十种软件滤波的算法

合集下载

10种经典的软件滤波办法

10种经典的软件滤波办法1、限幅滤波法（又称程序差异滤波法）A、办法：依据履历差异，断定两次采样容许的最大过失值（设为A）每次查看到新值时差异：假定本次值与前次值之差lt;=A,则本次值有用假定本次值与前次值之差A,则本次值无效,丢掉本次值,用前次值替代本次值B、长处：能有用打败因偶尔要素致使的脉冲搅扰C、缺陷无法按捺那种周期性的搅扰滑润度差2、中位值滤波法A、办法：接连采样N次（N取奇数）把N次采样值按巨细摆放取基地值为本次有用值B、长处：能有用打败因偶尔要素致使的不坚决搅扰对温度、液位的改动缓慢的被测参数有杰出的滤波作用C、缺陷：对流量、速度等活络改动的参数不宜3、算术均匀滤波法A、办法：接连取N个采样值进行算术均匀运算N值较大时：信号滑润度较高，但活络度较低N值较小时：信号滑润度较低，但活络度较高N值的挑选：通常流量，N=12；压力：N=4B、长处：适用于对通常具有随机搅扰的信号进行滤波这么信号的特征是有一个均匀值，信号在某一数值方案邻近上下不坚决C、缺陷：关于丈量速度较慢或央求数据核算速度较快的实时操控不适用比照糟蹋RAM4、递推均匀滤波法（又称滑动均匀滤波法）A、办法：把接连取N个采样值当作一个行列行列的长度固定为N每次采样到一个新数据放入队尾,并丢掉正本队首的一次数据.(抢先先出准则)把行列中的N个数据进行算术均匀运算,就可取得新的滤波作用N值的挑选：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4B、长处：对周期性搅扰有杰出的按捺作用，滑润度高适用于高频振动的体系C、缺陷：活络度低对偶尔呈现的脉冲性搅扰的按捺作用较差不易消除由于脉冲搅扰所构成的使的采样值过失不适用于脉冲搅扰比照严峻的场合比照糟蹋RAM5、中位值均匀滤波法（又称防脉冲搅扰均匀滤波法）A、办法：恰当于中位值滤波法+算术均匀滤波法接连采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值然后核算N-2个数据的算术均匀值N值的挑选：3~14B、长处：交融了两种滤波法的长处关于偶尔呈现的脉冲性搅扰，可消除由于脉冲搅扰所构成的使的采样值过失C、缺陷：丈量速度较慢，和算术均匀滤波法相同比照糟蹋RAM6、限幅均匀滤波法A、办法：恰当于限幅滤波法+递推均匀滤波法每次采样到的新数据抢先行限幅处理，再送入行列进行递推均匀滤波处理B、长处：交融了两种滤波法的长处关于偶尔呈现的脉冲性搅扰，可消除由于脉冲搅扰所构成的使的采样值过失C、缺陷：比照糟蹋RAM7、一阶滞后滤波法A、办法：取a=0~1本次滤波作用=（1-a）*本次采样值+a*前次滤波作用B、长处：对周期性搅扰具有杰出的按捺作用适用于不坚决频率较高的场合C、缺陷：相位滞后，活络度低滞后程度取决于a值巨细。

10种软件滤波方法

10种软件滤波方法2009-02-16 09:061、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”。

经典的软件滤波方法

10种软件滤波方法及示例程序

10种软件滤波方法及示例程序滤波是数字信号处理中常用的一种方法，用于去除信号中的噪声或者改变信号的频率响应。

软件滤波是指使用计算机软件来实现滤波功能。

本文将介绍10种常用的软件滤波方法，并附上相应的示例程序。

1.均值滤波：将信号中的每个样本点都替换为其邻近样本点的平均值。

这种方法适用于去除高频噪声，但会导致信号的模糊化。

示例程序：```pythonimport numpy as npdef mean_filter(signal, window_size):filtered_signal = []for i in range(len(signal)):start = max(0, i - window_size//2)end = min(len(signal), i + window_size//2)filtered_signal.append(np.mean(signal[start:end]))return filtered_signal#使用示例signal = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]window_size = 3filtered_signal = mean_filter(signal, window_size)print(filtered_signal)```2.中值滤波：将信号中每个样本点都替换为邻近样本点的中值。

