十大滤波算法总结

3、算术平均滤波法

A、名称:算术平均滤波法
B、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。
C、优点:
    适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波;
    这种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。
D、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。
E、整理:kuangyi 2017-12-12

int Filter_Value;

void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
  randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
}

void loop() {
  Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值
  Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
  delay(50);
}

// 用于随机产生一个300左右的当前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}

// 算术平均滤波法
#define FILTER_N 12
int Filter() {
  int i;
  int filter_sum = 0;
  for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
    filter_sum += Get_AD();
    delay(1);
  }
  return (int)(filter_sum / FILTER_N);
}[/pre]

4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)

A、名称:递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
B、方法:
    把连续取得的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,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。
C、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。
D、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。
E、整理:kuangyi 2017-12-12

int Filter_Value;

void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
  randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
}

void loop() {
  Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值
  Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
  delay(50);
}

// 用于随机产生一个300左右的当前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}

// 递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
#define FILTER_N 12
int filter_buf[FILTER_N + 1];
int Filter() {
  int i;
  int filter_sum = 0;
  filter_buf[FILTER_N] = Get_AD();
  for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
    filter_buf = filter_buf[i + 1]; // 所有数据左移,低位仍掉
    filter_sum += filter_buf;
  }
  return (int)(filter_sum / FILTER_N);
}[/pre]

5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)

A、名称:中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)
B、方法:
    采一组队列去掉最大值和最小值后取平均值,
    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。
C、优点:
    融合了“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”两种滤波法的优点。
    对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由其所引起的采样值偏差。
    对周期干扰有良好的抑制作用。
    平滑度高,适于高频振荡的系统。
D、缺点:
    计算速度较慢,和算术平均滤波法一样。
    比较浪费RAM。
E、整理:kuangyi 2017-12-12

int Filter_Value;

void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
  randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
}

void loop() {
  Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值
  Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
  delay(50);
}

// 用于随机产生一个300左右的当前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}

// 中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)(算法1)
#define FILTER_N 100
int Filter() {
  int i, j;
  int filter_temp, filter_sum = 0;
  int filter_buf[FILTER_N];
  for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
    filter_buf = Get_AD();
    delay(1);
  }
  // 采样值从小到大排列(冒泡法)
  for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j++) {
    for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i++) {
      if(filter_buf > filter_buf[i + 1]) {
        filter_temp = filter_buf;
        filter_buf = filter_buf[i + 1];
        filter_buf[i + 1] = filter_temp;
      }
    }
  }
  // 去除最大最小极值后求平均
  for(i = 1; i < FILTER_N - 1; i++) filter_sum += filter_buf;
  return filter_sum / (FILTER_N - 2);
}

//  中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)(算法2)
/*
#define FILTER_N 100
int Filter() {
  int i;
  int filter_sum = 0;
  int filter_max, filter_min;
  int filter_buf[FILTER_N];
  for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
    filter_buf = Get_AD();
    delay(1);
  }
  filter_max = filter_buf[0];
  filter_min = filter_buf[0];
  filter_sum = filter_buf[0];
  for(i = FILTER_N - 1; i > 0; i--) {
    if(filter_buf > filter_max)
      filter_max=filter_buf;
    else if(filter_buf < filter_min)
      filter_min=filter_buf;
    filter_sum = filter_sum + filter_buf;
    filter_buf = filter_buf[i - 1];
  }
  i = FILTER_N - 2;
  filter_sum = filter_sum - filter_max - filter_min + i / 2; // +i/2 的目的是为了四舍五入
  filter_sum = filter_sum / i;
  return filter_sum;
}*/[/pre]

6、限幅平均滤波法

A、名称:限幅平均滤波法
B、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。
C、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。
D、缺点:
    比较浪费RAM。
E、整理:kuangyi 2017-12-12

#define FILTER_N 12
int Filter_Value;
int filter_buf[FILTER_N];

void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
  randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
  filter_buf[FILTER_N - 2] = 300;
}

void loop() {
  Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值
  Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
  delay(50);
}

