十种简单的数字滤波
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。
10种简单的数值滤波方法
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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。
常见数字滤波技术与原理
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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。
常用数字滤波算法
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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。
十大滤波算法
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十大滤波算法滤波是一种常用的数据处理技术,用于有效构建和改善信号的质量,优化信号的性能。
通过滤波,可以有效地抑制信号中的噪声,从而提高信号的清晰度,改善信号的性能。
现在,在许多应用及其他领域中,滤波算法已经成为一个重要的研究课题。
首先,我们应该了解滤波算法有哪些,其中主要有十类滤波算法:低通滤波、带通滤波、带阻滤波、高通滤波、椭圆滤波、阶跃滤波、时间延迟滤波、均值滤波、中值滤波、振荡器滤波。
下面,我们来详细介绍这十类滤波算法。
1. 低通滤波:它是将所有高频成分从信号中滤除,保留低频成分的一种滤波器。
它可以有效地抑制信号中的噪声,提高信号的清晰度,同时改善信号的性能。
2.通滤波:它是一种仅保留低频和高频成分的滤波器,可以有效地去除中间频率的干扰成分,提高系统的鲁棒性。
3.阻滤波:它是滤除一定范围内的频率成分,保留高频成分和低频成分的一种滤波器。
它可以有效地利用低频成分进行模型适应,以解决信号的噪声问题。
4.通滤波:它是一种仅保留高频成分的滤波器,可以有效地滤除信号中的低频成分,增强信号的清晰度。
5.圆滤波:它是在低通滤波器和带通滤波器之间的一种滤波器,可以有效地去除信号中的噪声,提高信号的清晰度。
6.跃滤波:它是一种仅保留高频成分和低频成分的滤波器,可以有效地滤除信号中的中频成分,以消除信号中的干扰。
7.间延迟滤波:它是一种仅保留低频成分的滤波器,可以有效地抑制信号中的高频成分,提高信号的清晰度。
8.值滤波:它是一种仅保留低频成分的滤波器,可以有效地抑制信号中的噪声,提高信号的清晰度。
9. 中值滤波:它是一种仅保留低频成分的滤波器,可以有效地抑制信号中的噪声,提高信号的清晰度。
10.荡器滤波:它是一种放大和抑制信号中特定频率成分的滤波器,可以有效地改善信号的性能。
以上便是十大滤波算法,它们可以有效地分离信号中的高频、低频成分,抑制信号中的噪声,提高信号的清晰度,改善信号的性能。
因此,滤波算法在现代信号处理领域的应用也越来越广泛,并且取得了很好的效果。
几种常用的数字滤波器
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几种常用的数字滤波器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。
十大滤波算法
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十大滤波算法滤波算法是信号处理中一种重要的算法,它可以有效地去除信号中的噪声,提高信号的质量。
在现在的技术发展中,滤波算法的应用越来越广泛,它可以用于多媒体信号处理、数据通信、图像处理等领域。
目前,最常用的滤波算法有十种。
首先,最基本的滤波算法就是低通滤波(Low Pass Filter,LPF),它的主要作用是抑制高频信号,使低频信号得以保留。
低通滤波是最常用的滤波算法之一,用于去除信号中的高频噪声。
其次,高通滤波(High Pass Filter,HPF)是低通滤波的反向过程,它的主要作用是抑制低频信号,使高频信号得以保留。
高通滤波也是常用的滤波算法之一,用于去除信号中的低频噪声。
再次,带通滤波(Band Pass Filter,BPF)是低通滤波和高通滤波的结合,它的主要作用是筛选出特定的频率段,使特定频率段的信号得以保留。
带通滤波可以用于信号提取,电路增强或其他应用。
第四,带阻滤波(Band Stop Filter,BSF)是带通滤波的反向过程,它的主要作用是抑制特定的频率段,使特定频率段的信号得以抑制。
它可以用于信号抑制,抑制特定频率段的噪声。
第五,振荡器滤波(Oscillator Filter,OF)是一种由振荡器组成的滤波算法,它的主要作用是产生稳定的低频信号,用于抑制高频噪声。
振荡器滤波器是在电路中比较常用的滤波算法,它用于去除信号中的高频噪声。
第六,改正型滤波(Adaptive Filter,AF)是一种根据输入信号的变化而调整滤波系数的滤波算法,它的主要作用是根据实时输入信号的变化而调整滤波系数,实现鲁棒性滤波。
改正型滤波是一种比较高级的滤波算法,它可以有效地抑制噪声,提高信号的质量。
第七,采样滤波(Sampling Filter,SF)是一种用于数字信号处理的滤波算法,它的主要作用是抑制采样频率之外的频率,使采样频率内的信号得以保留。
采样滤波是在数字信号处理中常用的滤波算法,它可以有效地抑制采样频率外的噪声,提高信号的质量。
数据处理中的几种常用数字滤波算法
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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。
基本的数字滤波方法及算法实现.(DOC)
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基本的数字滤波方法及算法实现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;D、算法:/* 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,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/* 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];}E、实际的效果通过中间值选取,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。
数字滤波常用算法及例程

