10种AD采样的软件滤波方法

10种AD采样的软件滤波方法

10种AD采样的软件滤波方法

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=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 

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 

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 

C、缺点：  
对于快速变化的参数不宜 

10种软件滤波方法的示例程序

[cpp]
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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  
/*  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
;  
   char count,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>value_buf[i+1] )  
         {  
            temp = value_buf;  
            value_buf = value_buf[i+1];   
             value_buf[i+1] = temp;  
         }  
      }  
   }  
   return value_buf[(N-1)/2];  
}       
  
3、算术平均滤波法  
/* 
*/  
  
#define N 12  
  
char 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）  
/* 
*/  
#define N 12   
  
char value_buf
;  
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）  
/* 
*/  
#define N 12  
  
char filter()  
{  
   char count,i,j;  
   char value_buf
;  
   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>value_buf[i+1] )  
         {  
            temp = value_buf;  
cf58

            value_buf = 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  
/* 
*/    
略 参考子程序1、3  
  
7、一阶滞后滤波法  
/* 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  
/* coe数组为加权系数表，存在程序存储区。*/  
  
#define N 12  
  
char code coe
 = {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
;  
   int  sum=0;  
   for (count=0,count<N;count++)  
   {  
      value_buf[count] = get_ad();  
      delay();  
   }  
   for (count=0,count<N;count++)  
      sum += value_buf[count]*coe[count];  
   return (char)(sum/sum_coe);  
}  
  
9、消抖滤波法  
  
#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  
/* 
*/  
略 参考子程序1、9  
  
11、IIR滤波例子  
  
int  BandpassFilter4(int InputAD4)  
{  
    int  ReturnValue;   
    int  ii;  
    RESLO=0;  
    RESHI=0;  
    MACS=*PdelIn;  
    OP2=1068; //FilterCoeff4[4];  
    MACS=*(PdelIn+1);  
    OP2=8;    //FilterCoeff4[3];  
    MACS=*(PdelIn+2);  
    OP2=-2001;//FilterCoeff4[2];  
    MACS=*(PdelIn+3);  
    OP2=8;    //FilterCoeff4[1];  
    MACS=InputAD4;  
    OP2=1068; //FilterCoeff4[0];  
    MACS=*PdelOu;  
    OP2=-7190;//FilterCoeff4[8];  
    MACS=*(PdelOu+1);  
    OP2=-1973; //FilterCoeff4[7];  
    MACS=*(PdelOu+2);  
    OP2=-19578;//FilterCoeff4[6];  
    MACS=*(PdelOu+3);  
    OP2=-3047; //FilterCoeff4[5];  
    *p=RESLO;  
    *(p+1)=RESHI;  
    mytestmul<<=2;  
    ReturnValue=*(p+1);  
    for  (ii=0;ii<3;ii++)  
    {  
     DelayInput[ii]=DelayInput[ii+1];  
     DelayOutput[ii]=DelayOutput[ii+1];  
     }   
     DelayInput[3]=InputAD4;  
     DelayOutput[3]=ReturnValue;  
       
   //  if (ReturnValue<0)  
   //  {  
   //  ReturnValue=-ReturnValue;  
   //  }  
    return ReturnValue;    
}