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十大滤波算法总结

时间:2019-10-06 13:15:34来源:IT技术作者:seo实验室小编阅读:50次「手机版」
 

滤波算法

由于mpu6050的深入,我也学会了一些滤波算法,自己写了一些算法,收集了一些算法,供大家一起学习分享,我的代码都是经过反复试验,复制到Arduino中就能开跑的成品代码,移植到自己的程序中非常方便。而且都仔细研究了各个算法,把错误都修正了的,所以也算个小原创吧,在别人基础上的原创。

1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法)

2、中位值滤波法

3、算术平均滤波法

4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)

5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)

6、限幅平均滤波法

7、一阶滞后滤波法

8、加权递推平均滤波法

9、消抖滤波法

10、限幅消抖滤波法

程序默认对int类型数据进行滤波,如需要对其他类型进行滤波,只需要把程序中所有int替换成long、float或者double即可。

1、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。

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

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;

}

2、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:

流量、速度等快速变化的参数不宜。

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);

}

// 中位值滤波法

#define FILTER_N 101

int Filter() {

int filter_buf[FILTER_N];

int i, j;

int filter_temp;

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;

}

}

}

return filter_buf[(FILTER_N - 1) / 2];

}

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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