做DSP最应该懂得57个问题2007-12-10 9:15:00一.什么是DSP?(缺省)二.DSP的C语言同主机C语言的主要区别?1)DSP的C语言是标准的ANSI C,它不包括同外设联系的扩展部分,如屏幕绘图等。
但在CC S中,为了方便调试,可以将数据通过prinf命令虚拟输出到主机的屏幕上。
2)DSP的C语言的编译过程为,C编译为ASM,再由ASM编译为OBJ。
因此C和ASM的对应关系非常明确,非常便于人工优化。
3)DSP的代码需要绝对定位;主机的C的代码有操作系统定位。
4)DSP的C的效率较高,非常适合于嵌入系统。
三.DSP发展动态1.TMS320C2000 TMS320C2000系列包括C24x和C28x系列。
C24x系列建议使用LF24xx 系列替代C24x系列,LF24xx系列的价格比C24x便宜,性能高于C24x,而且LF24xxA具有加密功能。
C28x系列主要用于大存储设备管理,高性能的控制场合。
2.TMS320C3x TMS320C3x系列包括C3x和VC33,主要推荐使用VC33。
C3x系列是TI浮点DSP的基础,不可能停产,但价格不会进一步下调。
3.TMS320C5x TMS320C5x系列已不推荐使用,建议使用C24x或C5000系列替代。
4.TMS320C5000 TMS320C5000系列包括C54x和C55x系列。
其中VC54xx还不断有新的器件出现,如:TMS320VC5471(DSP+ARM7)。
C55x系列是TI的第三代DSP,功耗为VC54xx的1/6,性能为VC54xx的5倍,是一个正在发展的系列。
C5000系列是目前TI DSP的主流DSP,它涵盖了从低档到中高档的应用领域,目前也是用户最多的系列。
5.TMS320C6000 TMS320C6000系列包括C62xx、C67xx和C64xx。
此系列是TI的高档D SP系列。
其中C62xx系列是定点的DSP,系列芯片种类较丰富,是主要的应用系列。
10种简单的数字滤波算法
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10种简单的数字滤波算法(C语言源程序) 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();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 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/**/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。
数字信号处理中的滤波算法

数字信号处理中的滤波算法在数字信号处理领域中,滤波算法是一种广泛应用的技术,用于处理信号中的噪声、干扰以及其他所需的频率响应调整。
滤波算法通过改变信号的频谱特性,实现信号的增强、去噪和频率分析等功能。
本文将介绍几种常见的数字信号处理中的滤波算法,包括低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波。
一、低通滤波算法低通滤波算法是一种常见的滤波算法,用于去除高频信号成分,保留低频信号。
该算法通过选择适当的截止频率,将高于该频率的信号部分进行衰减。
常见的低通滤波算法有巴特沃斯滤波器、滑动平均滤波器和无限脉冲响应滤波器(IIR)等。
巴特沃斯滤波器是一种常见的无波纹、无相位失真的低通滤波器。
它通过设计适当的传递函数,实现对高频信号的衰减。
巴特沃斯滤波器的特点是具有平滑的频率响应曲线和较好的陡峭度。
滑动平均滤波器是一种简单的低通滤波算法。
它通过取信号一段时间内的平均值,实现对高频成分的平滑处理。
滑动平均滤波器适用于对周期性干扰信号的去噪,以及对信号进行平滑处理的场景。
无限脉冲响应滤波器(IIR)是一种递归滤波器,具有较高的计算效率和频率选择能力。
IIR滤波器通过对输入信号和输出信号进行递推计算,实现对高频信号的衰减和滤除。
然而,在一些特殊应用场景中,IIR滤波器可能会引入稳定性和相位失真等问题。
二、高通滤波算法与低通滤波相反,高通滤波算法用于去除低频信号成分,保留高频信号。
高通滤波算法通常用于信号的边缘检测、图像锐化和音频增强等处理。
常见的高通滤波算法有巴特沃斯滤波器、无限脉冲响应滤波器和基于梯度计算的滤波器等。
巴特沃斯滤波器同样适用于高通滤波。
通过设计适当的传递函数,巴特沃斯滤波器实现对低频信号的衰减,保留高频信号。
巴特沃斯高通滤波器的特点是具有平滑的频率响应曲线和较好的陡峭度。
无限脉冲响应滤波器同样具有高通滤波的功能。
通过对输入信号和输出信号进行递推计算,IIR滤波器实现对低频信号的衰减和滤除。
然而,IIR滤波器在一些特殊应用场景中可能引入稳定性和相位失真等问题。
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种简单的数字滤波C语言源程序算法

