目录:
一、一阶滞后滤波算法
1. 一阶滤波算法的原理
2. 一阶滤波算法的程序(适用于单个采样)
3. 一阶滤波算法的不足
1)关于灵敏度和平稳度的矛盾 2)关于小数舍弃带来的误差
二、限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
三、中位值滤波法
四、算术平均滤波法
五、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
六、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)
七、限幅平均滤波法
八、加权递推平均滤波法
九、消抖滤波法
十、限幅消抖滤波法
十一、卡尔曼滤波法
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一、一阶滞后滤波算法
1. 一阶滤波算法的原理
一阶滤波,又叫一阶惯性滤波,或一阶低通滤波。使用软件编程实现普通硬件RC低通滤波器的功能。
一阶低通滤波的算法公式为:Y(n)=αX(n) (1-α)Y(n-1)
式中:α=滤波系数;X(n)=本次采样值;Y(n-1)=上次滤波输出值;Y(n)=本次滤波输出值。
一阶低通滤波法采用本次采样值与上次滤波输出值进行加权,得到有效滤波值,使得输出对输入有反馈作用。
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2. 一阶滤波算法的程序(适用于单个采样)
#define Ratio 0.01 // 滤波系数Ratio(0-1)
char value; // 滤波后的值
char new_value; // 新的采样值
char filter()
{
char new_value;
new_value = get_ad(); //获取AD值
return Ratio*value + (1-Ratio)*new_value;
}
//
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。
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;
}
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3. 一阶滞后滤波算法的不足
1)关于灵敏度和平稳度的矛盾
滤波系数越小,滤波结果越平稳,但是灵敏度越低;滤波系数越大,灵敏度越高,但是滤波结果越不稳定。
一阶滤波无法完美地兼顾灵敏度和平稳度。 有时,我们只能寻找一个平衡,在可接受的灵敏度范围内取得尽可能好的平稳度。而在一些场合,我们希望拥有这样一种接近理想状态的滤波算法。即:
当数据快速变化时,滤波结果能及时跟进(灵敏度优先);当数据趋于稳定,在一个固定的点上下振荡时,滤波结果能趋于平稳(平稳度优先)。
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2)关于小数舍弃带来的误差
一阶滤波算法有一个鲜为人知的问题:小数舍弃带来的误差。 比如:本次采样值=25,上次滤波结果=24,滤波系数=10, 根据滤波算法:本次滤波结果=(25*10+24*(256-10))/256=24.0390625。
但是,我们在单片机运算中,很少采用浮点数。因此运算后的小数部分要么舍弃,要么进行四舍五入运算。这样一来,本例中的结果24.0390625就变成了24。假如每次采样值都=25,那么滤波结果永远=24。也就是说 滤波结果和实际数据一直存在无法消除的误差。
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二、限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
A、名称:限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
B、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。
C、优点:能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。
D、缺点:无法抑制那种周期性的干扰;平滑度差。
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
Value = Filter_Value; // 最近一次有效采样的值,该变量为全局变量
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);
}
// 限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
#define FILTER_A 1
int Filter()
{
int NewValue;
NewValue = Get_AD();
if(((NewValue - Value) > FILTER_A) || ((Value - NewValue) > FILTER_A))
return Value;
else
return NewValue;
}
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三、中位值滤波法
A、名称:中位值滤波法
B、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。
C、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。
D、缺点:对流量、速度等快速变化的参数不宜。
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);
}
// 中位值滤波法
#define FILTER_N 101 //取奇数
int Filter()
{
int filter_buf[FILTER_N];
int i, j;
int filter_temp;
for(i = 0; i < FILTER_N; i++)
{
filter_buf[i] = 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[i] > filter_buf[i + 1])
{
filter_temp = filter_buf[i];
filter_buf[i] = filter_buf[i + 1];
filter_buf[i + 1] = filter_temp;
}
}
}
return filter_buf[(FILTER_N - 1) / 2];
}
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四、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。
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);
}
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五、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。
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[i] = filter_buf[i + 1]; // 所有数据左移,低位仍掉
filter_sum += filter_buf[i];
}
return (int)(filter_sum / FILTER_N);
}
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六、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。
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);
}
算法1:
// 中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)
#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[i] = Get_AD(); //将100个采样值放入数组filter_buf[]
delay(1);
}
// 冒泡法:采样值从小到大排列
for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j++)
{
for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i++)
{
if(filter_buf[i] > filter_buf[i + 1])
{
filter_temp = filter_buf[i];
filter_buf[i] = 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[i];
return filter_sum / (FILTER_N - 2);
}
算法2:
// 中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)
#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[i] = 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[i] > filter_max)
filter_max=filter_buf[i];
else if(filter_buf[i] < filter_min)
filter_min=filter_buf[i];
filter_sum = filter_sum + filter_buf[i];
filter_buf[i] = 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;
}
例子:AD转换N次采样去最大最小求平均算法
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七、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:融合了限幅滤波法和递推平均滤波法的优点;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。
#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[i] = filter_buf[i + 1];
filter_sum += filter_buf[i];
}
return (int)filter_sum / (FILTER_N - 1);
}
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八、加权递推平均滤波法
A、名称:加权递推平均滤波法
B、方法: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。
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[i] = filter_buf[i + 1]; // 所有数据左移,低位仍掉
filter_sum += filter_buf[i] * coe[i];
}
filter_sum /= sum_coe;
return filter_sum;
}
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九、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。
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) //新值与旧值不同的次数达到设定值12次
{
i = 0;
Value = new_value;
}
}
else
i = 0;
return Value;
}
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十、限幅消抖滤波法与 十一、卡尔曼滤波法移步:滤波算法二(C程序)
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