// 用于随机产生一个300左右的当前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}

// 限幅平均滤波法
#define FILTER_A 1
int Filter() {
  int i;
  int filter_sum = 0;
  filter_buf[FILTER_N - 1] = Get_AD();
  if(((filter_buf[FILTER_N - 1] - filter_buf[FILTER_N - 2]) > FILTER_A) || ((filter_buf[FILTER_N - 2] - filter_buf[FILTER_N - 1]) > FILTER_A))
    filter_buf[FILTER_N - 1] = filter_buf[FILTER_N - 2];
  for(i = 0; i < FILTER_N - 1; i++) {
    filter_buf = filter_buf[i + 1];
    filter_sum += filter_buf;
  }
  return (int)filter_sum / (FILTER_N - 1);
}

7、一阶滞后滤波法

A、名称:一阶滞后滤波法
B、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。
C、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。
D、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1/2的干扰信号。
E、整理:kuangyi 2017-12-12

int Filter_Value;
int Value;

void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
  randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
  Value = 300;
}

void loop() {
  Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值
  Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
  delay(50);
}

// 用于随机产生一个300左右的当前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}

// 一阶滞后滤波法
#define FILTER_A 0.01
int Filter() {
  int NewValue;
  NewValue = Get_AD();
  Value = (int)((float)NewValue * FILTER_A + (1.0 - FILTER_A) * (float)Value);
  return Value;
}

8、加权递推平均滤波法

A、名称:加权递推平均滤波法
B、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。
C、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。
D、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。
E、整理:kuangyi 2017-12-12

int Filter_Value;

void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
  randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
}

void loop() {
  Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值
  Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
  delay(50);
}

// 用于随机产生一个300左右的当前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}

// 加权递推平均滤波法
#define FILTER_N 12
int coe[FILTER_N] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12};    // 加权系数表
int sum_coe = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 + 11 + 12; // 加权系数和
int filter_buf[FILTER_N + 1];
int Filter() {
  int i;
  int filter_sum = 0;
  filter_buf[FILTER_N] = Get_AD();
  for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
    filter_buf = filter_buf[i + 1]; // 所有数据左移,低位仍掉
    filter_sum += filter_buf * coe;
  }
  filter_sum /= sum_coe;
  return filter_sum;
}[/pre]

9、消抖滤波法

A、名称:消抖滤波法
B、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。
C、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。
D、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。
E、整理:shenhaiyu 2013-11-01

int Filter_Value;
int Value;

void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
  randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
  Value = 300;
}

void loop() {
  Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值
  Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
  delay(50);
}

// 用于随机产生一个300左右的当前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}

// 消抖滤波法
#define FILTER_N 12
int i = 0;
int Filter() {
  int new_value;
  new_value = Get_AD();
  if(Value != new_value) {
    i++;
    if(i > FILTER_N) {
      i = 0;
      Value = new_value;
    }
  }
  else
    i = 0;
  return Value;
}

10、限幅消抖滤波法

A、名称:限幅消抖滤波法
B、方法:
    相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”;
    先限幅,后消抖。
C、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。
D、缺点:
    对于快速变化的参数不宜。
E、整理:kuangyi 2017-12-12

int Filter_Value;
int Value;

void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
  randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
  Value = 300;
}

void loop() {
  Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值
  Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
  delay(50);
}

// 用于随机产生一个300左右的当前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}

// 限幅消抖滤波法
#define FILTER_A 1
#define FILTER_N 5
int i = 0;
int Filter() {
  int NewValue;
  int new_value;
  NewValue = Get_AD();
  if(((NewValue - Value) > FILTER_A) || ((Value - NewValue) > FILTER_A))
    new_value = Value;
  else
    new_value = NewValue;
  if(Value != new_value) {
    i++;
    if(i > FILTER_N) {
      i = 0;
      Value = new_value;
    }
  }
  else
    i = 0;
  return Value;
}

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