单片机常见滤波算法(C语言)

胡刚

说明：

假设从8位AD中读取数据（若是更高位的AD，可将数据类型定义为int）

子程序为get_ad()

一、限幅滤波法

优点：

能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。

缺点：

无法抑制那种周期性的干扰，且平滑度差。

/*

1、限幅滤波

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(void) {

char new_value;

new_value = get_ad();

if((new_value - value > A) || (value - new_value > A)) {

return value;

} else {

return new_value;

}

}

二、中位值滤波法

优点：

能有效克服因偶然因素引起的波动干扰；

对温度、液位等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。

缺点：

对流量，速度等快速变化的参数不宜。

/*

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(void) {

char value_buf[N];

char i, j, temp;

for(i = 0; i < N; i++) {

value_buf[i] = get_ad();

delay();

}

for(j = 0; j < N - 1; j++) {

for(i = 0; i < N - j; i++) {

if(value_buf[i] > value_buf[i + 1]) {

temp = value_buf[i];

value_buf[i] = value_buf[i + 1];

value_buf[i + 1] = temp;

}

}

}

return value_buf[(N - 1) / 2];

}

三、算数平均滤波法

说明：

连续取N个采样值进行算术平均运算。

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。

缺点：

对于测量速度较慢或要求数据计算较快的实时控制不适用

/*

3、算数平均滤波法

*/

#define N 11

char filter(void) {

int sum = 0, i = 0;

for(i = 0; i < N; i++) {

sum += get_ad();

delay();

}

return (char)(sum / N);

}

四、递推平均滤波法

说明：

把连续N个采样值看成一个队列，队列长度固定为N；

每次采样到一个新数据放入队尾，并扔掉队首的一次数据。把队列中的N各数据进行平均运算，即获得新的滤波结果。

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。

缺点：

灵敏度低；

对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差，不适于脉冲干扰较严重的场合，不适用于开关电源电路。

/*

4、递推平均滤波法

*/

#define N 12

char value_buf[N];

char i = 0;

char filter(void) {

char count = 0;

int sum = 0;

value_buf[i++] = get_ad();

if(i == N) {

i = 0; //先进先出

}

for(count = 0; count < N; count++) {

sum += value_buf[count];

}

return (char)(sum / N);

}

五、中位值平均滤波法

说明：

采一组队列值，去掉最大值和最小值。

优点：

融合了两种滤波的优点。对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除有其引起的采样值偏差。

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。

缺点：

测量速度慢。

/*

5、中位值平均滤波法

*/

#define N 12

char filter(void) {

char i = 0, j = 0, temp = 0;

char value_buf[N];

int sum = 0;

for(i = 0; i < N; i++){

value_buf[i] = get_ad();

delay();

}

for(j = 0; j < N - 1; j++) {

for(i = 0; i < N - j; i++) {

if(value_buf[i] > value_buf[i + 1]) {

temp = value_buf[i];

value_buf[i] = value_buf[i + 1];

value_buf[i + 1] = temp;

}

}

}

for(i = 1; i < N - 1; i++) {

sum += value_buf[i];

}

return (char)(sum / (N - 2));

}

六、限幅平均滤波法

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，可消除有其引起的采样值偏差。

缺点：

比较浪费RAM。

/*

6、限幅平均滤波法

结合程序1和3

*/

七、一阶滞后滤波法

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。

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。

/*

7、一阶滞后滤波法

为加块程序处理速度，假定基数 = 100 a = 0 ~ 100

*/

#define A 50

char value = 0;

char filter(void) {

char new_value = 0;

new_value = get_ad();

return (100 - A) * value + a * new_value;

}

八、加权递推平均滤波法

说明：

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。

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。

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。

/*

8、加权递推平均滤波法

coe数组为加权系数表

*/

#define N 12

char coe[N] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12};

char sum_coe = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 + 11 + 12;

char filter(void) {

char i = 0;

char value_buf[N];

int sum = 0;

for(i = 0; i < N; i++) {

value_buf[i] = get_ad();

delay();

}

for(i = 0; i < N; i++) {

sum += value_buf[i] * coe[i];

}

return (char)(sum / sum_coe);

}

九、消抖滤波法

说明：

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。

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。

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。

#define N 12

char filter(void) {

char i = 0;

char new_value = 0, value = 0;

new_value = get_ad();

while(value != new_value) {

i++;

if(i > N) {

return new_value;

}

delay();

new_value = get_ad();

}

return value;

}

十、限幅消抖滤波法

说明：

相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”；

先限幅，后消抖。

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。

缺点：

对于快速变化的参数不宜。

/*

10、限幅消抖滤波法

参考程序1和9

*/

十一、低通滤波法

/*

11、低通滤波

*/

#define A 0.25

char value; //value 为已有值

char filter(void) {

char new_value = 0;

new_value = get_ad();

return (a * new_value + (1 - a) * value);

}

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