单片机数字滤波 c语言 好东西
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。
数学滤波c语言
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数学滤波c语言
数学滤波是一种信号处理技术,通过数学函数对信号进行平滑处理,去除噪声和干扰。
在C语言中实现数学滤波可以采用不同的算法,比如移动平均滤波、中值滤波、傅里叶变换等。
下面是一个简单的移动平均滤波器的C语言实现示例:
```c
include <>
define N 5 // 滤波器长度
void moving_average_filter(int input, int output, int length) {
int i, j;
int sum = 0;
for (i = 0; i < length; i++) {
sum += input[i];
output[i] = sum / (i + 1);
}
}
int main() {
int input[N] = {1, 2, 3, 4, 5}; // 输入信号
int output[N]; // 输出信号
moving_average_filter(input, output, N); // 滤波处理
for (int i = 0; i < N; i++) {
printf("%d ", output[i]); // 输出处理后的信号
}
return 0;
}
```
在这个示例中,我们定义了一个长度为N的移动平均滤波器。
在
`moving_average_filter`函数中,我们遍历输入信号,对每个数据点进行累加,并计算移动平均值。
最后,在`main`函数中,我们调用
`moving_average_filter`函数对输入信号进行处理,并输出处理后的信号。
高效滤波器 c语言
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高效滤波器 c语言
在C语言中,实现高效滤波器可以采用多种方法。
首先,滤波器可以是数字滤波器,用于对数字信号进行滤波处理。
常见的数字滤波器包括FIR(有限脉冲响应)滤波器和IIR(无限脉冲响应)滤波器。
在C语言中,可以通过实现这些滤波器的算法来实现高效的滤波器。
对于FIR滤波器,可以使用C语言编写滤波器的差分方程,并利用循环来实现滤波器的计算。
FIR滤波器的特点是易于设计和稳定,因此在C语言中实现起来比较高效。
对于IIR滤波器,可以使用C语言编写递归形式的差分方程来实现滤波器。
IIR滤波器相对于FIR滤波器来说,可以实现更高阶的滤波器,并且具有更窄的过渡带和更快的计算速度。
除了直接实现滤波器算法外,还可以利用C语言中的优化技巧来提高滤波器的计算效率。
比如,可以使用SIMD指令集来进行并行计算,或者利用多线程来加速滤波器的计算过程。
另外,C语言中也有一些开源的数字信号处理库,比如FFT库
和滤波器库,可以直接调用这些库来实现高效的滤波器。
这些库通常经过优化,能够提供高效的数字信号处理功能。
总之,实现高效滤波器的关键在于选择合适的滤波器算法,并结合C语言的优化技巧来提高计算效率。
通过合理的算法设计和代码优化,可以在C语言中实现高效的滤波器。
数学滤波c语言 -回复
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数学滤波c语言-回复数组作为一种重要的数据结构,在计算机科学领域中被广泛使用。
在数学滤波中,数组的应用也是必不可少的。
本文将以数学滤波在C语言中的应用为主题,详细介绍数学滤波的定义、作用、常见算法及其实现方式。
首先,让我们了解一下什么是数学滤波。
数学滤波是一种信号处理技术,旨在从输入信号中去除不需要的噪声并保留有用的信息。
它可以应用于各个领域,如图像处理、音频处理、传感器数据处理等。
数学滤波的核心思想是通过对信号进行处理,使得输出信号中的噪声最小化。
在C语言中,我们可以使用数组来存储和处理信号数据。
数组是一种连续存储元素的数据结构,它可以有效地存储大量的数据。
在数学滤波中,我们常常需要对一组连续的信号数据进行处理,因此使用数组非常合适。
接下来,让我们来讨论数学滤波的作用。
数学滤波主要有三个作用:去噪、平滑和增强。
首先,去噪是数学滤波中最主要的作用。
通过滤波算法,我们可以消除信号中的噪声,提高信号的质量。
其次,平滑是指对信号中的峰值和波动进行平滑处理。
这种处理可以使信号更加平稳,去除不需要的震荡。
最后,增强是指通过滤波算法突出某些特定的信号特征,以提高信号的辨识度。
常见的数学滤波算法包括:均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
下面,我们将逐一介绍它们的定义及其实现方式。
首先是均值滤波,它是一种简单而常用的滤波算法。
均值滤波的核心思想是用信号数据的平均值来代替每个数据点的值。
具体实现方式如下:定义一个数组作为输入信号数据int signal[] = {1, 3, 5, 2, 4};定义一个变量用于保存滤波后的信号数据int filtered_signal[5];定义滤波窗口的大小int window_size = 3;对信号进行滤波for (int i = 0; i < 5; i++) {计算窗口内数据的平均值int sum = 0;for (int j = i - window_size / 2; j <= i + window_size / 2; j++) {if (j >= 0 && j < 5) {sum += signal[j];}}filtered_signal[i] = sum / window_size;}上述代码中,我们定义了一个长度为5的输入信号数组signal,并创建了一个相同大小的数组filtered_signal用于保存滤波后的信号数据。
C语言十大滤波算法
![C语言十大滤波算法](https://img.taocdn.com/s3/m/ce6226a0534de518964bcf84b9d528ea81c72fab.png)
C语言十大滤波算法C语言是一种广泛应用于嵌入式系统、图形界面、游戏开发等领域的编程语言。
在信号处理和图像处理等领域,滤波算法是一种重要的处理方式。
滤波算法可以对信号进行去噪、平滑、边缘检测等操作,从而提高信号的质量和准确度。
在C语言中,有许多优秀的滤波算法被广泛应用。
下面将介绍C语言中的十大滤波算法,并讨论它们的原理和应用领域。
1.均值滤波算法:均值滤波是一种简单有效的滤波算法,通过计算像素周围若干个邻域像素的平均值作为滤波结果。
均值滤波适用于去除高频噪声,但会造成图像细节的模糊。
2.中值滤波算法:中值滤波算法通过计算像素周围若干个邻域像素的中值作为滤波结果。
中值滤波可以有效去除椒盐噪声,但不能处理高斯噪声。
3.高斯滤波算法:高斯滤波算法利用高斯函数对图像进行滤波,以平滑图像并去除噪声。