这种方法适用于去除椒盐噪声等随机噪声，但不适用于平滑信号。

示例程序：```pythonimport numpy as npdef median_filter(signal, window_size):filtered_signal = []for i in range(len(signal)):start = max(0, i - window_size//2)end = min(len(signal), i + window_size//2)filtered_signal.append(np.median(signal[start:end]))return filtered_signal#使用示例signal = [1, 3, 5, 7, 9, 8, 6, 4, 2]window_size = 3filtered_signal = median_filter(signal, window_size)print(filtered_signal)```3.高斯滤波：使用一维/二维高斯函数作为滤波器，加权平均信号的邻近样本点。

[整理]11种经典软件滤波的原理和实现

11种经典软件滤波的原理和实现整理:lab_ass boleft (ZOGLAB BBS斑竹)2003.5.23软件滤波11种软件滤波方法(这个是论坛里的经典老贴了)1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）A、方法：根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰C、缺点无法抑制那种周期性的干扰平滑度差2、中位值滤波法A、方法：连续采样N次（N取奇数）把N次采样值按大小排列取中间值为本次有效值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果C、缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜3、算术平均滤波法A、方法：连续取N个采样值进行算术平均运算N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4B、优点：适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动C、缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用比较浪费RAM4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）A、方法：把连续取N个采样值看成一个队列队列的长度固定为N每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4 B、优点：对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高适用于高频振荡的系统C、缺点：灵敏度低对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差不适用于脉冲干扰比较严重的场合比较浪费RAM5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）A、方法：相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值然后计算N-2个数据的算术平均值N值的选取：3~14B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点：测量速度较慢，和算术平均滤波法一样比较浪费RAM6、限幅平均滤波法A、方法：相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”每次采样到的新数据先进行限幅处理，再送入队列进行递推平均滤波处理B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点：比较浪费RAM7、一阶滞后滤波法A、方法：取a=0~1本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果B、优点：对周期性干扰具有良好的抑制作用适用于波动频率较高的场合C、缺点：相位滞后，灵敏度低滞后程度取决于a值大小不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号8、加权递推平均滤波法A、方法：是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权通常是，越接近现时刻的数据，权取得越大。

十大滤波算法

9.D、缺点：
10.?? ?对流量、速度等快速变化的参数不宜。
11.E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
12.*/
13.?
14.intFilter_Value;
15.?
16.voidsetup(){
17.??Serial.begin(9600);? ?? ?//初始化串口通信
18.??randomSeed(analogRead(0));//产生随机种子
24.}
25.?
26.voidloop(){
27.??Filter_Value = Filter();? ?? ?//获得滤波器输出值
28.??Serial.println(Filter_Value);//串口输出
29.??delay(50);
30.}
31.?
32.//用于随机产生一个300左右的当前值
43.??filter_buf[FILTER_N]= Get_AD();
44.??for(i =0; i < FILTER_N; i++){
45.? ? filter_buf[i]= filter_buf[i +1];//所有数据左移，低位仍掉
46.? ? filter_sum += filter_buf[i];
19.}
20.?
21.voidloop(){
22.??Filter_Value = Filter();? ?? ?//获得滤波器输出值
23.??Serial.println(Filter_Value);//串口输出
24.??delay(50);
25.}
26.?
27.//用于随机产生一个300左右的当前值

