花了一天的時間利用常用數字濾波算法對AHRS傳感器的數據進行濾波,同時也查找了一些網絡資料.網絡上的資料基本上都是crtl+c crtl+v 而來的,有很多都有錯誤,所以說只能簡單的借鑒 .這里我選用的滑動平均濾波法和中位值平均濾波法這兩種算法.濾波效果如圖,黃

色為原始數據,紅色為濾波之后的數據.

角速度計N =15的效果

滑動平均濾波法代碼:

#define N 15
short value_buf[N]; 
char i=0;
//遞推平均濾波法(滑動平均濾波法)
short filter_0( )
{
     char count;
     int  sum=0;         //這里修改成 int
     short temp=0;
     value_buf[i++] = get_ad();
     if (i == N) i = 0;
    for (count=0;count<N;count++)
    {
        sum += value_buf[count];
    }
    temp=(short)(sum/N);
    return temp;
}

　　說明:這里只是描述一種算法, 程序的編寫需要結合自己的情況修改.對于AHRS傳感器輸出的數據是補碼的形式,比方說是16位必須賦值給short類型,且參與的變量為有符號數,否則在接收于零時波形會畸變.

　　對于滑動平均濾波法,其缺點：靈敏度低,對偶然出現的脈沖性干擾的抑制作用較差,不易消除由于脈沖干擾所引起的采樣值偏差,不適用于脈沖干擾比較嚴重的場合,比較浪費RAM,同時濾波有一定的滯后后性.

中值平均濾波算法 代碼:

//中位值平均濾波法(防脈沖干擾平均濾波法)
short filter_1(short *value_buf)
{
    unsigned char i,j,count;
    int sum=0;
    short temp;
    short arrary_temp[N];
    for(i=0;i<N;i++)
    {
        arrary_temp[i]=value_buf[i];   //把數組中的值給臨時數組.對臨時數組進行排序.
    }
     /*問題分析,這里如果對原始數據進行排序的話,因為數組是先入先出.所以新來的數據會把
     最小的值給覆蓋掉.這里排序算法是沒有問題的.也就是說每取一個數都要進行排序,計算量比較
     大!  有沒有辦法減少計算量?
     */
    for (j=0;j<N-1;j++)
    {
        for (i=0;i<N-j;i++)
        {
            if (arrary_temp[i]>arrary_temp[i+1])     
            {
                temp = arrary_temp[i];
                arrary_temp[i] = arrary_temp[i+1]; 
                arrary_temp[i+1] = temp;
            }
        }
    }
    
    for(count=1;count<N-1;count++)             //這里做了修改
        sum += arrary_temp[count];            //去掉最大值和最小值
    return (short)(sum/(N-2));
}

說明:相當于“中位值濾波法”+“算術平均濾波法”.連續采樣N個數據，去掉一個最大值和一個最小值然后計算N-2個數據的算術平均值N值的選?。?~14

下圖三種濾波算法的效果對比圖(滑動平均濾波法(黃線) 和 中位值平均濾波法分析(藍) 和 中位值濾波法(粉紅)):

從圖中可以看出前兩種濾波算法較平滑,濾波都會有一定的滯后性,滑動平均濾波滯后較不明顯,中位值平均濾波法較為平滑.

優美的波形,單效果

中位值平均濾波

滑動平均濾波:

博文為本人所寫,轉載請表明出處,滑動平均濾波法和中位值平均濾波法分析

總結

以上是生活随笔為你收集整理的滑动平均滤波法和中位值平均滤波法分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。