十大滤波算法
C语言十大滤波算法
十大滤波算法程序大全精心整理版转自网络11、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;ifNewValue-Value>A||Value-NewValue>A ReturnValue=Value;else ReturnValue=NewValue;returnReturnValue;}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ArrDataBufferN: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_bufN-1/2,返回值,本次滤波结果/define N 11unsigned char MiddlevalueFilter {unsigned char value_bufN;unsigned char i,j,k,temp;fori=0;i<N;i++{value_bufi = get_ad;delay;}for j=0;j<N-1;j++{for k=0;k<N-j;k++{ifvalue_bufk>value_bufk+1{temp = value_bufk;value_bufk = value_bufk+1;value_bufk+1 = temp;}}}return value_bufN-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;这种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;缺点:对于测量速度较慢或要求数据计算较快的实时控制不适用;/define N 12char filter{unsigned int sum = 0;unsigned char i;for i=0;i<N;i++{sum + = get_ad;delay;}returncharsum/N;}4、递推平均滤波法又称滑动平均滤波法/说明:把连续N个采样值看成一个队列,队列长度固定为N;每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉队首的一次数据;把队列中的N各数据进行平均运算,既获得新的滤波结果;优点:对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高;试用于高频振荡的系统缺点:灵敏度低;对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差,不适于脉冲干扰较严重的场合/define N 12unsigned char value_bufN;unsigned char filter{unsigned char i;unsigned char value;int sum=0;value_bufi++ = get_ad; //采集到的数据放入最高位fori=0;i<N;i++{value_bufi=value_bufi+1; //所有数据左移,低位扔掉sum += value_bufi;}value = sum/N;returnvalue;}5、中位值平均滤波法又称防脉冲干扰平均滤波法/说明:采一组队列去掉最大值和最小值优点:融合了两种滤波的优点;对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除有其引起的采样值偏差;对周期干扰有良好的抑制作用,平滑度高,适于高频振荡的系统;缺点:测量速度慢/define N 12uchar filter{unsigned char i,j,k,l;unsigned char temp,sum=0,value; unsigned char value_bufN,;fori=0;i<N;i++{value_bufi = get_ad;delay;}//采样值从小到大排列冒泡法forj=0;j<N-1;j++{fori=0;i<N-j;i++{ifvalue_bufi>value_bufi+1{temp = value_bufi;value_bufi = value_bufi+1;value_bufi+1 = temp;}}}fori=1;i<N-1;i++sum += value_bufi;value = sum/N-2;returnvalue;}6、递推中位值滤波法/优点:对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由其引起的采样值偏差; 对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高;试用于高频振荡的系统缺点:测量速度慢/char filterchar new_data,char queue,char n {char max,min;char sum;char i;queue0=new_data;max=queue0;min=queue0;sum=queue0;fori=n-1;i>0;i--{ifqueuei>maxmax=queuei;else if queuei<minmin=queuei;sum=sum+queuei;queuei=queuei-1;}i=n-2;sum=sum-max-min+i/2; //说明:+i/2的目的是为了四舍五入sum=sum/i;returnsum;}7、限幅平均滤波法/优点:对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除有其引起的采样值偏差; /define A 10define N 12unsigned char data;unsigned char filterdata{unsigned char i;unsigned char value,sum;dataN=GetAD;ifdataN-dataN-1>A||dataN-1-dataN>A dataN=dataN-1;//else dataN=NewValue;fori=0;i<N;i++{datai=datai+1;sum+=datai;}value=sum/N;returnvalue;}8、一阶滞后滤波法/函数名称:filter-一阶滞后滤波法说明: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Or_dataN:采集的数据Dr0_flag、Dr1_flag:前一次比较与当前比较的方向位 coeff:滤波系数F_count:滤波计数器3、常量说明N:数组长度Thre_value:比较门槛值入口:出口:/define Thre_value 