滤波各种算法优缺点.doc

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1、滤波关键看你什么应用！采样频率，这个方法很多的。以下仅供参考：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

2、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

3、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

4、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

5、、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RAM　　　　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

6、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　

7、　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

8、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　　　　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