高斯滤波在保持图像边缘信息的同时,能够有效降低噪声。
4.自适应中值滤波算法:自适应中值滤波算法根据像素邻域内像素的不同情况选择中值滤波器的大小,对不同噪声情况进行适应性处理。
5.双边滤波算法:双边滤波算法是一种非线性滤波算法,通过同时考虑空间信息和灰度差异信息,可在去噪的同时保持图像的边缘信息。
6.快速傅里叶变换(FFT)滤波算法:FFT滤波是一种频域滤波算法,通过将信号从时域转换到频域,对频谱进行滤波后再进行逆变换,能够有效去除周期性噪声。
7.小波变换滤波算法:小波变换是一种时频联合分析方法,将信号分解为不同频率的子带,通过阈值处理可以实现去噪。
8.自适应滤波算法:自适应滤波算法根据图像中的纹理复杂度自动选择合适的滤波器,能够在保持图像细节的同时去除噪声。
9.协同滤波算法:协同滤波算法是一种基于用户行为数据的推荐算法,通过分析用户的历史数据和相似用户群体的数据,对用户进行个性化推荐。
10.卡尔曼滤波算法:卡尔曼滤波算法是一种利用动态模型对状态进行推断的滤波算法,适用于系统状态估计、信号恢复等应用。
以上是C语言中的十大滤波算法,它们在不同领域的应用有所差异,但都能够有效地处理信号和数据,提高数据质量和准确度。
【论文设计】平均值法数字滤波器的C语言算法及其实现
![【论文设计】平均值法数字滤波器的C语言算法及其实现](https://img.taocdn.com/s3/m/11d89d60f56527d3240c844769eae009581ba21b.png)
防脉冲干扰移动平均值法数字滤波器的C语言算法及其实现在许多的数据采集系统中,现场的强电设备较多,不可避免地会产生尖脉冲干扰,这种干扰一般持续时间短,峰值大,对这样的数据进行数字滤波处理时,仅仅采用算术平均或移动平均滤波时,尽管对脉冲干扰进行了1/n的处理,但,其剩余值仍然较大。
这种场合最好的策略是:将被认为是受干扰的信号数据去掉,这就是防脉冲干扰平均值滤波法的原理。
防脉冲干扰平均值滤波法的算法是:对连续的n个数据进行排序,去掉其中最大和最小的2个数据,将剩余数据示平均值。
在一般8051单片机的应用中为了加快数据处理速度,n可以取值6。
而对于具有较快速度的处理器,则n值可以适当取大一些。
但最好是n=2^k+2, k为整数,因为这样在求平均值average=SUM/(n-2)=SUM/2^k 时,可以写成average=SUM>>k,用移位的方法,可以加快处理速度。
上述算法显然还存在一个不足之处,就是每采集一个数据就要进行一次排序,这样会大量占用系统宝贵的时间。
这可以通过存储当前数据中的最大值和最小值来改进。
具体做法是:系统中用两个变量来存储当前n个数据的最大值和最小值在这个数组中的偏移量(也就是数组下标,存储数组下标而直接不存储数据本身是因为:在一般的系统中,n不会超无符号短整形的表示范围,因此用一个char形变量就可以存储了而如果直接存储数据本身,则许多情况下要用int形变量,甚至更长的类型)。
这样只要在当前输入的数据将要覆盖的数据正好是当前的最大值或最小值时才在下个数组中查找最大值或最小值,而其他情况下则只要将输入的数据与最大值和最小值比较就可以修改下最大值和最小值了,而且不用进行数据排序。
这个算法很简单,下面是对应的C语言代码实现,可以很方便的应用的具体的51单片机,或其他处理器上,只须做少量的修改。
#i nclude"stdio.h"#define dtype unsigned int // 采集数据的数据类型#define uint8 char#define LEN 6 //移动算术平均的个数+2=SHIFT<<2+2#define SHIFT 2 //2^SHIFTuint8 pdata; //移动指针uint8 pmax,pmin; //记录数据表中最大值和最小值的位置,//在一般的数据采集系统中,数据的长度>=8,//因此用指针记录而不是直接记录最大值和最小值dtype datas[LEN];dtype szlb(dtype _data){/****************************//* 在调用此子程序前必须对 *//* pdata,datas[]数组, *//* pmax,pmin进行初始化 *//****************************/uint8 i;dtype average=0; //清零,用来计算平均值pdata=(pdata+1)%LEN; //指针下标在0到LEN-1上滑动datas[pdata]=_data; //采样所得数据存入数据表中for(i=0;i<LEN;i++)average+=datas[i]; //求所有数据总和/*******去除被认为是脉冲的数据******/if(_data>datas[pmax])pmax=pdata; //得到最大值的指针else if(_data<datas[pmin])pmin=pdata; //得到最小值的指针if(pdata==pmax) //如果当前输入值将存入当前最大值的位置时 { //由以上方法将不可行,必须从其他位置中查找极值for(i=0;i<LEN;i++)if(datas[i]>datas[pmax])pmax=i;}else if(pdata==pmin)//如果当前输入值将存入当前最大值的位置时 { //由以上方法将不可行,必须从其他位置中查找极值for(i=0;i<LEN;i++)if(datas[i]<datas[pmin])pmin=i;}average=average-datas[pmax]-datas[pmin];//减去脉冲return (average>>SHIFT); //求算术平均值}/******以下是在VC++6.0环境下运行的测试程序**//***通过手动输入来模拟数据采集过程****/void main(){uint8 i;dtype _data;pdata=0;pmax=0;pmin=0;for(i=0;i<LEN;i++)datas[i]=0;printf("数据: 最大 最小\n");while(1){scanf("%u",&_data);szlb(_data);for(i=0;i<LEN;i++)printf("%-3u ",datas[i]);printf(" %-3u %-3u",datas[pmax],datas[pmin]); printf("\n");}}本文来自互联网,原文地址:/user1/349/archives/2006/7707.html。
单片机中IIR滤波器的实现
![单片机中IIR滤波器的实现](https://img.taocdn.com/s3/m/88c975ef4693daef5ef73d7a.png)