10define N 50float Or_dataN;unsigned char Dr0_flag=0,Dr1_flag=0; void absfloat first,float second {float abs;iffirst>second{abs=first-second;Dr1_flag=0;}else{abs=second-first;Dr1_flag=1;}returnabs;}void filtervoid{uchar i=0,F_count=0,coeff=0;float Abs=;//确定一阶滤波系数fori=1;i<N;i++{Abs=absOr_datai-1,Or_datai;ifDr1_flag^Dr0_flag //前后数据变化方向一致{F_count++;ifAbs>=Thre_value{F_count++;F_count++;}ifF_count>=12F_count=12;coeff=20F_count;}else //去抖动coeff=5;//一阶滤波算法ifDr1_flag==0 //当前值小于前一个值Or_datai=Or_datai-1-coeffOr_datai-1-Or_datai/256;elseOr_datai=Or_datai-1+coeffOr_datai-Or_datai-1/256;F_count=0; //滤波计数器清零Dr0_flag=Dr1_flag;}}9、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;sum_coe:加权系数和/define N 12const char code coeN = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12}; const char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12; unsigned char filter{unsigned char i;unsigned char value_bufN; int sum=0;for i=0;i<N;i++{value_bufi = get_ad;delay;}for i=0,i<N;i++{value_bufi=value_bufi+1; sum += value_buficoei; }sum/=sum_coe;value=sum/N;returnvalue;}10、消抖滤波法//define N 12unsigned char filter{unsigned char i=0;unsigned char new_value; new_value = get_ad;ifvalue =new_value;{i++;if i>N{i=0;value=new_value; }}else i=0;returnvalue;}。
十大滤波算法
十大滤波算法滤波算法是数字图像处理中最基本的算法之一,它可以改善图像质量,抑制噪声,提取有用信息和抵消图像插值错误等。
滤波也是一个让人了解图像处理的过程的重要组成部分。
滤波的主要作用是改进图像质量,去除噪声,提取有用信息以及抵消图像插值错误。
这里有十种常用的滤波算法,可以帮助你更好地理解滤波算法,它们分别是:1.单均值(Simple Average):这种滤波器可以帮助抵消噪声,它将图像中每个像素周围的像素值求平均,将其设置为该像素的新值。
2. 中值(Median):它将像素点周围的像素值做排序,然后将其中值设置为该像素的新值,从而抑制噪声。
3.角(Dark Corner):它用于消除图像中的角点。
它将图像中每个像素周围的像素值做排序,然后取最小值来替代暗角处的像素值,从而去除暗角。
4.斯滤波(Gaussian Filtering):它是根据高斯函数提取图像的有用信息的一种简单的滤波器,它的基本原理是将图像中每个像素的像素值替换为该像素周围像素点的加权平均值,并压制高频噪声。
5.方图均衡(Histogram Equalization):它是一种将暗部或亮部像素值增强的方法,可以有效改善图像对比度和色彩质量。
6.邻均值(Neighborhood Average):它是一种用来抑制噪声,突出图像边缘和细节的滤波器,它将图像中每个像素值替换为其附近像素点的加权平均值。
7.量平滑(Energy Smoothing):它是一种抑制噪声的滤波算法,它将图像中每个像素值替换为它附近像素点的加权和,也就是说加权求和的目标函数的最小值。
8.数函数平均(Exponential Average):它也是一种抑制噪声的滤波算法,它将图像中每个像素值替换为它附近像素点的指数函数的加权平均值。
9.值抖动滤波(Mean Shaking Filter):它是一种高效的抑制噪声的滤波算法,它将图像中每个像素值替换为其附近像素点均值加上权重噪声值的加权平均值。
十大滤波算法精修订
41.filter_sum += Get_AD();
42.delay(1);
43.}
44.return(int)(filter_sum / FILTER_N);
45.}
4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
ARDUINO 代码
1./*
44.else
45.returnNewValue;
46.}
2、中位值滤波法
ARDUINO 代码
1./*
2.A、名称:中位值滤波法
3.B、方法:
4.连续采样N次(N取奇数),把N次采样值按大小排列,
5.取中间值为本次有效值。
6.C、优点:
7.能有效克服因偶然因素引起的波动干扰;
8.对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。
46.filter_temp = filter_buf[i];
47.filter_buf[i]= filter_buf[i +1];
48.filter_buf[i +1]= filter_temp;
49.}
50.}
51.}
52.returnfilter_buf[(FILTER_N -1)/2];
53.}
2.A、名称:递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
3.B、方法:
4.把连续取得的N个采样值看成一个队列,队列的长度固定为N,
5.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),
6.把队列中的N个数据进行算术平均运算,获得新的滤波结果。
7.N值的选取:流量,N=12;压力,N=4;液面,N=4-12;温度,N=1-4。
十大滤波算法
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。
十大滤波算法
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。
滤波方法
10种软件滤波的方法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RAM4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)A、方法:把连续取N个采样值看成一个队列队列的长度固定为N 每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果N值的选取:流量,N=12;压力:N=4;液面,N=4~12;温度,N=1~4 B、优点:对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高适用于高频振荡的系统C、缺点:灵敏度低对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差不适用于脉冲干扰比较严重的场合比较浪费RAM5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)A、方法:相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”连续采样N个数据,去掉一个最大值和一个最小值然后计算N-2个数据的算术平均值N值的选取:3~14 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: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。
11种滤波算法及程序
11种滤波算法及程序十一种滤波算法及程序1 概述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。
1.1 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。
㈠.限幅滤波法㈡.中值滤波法1.2 抑制小幅度高频噪声的平均滤波法小幅度高频电子噪声:电子器件热噪声、A/D 量化噪声等。
通常采用具有低通特性的线性滤波器:算数平均滤波法、加权平均滤波法、滑动加权平均滤波法一阶滞后滤波法等。
㈠.算数平均㈡.滑动平均㈢.加权滑动平均㈣一阶滞后滤波法1.3 复合滤波法在实际应用中,有时既要消除大幅度的脉冲干扰,有要做到数据平滑。
因此常把前面介绍的两种以上的方法结合起来使用,形成复合滤波。
去极值平均滤波算法:先用中值滤波算法滤除采样值中的脉冲性干扰,然后把剩余的各采样值进行平均滤波。
连续采样N 次,剔除其最大值和最小值,再求余下N-2 个采样的平均值。
显然,这种方法既能抑制随机干扰,又能滤除明显的脉冲干扰。
2 十一种通用滤波算法2.1 限幅滤波法(又称程序判断滤波法)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2.2 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RAM2.4 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RAM2.5 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RAM2.6 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RAM2.7 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2.8 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。
adc滤波的10种经典算法
adc滤波的10种经典算法ADC(模数转换器)滤波算法是将采样得到的模拟信号进行数字化处理时常用的方法。
滤波的目的是去除噪声和不必要的频率成分,以提高信号质量。
下面列举了10种经典的ADC滤波算法:1. 均值滤波器:将一组采样值取平均值,用于平滑信号,减小噪声的影响。
该算法简单且易于实现,但对于快速变化的信号可能会引入较大的误差。
2. 中值滤波器:将一组采样值排序,取中间值作为输出值。
中值滤波器能够有效地去除脉冲噪声,对于非线性噪声具有良好的去除效果。
3. 限幅滤波器:将采样值限制在一定范围内,超出范围的值替换为最大或最小值。
该滤波器适用于信号中存在脉冲噪声的情况,能够有效去除异常值。
4. 低通滤波器:只允许低频信号通过,抑制高频信号。
常用的低通滤波器包括巴特沃斯滤波器、布脱沃斯滤波器等。
低通滤波器可应用于去除高频噪声,平滑信号。
5. 高通滤波器:只允许高频信号通过,抑制低频信号。
高通滤波器可用于去除低频噪声,突出高频信号。
6. 带通滤波器:只允许一定频率范围内的信号通过,抑制其他频率的信号。
带通滤波器可用于突出某个频段的信号。
7. 自适应滤波器:根据输入信号的特点自动调整滤波参数,适应不同的信号环境。
自适应滤波器能够实时调整滤波效果,适应信号的变化。
8. 卡尔曼滤波器:利用系统的状态方程和观测方程,通过最小化预测误差和观测误差的加权和,实现对信号的滤波。
卡尔曼滤波器适用于线性系统,能够对系统状态进行较准确的估计。
9. 无限脉冲响应(IIR)滤波器:在滤波过程中利用反馈,具有较窄的通带和较宽的阻带。
IIR滤波器具有较好的频率响应特性,但容易引入稳定性问题。
10. 有限脉冲响应(FIR)滤波器:滤波过程中不利用反馈,仅利用输入信号和滤波器的系数进行计算。
FIR滤波器具有较好的稳定性和线性相位特性,适用于需要精确频率响应的应用。
这些经典的ADC滤波算法在不同的应用场景中有着各自的优势和适用性。
在实际应用中,需要根据信号的特点和要求选择合适的滤波算法,以达到最佳的滤波效果。
种常见的AD滤波算法
种常见的AD滤波算法AD滤波算法是一种数字信号处理技术,用于处理采样信号中的噪声和干扰。
以下介绍了11种常见的AD滤波算法。
1.均值滤波:将每个采样点的邻近采样点的平均值作为滤波结果。
适用于高斯白噪声。
2.中值滤波:取邻近采样点的中间值作为滤波结果。
可有效滤除脉冲噪声。
3.加权平均滤波:给不同位置的采样点赋予不同的权重,再对它们进行加权平均。
适用于有时域变化的信号。
4.限幅平均滤波:在加权平均滤波的基础上增加一个限幅器,将那些超出一定范围的采样点排除在外。
适用于包含异常值的信号。
5.自适应滤波:根据信号的特征和噪声的统计特性动态调整滤波算法。
