干扰、设备精度等因素引起。
为了提高温度测量的准确性和稳定性,可以采用滤波算法对采集到的温度数据进行处理。
以下是一些常见的温度滤波算法:
1. 算术平均滤波法:
连续采样N次温度值。
计算这N次采样值的平均值作为滤波后的温度值。
这种方法的平滑度高,但灵敏度较低。
2. 中位值滤波法:
连续采样N次温度值。
将这N个数从小到大排序。
取中间的数值作为滤波后的温度值。
这种方法对温度等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果,但对快速变化的参数不宜。
3. 限幅滤波法:
设定一个经验值A,表示两次采样允许的最大偏差。
每次采样时,判断当前值与上次值之差是否小于A,只有当这个条件满足时,本次采样值才有效。
这种方法可以克服脉冲干扰,但对周期性干扰的处理效果不佳。
4. 滑动平均滤波法:
每次采样的新数据替换队列中的旧数据,保持队列长度不变。
计算队列中所有数据的平均值作为滤波结果。
这种方法可以较好地抑制随机干扰,适用于信号变化较慢的情况。
5. 加权平均滤波法:
给不同时间的采样值分配不同的权重。
计算加权后的平均值作为滤波结果。
这种方法可以根据数据的重要性分配权重,提高滤波效果。
6. 低通滤波法:
允许低于特定频率的信号通过,抑制高频噪声。
通常用于信号处理的软件滤波中。
常用滤波方法

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& x9 b' R& {% k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; K8 k3 E) w) d1 e)平滑度差2、中位值滤波法$ t& r* ^1 R % e6 r- H6 ?- sA、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$ U9 b- ~! _6 K: u, z 5 g* {5 o& [0 A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0 i7 t6 l / j/ UN 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E…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…-j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’S'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)- j) m# [$ t- W% U & @6 @) rA、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9 {9 O# T+ _+ _' KN 值的选取:3~14 $ }6 |2 k ( K9 hB、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 , {& A- Z! ^6 s 4 a6、限幅平均滤波法A、方法:相当于限幅滤波法” ■+“推平均滤波法”-C 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c! b7 p- u4 U 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, R- L% P+ W, I5 h/ @2 o; S适用于波动频率较高的场合; B' B" }/ Q; K0 n( fC、缺点:相位滞后,灵敏度低一滞后程度取决于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…&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。
常用滤波方法
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1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法)2、A、方法:3、根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为A)4、每次检测到新值时判断:5、如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效6、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7、B、优点:8、能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰9、C、缺点10、无法抑制那种周期性的干扰11、平滑度差12、13、2、中位值滤波法14、A、方法:15、连续采样N次(N取奇数)16、把N次采样值按大小排列17、取中间值为本次有效值18、B、优点:19、能有效克服因偶然因素引起的波动干扰20、对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果21、C、缺点:22、对流量、速度等快速变化的参数不宜23、24、25、26、3、算术平均滤波法27、A、方法:28、连续取N个采样值进行算术平均运算29、N值较大时:信号平滑度较高,但灵敏度较低30、N值较小时:信号平滑度较低,但灵敏度较高31、N值的选取:一般流量,N=12;压力:N=432、B、优点:33、适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波34、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35、C、缺点:36、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37、比较浪费RAM38、39、4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)40、A、方法:41、把连续取N个采样值看成一个队列42、队列的长度固定为N43、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)44、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45、N值的选取:流量,N=12;压力:N=4;液面,N=4~12;温度,N=1~446、B、优点:47、对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高48、适用于高频振荡的系统49、C、缺点:50、灵敏度低51、对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差52、不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差53、不适用于脉冲干扰比较严