单片机中(C语言)IIR滤波器的实现转载原文参见https:///qq_21905401/article/details/53894517 IIR是无限长单位脉冲响应数字滤波器,其系统对应函数有如下形式:在知道滤波器相应的系数b[],a[]后可根据相应的差分方程,完成对数据的滤波,而滤波器的系数可以通过Matlab滤波器设计和分析工具箱Filter Design&Analysis Tool求得,下面以一个IIR三阶低通滤波器为例,介绍C语言IIR滤波器的实现方法:1、计算滤波器的系数根据信号的采样频率以及低通滤波器的截止频率,通过Matlab工具箱求得滤波器的系数b和a。
如信号采样率为f=400Hz,低通滤波器的截止频率fc=60Hz:Matlab中Start→ToolBoxes→Filter Design→Filter Design & Analysis Tool(fdatool)在Filter Design & Analysis Tool,输入滤波器的相应指标,点击“Design Filter”设计滤波器。
如下图所示:通过Analysis→Filter coefficients查看所设计滤波器系数:响应函数:2、差分方程C语言实现根据相应函数得到差分方程:a[0]*y[i]=Gain*(b[0]*x[i]+b[1]*x[i-1]+b[2]*x[i-2])-a[1]*y[i-1]-a[2]*y(n-2)其中Gain=0.146747,b[]={1,2,1},a[]={1,-0.837000,0.42398},x[i]为输入信号,y[i]为滤波后信号。
C语言实现代码如下:B[0]=1;B[1]=2;B[2]=1;A[0]=1;A[1]=-0.837000;A[2]=0.42398;Gain=0.146747;w_x[0]=w_x[1]=w_x[2]=0;w_y[0]=w_y[1]=w_y[2]=0;for(int i=0;i<len;i++){w_x[0]=x[i];w_y[0]=(B[0]*w_x[0]+B[1]*w_x[1]+B[2]*w_x[2])*Gain-w_y[1]*A[1]-w_y[2]*A[2];y[i]=w_y[0]/A[0];w_x[2]=w_x[1];w_x[1]=w_x[0];w_y[2]=w_y[1];w_y[1]=w_y[0];}也可以使用如下代码:w[0]=w[1]=w[2]=0;for(int i=0;i<len;i++){w[0]=A[0]*x[i]-A[1]*w[2]-A[2]*w[2];y[i]=(B[0]*w[0]+B[1]*w[1]+B[2]*w[2])*Gain;w[2]=w[1];w[1]=w[0];}注意:在滤波之前,需要将系数w_x[]、w_y[]、w置零。
高效滤波器 c语言
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高效滤波器 c语言
高效滤波器在C语言中可以通过各种算法和技术来实现。
滤波器的目的是通过对信号进行处理,提取出需要的信息或者去除不需要的信息。
在C语言中,实现高效滤波器可以采用数字信号处理(DSP)的方法,常见的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。
一种常见的实现高效滤波器的方法是使用差分方程,通过差分方程描述滤波器的行为并在C语言中进行编码实现。
这种方法可以使用直接形式、间接形式或者级联形式的差分方程来实现数字滤波器。
另一种方法是使用快速傅立叶变换(FFT)算法,通过频域的处理来实现滤波器,这种方法在处理大量数据时可以提高效率。
此外,C语言中还可以利用各种优化技术来实现高效滤波器,比如使用SIMD指令集来进行并行计算,使用多线程技术来提高计算速度,以及对算法进行适当的优化以减少计算量等。
在实现高效滤波器的过程中,需要考虑滤波器的稳定性、相位特性、幅频特性等问题,同时也需要考虑内存和计算资源的使用效率,以及对实时性要求的处理。
因此,在C语言中实现高效滤波器
需要综合考虑算法、数据结构和底层硬件等多方面的因素。
总的来说,实现高效滤波器的关键在于选择合适的算法和技术,并结合C语言的特性进行有效的编码和优化。
希望这些信息能够帮
助到你。
基于单片机的数字滤波器设计
![基于单片机的数字滤波器设计](https://img.taocdn.com/s3/m/1e61a744336c1eb91a375d1d.png)
基于单片机数字滤波器设计摘要数据采集又称数据获取,是利用一种装置,从系统外部采集数据并输入到系统内部的一个接口。
数据采集技术广泛应用在各个领域。
比如摄像头,麦克风,都是数据采集工具。
被采集数据是已被转换为电讯号的各种物理量,如温度,水位,风速,压力等,可以是模拟量,也可以是数字量。
在互联网行业快速发展的今天,数据采集已经被广泛应用于互联网及分布式领域,数据采集领域已经发生重要变化。
而在数据采集中存在各种噪声。
滤除噪声的方法有很多种,既有数字滤波器,也有模拟滤波器。
本文采用了基于单片机和c语言来设计并开发数字滤波系统。
针对于单片机数据采集系统中经常出现的随机干扰,通过交流信号发生器输入来模拟数据采集过程,验证了几种使用较为普遍的克服随机干扰的单片机数字滤波算法,并给出了相应的c程序,同时也对这几种滤波算法进行了比较,并指出每一种算法具体适用范围和注意事项。
另外本文使用了proteus进行仿真验证这几种滤波方法,用了AD和DA来采集及输出数据。
关键词单片机/proteus/数字滤波。
BASED ON SCM DIGITALFILTER DESIGNABSTRACTData acquisition, also called data acquisition is the use of a device from the system input to external data collection and an interface that internal system. Data collection technology is widely quoted in various fields. Such as cameras, microphones, are data acquisition tools. Are collected data has been converted to telecommunications number of various physical quantities such as temperature, pressure, water, wind speed, etc, can be analogue, also can be the digital quantity. In the Internet industry fast development today, data acquisition has been widely used in Internet and distributed field, data acquisition field has changed in important changes. And in data acquisition exist in all sorts of noise. Filter