适用于环境噪声变化较大的情况。
6.卡尔曼滤波:基于状态估计的滤波方法,通过观测数据和系统模型对信号进行估计,适用于具有时间连续性的信号。
7.滑动平均滤波:将前N个采样点的平均值作为当前采样点的滤波结果,适用于有周期性变化的信号。
8.指数平滑滤波:对当前采样点和前一次的滤波结果按比例加权求和得到新的滤波结果。
适用于有趋势性变化的信号。
9.自适应中值滤波:根据邻近采样点的特性和当前采样点的特性动态调整中值滤波算法的窗口大小。
适用于噪声幅度可变的信号。
10.自适应混合滤波:根据观测数据和噪声特性动态调整不同滤波算法的权重,混合多个滤波算法。
适用于多种噪声同时存在的信号。
11.小波变换滤波:通过小波变换将信号分解成不同频率的小波系数,去除低频小波系数后再进行逆变换得到滤波后的信号。
适用于同时存在高频和低频噪声的信号。
这些AD滤波算法都有各自适用的场景和优缺点,选择适合的滤波算法需要根据具体的信号特性和噪声情况进行判断。
10种常用滤波方法
10种常用滤波方法
滤波是信号处理领域中常用的技术,用于去除噪声、增强信号的一些特征或改变信号的频谱分布。
在实际应用中,经常使用以下10种常用滤波方法:
1.均值滤波:将像素点周围邻域像素的平均值作为该像素点的新值,适用于去除高斯噪声和椒盐噪声。
2.中值滤波:将像素点周围邻域像素的中值作为该像素点的新值,适用于去除椒盐噪声和激动噪声。
3.高斯滤波:使用高斯核函数对图像进行滤波,通过调整高斯窗口的大小和标准差来控制滤波效果。
适用于去除高斯噪声。
4.双边滤波:通过考虑像素的空间距离和像素值的相似性,对图像进行滤波。
适用于平滑图像的同时保留边缘信息。
5. 锐化滤波:通过滤波操作突出图像中的边缘和细节信息,常用的方法有拉普拉斯滤波和Sobel滤波。
6.中可变值滤波:与中值滤波相似,但适用于非线性信号和背景噪声的去除。
7.分位值滤波:通过对像素值进行分位数计算来对图像进行滤波,可以去除图像中的异常像素。
8.快速傅里叶变换滤波:通过对信号进行傅里叶变换,滤除特定频率的成分,常用于频谱分析和滤波。
9.小波变换滤波:利用小波变换的多尺度分析特性,对信号进行滤波处理,适用于图像去噪和图像压缩。
10.自适应滤波:通过根据信号的局部特征自动调整滤波参数,适用于信号中存在时间和空间变化的情况。
以上是常见的10种滤波方法,每种方法都有不同的适用场景和优缺点。
在实际应用中,选择合适的滤波方法需要根据具体的信号特征和处理需求来确定。
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。
十一种通用滤波算法(转)
⼗⼀种通⽤滤波算法(转)Easy Code⼀.⼗⼀种通⽤滤波算法(转)1、限幅滤波法(⼜称程序判断滤波法) A、⽅法:根据经验判断,确定两次采样允许的最⼤偏差值(设为A)每次检测到新值时判断:如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效如果本次值与上次值之差>A,则本次值⽆效,放弃本次值,⽤上次值代替本次值 B、优点:能有效克服因偶然因素引起的脉冲⼲扰 C、缺点⽆法抑制那种周期性的⼲扰平滑度差2、中位值滤波法 A、⽅法:连续采样N次(N取奇数)把N次采样值按⼤⼩排列取中间值为本次有效值 B、优点:能有效克服因偶然因素引起的波动⼲扰对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果 C、缺点:对流量、速度等快速变化的参数不宜3、算术平均滤波法 A、⽅法:连续取N个采样值进⾏算术平均运算 N值较⼤时:信号平滑度较⾼,但灵敏度较低 N值较⼩时:信号平滑度较低,但灵敏度较⾼ N值的选取:⼀般流量,N=12;压⼒:N=4 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 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。
十大滤波算法程序大全(arduino)
1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
2、中位值滤波法
3、算术平均滤波法
4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)
6、限幅平均滤波法
7、一阶滞后滤波法
8、加权递推平均滤波法
9、消抖滤波法
10、限幅消抖滤波法
11、新增加卡尔曼滤波(非扩展卡尔曼),代码在17楼(点击这里)感谢zhangzhe0617分享
程序默认对int类型数据进行滤波,如需要对其他类型进行滤波,只需要把程序中所有int替换成long、float或者double即可。
中位值滤波法
算术平均滤波法:
6、限幅平均滤波法
7、一阶滞后滤波法
8、加权递推平均滤波法
9、消抖滤波法
10、限幅消抖滤波法。
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。
十大滤波算法程序大全(精心整理版)教学教材
十大滤波算法程序大全(精心整理版)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。
(完整版)十种软件滤波的算法
十种软件滤波的算法软件滤波在嵌入式的数据采集和处理中有着很重要的作用,这10种方法各有优劣,根据自己的需要选择。
同时提供了C语言的参考代码,希望对各位能有帮助。
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/* 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;returnnew_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/* N值可根据实际情况调整排序采用冒泡法*/#define N 11char filter(){charvalue_buf[N];charcount,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=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;charvalue_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/* 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。
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12.*/
13.
