ADC常用的滤波算法

Posted 2022-02-01 Frey_Liu

ADC常用的滤波算法

• 限幅滤波
• 中位值滤波
• 算数平均滤波
• 递推平均滤波
• 中位值平均滤波
• 限幅平均滤波
• 一阶滞后滤波
• 加权递推平均滤波
• 消抖滤波
• 限幅消抖滤波

限幅滤波

• 方法
  • 根据经验判断两次采样允许的最大偏差值A
  • 每次采新值时判断：若本次值与上次值之差<=A，则本次有效；若本次值与上次值之差>A，本次无效，用上次值代替本次。
• 优缺点
  克服脉冲干扰，无法抑制周期性干扰，平滑度差。
• 代码

  /* A值根据实际调，Value有效值，new_Value当前采样值，程序返回有效的实际值 */
  #define A 10
  char Value;
  char filter()
  
  	  char new_Value;
  	  new_Value = get_ad();                                        //获取采样值
  	  if( abs(new_Value - Value) > A)   return Value;             //abs()取绝对值函数
  	  return new_Value;
  
  

中位值滤波

• 方法
  • 连续采样N次，按大小排列
  • 取中间值为本次有效值
• 优缺点
  克服波动干扰，对温度等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果，对速度等快速变化的参数不宜。
• 代码

  #define N 11
  char filter()
  
  	char value_buf[N];
  	char count,i,j,temp;
  	for(count = 0;count < N;count++) //获取采样值
  	
  		value_buf[count] = 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];
  
  

算数平均滤波

• 方法
  • 连续采样N次，取平均
  • N较大时平滑度高，灵敏度低
  • N较小时平滑度低，灵敏度高
  • 一般N=12
• 优缺点
  适用于存在随机干扰的系统，占用RAM多，速度慢。
• 代码

  #define N 12
  char filter()
  
  	int sum = 0;
  	for(count = 0;count<N;count++)
  		sum += get_ad();
  	return (char)(sum/N);
  
  

递推平均滤波

• 方法
  • 取N个采样值形成队列，先进先出
  • 取均值
  • 一般N=4~12
• 优缺点
  • 对周期性干扰抑制性好，平滑度高
  • 适用于高频振动系统
  • 灵敏度低，RAM占用较大，脉冲干扰严重
• 代码

  /* A值根据实际调，Value有效值，new_Value当前采样值，程序返回有效的实际值 */
  #define A 10
  char Value;
  char filter()
  
  	char new_Value;
  	new_Value = get_ad();                                        //获取采样值
  	if( abs(new_Value - Value) > A)   return Value;             //abs()取绝对值函数
  	return new_Value;
  
  

中位值平均滤波

• 方法
  • 采样N个值，去掉最大最小
  • 计算N-2的平均值
  • N= 3~14
• 优缺点
  • 融合了中位值，平均值的优点
  • 消除脉冲干扰
  • 计算速度慢，RAM占用大
• 代码

  char filter()
  
  	char count,i,j;
  	char Value_buf[N];
  	int sum=0;
  	for(count=0;count<N;count++)
  		Value_buf[count]= get_ad();
  	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(count =1;count<N-1;count++)
  		sum += Value_buf[count];
  	return (char)(sum/(N-2));
  
  

限幅平均滤波

• 方法

  • 每次采样数据先限幅后送入队列
  • 取平均值

• 优缺点

  • 融合限幅、均值、队列的优点
  • 消除脉冲干扰，占RAM较多

• 代码

  #define A 10
  #define N 12
  char value,i=0;
  char value_buf[N];
  char filter()
  
  	char new_value,sum=0;
  	new_value=get_ad();
  	if(Abs(new_value-value)<A)
  		value_buf[i++]=new_value;
  	if(i==N)i=0;
  	for(count =0 ;count<N;count++)
  		sum+=value_buf[count];
  	return (char)(sum/N);
  
  

一阶滞后滤波

• 方法

  • 取a=0~1
  • 本次滤波结果=（1-a）* 本次采样 + a * 上次结果

• 优缺点

  • 良好一直周期性干扰，适用波动频率较高场合
  • 灵敏度低，相位滞后

• 代码

  /*为加快程序处理速度，取a=0~100*/
  #define a 30
  char value;
  char filter()
  
  	char new_value;
  	new_value=get_ad();
  	return ((100-a)*value + a*new_value);
  
  

加权递推平均滤波

• 方法

  • 对递推平均滤波的改进，不同时刻的数据加以不同权重，通常越新的数据权重越大，这样灵敏度高，但平滑度低。

• 优缺点

  • 适用有较大滞后时间常数和采样周期短的系统，对滞后时间常数小，采样周期长、变化慢的信号不能迅速反应其所受干扰。

• 代码

  /* coe数组为加权系数表 */
  #define N 12
  char code coe[N]=1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12;
  char code sum_coe=1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;
  char filter()
  
  	char count;
  	char value_buf[N];
  	int sum=0;
  	for(count=0;count<N;count++)
  	
  		value_buf[count]=get_ad();
  	
  	
  	for(count=0;count<N;count++)
  		sum+=value_buf[count]*coe[count];
  	return (char)(sum/sum_coe);
  
  

消抖滤波

• 方法

  • 设置一个滤波计数器
  • 将采样值与当前有效值比较
  • 若采样值=当前有效值，则计数器清0
  • 若采样值不等于当前有效值，则计数器+1
  • 若计数器溢出，则采样值替换当前有效值，计数器清0

• 优缺点

  • 对变化慢的信号滤波效果好，变化快的不好
  • 避免临界值附近的跳动，计数器溢出时若采到干扰值则无法滤波

• 代码

  #define N 12
  char filter()
  
  	char count=0,new_value;
  	new_value=get_ad();
  	while(value!=new_value)
  	
  		count++;
  		if(count>=N) return new_value;
  		new_value=get_ad();
  	
  	return value;
  
  

限幅消抖滤波

• 方法

  • 先限幅 后消抖

• 优缺点

  • 融合了限幅、消抖的优点
  • 避免引入干扰值，对快速变化的信号不宜

• 代码

  #define A 10
  #define N 12
  char value;
  char filter()
  
  	char new_value,count=0;
  	new_value=get_ad();
  	while(value!=new_value)
  	
  		if(Abs(value-new_value)<A)
  		
  			count++;
  			if(count>=N) return new_value;
  			new_value=get_ad();
  		
  		return value;