计算机测控技术第13课——常用数字滤波算法

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常见数字滤波技术与原理

常见数字滤波技术与原理

常见数字滤波技术与原理数字滤波技术是一种在数字信号处理中广泛应用的技术。

它通过在数字信号中加入一些特定的滤波器,以减少噪声、平滑信号或提取特定特征。

数字滤波器通常由数字信号处理软件或硬件实现,具有精度高、稳定性好、易于编程等优点。

常见的数字滤波技术包括移动平均滤波、滑动窗口滤波、傅里叶变换滤波等。

1. 移动平均滤波移动平均滤波是一种简单而有效的数字滤波方法。

它通过计算输入信号在一定时间窗口内的平均值,以平滑信号中的噪声。

移动平均滤波器通常由一个滑动窗口和一个累加器组成,窗口内的数据逐个进入累加器,并输出窗口内的平均值。

移动平均滤波器适用于消除随机噪声和周期性噪声。

2. 滑动窗口滤波滑动窗口滤波是一种基于滑动窗口的数字滤波方法。

它通过将输入信号分成多个固定长度的窗口,并对每个窗口内的数据进行处理,以提取特定特征或平滑噪声。

滑动窗口滤波器通常由一个滑动窗口和一个处理函数组成,窗口内的数据逐个进入处理函数,并输出处理结果。

滑动窗口滤波器适用于提取信号中的特定特征或平滑信号中的噪声。

3. 傅里叶变换滤波傅里叶变换滤波是一种基于傅里叶变换的数字滤波方法。

它通过将输入信号从时域转换到频域,以提取信号中的特定频率成分或消除特定频率成分。

傅里叶变换滤波器通常由一个傅里叶变换和一个逆傅里叶变换组成,输入信号经过傅里叶变换后得到频谱图,然后通过逆傅里叶变换将频谱图转换回时域。

傅里叶变换滤波器适用于提取信号中的特定频率成分或消除特定频率成分。

以上是常见数字滤波技术与原理的简要介绍。

在实际应用中,需要根据具体需求选择合适的数字滤波技术,以达到最佳的信号处理效果。

数字滤波方法

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。

常用数字滤波算法

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

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。

常用数字滤波算法及其应用

常用数字滤波算法及其应用

科技风2017年7月上科技创新D01:10.19392/ki.1671-7341.201713013常用数字滤波算法及其应用胡超然徐枫陈永胜河南许继智能科技股份有限公司河南许昌461000摘要:*数字滤波具有精度高、可编程、可移植、可复用、便于集成等优点,而被广泛应用于各种数字设备。

本文主要利用信 号的随机特性,考虑信号本身以及噪声并进行统计,并估算逼近出信号本身。

从本质上讲数字滤波技术,其实就是多种数字算法 技术的应用。

本文以C语言为编程媒介,介绍几种常用的数字滤波技术。

关键词:算法;滤波;实用;信号1限幅滤波算法1.1限幅滤波算法原理及其应用限幅滤波算法是将最近相邻两次采集到的数据求差,并求 其绝对值。

并与系统两次采样最大允许的差值进行比较,若小 于等于系统最大允许差值,则认为此次采样有效,否则认为本 次采样无效,系统将上次采样的数据作为本次的采样数据。

由于限幅滤波的这种特性,限幅滤波一般被用于一些被测 物理量变化相对缓慢的系统,比如温度、湿度、位移等。

当然要 取得较好的滤波效果,必须根据实际的物理对象,设定合适的 系统最大允许差值。

1.2限幅滤波算法的代码实现若定义当前采集数据为DataCurrent,上次采样数据为Data-K d,系统最大允许差值为ValuuD,滤波后的数据为Data那么 限幅滤波的核心C代码可以这么写:If(( DataCurrent-DataLast) >Value_D II(DataLast-DataCur-rent) > Value_D)Data= DataLast;else Data= DataCurrent;return D8t8;2算术平均滤波算法2.1算术平均滤波算法原理及其应用算术平均滤波的算法比较简单,就是系统采样多组数据,求其平均数即可。

