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单片机滤波的各种办法以及优缺点解析

单片机滤波的各种方法以及优缺点解析-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。

1、限幅滤波法(又称程序判别滤波法)

A、办法:依据经历判别,确认两次采样答应的最大误差值(设为A),每次检测到新值时判别:假如本次值与前次值之差<=A,则本次值有用。假如本次值与前次值之差>A,则本次值无效,抛弃本次值,用前次值替代本次值。

B、长处:能有用战胜因偶尔要素引起的脉冲搅扰。

C、缺陷:无法按捺那种周期性的搅扰,滑润度差。

2、中位值滤波法

A、办法:接连采样N次(N取奇数),把N次采样值按巨细摆放,取中心值为本次有用值。

B、长处:能有用战胜因偶尔要素引起的动摇搅扰,对温度、液 位的改变缓慢的被测参数有杰出的滤波作用。

C、缺陷:对流量、速度等快速改变的参数不宜。

3、算术均匀滤波法

A、办法:接连取N个采样值进行算术均匀运算。N值较大时:信号滑润度较高,但灵敏度较低;N值较小时:信号滑润度较低,但灵敏度较高。N值的选取:一般流量,N=12;压力:N=4

B、长处:适用于对一般具有随机搅扰的信号进行滤波,这样信号的特点是有一个均匀值,信号在某一数值规模邻近上下动摇。

C、缺陷:关于丈量速度较慢或要求数据核算速度较快的实时操控不适用,比较糟蹋RAM

4、递推均匀滤波法(又称滑动均匀滤波法)

A、办法:把接连取N个采样值当作一个行列,行列的长度固定为N,每次采样到一个新数据放入队尾,并丢掉本来队首的一次数据。(先进先出准则),把行列中的N个数据进行算术均匀运算,就可获得新的滤波成果。N值的选取:流量,N=12;压力:N=4;液面,N=4“12;温度,N=1”4

B、长处:对周期性搅扰有杰出的按捺作用,滑润度高,适用于高频振动的体系。

C、缺陷:灵敏度低 ,对偶尔呈现的脉冲性搅扰的按捺作用较差,不易消除因为脉冲搅扰所引起的采样值误差,不适用于脉冲搅扰比较严峻的场合,比较糟蹋RAM

5、中位值均匀滤波法(又称防脉冲搅扰均匀滤波法)

A、办法:相当于“中位值滤波法”+“算术均匀滤波法”。接连采样N个数据,去掉一个最大值和一个最小值,然后核算N-2个数据的算术均匀值。N值的选取:3“14

B、长处:交融了两种滤波法的长处,关于偶尔呈现的脉冲性搅扰,可消除因为脉冲搅扰所引起的采样值误差。

C、缺陷:丈量速度较慢,和算术均匀滤波法相同,比较糟蹋RAM。

6、限幅均匀滤波法

A、办法:相当于“限幅滤波法”+“递推均匀滤波法”,每次采样到的新数据先进行限幅处理,再送入行列进行递推均匀滤波处理 。

B、长处:交融了两种滤波法的长处,关于偶尔呈现的脉冲性搅扰,可消除因为脉冲搅扰所引起的采样值误差。

C、缺陷:比较糟蹋RAM。

7、一阶滞后滤波法

A、办法:取a=0”1,本次滤波结 果=(1-a)*本次采样值+a*前次滤波成果。

B、长处:对周期性搅扰具有杰出的按捺作用,适用于动摇频率较高的场合。

C、缺陷: 相位滞后,灵敏度低,滞后程度取决于a值巨细,不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的搅扰信号。

8、加权递推均匀滤波法

A、办法:是对递推均匀滤波法的改善,即不同时间的数据加以不同的权。通常是,越挨近现时间的数据,权获得越大。给予新采样值的权系数越大,则灵敏度越高,但信号滑润度越低。

