几种滤波的经典算法

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1、几种经典的滤波算法(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

2、      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

3、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： 

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    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：3~1

5、4  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RA

6、M7、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

7、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

8、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