系统采用算术滤波算法后,系统的信噪比将提高槡9倍。

算术平均滤波算法,适用于被测信号在一定时间内,采样数据 在某个数据范围内上下浮动的物理量。

数字滤波器参数计算

数字滤波器参数计算

数字滤波器参数计算数字滤波器是一种通过对数字信号进行数学运算来实现信号处理的装置。

它的参数计算是指根据滤波器的特性和要求,确定滤波器的各个参数的数值。

数字滤波器的参数包括截止频率、滤波器类型、滤波器阶数等。

下面将分别介绍这些参数的计算方法。

1. 截止频率的计算:截止频率是指滤波器对信号进行滤波的边界频率。

在实际应用中,根据信号的特性和要求,确定合适的截止频率是十分重要的。

对于低通滤波器,截止频率是指滤波器允许通过的最高频率;对于高通滤波器,截止频率是指滤波器允许通过的最低频率。

截止频率的计算方法有多种,常用的有三种:巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器和椭圆滤波器。

这些滤波器的截止频率计算公式略有不同,但都与信号的采样频率、带宽和滤波器的阶数有关。

2. 滤波器类型的选择:滤波器类型是指滤波器的频率特性。

常见的滤波器类型有低通、高通、带通和带阻四种。

根据信号的特性和要求,选择合适的滤波器类型对信号进行处理是非常重要的。

滤波器类型的选择取决于信号的频率分布情况。

如果信号的频率主要集中在某一频段,可以选择带通或带阻滤波器;如果信号的频率集中在低频段,可以选择低通滤波器;如果信号的频率集中在高频段,可以选择高通滤波器。

3. 滤波器阶数的确定:滤波器阶数是指滤波器的复杂度。

阶数越高,滤波器的频率特性越陡峭,对信号的处理能力也越强。

滤波器阶数的确定需要考虑信号的特性和要求。

一般来说,阶数越高,滤波器的性能越好,但同时也会增加计算量和延迟。

因此,在实际应用中需要权衡计算性能和实时性的要求,选择合适的滤波器阶数。

总结起来,数字滤波器参数的计算是一项重要的任务,它直接影响到滤波器的性能和效果。

通过合理地计算截止频率、选择滤波器类型和确定滤波器阶数,可以实现对数字信号的有效处理和滤波。

对于不同的应用场景,需要根据实际情况进行参数的计算和调整,以达到最佳的滤波效果。

常用的8种数字滤波算法

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。

数字图像处理中的数字滤波算法

数字图像处理中的数字滤波算法

数字图像处理中的数字滤波算法数字图像处理是一门涉及对图像进行数字化处理的学科,它在计算机视觉、图像识别、医学影像等领域有着广泛的应用。

而数字滤波算法是数字图像处理中的重要组成部分,它能够对图像进行去噪、增强、边缘检测等操作,提高图像质量和信息提取能力。

数字滤波算法的基本原理是通过对图像进行数学运算,改变图像的像素值,从而实现对图像的处理。

常用的数字滤波算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

均值滤波是最简单的一种滤波算法,它通过计算像素周围邻域内像素值的平均值来得到滤波后的像素值。

均值滤波的优点是简单快速,能够有效去除图像中的噪声。

然而,均值滤波也存在一些缺点,比如对边缘信息的模糊化处理。

中值滤波是一种非线性滤波算法,它通过对像素周围邻域内像素值进行排序,然后取中间值作为滤波后的像素值。

中值滤波的优点是能够有效去除椒盐噪声等脉冲噪声,同时保持图像的边缘信息。

然而,中值滤波也存在一些缺点,比如对高斯噪声等连续噪声的去除效果不佳。

高斯滤波是一种基于高斯函数的线性滤波算法,它通过对像素周围邻域内像素值进行加权平均,从而得到滤波后的像素值。