重的场合54、比较浪费RAM55、56、5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)57、A、方法:58、相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”59、连续采样N个数据,去掉一个最大值和一个最小值60、然后计算N-2个数据的算术平均值61、N值的选取:3~1462、B、优点:63、融合了两种滤波法的优点64、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65、C、缺点:66、测量速度较慢,和算术平均滤波法一样67、比较浪费RAM68、69、70、71、72、6、限幅平均滤波法73、A、方法:74、相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”75、每次采样到的新数据先进行限幅处理,76、再送入队列进行递推平均滤波处理77、B、优点:78、融合了两种滤波法的优点79、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80、C、缺点:81、比较浪费RAM82、83、84、85、7、一阶滞后滤波法86、A、方法:87、取a=0~188、本次滤波结果=(1-a)*本次采样值+a*上次滤波结果89、B、优点:90、对周期性干扰具有良好的抑制作用91、适用于波动频率较高的场合92、C、缺点:93、相位滞后,灵敏度低94、滞后程度取决于a值大小95、不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号96、97、8、加权递推平均滤波法98、A、方法:99、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100、通常是,越接近现时刻的数据,权取得越大。
10种常用滤波方法
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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.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以下是我编的示例程序,如有不足之处还望各位同行指教假定从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、限副滤波/* 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/* 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[count] = get_ad();delay();}for (j=0;j{for (i=0;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/**/#define N 12char filter(){int sum = 0;for ( count=0;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)/**/#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;countsum = 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) /**/#define N 12char filter(){char count,i,j;char value_buf[N];int sum=0;for (count=0;count{value_buf[count] = get_ad();delay();}for (j=0;j{for (i=0;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;countsum += value[count];return (char)(sum/(N-2));}6、限幅平均滤波法/**/略参考子程序1、37、一阶滞后滤波法/* 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/* coe数组为加权系数表,存在程序存储区.*/#define N 12char 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;char filter(){char count;char value_buf[N];int sum=0;for (count=0,count{value_buf[count] = get_ad();delay();}for (count=0,countsum += value_buf[count]*coe[count];return (char)(sum/sum_coe);}9、消抖滤波法#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/**/略参考子程序1、9。
几种滤波算法
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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。
10种常用滤波方法

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.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以下是我编的示例程序,如有不足之处还望各位同行指教假定从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、限副滤波/* 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/* 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[count] = get_ad();delay();}for (j=0;j{for (i=0;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/**/#define N 12char filter(){int sum = 0;for ( count=0;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)/**/#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;countsum = 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) /**/#define N 12char filter(){char count,i,j;char value_buf[N];int sum=0;for (count=0;count{value_buf[count] = get_ad();delay();}for (j=0;j{for (i=0;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;countsum += value[count];return (char)(sum/(N-2));}6、限幅平均滤波法/**/略参考子程序1、37、一阶滞后滤波法/* 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/* coe数组为加权系数表,存在程序存储区.