常用软件数值滤波方法已实用

Posted 2021-08-27 haoming Hu

单片机采集adc数据，毕竟都是杜邦线工程师，数据难免在某些时刻有较大的误差，这个时候一个合适的数值滤波算法就是很好的solution！

冒泡排序

先复习一下冒泡排序，因为比较多的算法都是先对数据进行排序再做处理，这里就不解释什么是冒泡排序了，直接copy下面的代码就行。

  for (j = 0; j <11; j++) //数组长度为11
        { 
                for (i = 0; i < 11-j-1; 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; 
                        } 
                } 
        } 

中位值滤波

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，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，但这不是绝对的，取决于你的间隔时间。缺陷就是对那种高速信号不太实用，比较这个是先拿到数据，再进行处理。
代码： 这里都是针对长度为11的数组进行处理。

float filter(float value_buf[]) 
{ 
	int ii;
	float x  ,temp; 
	int i,j;   
        for (j = 0; j <11; j++) 
        { 
                for (i = 0; i < 11-j-1; 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[5]; 
} 

算数平均滤波

这个其实就是平均值滤波，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，适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波
这样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，但是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。
计算平均值这里就不贴代码了，这个太简单了，说这个原因是因为后面要用到。

中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）

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 。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，缺点就是测量速度较慢，和算术平均滤波法一样，比较浪费 RAM。
代码：

float filter2(float value_buf[])
{
	int ii;
	float x  ,temp; 
	int i,j;   
	float sum=0;

        for (j = 0; j <11; j++) 
        { 
                for (i = 0; i < 11-j-1; 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(ii=1;ii<10;ii++){

			sum = sum+value_buf[ii];
		}
		return (sum/9);
		 
}

一般情况下，如果时间充裕的话，建议套两层滤波，也就是取11次中位值，形成一个数组，然后这个数组再进行中指平均滤波处理，这样出来的数据基本就是非常的平滑的！

除此之外还有很多的滤波方法可以去了解：

• 限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
• 递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）***********很有学习的必要
• 限幅平均滤波法
• 一阶滞后滤波法
• 加权递推平均滤波法
• 消抖滤波法
• 限幅消抖滤波法