高斯滤波的优点是能够有效去除高斯噪声,同时保持图像的细节信息。

然而,高斯滤波也存在一些缺点,比如对图像中的边缘信息进行模糊化处理。

除了上述常用的数字滤波算法,还有一些其他的滤波算法,如锐化滤波、边缘增强滤波等。

锐化滤波通过增强图像的高频成分,使得图像的边缘更加明显。

边缘增强滤波通过增强图像的边缘信息,使得图像的边缘更加清晰。

数字滤波算法在数字图像处理中有着广泛的应用。

在图像去噪方面,数字滤波算法能够有效去除图像中的噪声,提高图像质量。

在图像增强方面,数字滤波算法能够增强图像的细节信息,使得图像更加清晰。

在边缘检测方面,数字滤波算法能够提取图像中的边缘信息,为后续的图像分割、目标识别等任务提供基础。

然而,数字滤波算法也存在一些挑战和问题。

首先,不同的滤波算法适用于不同类型的噪声和图像。

计算机控制——通用数字滤波器算法设计

计算机控制——通用数字滤波器算法设计
限幅滤波主要用于变化比较缓慢的参数,如温度、物理位置等测量系统。具体应用时,关键的问题是最大允差ΔY的选取,ΔY太大,各种干扰信号将“乘虚而入”,使系统误差增大;ΔY太小,又会使某些有用信号被“拒之门外”,使计算机采样效率变低。因此,门限值ΔY的选取是非常重要的。通常可根据经验数据获得,必要时也可由实验得出。
参数 、 的选择不同,可以实现低通、高通、带通、带组等不同的数字滤波器。
2.1.算术平均值法
算术平均值法是要将输入的N个采样数值为数据 ,寻找这样一个 ,使 与各采样值之间的偏差的平方和最小,使
由一元函数求极值原理可得算术平均值的算法
设第二次的测量值包括信号成分 和噪音成分 ,则进行N次测量信号成分之和为
摘要
所谓数字滤波,就是通过一定的计算或判断程序减少干扰在用信号中的比重。
数字滤波器是对数字信号进行滤波处理以得到期望的响应特性的离散时间系统。作为一种电子滤波器,数位滤波器与完全工作在模拟信号域的模拟滤波器不同。数位滤波器工作在数字信号域,它处理的对象是经由采样器件将模拟信号转换而得到的数字信号。
数位滤波器理论上可以实现任何可以用数学算法表示的滤波效果。数位滤波器的两个主要限制条件是它们的速度和成本。数位滤波器不可能比滤波器内部的计算机的运算速度更快。但是随着集成电路成本的不断降低,数位滤波器变得越来越常见并且已经成为了如收音机、蜂窝电话、立体声接收机这样的日常用品的重要组成部分。
数字信号处理中一个非常重要且应用普遍的技术就是数字滤波技术。所谓数字滤波,是指其输入、输出均为数字信号,通过一定的运算关系改变输入信号所含的频率成分的相对比例或滤除某些频率成分,达到提取和加强信号中的有用成份,消弱无用的干扰成份的目的。数字滤波与模拟滤波相比,有精度高、可靠性高、灵活性好等突出优点,可以满足对幅度和相位的严格要求,还能降低开发费用,缩短研制到应用的时间,在很多领域逐步代替了传统的模拟信号系统。

常用滤波算法

常用滤波算法

常用滤波算法
1 常见的滤波算法
滤波是数字信号处理的一个重要组成部分,它主要被用于降低噪声,消除干扰,增强重要的信号,以及增加信号的分析能力等。

传统
的滤波方法主要有线性滤波法和非线性滤波法,现在主要用线性滤波,线性滤波有内核法和傅立叶变换法。

1.1 内核法
内核法是把信号看作是一个连续函数,利用数学定义的滤波器
(滤波器是一个数学定义的函数)对信号进行滤波处理,典型的滤波
器有高斯滤波和圆形滤波,是最常用的滤波方法。

1.2 傅立叶变换法
傅立叶变换法是把信号看作是一个复数信号,把信号转换到频率域,然后利用低通、带通、高通滤波等进行处理,优点是快速,缺点
是失真较大。

1.3 卷积滤波器
卷积滤波器包括非线性卷积滤波器和线性卷积滤波器,这种方法
直接给定滤波器的权重,然后对信号进行滤波处理,优点是对滤波的
幅度可控,缺点是计算量较大。