*/#define N 12char 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;char filter(){char count;char value_buf[N];int sum=0;for (count=0,count{value_buf[count] = get_ad();delay();}for (count=0,countsum += value_buf[count]*coe[count];return (char)(sum/sum_coe);}9、消抖滤波法#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/**/略参考子程序1、9。
均值滤波、中值滤波、高斯滤波公式

均值滤波、中值滤波、高斯滤波的公式如下:
1.均值滤波:使用邻域平均法,用均值代替原图像中的各个像素值。
设有一个滤波
模板,该模板由其近邻的若干像素组成,求模板中所有像素的均值,再把该均值赋予当前像素点(x,y),作为处理后图像在该点上的灰度g(x,y),即g(x,y)=∑f(x,y)/m m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。
2.中值滤波:其数学公式为y[n]=median(x[n-k],…,x[n],…,x[n+k]) 其中x xx是原始
信号,y yy是滤波后的信号,n nn是当前位置,k kk是窗口大小。
3.高斯滤波:高斯函数可以用来模拟存在噪声的图像。
假设有一幅大小为N×N像
素的图像f(x,y),那么任意一点(x,y)上的像素值可以用高斯函数来描述:
f(x,y)=∫∫f(u,v)exp[-{(u-x)^2+(v-y)^2}/2σ^2]dudv 其中,f(u,v)是原始图像上(u,v)点的像素值,σ是高斯滤波参数,表示高斯函数的“宽度”。
以上信息仅供参考,如有需要,建议咨询专业人士。
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。
常用滤波算法及C语言程序实现

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 10 char 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 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++) { for (i=0;i<N-j;i++) { if ( value_buf>value_buf[i+1] ) { temp = value_buf; value_buf = 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 12 char filter(){ int sum = 0; for ( count=0;count<N;count++) { sum + = get_ad(); delay(); } return (char)(sum/N);}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 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++) 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 12 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++) { if ( value_buf>value_buf[i+1] ) { temp = value_buf; value_buf = 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(低通滤波)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 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。
(整理)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=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。
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。
十种常用滤波形式

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
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
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:
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Байду номын сангаас
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
verilog 限幅平均滤波法
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限幅平均滤波法引言随着科技的不断发展,信号处理在各个领域中扮演着重要角色。
而在信号处理中,滤波是一项常见的任务。
限幅平均滤波法是一种常用的滤波方法,它可以有效地去除信号中的噪声,提取出有效的信息。
本文将对限幅平均滤波法的原理、应用以及优缺点进行全面、详细、完整地探讨。
限幅平均滤波法的原理限幅平均滤波法是一种基于统计原理的滤波方法。
它的基本原理是将输入信号限制在一个合理的范围内,并对限制后的信号进行平均运算,以达到滤除噪声的目的。
限幅平均滤波法的具体实现步骤如下: 1. 将输入信号限定在一个上下限范围内,超过该范围的信号值将被替换为上限或下限值。
2. 对限定后的信号进行平均运算,得到滤波后的信号值。
限幅平均滤波法的应用限幅平均滤波法在各个领域中有着广泛的应用。
下面,我们将介绍它在音频处理、图像处理和传感器数据处理中的具体应用。
音频处理在音频处理中,限幅平均滤波法常用于去除音频信号中的噪声。
