单片机ADC，十大C语言滤波算法

Posted 2023-05-12 r_jw

一、限幅滤波法

1、方法：

• 根据经验判断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：

   

a. 如果本次值与上次值之差<=A，则本次值有效b. 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2、优点：

• 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰

3、缺点

• 无法抑制那种周期性的干扰
• 平滑度差

/* 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;

二、中位值滤波法1、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

2、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

3、缺点：

• 对流量、速度等快速变化的参数不宜

#define N 11char 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];

三、算术平均滤波法1、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

2、优点：

• 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

3、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

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

四、递推平均滤波法

1、方法：

• 把连续取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，就可获得新的滤波结果
• N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4 ~ 12；温度，N=1 ~ 4

2、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

3、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

/* 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;

五、中位值平均滤波法

1、方法：

• 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
• N值的选取：3~14

2、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

3、缺点：

• 测量速度较慢，和算术平均滤波法一样
• 比较浪费RAM

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));

六、限幅平均滤波法

1、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

2、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

3、缺点：

• 比较浪费RAM

#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);

七、一阶滞后滤波法

1、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

2、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

3、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的1/2的干扰信号

/*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);

八、加权递推平均滤波法

1、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

2、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

3、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
• 不能迅速反应交易系统当前所受干扰的严重程度，滤波效果差

/* 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);

九、消抖滤波法

1、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>或<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

2、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

3、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交易系统

#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;

十、限幅消抖滤波法

1、方法：

• 相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”
• 先限幅，后消抖

2、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

3、缺点：

• 对于快速变化的参数不宜

#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;   
　　

常用的ADC十大滤波算法

常用的ADC十大滤波算法

• 一、限幅消抖滤波
• • 1、方法
  • 2、优缺点
  • 3、代码
• 二、消抖滤波
• • 1、方法
  • 2、优缺点
  • 3、代码
• 三、加权递推平均滤波
• • 1、方法
  • 2、优缺点
  • 3、代码
• 四、一阶滞后滤波
• • 1、方法
  • 2、优缺点
  • 3、代码
• 五、限幅平均滤波
• • 1、方法
  • 2、优缺点
  • 3、代码
• 六、中位值平均滤波
• • 1、方法
  • 2、优缺点
  • 3、代码
• 七、递推平均滤波
• • 1、方法
  • 2、优缺点
  • 3、代码
• 八、算数平均滤波
• • 1、方法
  • 2、优缺点
  • 3、代码
• 九、中位值滤波
• • 1、方法
  • 2、优缺点
  • 3、代码
• 十、限幅滤波
• • 1、方法
  • 2、优缺点
  • 3、代码

一、限幅消抖滤波

1、方法

• 先限幅 后消抖

2、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

3、代码

#define A 10
#define N 12

char value;

char ADC_Clace()

    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;
    

二、消抖滤波

1、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

2、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

3、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;

三、加权递推平均滤波

1、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。

2、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。

3、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);

四、一阶滞后滤波

1、方法

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

2、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

3、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);

五、限幅平均滤波

1、方法

• 每次采样数据先限幅后送入队列
• 取平均值

2、优缺点

• 融合限幅、均值、队列的优点
• 消除脉冲干扰，占RAM较多

3、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);

六、中位值平均滤波

1、方法

• 采样N个值，去掉最大最小
• 计算N-2的平均值
• N= 3~14

2、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

3、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));

七、递推平均滤波

1、方法

• 取N个采样值形成队列，先进先出
• 取均值
• 一般N=4~12

2、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

3、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;

八、算数平均滤波

1、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

2、优缺点

• 适用于存在随机干扰的系统，占用RAM多，速度慢。

3、代码

#define N 12

char filter()

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

九、中位值滤波

1、方法

• 连续采样N次，按大小排列
• 取中间值为本次有效值

2、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。

3、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];

十、限幅滤波

1、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。

2、优缺点

• 克服脉冲干扰，无法抑制周期性干扰，平滑度差。

3、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;

来源：果果小师弟

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