1.4 直接归纳滤波
直接归纳滤波法是一种基于模式识别的非线性滤波,用来识别信号中的异常值,例如极端值,然后对信号进行滤波处理,优点是效果好,缺点是容易局部收敛。

1.5 其他滤波方法
除了上述常用的滤波法,还有很多滤波方法,如熵编码滤波、加权组合滤波、逐段滤波、抗苹果滤波等,这些滤波方法都有自己的特点,可以根据实际情况选择合适的滤波方法来进行滤波处理。

结论
以上就是常用的滤波算法,每种滤波算法都有自己的特性和应用场景,需要根据实际情况选择最适合的滤波方法,提高滤波效果。

常用数字滤波算法

常用数字滤波算法
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。具体方法是,依赖已有的时域采样结果,将本 次采样值与上次采样值进行比较,若它们的差值超 出允许范围,则认为本次采样值受到了干扰,应予 易除。
已滤波的采样结果: yn 1,yn 2 , yn 1
两次采样值的最大允许误差a.要求准确
估计Vmax和采样周期T。
2.中值滤波法
中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。
对某一被测参数连续采样n次(一般n应为奇 数),然后将这些采样值进行排序,选取中 间值为本次采样值。
对温度、液位等缓慢变化的被测参数,采用 中值滤波法一般能收到良好的滤波效果。
设滤波器窗口的宽度为n=2k+1,离散时间信号x (i)的长度为N,(i=1,2,…,N;N>>n),
则当窗口在信号序列上滑动时,一维中值滤波 器的输出:
med[x(i)]=x(k) 表示窗口2k+1内排序的第k
个值,即排序后的中间值。
原始信号
中值滤波后的信号
对不同宽度脉冲滤波效果
3.基于拉依达准则的奇异数据滤波法 (剔除粗大误差)
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。
Xn
1 N
N 1
Xni
i0
Xn 为第n次采样经滤波后的输出;
X
n
为未经滤波的第n-i次采样值;
i
N为滑动平均项数。
平滑度高,灵敏度低;但对偶然出现的脉冲 性干扰的抑制作用差。实际应用时,通过观 察不同N值下滑动平均的输出响应来选取N值 以便少占用计算机时间,又能达到最好的滤 波效果。

数字滤波算法的原理及应用

数字滤波算法的原理及应用

数字滤波算法的原理及应用1. 引言数字滤波算法是数字信号处理中常用的一种技术,用于去除信号中的噪声和干扰,提高信号的质量和可靠性。

本文将介绍数字滤波算法的原理和常见应用。

2. 数字滤波算法的原理数字滤波算法的原理是基于信号处理理论和数学方法,利用滤波器对信号进行处理,实现去除噪声和干扰的目的。

主要原理包括以下几点:2.1 滤波器滤波器是实现数字滤波算法的关键组件,它根据频率响应的不同,可以将特定频率的信号通过滤波器,而抑制其他频率的信号。

常见的滤波器类型包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。

2.2 数字滤波器的设计数字滤波器的设计是指确定滤波器的参数,包括滤波器的阶数、截止频率等。

常用的数字滤波器设计方法有FIR(有限脉冲响应)滤波器和IIR(无限脉冲响应)滤波器。

其中FIR滤波器的特点是无回馈,适用于需要线性相位响应的应用;而IIR滤波器具有更高的效率和灵活性。

2.3 数字滤波器的实现数字滤波器的实现方式有两种,一种是时域实现,即通过对滤波器的冲激响应进行卷积运算;另一种是频域实现,即通过对滤波器的频率响应进行频谱运算。

时域实现适用于滤波器比较简单的情况,频域实现适用于滤波器比较复杂的情况。

3. 数字滤波算法的应用数字滤波算法在各个领域都有广泛的应用,主要包括以下几个方面:3.1 语音信号处理在语音信号处理中,数字滤波算法可以去除语音信号中的噪声和回声,提高语音信号的清晰度和可懂度。

常见的应用包括语音识别、语音合成和语音增强等。

3.2 图像处理在图像处理中,数字滤波算法可以去除图像中的噪声和模糊,提高图像的清晰度和细节。

常见的应用包括图像去噪、图像增强和图像复原等。

3.3 生物信号处理在生物信号处理中,数字滤波算法可以处理生物信号中的噪声和干扰,提取有用的生物信息。

常见的应用包括心电信号分析、脑电信号处理和生物传感器信号处理等。

3.4 通信信号处理在通信信号处理中,数字滤波算法可以去除通信信号中的噪声和干扰,提高通信信号的可靠性和性能。

常用滤波算法的原理及应用

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。

数字滤波算法

数字滤波算法

数字滤波算法在仪表自动化工作中,经常需要对大量的数据进行处理,这些数据往往是一个时间序列或空间序列,这时常会用到数字滤波技术对数据进行预处理。

数字滤波是指利用数学的方法对原始数据进行处理,去掉原始数据中掺杂的噪声数据,获得最具有代表性的数据集合。

数据采样是一种通过间接方法取得事物状态的技术,如将事物的温度、压力、流量等属性通过一定的转换技术将其转换为电信号,然后再将电信号转换为数字化的数据。

在多次转换中由于转换技术客观原因或主观原因造成采样数据中掺杂少量的噪声数据,影响了最终数据的准确性。

为了防止噪声对数据结果的影响,除了采用更加科学的采样技术外,我们还要采用一些必要的技术手段对原始数据进行整理、统计,数字滤波技术是最基本的处理方法,它可以剔除数据中的噪声,提高数据的代表性。

为消除或减弱外界干扰,提高系统的测量精度和可靠性,通过软件滤波的方法即数字滤波算法对测量数据进行处理。

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(1)限幅滤波法(2)中值滤波法2、抑制小幅度高频噪声的平均滤波法(1)算数平均(2)滑动平均(3)加权滑动平均(4)一阶滞后滤波法3、复合滤波法(1)中位值平均滤波法(2)限幅平均滤波法(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δ)每次检测到新值时判断:如果本次值与上次值之差大于δ,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。

最常用数字滤波方法及源代码

最常用数字滤波方法及源代码

最常用数字滤波方法及源代码在数字信号处理中,常用的数字滤波方法有以下几种:1) 移动平均滤波(Moving Average Filter):将输入信号的过去N 个样本的平均值作为输出样本的值。

这种滤波器可以有效地平滑信号,但对于快速变化的信号可能引入较大的延迟。

2) 中值滤波(Median Filter):将输入信号的过去N个样本的中间值作为输出样本的值。

中值滤波器可以有效地去除噪声,但对于快速变化的信号可能引入较大的失真。

3) 低通滤波(Lowpass Filter):通过去除高频成分来平滑信号。

常用的低通滤波器有巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器等。

以下是Python中实现这些滤波方法的简单源代码示例:移动平均滤波方法:```pythondef moving_average_filter(input_signal, window_size):filtered_signal = []for i in range(len(input_signal) - window_size + 1):window = input_signal[i:i+window_size]filtered_signal.append(sum(window) / window_size)return filtered_signal```中值滤波方法:```pythondef median_filter(input_signal, window_size):filtered_signal = []for i in range(len(input_signal) - window_size + 1):window = input_signal[i:i+window_size]filtered_signal.append(sorted(window)[window_size//2])return filtered_signal```低通滤波方法:```pythonimport scipy.signal as signaldef lowpass_filter(input_signal, cutoff_freq, fs):nyquist_freq = 0.5 * fsnormalized_cutoff_freq = cutoff_freq / nyquist_freqb, a = signal.butter(4, normalized_cutoff_freq, btype='low') filtered_signal = signal.lfilter(b, a, input_signal)return filtered_signal```注意:以上代码示例仅为简单实现,并未考虑边界情况和参数校验等细节。