14.16.voidsetup(){
17.(9600);//初始化串口通信
18.randomSeed(analogRead(0));//产生随机种子
19.}
20.
21.voidloop(){
21.randomSeed(analogRead(0));//产生随机种子
22.Value =300;
23.}
24.
25.voidloop(){
26.Filter_Value = Filter();//获得滤波器输出值
27.Value = Filter_Value;//最近一次有效采样的值,该变量为全局变量
47.filter_buf[i]= filter_buf[i +1];
48.filter_buf[i +1]= filter_temp;
49.}
50.}
51.}
52.returnfilter_buf[(FILTER_N -1)/2];
53.}
3、算术平均滤波法
ARDUINO代码
1./*
2.A、名称:算术平均滤波法
3.B、方法:
4.连续取N个采样值进行算术平均运算:
5.N值较大时:信号平滑度较高,但灵敏度较低;
6.N值较小时:信号平滑度较低,但灵敏度较高;
7.N值的选取:一般流量,N=12;压力:N=4。
8.C、优点:
9.适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波;
10.这种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。
28.(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
33.intGet_AD(){
34.returnrandom(295,305);
35.}
36.
37.//限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
38.#define FILTER_A1
33.}
34.
35.//算术平均滤波法
36.#define FILTER_N12
37.intFilter(){
38.inti;
39.intfilter_sum =0;
40.for(i =0; i < FILTER_N; i++){
41.filter_sum += Get_AD();
42.delay(1);
22.}
23.
24.voidloop(){
25.Filter_Value = Filter();//获得滤波器输出值
26.(Filter_Value);//串口输出
27.delay(50);
28.}
29.
30.//用于随机产生一个300左右的当前值
31.intGet_AD(){
32.returnrandom(295,305);
43.}
44.return(int)(filter_sum / FILTER_N);
45.}
4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
ARDUINO代码
39.intFilter(){
40.intNewValue;
41.NewValue = Get_AD();
42.if(((NewValue - Value)> FILTER_A)||((Value - NewValue)> FILTER_A))
43.returnValue;
44.else
45.returnNewValue;
22.Filter_Value = Filter();//获得滤波器输出值
23.(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
28.intGet_AD(){
29.returnrandom(295,305);
30.}
31.
32.//中位值滤波法
33.#define FILTER_N101
34.intFilter(){
35.intfilter_buf[FILTER_N];
36.inti, j;
37.intfilter_temp;
38.for(i =0; i < FILTER_N; i++){
39.filter_buf[i]= Get_AD();
40.delay(1);
41.}
42.//采样值从小到大排列(冒泡法)
43.for(j =0; j < FILTER_N -1; j++){
44.for(i =0; i < FILTER_N -1- j; i++){
45.if(filter_buf[i]> filter_buf[i +1]){
46.filter_temp = filter_buf[i];
46.}
2、中位值滤波法
ARDUINO代码
1./*
2.A、名称:中位值滤波法
3.B、方法:
4.连续采样N次(N取奇数),把N次采样值按大小排列,
5.取中间值为本次有效值。
6.C、优点:
7.能有效克服因偶然因素引起的波动干扰;
8.对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。
9.D、缺点:
10.对流量、速度等快速变化的参数不宜。
11.D、缺点:
12.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;
13.比较浪费RAM。
14.E、整理:shenhaiyu 2013-11-01
15.*/
16.
17.intFilter_Value;
18.
19.voidsetup(){
20.(9600);//初始化串口通信
21.randomSeed(analogRead(0));//产生随机种子
8.C、优点:
9.能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。
10.D、缺点:
11.无法抑制那种周期性的干扰。
12.平滑度差。
13.E、整理:shenhaiyu 2013-11-01
14.*/
15.
16.intFilter_Value;
17.intValue;
18.
19.voidsetup(){
20.(9600);//初始化串口通信
十大滤波算法
1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
ARDUINO代码
1./*
2.A、名称:限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
3.B、方法:
4.根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为A),
5.每次检测到新值时判断:
6.如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效,
7.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。