十种经典的软件滤波方法+程序

十种经典的软件滤波方法+程序十种经典的软件滤波方法+程序1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）A、方法：根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰C、缺点无法抑制周期性的干扰平滑度差/* A值可根据实际情况调整， value为有效值，new_value为当前采样值，滤波程序返回有效的实际值*/#define A 10char value;char filter(){char new_value;new_value = get_ad();if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new_value > A )return value;return new_value;}2、中位值滤波法A、方法：连续采样N次（N取奇数）把N次采样值按大小排列取中间值为本次有效值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果C、缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜#define N 11 //N值可根据实际情况调整char filter(){char value_buf[N];char count,i,j,temp;for (count=0;count<N;count++){value_buf[count]=get_ad(); //获取采样值delay();}for (j=0;j<N-1;j++) //采样值由小到大排列，排序采用冒泡法{for (i=0;i<N-j;i++){if(value_buf[i]>value_buf[i+1]){temp=value_buf[i];value_buf[i]=value_buf[i+1];value_buf[i+1]=temp;}}}return value_buf[(N-1)/2]; //取中间值}3、算术平均滤波法A、方法：连续取N个采样值进行算术平均运算N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4B、优点：适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动C、缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用比较浪费RAM#define N 12char filter(){int sum = 0;for ( count=0;count<N;count++){sum + = get_ad();delay();}return (char)(sum/N);}4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）A、方法：把连续取N个采样值看成一个队列队列的长度固定为N每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4B、优点：对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高适用于高频振荡的系统C、缺点：灵敏度低对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差不适用于脉冲干扰比较严重的场合比较浪费RAM#define N 12char value_buf[N];char i=0;char filter(){char count;int sum=0;value_buf[i++] = get_ad();if ( i == N ) i = 0;for ( count=0;count<N,count++)sum += value_buf[count];return (char)(sum/N);}5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）A、方法：相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值然后计算N-2个数据的算术平均值N值的选取：3~14B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点：测量速度较慢，和算术平均滤波法一样比较浪费RAM#define N 12char filter(){char count,i,j;char value_buf[N];int sum=0;for (count=0;count<N;count++){value_buf[count] = get_ad();delay();}for (j=0;j<N-1;j++){for (i=0;i<N-j;i++){if ( value_buf[i]>value_buf[i+1] ){temp = value_buf[i];value_buf[i] = value_buf[i+1];value_buf[i+1] = temp;}}}for(count=1;count<N-1;count++)sum += value[count];return (char)(sum/(N-2));}6、限幅平均滤波法A、方法：相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”每次采样到的新数据先进行限幅处理，再送入队列进行递推平均滤波处理B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点：比较浪费RAM参考子程序1、37、一阶滞后滤波法A、方法：取a=0~1本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果B、优点：对周期性干扰具有良好的抑制作用适用于波动频率较高的场合C、缺点：相位滞后，灵敏度低滞后程度取决于a值大小不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号/* 为加快程序处理速度假定基数为100，a=0~100 */#define a 50char value;char filter(){char new_value;new_value = get_ad();return (100-a)*value + a*new_value;}8、加权递推平均滤波法A、方法：是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权通常是，越接近现时刻的数据，权取得越大。

十种滤波方法

10种软件滤波方法在工业现场对数据采集时，需要考虑数据采集的实时性和安全性，有时需要对采集的数据进行软处理．下面就简单介绍几种数据采集滤波的方法，希望对大家有用．1、限幅滤波法（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RAM.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。

十大滤波算法程序全套整合(精心整编版)

十大滤波算法程序大全(精心整理版)1、限幅滤波法*函数名称：AmplitudeLimiterFilter()-限幅滤波法*优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰*缺点：无法抑制那种周期性的干扰，且平滑度差*说明：1、调用函数GetAD(),该函数用来取得当前值2、变量说明Value:最近一次有效采样的值，该变量为全局变量NewValue:当前采样的值ReturnValue:返回值3、常量说明A:两次采样的最大误差值，该值需要使用者根据实际情况设置*入口：Value,上一次有效的采样值，在主程序里赋值*出口：ReturnValue,返回值，本次滤波结果****************************************************/#define A 10unsigned char Valueunsigned char AmplitudeLimiterFilter(){unsigned char NewValue;unsigned char ReturnValue;NewValue=GatAD();if(((NewValue-Value)>A))||((Value-NewValue)>A))) ReturnValue=Value;else ReturnValue=NewValue;return(ReturnValue);}2、中位值滤波法/*****************************************************函数名称：MiddlevalueFilter()-中位值滤波法*优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰；对温度、液位等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果*缺点：对流量，速度等快速变化的参数不宜*说明：1、调用函数GetAD(),该函数用来取得当前值Delay(),基本延时函数2、变量说明ArrDataBuffer[N]:用来存放一次性采集的N组数据Temp:完成冒泡法试用的临时寄存器i,j,k:循环试用的参数值3、常量说明N：数组长度*入口：*出口：value_buf[(N-1)/2],返回值，本次滤波结果*****************************************************/ #define N 11unsigned char MiddlevalueFilter(){unsigned char value_buf[N];unsigned char i,j,k,temp;for(i=0;i<N;i++){value_buf[i] = get_ad();delay();}for (j=0;j<N-1;j++){for (k=0;k<N-j;k++){if(value_buf[k]>value_buf[k+1]){temp = value_buf[k];value_buf[k] = value_buf[k+1];value_buf[k+1] = temp;}}}return value_buf[(N-1)/2];}3、算术平均滤波法/*********************************************************说明：连续取N个采样值进行算术平均运算优点：试用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波。

C语言十大滤波算法

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。

10种常见的滤波算法

10种软件滤波方法1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）A、方法：根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值B、优点：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。