【免费下载】数字滤波常用方法

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(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。
10 种软件滤波方法的示例程序
OurWay 发表于 2005-9-2 22:24:00
10 种软件滤波方法的示例程序(JKRL)
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();
排序采用冒泡法*/
对全部高中资料试卷电气设备,在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验;通电检查所有设备高中资料电试力卷保相护互装作置用调与试相技互术关,系电,力根通保据过护生管高产线中工敷资艺设料高技试中术卷资,配料不置试仅技卷可术要以是求解指,决机对吊组电顶在气层进设配行备置继进不电行规保空范护载高与中带资负料荷试下卷高问总中题体资,配料而置试且时卷可,调保需控障要试各在验类最;管大对路限设习度备题内进到来行位确调。保整在机使管组其路高在敷中正设资常过料工程试况中卷下,安与要全过加,度强并工看且作护尽下关可都于能可管地以路缩正高小常中故工资障作料高;试中对卷资于连料继接试电管卷保口破护处坏进理范行高围整中,核资或对料者定试对值卷某,弯些审扁异核度常与固高校定中对盒资图位料纸置试,.卷保编工护写况层复进防杂行腐设自跨备动接与处地装理线置,弯高尤曲中其半资要径料避标试免高卷错等调误,试高要方中求案资技,料术编试交写5、卷底重电保。要气护管设设装线备备置敷4高、调动设中电试作技资气高,术料课中并3中试、件资且包卷管中料拒含试路调试绝线验敷试卷动槽方设技作、案技术,管以术来架及避等系免多统不项启必方动要式方高,案中为;资解对料决整试高套卷中启突语动然文过停电程机气中。课高因件中此中资,管料电壁试力薄卷高、电中接气资口设料不备试严进卷等行保问调护题试装,工置合作调理并试利且技用进术管行,线过要敷关求设运电技行力术高保。中护线资装缆料置敷试做设卷到原技准则术确:指灵在导活分。。线对对盒于于处调差,试动当过保不程护同中装电高置压中高回资中路料资交试料叉卷试时技卷,术调应问试采题技用,术金作是属为指隔调发板试电进人机行员一隔,变开需压处要器理在组;事在同前发一掌生线握内槽图部内 纸故,资障强料时电、,回设需路备要须制进同造行时厂外切家部断出电习具源题高高电中中源资资,料料线试试缆卷卷敷试切设验除完报从毕告而,与采要相用进关高行技中检术资查资料和料试检,卷测并主处且要理了保。解护现装场置设。备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况,然后根据规范与规程规定,制定设备调试高中资料试卷方案。

计算机控制系统的数字滤波方法

计算机控制系统的数字滤波方法

计算机控制系统的数字滤波方法软件滤波器与硬件模拟滤波器相比,具有如下优点: .不需要增加硬件设备,因而系统的可靠性高,不存在阻抗匹配问题;.一般采用模拟滤波器时,需要给每个模拟输入通道配备一个硬件滤波器,系统造价较高,而数字滤器不存在这一问题;.截止频率极低的模拟滤波器实现困难而且造价极高,数字滤波则很容易实现;.可以根据需选择不同的滤波方法和滤波器参数,使用灵活、方便。

当然,数字滤波器也存在缺点,如存在计算延迟、不能对信号连续滤波、由于数据采用有限字长表示而引入舍入或截断误差等。

特别地,数字滤波不能解决连续信号中有频率高于奈奎斯特频率ωN的分量所引起的混淆问题,它只适用于对0~ωN的频率段的信号开展滤波(请参见2.6节有关内容)。

因此,数字滤波器不能完全取代硬件模拟滤波器,往往在模拟量信号输入通道配置硬件滤波器,同时在软件中采取数字滤波处理。

下面介绍几种常用的数字滤波方法。

1.限幅滤波方法限幅滤波方法用于因随机干扰和误检测或者变送器不稳定而引起采样信号严重失真的场合,其基本思想是:根据生产经验,确定相连两次采样输入信号可能出现的最大变化量ε;每次采样输入值均与上次采样值比较,若变化量大于ε则认为存在干扰而放弃,若变化量小于ε则认为是正常信号而留用。

