常用软件数值滤波方法已实用
Posted haoming Hu
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了常用软件数值滤波方法已实用相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
单片机采集adc数据,数据难免在某些时刻有较大的抖动,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
以上是关于常用软件数值滤波方法已实用的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章