out the noise a variety of ways, both digital filters, also have simulation filter. Here we adopted based on SCM and C language to design and develop digital filtering system. We based on single-chip microcomputer data acquisition system often appears in the random disturbance, through the manual input to simulate data acquisition process, and verifies the several use common overcome random disturbance single-chip digital filtering algorithm, and presents the corresponding C program, especially for the median value filter and the median value average filtering algorithm procedures were improved. Also on this compares several filtering algorithm, and points out the concrete each kind of algorithm is applicable range and precautions. In addition we use the simulation test this proteus several filtering method. In addition we still use the AD and DA to harvest and output data.KEY WORDS microcontroller, proteus, digital filter目录摘要 (I)ABSTRACT (II)1 绪论 (1)1.1数字滤波器特点 (1)1.2数字滤波器的设计 (2)2 数字滤波设计原理 (3)2.1中值滤波 (3)2.2算数平均滤波 (4)2.3 加权平均滤波 (5)2.4 中位值平均滤波 (6)2.5限幅滤波 (7)3 滤波器硬件设计 (8)3.1 单片机AT89C51 (8)3.2 数据采集 (9)3.3 数模转换输出 (10)3.4 总体电路图 (10)4 程序设计 (11)4.1 滤波算法设计 (11)4.2 AD转换器 (12)4.3 滤波算法的选择 (12)4.4 总体程序 (13)4.5 程序流程图 (13)5 仿真结果和分析 (14)6 数字滤波器新算法分析 (18)6.1 滑动平均滤波 (18)6.2 一阶滞后滤波 (18)6.3加权递推平均滤波 (19)6.4 消抖滤波 (20)7 总结 (22)致谢 (23)参考文献 (24)附录A (25)附录B (26)1 绪 论1.1 数字滤波器特点现在工业控制系统中,电路系统变得越来越复杂,因而带来的相互干扰也越来越强烈,模拟滤波电路已不能满足要求,数字滤波应运而生。
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](https://img.taocdn.com/s3/m/b350abfe84254b35eefd348b.png)
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。
单片机 一阶滤波器 c语言程序
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用C语言实现数字滤波
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标题:用C语言实现数字滤波2008-05-09 16:17:33在工业过程控制系统中,由于被控对象的环境比较恶劣,干扰源比较多,仪器、仪表采集的信息常会受到干扰,所以在模拟系统中,为了消除干扰,常采用RC滤波电路,而在由工业控制计算机组成的自动检测系统中,为了提高采样的可靠性,减少虚假信息的影响,常常采用数字滤波的方法。
数字滤波的方法有很多种,可以根据不同的测量参数进行选择。
下面给出几种常用的数字滤波方法的C语言函数,这些函数有一定的通用性,用Turbo C 2.0编制而成,在研华IPC-610/386机上均编译通过,适用于PC机及其兼容机。
1. 程序判数滤波采样的信号,如因常受到随机干扰传感器不稳定而引起严重失真时,可以采用此方法。
方法是:根据生产经验确定两交采样允许的最大偏差△×,若先后两次采样的信号相减数值大于△×,表明输入的是干扰信号,应该去掉;用上次采样值作为本次采样值,若小于、等于△×表明没有受到干扰,本次采样值效。
该方法适用于慢变化的物理参数的采样,如温度、物理位置等测量系统。
程序判断滤波的C程序函数如下:float program_detect_filter(float old_new_value[], float X){float sample_value;if (fabs(old_new_value[1]_old_new_value[0])>X)sample_value=old_new_value[0];elsesample_value=old_new_value[1];retrun(sample_value);}函数调用需一个一维的两个元素的数组(old_new_value[2],用于存放上次采样值(old_new_v alue[0],)和本次采样值(old_new_value[1],),函数中sample_value表示有效采样值,X表示根据根据经验确定的两次采样允许的最大偏差△×。
c语言单片机均方根滤波算法
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c语言单片机均方根滤波算法C语言单片机均方根滤波算法引言:在实际应用中,信号通常会受到各种噪声的干扰,为了准确地处理信号,需要对其进行滤波处理。
均方根滤波算法是一种常用的滤波算法,它可以有效地去除信号中的高频噪声,提取出信号的有效成分。
本文将介绍C语言单片机实现均方根滤波算法的原理及其应用。
一、均方根滤波算法原理均方根滤波算法是一种基于统计学原理的滤波算法,它通过计算信号的均方根值来实现滤波。
其原理可以概括为以下几个步骤:1. 采样信号:从传感器或外部设备中获取信号,并对其进行采样。
采样频率要足够高,以保证准确性和可靠性。
2. 平方求和:将采样得到的信号值进行平方运算,并将结果相加。
这一步是为了得到信号的均方值。
3. 均值计算:将上一步得到的平方和除以采样点数,得到信号的均值。