该方法对变化比较缓慢的输入量如温度、液位信号的滤波效果较好。

2.中值滤波方法中值滤波方法在kT时刻开展n(一般为奇数)次连续采样,得到采样序列,按大小开展排序(升序或降序),最后取中间值作为在kT时刻的采样值r(kT)送给控制程序。

该方法对于滤除脉动性质的干扰较有效,但对快速变化的过程参数(如流量)则不宜采用。

一般来说,n越大滤波效果越好,但n过大会导致采样与滤波时间增加,故一般n取值5~9较合适。

3.算术平均滤波方法类似中值滤波,算术平均滤波时,在采样时刻kT开展n 次连续采样,得到采样序列,并以其算术平均值作为在kT 时刻的采样值送给控制程序。

该方法主要对压力、流量等周期脉动的采样值开展平滑处理,平均次数n取决于平滑度和灵敏度要求。

最常用数字滤波方法及源代码

最常用数字滤波方法及源代码

最常用数字滤波方法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?span class="highlight">值穆龀逍愿扇诺囊种谱饔媒喜?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?span class="highlight">值穆龀逍愿扇牛上捎诼龀甯扇潘鸬牟裳?span class="highlight">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?span class="highlight">值穆龀逍愿扇牛上捎诼龀甯扇潘鸬牟裳?span class="highlight">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。

数字滤波算法

数字滤波算法

几种简单的数字滤波假定从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<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/**/#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)/**/#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)/**/#define N 12{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/**/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。

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COMPARE:CLRC
SUBB A,LIMIT ;│Yn-Yn-1│和△y比较 JC OVER ;如果│Yn-Yn- 1 │ ≤△y,
DATA2→DATA
MOV DATA,DATA1;如果│Yn-Yn-1│>△y, DATA1→DATA
OVER:
POP A ;恢复现场
POP PSW
RET;返回
限幅滤波总结
克服由测控系统外部环境偶 然因素引起的突变性扰动或测控 系统内部不稳定引起误码等造成 的尖脉冲干扰,是测控系统数据 处理的第一步。通常采用简单的 非线性滤波法。
1、限幅滤波
实际测控系统中,许多物理量的变化 需要一定的时间,因此相邻两次采样值之 间的变化幅度应在一定的限度之内。
限幅滤波原理:依赖已有的时域采样 结果,将本次采样值与上次采样值进行比 较,若它们的差值超出允许范围,则认为 本次采样值受到了干扰,应予易除。
随机误差与数字滤波
随机误差:由串入测控系统的随机干扰、测控
系统内部器件噪声和A/D量化噪声等引起,在相 同条件下测量同一量时,其大小和符号作无规则 变化而无法预测,但在多次测量中符合统计规律 的误差。
数字滤波算法的优点:(1)数字滤波只是一
个计算过程,无需硬件,因此可靠性高,并且不 存在阻抗匹配、特性波动、非一致性等问题。模 拟滤波器在频率很低时较难实现的问题,不会出 现在数字滤波器的实现过程中。(2)只要适当 改变数字滤波程序有关参数,就能方便的改变滤 波特性,因此数字滤波使用时方便灵活。
已滤波的采样结果:yn1, yn2 ,..., y1
本次采样值为yn,则本次滤波的结果由下式确定:
yn
|
yn
yn1
|
a, yn a, yn
yn yn1或yn
2 yn1
yn2
a──相邻两次采样值所允许的最大偏差,取决
于采样周期T和信号Y的最大变化速率Vmax即: a = VmaxT, 实现本算法的关键是设定被测参
值,即排序后的中间值。
原始信号
中值滤波后的信号
对不同宽度脉冲滤波效果
3.基于拉依达准则的奇异数据滤波法 (剔除粗大误差)
拉依达准则法的应用场合与程序判别法 类似,并可更准确地剔除严重失真的奇 异数据。
拉依达准则:当测量次数N足够多且测量 服从正态分布时,在各次测量值中,若 某次测量值Xi所对应的剩余误差Vi>3σ ,则认为该Xi为坏值,予以剔除。
拉依达准则法实施步骤
(1)求N次测量值X1至XN的算术平均值
X
1 N
N
Xi
i 1
(2)求各项的剩余误差Vi Vi Xi X
(3)计算标准偏差σ
N
( Vi2 ) /(N 1)
i 1
(4)判断并剔除奇异项Vi>3σ,则认为该Xi为坏值, 予以剔除。
常用的数字滤波算法
一、克服大脉冲干扰的数字滤波 1.限幅滤波 2.限速滤波(1、2又称为程序判别法
) 3.中值滤波 4.基于拉依达准则的奇异数据滤波法 5. 基于中值数绝对偏差的决策滤波器 二、抑制小幅度高频噪声的平均滤波
1.算数平均 2.去极值平均滤波 2.滑动平均
三、低通滤波
四、复合滤波
一、克服大脉冲干扰的数字滤波法
设顺序采样时刻t1、t2、t3所采集到的数据分别为Y(1)、 Y(2)、Y(3)
当|Y(2) - Y(1)|≤⊿Y 时,采用Y(2)
当|Y(2) - Y(1)| > ⊿Y 时,不采用Y(2) ,但保留,继 续采样取得Y(3)
当|Y(3) - Y(2)|≤⊿Y 时, 采用Y(2)
当|Y(3) - Y(2)| > ⊿Y 时,则取(Y(3) + Y(2))/2 为采样值
PUSH PUSH CLR MOV MOV SUBB JNC CPL INC
PSW ;保护现场
A
C ;进位标志位清零 DATA,DATA2 ;本次采样值 A,DATA1 ;经滤波的上次采样值 A,DATA ;求Yn-1 -Yn COMPARE ;如果Yn-1 -Yn≥0,转COMPARE A ;如果Yn-1 -Yn<0, 求补 A
限速滤波的特点:既照顾了采样的实时性,又顾及了采 样值变化的连续性。
2.中值滤波法
中值滤波是一种典型的非线性滤波,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。
对某一被测参数连续采样n次(一般n应为奇数 ),然后将这些采样值进行排序,选取中间值 为本次采样值。
对温度、液位等缓慢变化的被测参数,采用中 值滤波法一般能收到良好的滤波效果。
量相邻两次采样值的最大允许误差a.
限幅滤波用于滤掉由于大功率设备的启停, 所造成的电流尖峰干扰或误检测,以及变送器不 稳定而引起的严重失真等。
开始 现场保护 读Y n-1 ,Y n
Yn-1-Yn ≥0 是
Yn-1-Y n > Y 是
取上次采样值 现场恢复
返回
否 求 Yn -Yn-1

