数字滤波常用的软件方法代码实例.doc

数字滤波常用的软件方法代码实例
数字滤波常用的软件滤波方法很多，下面介绍几种常用的数字滤波方法。
在微机控制系统的模拟输入信号中，一般均含有各种噪声和干扰，他们来自被测信号源本身、传感器、外界干扰等。为了进行准确测量和控制，必须消除被测信号中的噪声和干扰。噪声有2大类：一类为周期性的，其典型代表为50 Hz的工频干扰，对于这类信号，采用积分时间等于20 ms整倍数的双积分A/D转换器，可有效地消除其影响；另一类为非周期的不规则随机信号，对于随机干扰，可以用数字滤波方法予以削弱或滤除。所谓数字滤波，就是通过一定的计算或判断程序减少干扰信号在有用信号中的比重，因此他实际上是一个程序滤波。
数字滤波器克服了模拟滤波器的许多不足，他与模拟滤波器相比有以下优点：
(1)数字滤波器是用软件实现的，不需要增加硬设备，因而可靠性高、稳定性好，不存在阻抗匹配问题。
(2)模拟滤波器通常是各通道专用，而数字滤波器则可多通道共享，从而降低了成本。
(3)数字滤波器可以对频率很低(如0.01 Hz)的信号进行滤波，而模拟滤波器由于受电容容量的限制，频率不可能太低。
    (4)数字滤波器可以根据信号的不同，采用不同的滤波方法或滤波参数，具有灵活、方便、功能强的特点。
　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();
1、限副滤波
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 10
char 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。
/* N值可根据实际情况调整
    排序采用冒泡法*/
#define N 11
char filter()
{
   char value_buf[N];
   char count,i,j,temp;
   for ( count=0;count0;ivalue_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=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。
#define N 12
char filter()
{
   int sum = 0;
   for ( count=0;count);
   }
   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=1~4

#define N 12
char 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 12
char filter()
{
   char count,i,j;
   char value_buf[N];
   int sum=0;
   for (count=0;count
         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、3
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。
/* 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;
}
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。
/* coe数组为加权系数表，存在程序存储区。*/
#define N 12
char 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。
#define N 12
char 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
　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。