4. 开方运算:对均值进行开方运算,得到信号的均方根值。
5. 输出结果:将均方根值作为滤波后的信号输出,用于后续处理或显示。
二、C语言单片机实现均方根滤波算法C语言在单片机编程中广泛应用,下面将介绍如何在单片机上使用C语言实现均方根滤波算法。
1. 硬件准备:选择一款支持C语言编程的单片机,如STC89C52。
连接信号源和单片机的模拟输入引脚,以便获取信号。
2. 采样和计算:编写C语言程序,在程序中设置采样频率和采样点数,并通过模拟输入引脚获取信号值。
对每一个采样点进行平方运算,并将结果累加到一个变量中。
3. 均值计算和开方运算:在程序中对累加得到的平方和除以采样点数,得到信号的均值。
然后对均值进行开方运算,得到信号的均方根值。
4. 输出结果:将均方根值通过串口或其他方式输出,用于后续处理或显示。
三、均方根滤波算法的应用均方根滤波算法广泛应用于信号处理领域,以下列举几个常见的应用场景:1. 传感器信号处理:在温度、湿度、压力等传感器信号采集过程中,常常伴随着各种噪声。
通过均方根滤波算法可以去除这些噪声,提取出真实的信号成分。
基于数字滤波的单片机仿真和C语言开发
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目录1 软件介绍 (1)1.1 protues软件介绍 (1)1.2 Keil软件 (2)2 主要元器件介绍 (3)2.1 51单片机相关知识 (3)2.2ADC0808相关知识 (5)2.3 DAC0832相关知识 (5)3 数字滤波器设计原理及方法 (6)3.1中值滤波器设计原理计算法 (6)3.2 AD转换电路 (8)3.3 DA转换模块 (9)4 创新拓展模块 (9)4.1 2*2矩阵键盘 (9)4.2 增加的三类滤波器介绍 (11)5 整体电路图设计 (12)6 程序代码 (12)7 仿真结果及分析 (17)7.1 仿真波形图 (17)7.2 结果分析 (19)8 心得体会 (20)9 参考文献 (21)1.1 protues软件介绍Proteus ISIS是英国Labcenter公司开发的电路分析与实物仿真软件.它运行于Windows操作系统上,可以仿真、分析(SPICE)各种模拟器件和集成电路,该软件的特点是:(1)实现了单片机仿真和SPICE电路仿真相结合.具有模拟电路仿真、数字电路仿真、单片机及其外围电路组成的系统的仿真、RS232动态仿真、I2C调试器、SPI 调试器、键盘和LCD系统仿真的功能;有各种虚拟仪器,如示波器、逻辑分析仪、信号发生器等.(2)支持主流单片机系统的仿真.目前支持的单片机类型有:68000系列、8051系列、AVR系列、PIC12系列、PIC16系列、PIC18系列、Z80系列、HC11系列以及各种外围芯片.(3) 提供软件调试功能.在硬件仿真系统中具有全速、单步、设置断点等调试功能,同时可以观察各个变量、寄存器等的当前状态,因此在该软件仿真系统中,也必须具有这些功能;同时支持第三方的软件编译和调试环境,如Keil C51 uVision2等软件.(4) 具有强大的原理图绘制功能.总之,该软件是一款集单片机和SPICE分析于一身的仿真软件,功能极其强大.本章介绍Proteus ISIS软件的工作环境和一些基本操作.特点:支持ARM7,PIC ,AVR,HC11以及8051系列的微处理器CPU模型,更多模型正在开发中:交互外设模型有LCD显示、RS232终端、通用键盘、开关、按钮、LED等;强大的调试功能,如访问寄存器与内存,设置断点和单步运行模式;支持如IAR、Keil和Hitech等开发工具的源码C和汇编的调试;一键“make”特性:一个键完成编译与仿真操作;内置超过6000标准SPICE模型,完全兼容制造商提供的SPICE模型;DLL界面为应用提供特定的模式;基于工业标准的SPICE3F5混合模型电路仿真器.14种虚拟仪器:示波器、逻辑分析仪、信号发生器、规程分析仪等.Keil C51是美国Keil Software公司出品的51系列兼容单片机C语言软件开发系统,与汇编相比,C语言在功能上、结构性、可读性、可维护性上有明显的优势,因而易学易用.Keil提供了包括C编译器、宏汇编、连接器、库管理和一个功能强大的仿真调试器等在内的完整开发方案,通过一个集成开发环境(uVision)将这些部分组合在一起.运行Keil软件需要WIN98、NT、WIN2000、WINXP等操作系统.如果你使用C语言编程,那么Keil几乎就是你的不二之选,即使不使用C语言而仅用汇编语言编程,其方便易用的集成环境、强大的软件仿真调试工具也会令你事半功倍.Keil C51开发系统基本知识Keil C51开发系统基本知识(1)系统概述Keil C51软件提供丰富的库函数和功能强大的集成开发调试工具,全Windows界面.另外重要的一点,只要看一下编译后生成的汇编代码,就能体会到Keil C51生成的目标代码效率非常之高,多数语句生成的汇编代码很紧凑,容易理解.在开发大型软件时更能体现高级语言的优势.下面详细介绍Keil C51开发系统各部分功能和使用. (2)Keil C51单片机软件开发系统的整体结构C51工具包的整体结构,uVision与Ishell分别是C51 for Windows和for Dos的集成开发环境(IDE),可以完成编辑、编译、连接、调试、仿真等整个开发流程.开发人员可用IDE本身或其它编辑器编辑C或汇编源文件.也可以与库文件一起经L51连接定位生成绝对目标文件(.ABS).ABS文件由OH51转换成标准的Hex文件,以供调试器dScope51或tScope51使用进行源代码级调试,也可由仿真器使用直接对目标板进行调试,也可以直接写入程序存贮器如EPROM中.Keil C51生成的目标代码效率非常之高,多数语句生成的汇编代码很紧凑,容易理解.在开发大型软件时更能体现高级语言的优势.2 主要元器件介绍2.1 51单片机相关知识1. MCS-51单片机的结构及编程方法MCS-51单片机的组成:CPU(进行运算、控制)、RAM(数据存储器)、ROM(程序存储器)、I/O口(串口、并口)、内23部总线和中断系统等.组成框图如下:8051单片机的组成框图(1)cpu中央处理器由运算器和控制器组成,是8位的cpu,具有布尔运算和8位寻址功能.运算器完成算术运算和逻辑运算.CPU根据PC中的地址将欲执行指令的指令码从存储器中取出,存放在IR中,ID对IR中的指令码进行译码,定时控制逻辑在OSC配合下对ID译码后的信号进行分时,以产生执行本条指令所需的全部信号.(2)存储器MCS-51单片机按程序存储器可分为内部无ROM型(如8031)和内部有ROM型(如8051)两种,连接时引脚有区别.程序存储器结构如右图所示:程序存储器:一般将只读存储器(ROM)用做程序存储器.可寻址空间为64KB,用于存放用户程序、数据和表格等信息.数据存储器:一般将随机存储器(RAM)用做数据存储器.可寻址空间为64KB.MCS-51数据存储器可分为片内和片外两部分.(3)特殊功能寄存器(SFR)MCS-51有21个特殊功能寄存器(也称为专用寄存器),包括算术运算寄存器、指针寄存器、I/O口锁存器、定时器/计数器、串行口、中断、状态、控制寄存器等,它们被离散地分布在内部RAM的80H~FFH地址单元中(不包括PC),共占据了128个存储单元,构成了SFR存储块.其字节地址可被8整除的SFR可位寻址.SFR反映了MCS-51单片机的运行状态.80C51内部结构(4)I/O接口I/O接口是MCS-51单片机对外部实现控制和信息交换的必经之路,用于信息传送过程中的速度匹配和增加它的负载能力.8051内部有4个8位并行接口P0, P1, P2, P3,有1个全双工的可编程串行I/O接口.(5)定时器/计数器8051内部有两个16位可编程序的定时器/计数器,均为二进制加1计数器,分别命名为T0和T1.(6)中断系统8051可处理5个中断源(2个外部,3个内部)发出的中断请求,并可对其进行优先权处理.外部中断的请求信号可以从P3.2, P3.3引脚上输入,有电平或边沿两种触发方式;内部中断源有3个,2个定时器/计数器中断源和1个串行口中断源.8051的中断系统主要由中断允许控制器IE和中断优先级控制器IP等电路组成.2.2ADC0808相关知识本次课程设计仿真使用的是ADC0808,ADC0808是采样分辨率为8位的、以逐次逼近原理进行模/数转换的器件.其内部有一个8通道多路开关,它可以根据地址码锁存译码后的信号,只选通8路模拟输入信号中的一个进行A/D转换.ADC0808是ADC0809的简化版本,功能基本相同.一般在硬件仿真时采用ADC0808进行A/D转换,实际使用时采用ADC0809进行A/D转换.ADC0808是CMOS单片型逐次逼近式A/D转换器,它有8路模拟开关、地址锁存与译码器、比较器、8位开关树型A/D转换器.ADC0808引脚图2.3 DAC0832相关知识根据对DAC0832的数据锁存器和DAC寄存器的不同的控制方式,DAC0832有三种工作方式:直通方式、单缓冲方式和双缓冲方式.主要性能如下:(1)分辨率为8位;(2)电流稳定时间1us;(3)可单缓冲、双缓冲或直接数字输入;(4)只需在满量程下调整其线性度;(5)单一电源供电(+5V~+15V);(6)低功耗,20mW.DAC0832引脚功能电路应用原理图DAC0832是采样频率为八位的D/A转换芯片,集成电路内有两级输入寄存器,使DAC0832芯片具备双缓冲、单缓冲和直通三种输入方式,以便适于各种电路的需要(如要求多路D/A异步输入、同步转换等).所以这个芯片的应用很广泛,关于DAC0832应用的一些重要资料见下图: D/A转换结果采用电流形式输出.若需要相应的模拟电压信号,可通过一个高输入阻抗的线性运算放大器实现.运放的反馈电阻可通过RFB端引用片内固有电阻,也可外接.DAC0832逻辑输入满足TTL 电平,可直接与TTL电路或微机电路连接.DAC0832的逻辑框图和引脚排列3 数字滤波器设计原理及方法3.1中值滤波器设计原理计算法数字滤波方法有很多种,如中值滤波、算术平均滤波、加权平均滤波,限幅滤波等等.本次课程设计我选用的是中值滤波.中值滤波是先对某一参数连续采样N次(一般N取奇数),然后把N次采样值按从小到大排列,取中间值为本次采样值.该滤波方法实际上是一种排序方法,我在此采用的是冒泡法排序.由于在冒泡法排序中,每出现一次前者数据大于后者数据,就要进行二者数据的交换.中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,从而消除孤立的噪声点.方法是去某种结构的二维滑动模板,将板内像素按照像素值的大小进行排序,生成单调上升(或下降)的为二维数据序列.二维中值滤波输出为g(x,y)=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)} ,其中,f(x,y),g(x,y)分别为原始图像和处理后图像.W为二维模板,通常为2*2,3*3区域,也可以是不同的的形状,如线状,圆形,十字形,圆环形等.该算法的程序如下:#define N 11 //N值可根据实际情况调整char filter(){char value_buf[];char count,i,j,k,temp;for(count=0;count<N;count++) //获取数据{value_buf[count]=get_data();delay();}for(j=0;i<N-1;i++) //排序{k=j;for(j=i+1;j<N;j++)if(value_buf[j]<value_buf[k]);temp=value_buf[k];value_buf[k]=value_buf[j];value_buf[j]=temp;}return value_buf[(N-1)/2];}中值滤波能有效地克服偶然因素引起的波动或采样器不稳定引起的误码等脉冲干扰.对温度、液位等缓慢变化的被测参数采用此算法能收到良好的滤波效果,但对于流量、压力等快速变化的数据,不宜采用中位值滤波.3.2 AD转换电路ADC0808中,ADDA、ADDB、ADDC为模拟通道选择,编码为000~111分别选中IN0~IN7.ALE 为地址锁存信号,其上升沿锁存ADDA、ADDB、ADDC的信号,译码后控制模拟开关,接通八路模拟输入中相应的一路.CLK为输入时钟,为AD转换器提供转换的时钟信号,典型工作频率为640KHz.OE为输出允许信号,高电平时候打开三态输出缓存器,是转换后的数字量从D0~D7输出.EOC为转换结束信号,启动转换后EOC变为低电平,转换完成后EOC编程高电平.START为AD转换启动信号,正脉冲启动ADDA~ADDC选中的一路模拟信号开始转换,在其上跳变时,所有内部寄存器清零,在其下跳变时,开始进行AD转换.所以设计程序时,要先让START为0,在让START为1,最后让START为0.AD转换的程序如下:START = 0;START = 1;START = 0;while(EOC==0);OE = 1;a = P0;AD转换电路图3.3 DA转换模块DA0832有三种数模转换方法,直通方式、单缓冲方式、双缓冲方式,因为单片机输出后可以直接进行数模转换,所以这里我采用了不需要单片机控制的最为简单的直通方式,但是DA0832若用于直通方式.若用于直通方式下,则GND均接地,而VCC和ILE则接正电源.VREF是参考电源.IOUT1、IOUT2是两个输出端.DA0832输出的是电流,要利用运算放大器转换成电压信号.DA转换电路图4 创新拓展模块本次课设拓展模块设计了一个2*2矩阵键盘,通过矩阵键盘的控制达到中值、限幅、加权平均、滑动平均四种滤波器交替实现的目的.4.1 2*2矩阵键盘在键盘中按键数量较多时,为了减少I/O口的占用,通常将按键排列成矩阵形式.式键盘中,每条水平线和垂直线在交叉处不直接连通,而是通过一个按键加以连接.这样,一个端口(如P1口)就可以构成4*4=16个按键,比之直接将端口线用于键盘多出了一倍,而且线数越多,区别越明显.由此可见,在需要的键数比较多时,采用矩阵法来做键盘是合理的.本次课设设计了一个2*2最简矩阵键盘.如下图所示:2*2矩阵键盘2*2矩阵键盘程序设计如下:uchar Keyscan(void) //判断按键{P1=0x3f;if(key1==0) //行扫描z1=1,z2=0;if(key2==0)z2=1,z1=0;if(z1==1)//列扫描{ P1=0xfc;if(key4==0)z3=1;if(key3==0)z3=2;}if(z2==1){P1=0xfc;if(key4==0)z3=3;if(key3==0)z3=4;}return z3;}4.2 增加的三类滤波器介绍1. 加权平均滤波在算术平均滤波和移动平均滤波中,N次采样值在输出结果中的权重是均等的,取1/N.用这样的滤波算法,对于时变信号会引入滞后,N值越大,滞后越严重.为了增加新采样数据在移动平均中的权重,以提高系统对当前采样值中所受干扰的灵敏度,可采用加权平均滤波,它是移动平均滤波算法的改进.加权平均滤波是对连续N次采样值分别乘上不同的加权系统之后再求累加和,加权系统一般先小后大,以突出后面若干采样的效果,加强系统对参数变化趋势的辨识.各个加权系统均为小于1的小数,且满足总和等于1的约束条件.这样,加权运算之后的累加和即为有效采样值.为方便计算,可取各加权系数均为整数,且总和为256,加权运算后的累加和除以256,即舍去低字节后便是有效采样值.2.限幅滤波限幅滤波的基本原理是把两次相邻时刻(n和n-1)的采样值Yn和Yn-1相减,求出其差值,以绝对值表示,然后将这个差值与两次采样允许的最大偏差值ΔY比较,如果两次采样值的差值超过了允许的最大偏差值ΔY,则认为发生了随机干扰,并认为最后一次采样值Yn非法,应予剔除.剔除Yn后,可用Yn-1代替Yn;若未超过允许的最大偏差值范围,则认为本次采样值有效.可用如下公式表示:|Yn-Yn-1|≤ΔY;则Yn有效|Yn-Yn-1|>ΔY;则Yn-1有效.3. 滑动平均滤把连续取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.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.5 整体电路图设计整体电路图6 程序代码#include <reg51.h>#define uchar unsigned char#define A 0.005#define N 11sbit OE = P2^0;sbit START = P2^1;sbit EOC = P2^2;sbit key1=P1^0;sbit key2=P1^1;sbit key3=P1^6;sbit key4=P1^7;uchar a,z1,z2,z3,z4;uchar buf[N] ={0};void change(){int i;for(i=0;i<N-1;i++)buf[i]=buf[i+1];buf[N-1]=a;}uchar get_data(n){change();return buf[n];}uchar Keyscan(void) //判断按键{P1=0x3f;if(key1==0) //行扫描z1=1,z2=0;if(key2==0)z2=1,z1=0;if(z1==1) //列扫描{ P1=0xfc;if(key4==0)z3=1;if(key3==0)z3=2;}if(z2==1){P1=0xfc;if(key4==0)z3=3;if(key3==0)z3=4;}return z3;}uchar filter1() //中值滤波{uchar value_buff[N],temp;int count,j,k;for(count=0;count<N;count++)value_buff[count]=get_data(count);for(j=0;j<N-1;j++){ k=j;for(j=j+1;j<N;j++)if(value_buff[j]<value_buff[k]){temp=value_buff[k];value_buff[k]=value_buff[j];value_buff[j]=temp;}}return value_buff[(N-1)/2];}uchar filter2() //限幅滤波{ uchar new_value,value;value=get_data(N-2);new_value = get_data(N-1);if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new_value > A ) ) return value;return new_value;}uchar filter3() //滑动平均滤波{uchar value_buff[N];int i=0;int count;int sum=0;value_buff[i++]=get_data(count);if(i==N)i=0;for(count=0;count<N;count++)sum+=value_buff[count];return (uchar)(sum/N);}uchar filter4() //加权平均滤波{uchar code coe[N] = {1,1,1,2,2,2,3,3,3,3,1100}; uchar code sum_coe = 1+1+1+2+2+2+3+3+3+3+1100; uchar count;uchar value_buf[N];int sum=0;for (count=0;count<N;count++){value_buf[count] = get_data(count);}for (count=0;count<N;count++)sum += value_buf[count]*coe[count];return (uchar)(sum/sum_coe); }uchar ADC0808_READ(void) {uchar res;START = 0;START = 1;START = 0;while(EOC==0);OE = 1;a = P0;z4=Keyscan();if(z4==1)res=filter1();if(z4==2)res=filter2();if(z4==3)res=filter3();if(z4==4)res=filter4();return res;}void main(){z3=1;while(1){P3 = ADC0808_READ();}}7 仿真结果及分析7.1 仿真波形图中值滤波波形图限幅滤波波形图滑动平均滤波波形图加权平均滤波波形图7.2 结果分析限幅滤波的效果是和A值有关的,一般情况下,A值越小,则代表允许的噪声要越小,限幅滤波很适用于使幅值突变的噪声.中值滤波由于要求中值,所用到的排序算法会大大消耗时间,因此延时比较严重,但是总的来说选择排序比冒泡排序的延时情况要好.加权递推平均算法和上面一样,因为会求平均值,因此也会有时候产生中间值,但是如果把当前值得权值设的很大,而越久远之前的权值设的越小,则可明显改善此问题,另外由于加权递推平均滤波中用到的乘法,因此会有一定的延时.8 心得体会大三下学期了,马上就要进入大四,此次课设也是大学仅剩的几个课设之一了,我想通过自己的努力,好好做一下,好好锻炼自己的专业能力.作为一名电信专业的大三学生,我觉得这个单片机是十分有意义的,而且是十分必要的.在已度过的大学时间里,我们大多数接触的是专业课.我们在课堂上掌握的仅仅是专业课的理论知识,学习单片机和智能仪器已经有一年了,已经掌握了单片机的原理和如何用汇编语言编写程序,但是很少有机会取实践.如何去锻炼我们的实践能力?如何把我们所学的专业基础课理论知识运用到实践中去呢?我想做类似的课程设计,就为我们提供了良好的实践平台,这样能使我们对单片机及其应用认识和应用更加熟练,为我们以后走向社会工作打下良好基础.在做单片机课程设计的过程中,我感触最深的当属查阅大量的设计资料了.为了让自己的设计更加完善,查阅这方面的设计资料是十分必要的,同时也是必不可少的.我们是在做一个符合要求的单片机课程设计,但我们不是艺术家,他们可以抛开实际尽情在幻想的世界里翱翔,而我们一切都要有据可依,有理可寻,不切实际的构想永远只能是构想,永远无法升级为设计.为了写好程序,完成任务需查阅很多的资料,首先要先搞懂原理,比如ADC0808是如何工作的,DAC0832又是如何工作的,只有搞懂这些才能更好的设计出一个完善的系统.最后,要做好这个课程设计,就必须做到:在设计程序之前,对所用单片机的内部结构有一个系统的了解,知道该单片机内有哪些资源;要有一个清晰的思路和一个完整的的软件流程图;在设计程序时,不能妄想一次就将整个程序设计好,反复修改、不断改进是程序设计的必经之路;在设计过程中遇到问题是很正常的,但我们应该将每次遇到的问题记录下来,并分析清楚,以免下次再碰到同样的问题.另外,这次大作业让我感到了团队合作的重要性.在团队中,我们互帮互助,对整个单片机课程设计来说,这是至关重要的,缺少每一个人都会对我们的设计产生影响.单片机课程设计结束了,但是从中学到的知识会让我受益终身.发现、提出、分析、解决问题和实践能力的提高都会受益于我在以后的学习、工作和生活中.9 参考文献[1] 李正发.电工电子技术基础实验.北京:科学出版社2005[2] 李群芳,黄建.单片微型计算机与接口技术.北京:电子工业出版社2005[3] 周永金.模拟电子技术与应用.西安:陕西国防学院电子教研室 2005[4] 朱志伟.单片机及嵌入式系统的应用.北京:北京航空航天大学出版社 2010[5] 张毅刚.单片机原理及应用.北京:高等教育出版社2003。
10种简单的数字滤波算法(C语言源程序)
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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。
单片机dac滤波
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单片机dac滤波
单片机DAC滤波是指在单片机系统中,利用数字模拟转换器(DAC)对信号进行滤波处理的过程。
这种滤波通常用于消除噪声、平滑信号或提取特定频率的成分。
在单片机DAC滤波中,通常使用低通滤波器(LPF)或带通滤波器(BPF)来实现。
低通滤波器主要用于滤除高频噪声,保留低频信号;带通滤波器则用于提取特定频率范围的信号,滤除其他频率成分。
单片机DAC滤波的实现方法有多种,其中一种常用的方法是使用离散时间滤波器(Discrete-Time Filter,简称DTL)。
离散时间滤波器基于离散时间信号处理理论,通过一系列离散时间点上的样本值来逼近连续时间信号。
在单片机DAC滤波中,离散时间滤波器可以通过对DAC输出的离散值进行加权平均,实现连续时间信号的低通或带通滤波。
另外,还有一种常用的方法是使用无限冲激响应滤波器(Infinite Impulse Response Filter,简称IIR滤波器)或有限冲激响应滤波器(Finite Impulse Response Filter,简称FIR滤波器)。
这些滤波器通过对输入信号进行卷积运算,实现信号的滤波处理。
在单片机DAC滤波中,可以使用IIR或FIR滤波器对DAC输出的离散值进行卷积运算,实现连续时间信号的低通或带通滤波。
总的来说,单片机DAC滤波是一种有效的信号处理方法,可以用于消除噪声、平滑信号或提取特定频率的成分。
根据具体的应用需求,可以选择不同的滤波器类型和实现方法,以达到最佳的滤波效果。
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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)/**//********************* 滑动平均滤波*************************/ #define N 12char Value_Buffer[N];char i=0;char Filter(){char j;int SUM=0;Value_Buffer[i++]=get_ad();if(i==N)i = 0;for(j=0;j<N,j++)SUM=Value_Buffer[j];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>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/**/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<N;count++){value_buf[count] = get_ad();delay();}for (count=0,count<N;count++)sum += 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/**/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=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。
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#define N 12char value_buf[N];char i=0;int sum=0;char filter(){char Temp_Value;Temp_Value = get_ad();sum += value_buf[i] - Temp_Value;value_buf[i++] = Temp_Value;if ( i == N ) i = 0;return (char)(sum/N);}//注意value_buf全部初始化为第一次采集的值!!。