10种简单的数字滤波C语言源程序算法(2009-11-09 10:25:08)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。
写出数字滤波的几种常用方法(一)

写出数字滤波的几种常用方法(一)数字滤波的几种常用方法引言数字滤波是一种信号处理技术,通过对信号进行处理,减少其噪声和干扰,并提升信号的质量和可靠性。
本文将介绍数字滤波的几种常用方法,包括: 1. 移动平均滤波 2. 中值滤波 3. 加权递推平均滤波 4. IIR滤波器 5. FIR滤波器1. 移动平均滤波移动平均滤波是一种简单而有效的滤波方法,通过计算窗口内数据的平均值来平滑信号。
该方法适用于平稳的信号,并且能够保留信号的整体趋势。
移动平均滤波的步骤如下: - 选择一个窗口大小,通常为奇数,例如5或9。
- 将窗口内的数据求平均值,并将该平均值替换窗口中心的数据点。
- 窗口向前移动一个位置,重复以上步骤,直到滤波完成。
2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法,通过用窗口内的中间值来替换窗口中心的数据点,以抑制噪声和异常值的影响。
中值滤波的步骤如下: - 选择一个窗口大小,通常为奇数,例如3或5。
- 将窗口内的数据排序,并取中间值作为窗口中心的新数值。
- 窗口向前移动一个位置,重复以上步骤,直到滤波完成。
3. 加权递推平均滤波加权递推平均滤波是一种基于加权平均的滤波方法,通过给窗口内的数据点赋予不同的权重来进行滤波。
该方法对于快速变化的信号具有较好的滤波效果。
加权递推平均滤波的步骤如下: - 选择一个窗口大小,通常为奇数,例如3或5。
- 给窗口内的每个数据点赋予一个权重,权重可以根据具体的应用场景进行选择。
- 将窗口内的数据点乘以相应的权重,并计算加权平均值。
- 将加权平均值替换窗口中心的数据点。
- 窗口向前移动一个位置,重复以上步骤,直到滤波完成。
4. IIR滤波器IIR滤波器是一种基于递归差分方程的滤波方法,通过计算输入信号和输出信号的差分来进行滤波。
该方法具有较高的滤波效果和较少的计算复杂度。
IIR滤波器的设计和参数选择较为复杂,可以采用著名的巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器等方法进行设计。
(完整版)11种通用的滤波算法

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。
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。
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。
【免费下载】数字滤波常用方法

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。
数字相关滤波

数字相关滤波
数字相关滤波是信号处理领域中重要的一种滤波方法。
它通过对信号与某个函数(通常称为卷积核或窗口)进行相关运算的方式,对信号进行滤波处理。
数字相关滤波可以对信号进行去噪、平滑、增强等处理,常见的数字相关滤波包括平均滤波、中值滤波、高斯滤波等。
平均滤波是一种简单的数字相关滤波方法,其卷积核是一个均值滤波器。
该滤波器将每个像素与其周围的像素进行平均,以得到平均值,从而实现平滑处理。
中值滤波是一种非线性数字相关滤波方法,其卷积核是一个中值滤波器。
该滤波器将每个像素与其周围的像素进行排序,并将中间值作为该像素的新值,从而实现去除椒盐噪声等的效果。
高斯滤波是一种基于高斯函数的数字相关滤波方法,其卷积核是一个高斯滤波器。
该滤波器可以对信号进行平滑处理,并且可以通过调整其参数来实现不同程度的平滑效果。
数字相关滤波在图像处理、语音处理、雷达信号处理等领域都有广泛的应用,是信号处理领域中不可或缺的一种工具。
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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
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
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
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
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
/* 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;
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
value_buf = value_buf[i+1];
value_buf[i+1] = temp;
}
}
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
/* 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();
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)
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:
#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();
value_buf[count] = get_ad();
delay();
}
for (j=0;j<N-1;j++)
{
for (i=0;i<N-j;i++)
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*/
{
if ( value_buf>value_buf[i+1] )
{
temp = value_buf;
4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
/*
*/
#define N 12
char value_buf[N];
char i=0;
char filter()
{
char count;
int sum=0;
value_buf[i++] = get_ad();
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
}
}
}
return value_buf[(N-1)/2];
}
3、算术平均滤波法
/*
*/
#define N 12
char filter()
{
int sum = 0;
delay();
}
for (j=0;j<N-1;j++)
{
for (i=0;i<N-j;i++)
{
if ( value_buf>value_buf[i+1] )
}
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、3
7、一阶滞后滤波法
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:
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
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:
for ( count=0;count<N;count++)
{
sum + = get_ad();
delay();
}
return (char)(sum/N);
} /* */ 源自#define N 12
char filter()
{
char count,i,j;
char value_buf[N];
int sum=0;
for (count=0;count<N;count++)
{
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)
{
temp = value_buf;
value_buf = value_buf[i+1];
value_buf[i+1] = temp;
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
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
C、缺点: