AD采集中的10种经典软件滤波程序优缺点分析（附程序）.doc

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1、AD采集中的10种经典软件滤波程序优缺点分析（附程序）　　在AD采集中经常要用到数字滤波，而不同情况下又有不同的滤波需求，下面是10种经典的软件滤波方法的程序和优缺点分析：　　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　　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

2、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　　程序：　　/*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*/　　#defineA10　　charvalue;　　charfilter（）　　{　　charnew_value;　　new_value=get_ad（）;　　if（（new_value-value》A）

3、

4、（value-new_value》A））　　returnv

5、alue;　　else　　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　　程序：　　/*N值可根据实际情况调整　　排序采用冒泡法*/　　#defineN11　　charfilter（）　　{　　charvalue_buf［N］;　　charcount，i，j，temp;　　for（count=0;count《N;count++）　　{　　v

6、alue_buf［count］=get_ad（）;　　delay（）;　　}　　for（j=0;j《N-1;j++）　　{　　for（i=0;i《N-j－1;i++）　　{　　if（value_buf》value_buf［i+1］）　　{　　temp=value_buf;　　value_buf=value_buf［i+1］;　　value_buf［i+1］=temp;　　}　　}　　}　　returnvalue_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，

7、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　　程序：　　#defineN12　　charfilter（）　　{　　intsum=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）（FIR前身）　　

8、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　　程序：　　#defineN12　　charvalue_buf［N］;

9、　　chari=0;　　charfilter（）　　{　　charcount;　　intsum=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）;　　}