取本次采样值
限幅滤波程序程用
开始
现场保护 设置数据区首址
设置数据个数 读数据排序

排序完成据否?
是 取中值
现场恢复
返回
设滤波器窗口的宽度为n=2k+1,离散时间信号x(i) 的长度为N,(i=1,2,…,N;N>>n),则当窗口
在信号序列上滑动时,一维中值滤波器的输出:
med[x(i)]=x(k+1) 表示窗口2k+1内排序的第k+1个
计算机测控技术第13课 ——常用数字滤波算法
北京航空航天大学自动化学院 ATE实验室 2010年5月
数字滤波的应用
实际测控系统的测量通道难免窜入随机干扰,经 A/D转换使误差进入测控系统。 克服随机干扰可以采 用:
1)硬件组成模拟滤波器;
2)采用软件实现数字滤波;(注意前提条件)
数字滤波:采用计算机程序对采集数据进行处理,从 而消除或减弱干扰噪声。
方法
根据经验判断采样数值的有效性。 1)如果本次值与上次值之差小于允许最大偏差
本次采样有效 2)如果本次值与上次之差大于允许最大偏差
本次采样无效,采用上次采样值
优点 能有效克服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、平滑度差
2、限速滤波
原理:当|Y(2)-Y(1)|>⊿Y时,不是取Y(1)作为本次的采样值 ,而是再采样一次,取得Y(3),然后根据|Y(3)- Y(2)| 与 ⊿Y 的大小关系,来决定本次的采样值。
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