B、长处:适用于有较大纯滞后时间常数的目标和采样周期较短的体系。

C、缺陷:关于纯滞后时间常数较小,采样周期较长,改变缓慢的信号不能敏捷反响体系当时所受搅扰的严峻程度,滤波作用差。

9、消抖滤波法

A、办法:设置一个滤波计数器将每次采样值与当时有用值比较:假如采样值=当时有用值,则计数器清零假如采样值<>当时有用值,则计数器+1,并判别计数器是否>=上限N(溢出),假如计数器溢出,则将本次值替换当时有用值,并清计数器 。

B、长处:关于改变缓慢的被测参数有较好的滤波作用,可防止在临界值邻近操控器的重复开/关跳动或显示器上数值颤动。

1 /*

2 2015.5

3 单片机滤波示例:

4

5 */

6

7 // 读取数据程序:

8 unsigned int get_ad();

9

10

11 // 1、限幅滤波法(又称程序判别滤波法)

12 #define A 10

13 char value;

14 char filter()

15 {

16 char new_value = get_ad();

17 if ((new_value – value 》 A) || (value – new_value 》 A))

18 return value;

19 return new_value;

20 }

21

22 // 2、中位值滤波法

23 #define N 11

24 char filter()

25 {

26 char value_buf[N];

27 char count, i, j, temp;

28 for (count = 0; count

29 {

30 value_buf[count] = get_ad();

31 delay();

32 }

33 // 冒泡排序

34 for (j = 0; j

35 {

36 for (i = 0; i

37 {

38 if (value_buf[i]》value_buf[i + 1])

39 {

40 temp = value_buf[i];

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

42 value_buf[i + 1] = temp;

43 }

44 }

45 }

46 return value_buf[(N – 1) / 2];

47 }

48

49 // 3、算术均匀滤波法

50 #define N 12

51 char filter()

52 {

53 int sum = 0;

54 for (count = 0; count

55 {

56 sum + = get_ad();

57 delay(); }

58 return (char)(sum / N);

59 }

60

61 // 4、递推均匀滤波法(又称滑动均匀滤波法)

62 #define N 12

63 char value_buf[N];

64 char i = 0;

65 char filter()

66 {

67 char count;

68 int sum = 0;

69 value_buf[i++] = get_ad();

70 if (i == N )

71 i = 0;

72 for (count = 0; count 《 N; count++)

73 {

74 sum = value_buf[count];

75 }

76 return (char)(sum / N);

77 }

78

79 // 5、中位值均匀滤波法(又称防脉冲搅扰均匀滤波法)

80 #define N 12

81 char filter()

82 {

83 char count, i, j;

84 char value_buf[N];

85 int sum = 0;

86 for (count = 0; count

87 {

88 value_buf[count] = get_ad();

89 delay();

90 }

91 for (j = 0; j 《 N – 1; j++)

92 {

93 for (i = 0; i

94 {

95 if (value_buf[i]》value_buf[i + 1])

96 {

97 temp = value_buf[i];

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

99 value_buf[i + 1] = temp;

100 }

101 }

102 }

103 for (count = 1; count

104 {

105 sum += value[count];

106 }

107 return (char)(sum / (N – 2));

108 }

109

110 // 6、限幅均匀滤波法

111

112

113 // 7、一阶滞后滤波法

114 #define a 50

115 char value;

116 char filter()

117 {

118 char new_value;

119 new_value = get_ad();

120 return (100 – a)*value + a*new_value;

121 }

122

123 // 8、加权递推均匀滤波法

124 #define N 12

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

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

127 char filter()

128 {

129 char count;

130 char value_buf[N];

131 int sum = 0;

132 for (count = 0, count 《 N; count++)

133 {

134 value_buf[count] = get_ad(); delay();

135 }

136 for (count = 0, count 《 N; count++)

137 {

138 sum += value_buf[count] * coe[count];

139 }

140 return (char)(sum / sum_coe);

141 }

142

143 // 9、消抖滤波法

144 #define N 12

145 char filter()

146 {

147 char count = 0;

148 char new_value = get_ad();

149 while (value != new_value)

150 {
责任编辑;zl

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