种软件滤波方法DOC

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

也可以说，软件滤波是通过对信号进行数字化处理来消除噪声的一种方法。

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

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

该方法适用于噪声较小或均匀分布的信号。

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

中值滤波对于脉冲噪声的抑制效果较好。

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

高斯滤波适用于噪声呈高斯分布的信号。

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

这种滤波方法通常用于非线性滤波，如降低背景噪声。

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

加权滤波常用于需要保留信号细节的应用中。

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

限幅滤波可用于去除异常值或突发噪声。

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

自相关滤波对于周期性噪声的抑制效果较好。

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

卡尔曼滤波适用于信号中存在随机噪声和系统动力学的情况。

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

11种软件滤波方法程序设计

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
for(count=0;count<N;count++) //连续读入N个采样值
{
value_buf[count]=get_ad();
delay();
}
for(j=0;j<N;j++) //气泡排序，由小到大
{
for(i=0;i<N-j;i++)
A、方法：
是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数Fra bibliotek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
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
第11种方法：IIR 数字滤波器
A. 方法：
确定信号带宽，滤之。
Y(n) = a1*Y(n-1) + a2*Y(n-2) + ... + ak*Y(n-k) + b0*X(n) + b1*X(n-1) + b2*X(n-2) + ... + bk*X(n-k)
B、优点：
对周期性干扰具有良好的抑制作用

十一种通用软件滤波算法

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

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

它适用于消除高频噪声。

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

它适用于去除椒盐噪声。

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

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

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

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

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

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

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

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

十大滤波算法范文

十大滤波算法范文滤波算法是信号处理中常用的一种技术，用于去除噪声、平滑数据、提取频率成分等。

以下是十大常用的滤波算法：1. 均值滤波算法（Mean Filter）：计算邻域像素的平均值来代替当前像素值，适用于去除随机噪声。

2. 中值滤波算法（Median Filter）：用邻域像素的中值来代替当前像素值，适用于去除脉冲噪声。

3. 高斯滤波算法（Gaussian Filter）：按照高斯函数计算权重，对邻域像素进行加权平均，适用于光滑数据且保留边缘细节。

4. 锐化滤波算法（Sharpening Filter）：增强图像的边缘和细节，通过将原始图像与低通滤波器生成的图像相减得到。

5. 无限脉冲响应滤波算法（Infinite Impulse Response Filter，IIR Filter）：使用递归差分方程计算输出，具有较低的计算复杂度和较好的频率响应。

6. 有限脉冲响应滤波算法（Finite Impulse Response Filter，FIR Filter）：使用有限长度的冲激响应作为滤波器的权重系数，适用于数字滤波器设计。

7. 快速傅里叶变换滤波算法（Fast Fourier Transform Filter，FFT Filter）：将时域信号转换为频域信号进行滤波，适用于频域处理。

8. 卡尔曼滤波算法（Kalman Filter）：通过将测量值与模型预测值进行加权平均，适用于估计系统状态和减少噪声。

9. 维纳滤波算法（Wiener Filter）：通过最小均方误差准则对输入信号进行估计，适用于信号恢复和去噪。

10. 自适应滤波算法（Adaptive Filter）：根据输入信号的特性调整滤波器的参数，适用于未知统计特性的信号处理。

以上是十大常用的滤波算法，它们都有各自的适用场景和优劣势。

在实际应用中，选择合适的滤波算法对于信号处理的效果至关重要。

10种常用的软件滤波方法及示例程序

四、递推平均滤波法 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
3、算术平均滤波法
#define N 12
char 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）
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
十、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
排序采用冒泡法*/ #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(); delay(); } for (j=0;j<N-1;j++)
示例程序
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();

11种软件滤波方法DOC

11种经典软件滤波的原理和实现[使用AD的朋友必看]1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）A、方法：根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰C、缺点无法抑制那种周期性的干扰平滑度差2、中位值滤波法A、方法：连续采样N次（N取奇数）把N次采样值按大小排列取中间值为本次有效值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果C、缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜3、算术平均滤波法A、方法：连续取N个采样值进行算术平均运算N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4B、优点：适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动C、缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用比较浪费RAM4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）A、方法：把连续取N个采样值看成一个队列队列的长度固定为N每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4B、优点：对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高适用于高频振荡的系统C、缺点：灵敏度低对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差不适用于脉冲干扰比较严重的场合比较浪费RAM5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）A、方法：相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值然后计算N-2个数据的算术平均值N值的选取：3~14B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点：测量速度较慢，和算术平均滤波法一样比较浪费RAM6、限幅平均滤波法A、方法：相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”每次采样到的新数据先进行限幅处理，再送入队列进行递推平均滤波处理B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点：比较浪费RAM7、一阶滞后滤波法A、方法：取a=0~1本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果B、优点：对周期性干扰具有良好的抑制作用适用于波动频率较高的场合C、缺点：相位滞后，灵敏度低滞后程度取决于a值大小不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号8、加权递推平均滤波法A、方法：是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权通常是，越接近现时刻的数据，权取得越大。