通过限制音频信号的幅值范围,并对限制后的信号进行平均运算,可以有效地滤除各种类型的噪声,提取出清晰的音频信号。
图像处理在图像处理中,限幅平均滤波法可以用于消除图像中的随机噪声。
通过将图像的像素值限制在一个合理范围内,并对限制后的像素值进行平均运算,可以降低图像的噪声水平,提高图像的清晰度和质量。
传感器数据处理在传感器数据处理中,限幅平均滤波法可以用于去除传感器信号中的噪声。
传感器常常会受到各种干扰因素的影响,导致输出的信号中包含噪声。
通过限制传感器信号的幅值范围,并对限制后的信号进行平均运算,可以减小噪声对传感器数据的影响,提高数据的可靠性和准确性。
限幅平均滤波法的优缺点限幅平均滤波法作为一种常用的滤波方法,具有以下优点: - 实现简单:限幅平均滤波法的实现过程相对简单,不需要过多的计算和复杂的算法。
- 效果明显:限幅平均滤波法能够有效地滤除信号中的噪声,提取出有效的信息。
然而,限幅平均滤波法也存在一些缺点: - 信号畸变:限幅平均滤波法对信号进行限制和平均运算,可能导致信号的畸变,损失一部分有效信息。
限幅平均滤波法
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限幅平均滤波法引言随着科技的不断发展,信号处理在各个领域中扮演着重要角色。
而在信号处理中,滤波是一项常见的任务。
限幅平均滤波法是一种常用的滤波方法,它可以有效地去除信号中的噪声,提取出有效的信息。
本文将对限幅平均滤波法的原理、应用以及优缺点进行全面、详细、完整地探讨。
限幅平均滤波法的原理限幅平均滤波法是一种基于统计原理的滤波方法。
它的基本原理是将输入信号限制在一个合理的范围内,并对限制后的信号进行平均运算,以达到滤除噪声的目的。
限幅平均滤波法的具体实现步骤如下: 1. 将输入信号限定在一个上下限范围内,超过该范围的信号值将被替换为上限或下限值。
2. 对限定后的信号进行平均运算,得到滤波后的信号值。
限幅平均滤波法的应用限幅平均滤波法在各个领域中有着广泛的应用。
下面,我们将介绍它在音频处理、图像处理和传感器数据处理中的具体应用。
音频处理在音频处理中,限幅平均滤波法常用于去除音频信号中的噪声。
通过限制音频信号的幅值范围,并对限制后的信号进行平均运算,可以有效地滤除各种类型的噪声,提取出清晰的音频信号。
图像处理在图像处理中,限幅平均滤波法可以用于消除图像中的随机噪声。
通过将图像的像素值限制在一个合理范围内,并对限制后的像素值进行平均运算,可以降低图像的噪声水平,提高图像的清晰度和质量。
传感器数据处理在传感器数据处理中,限幅平均滤波法可以用于去除传感器信号中的噪声。
传感器常常会受到各种干扰因素的影响,导致输出的信号中包含噪声。
通过限制传感器信号的幅值范围,并对限制后的信号进行平均运算,可以减小噪声对传感器数据的影响,提高数据的可靠性和准确性。
限幅平均滤波法的优缺点限幅平均滤波法作为一种常用的滤波方法,具有以下优点: - 实现简单:限幅平均滤波法的实现过程相对简单,不需要过多的计算和复杂的算法。
- 效果明显:限幅平均滤波法能够有效地滤除信号中的噪声,提取出有效的信息。
然而,限幅平均滤波法也存在一些缺点: - 信号畸变:限幅平均滤波法对信号进行限制和平均运算,可能导致信号的畸变,损失一部分有效信息。
均值滤波计算模板
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均值滤波计算模板
均值滤波是典型的线性滤波算法,用于图像处理中去除噪声。
均值滤波的基本原理是用模板覆盖下的像素的平均值代替模板中心像素的值。
以5x5大小的均值滤波为例,计算公式如下:
f(x, y) = (1/M) * Σf(x+i, y+j) (i, j是模板中的坐标,M是模板中像素的总数)
其中,f(x, y)表示模板中心像素的灰度值,Σ表示对模板内的所有像素值求和。
在实际应用中,均值滤波的效果取决于模板的大小和形状。
模板越大,去除噪声的效果越好,但同时也会使图像变得模糊。
常见的均值滤波模板有3x3、5x5等。
滤波
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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。
数字滤波
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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。
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限幅平均滤波法计算公式
限幅平均滤波法
1. 什么是限幅平均滤波法?
限幅平均滤波法是一种常用的信号滤波方法,它能够有效地平滑噪声干扰,提取出所需的有效信号。
该方法通过设置阈值,将信号中的异常值(噪声)排除掉,再对剩余数值进行平均,从而得到平滑后的信号。
2. 计算公式
主要的计算公式如下:
if |Current_Value - Previous_Value| > Threshold:
Filtered_Value = Previous_Value
else:
Filtered_Value = (Current_Value + (n-1)*Filtered_Val ue) / n
其中,Current_Value为当前采样点的数值,Previous_Value 为上一个采样点的数值,Threshold为设定的阈值,
Filtered_Value为滤波后的数值,n为采样点数。
3. 解释说明
限幅平均滤波法的主要思想是:将当前采样点的数值与前一个采样点的数值进行比较,如果差值超过设定的阈值,说明该点可能受到噪声的干扰,因此将该点的数值替换为前一个采样点的数值。
如果差值未超过阈值,说明该点的数值较为稳定,将当前采样点的数值与过去的滤波样本进行平均处理,得到平滑后的数值。
例如,对以下数据进行限幅平均滤波法处理:
采样点数: 1 2 3 4 5
测量数值: 10 5 8 12 7
阈值: 3
滤波样本数: 3
计算过程如下:
•第一个采样点10不需要进行滤波,直接作为滤波结果。
•第二个采样点5与前一个采样点的差值为5,超过了设定的阈值3,因此将该点的数值替换为前一个采样点的数值10。
•第三个采样点8与前一个采样点的差值为2,未超过阈值,将该点的数值与前一个采样点的平均值进行滤波,得到滤波结果为
(8+10)/ 2 = 9。
•第四个采样点12与前一个采样点的差值为4,未超过阈值,将该点的数值与过去两个采样点的平均值进行滤波,得到滤波结果为(12+9+10)/ 3 = 。
•第五个采样点7与前一个采样点的差值为3,未超过阈值,将该点的数值与过去两个采样点的平均值进行滤波,得到滤波结果为
(7++9)/ 3 = 。
经过限幅平均滤波法处理后,原始数据中的突变点被消除,得到
了平滑后的数据。
4. 总结
限幅平均滤波法是一种简单而有效的信号滤波方法,可以平滑噪
声干扰,提取出所需的有效信号。
通过设置合适的阈值和滤波样本数,可以根据实际需求来进行滤波处理。
该方法在实际应用中广泛使用,
例如传感器测量、图像处理等领域。