非常值得一看—九种滤波算法C语言实现
關注“嵌入式軟件開發學習圈”免費獲取更多學習教程
今天帶著大家學習濾波算法c語言(九種濾波算法)實現,以及代碼,大家可以學習了解下。。。。
1.限幅濾波算法(程序判斷濾波算法)
方法解析:
根據經驗判斷,確定兩次采樣允許的最大偏差值(設定為A),每次檢測到新值時判斷:
如果本次值與上次值之差<=A,則本次值有效,
如果本次值與上次值只差>A,則本次值無效,放棄本次值,用上次值代替本次值。
優點:
能有效克服因偶然因素引起的脈沖干擾
缺點:
無法抑制那種周期性的干擾,平滑度差
#define?A?10??
char?value;??
char?filter()??
{??
???char??new_value;??
???new_value?=?get_ad();??
???if?(?(?new_value?-?value?>?A?)?||?(?value?-?new_value?>?A?)??
??????return?value;??
???return?new_value;??
} ?
2.中位值濾波法
方法解析:
連續采樣N次(N取奇數),把N次采樣值按大小排列,取中間值為本次有效值
優點:
能有效克服因偶然因素引起的波動干擾,對溫度,液位的變化緩慢的被測參數有良好的濾波效果
缺點:
對流量,速度等快速變化的參數不宜
#define?N??11??
char?filter()??
{??
???char?value_buf[N];??
???char?count,i,j,temp;??
???for?(?count=0;count<N;count++)??
???{??
??????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];??
}??
3.算術平均濾波
方法解析:
連續取N個采樣值進行平均運算,N值較大時:信號平滑度較高,但靈敏度較低
N值較小時:信號平滑度較低,但靈敏度較高。N值的選取:一般12左右。
優點:
適應于對一般具有隨機干擾的信號進行濾波,這樣信號的特點是有一個平均值,信號在某一數值范圍附近上下波動
缺點:
對于測量速度較慢或要求數據計算速度較快的實時控制并不適用,比較浪費RAM
#define?N?12??
char?filter()??
{??
???int??sum?=?0;??
???for?(?count=0;count<N;count++)??
???{??
??????sum?+?=?get_ad();??
? ? delay();??
???}??
???return?(char)(sum/N);??
4.遞推平均濾波(滑動平均濾波法)
方法解析:
把連續取N個采樣值看成一個隊列,隊列的長度固定為N,每次采樣到一個新數據放入隊尾,并扔掉原來隊首的一次數據(先進先出)。
把隊列中的N個數據進行算術平均運算,就可獲得新的濾波結果。N值的選取:一般12.
優點:
對周期性干擾有良好的抑制作用,平滑度高,適應于高頻振蕩的系統
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打的采樣值偏差,不適用于脈沖干擾比較嚴重的場合
浪費RAM
#define?N?12???
char?value_buf[N];??
char?i=0;??
char?filter()??
{??
???char?count;??
???int??sum=0;??
???value_buf[i++]?=?get_ad();??
???if?(?i?==?N?)???i?=?0;??
???for?(?count=0;count<N,count++)??
??????sum?=?value_buf[count];??
???return?(char)(sum/N);??
}??
5.中位值平均濾波法(防脈沖干擾平均濾波法)
方法解析:
相當于中位值濾波+算術平均濾波,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值的選取:3-14
優點:融合了兩種濾波法的優點
對于偶然出現的脈沖性干擾,可消除由于脈沖干擾所引起的采樣值偏差。
缺點:
測量速度較慢,和算法平均濾波一樣,浪費RAM。
#define?N?12??
char?filter()??
{??
???char?count,i,j;??
???char?value_buf[N];??
???int??sum=0,temp=0;??
???for??(count=0;count<N;count++)??
???{??
??????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;??
?????????}??
??????}??
???}??
???for(count=1;count<N-1;count++)??
??????sum?+=?value[count];??
???return?(char)(sum/(N-2));??
}??
6一階滯后濾波法
方法解析:
取a=0-1
本次濾波結果=(1-a)*本次采樣值+a*上次濾波結果
優點:
對周期性干擾具有良好的抑制作用,適用于波動頻率較高的場合
缺點:
相位滯后,靈敏度低,滯后程度取決于a值的大小,不能消除濾波頻率高于采樣頻率的1/2的干擾信號
#define?a?50??
char?value;??
char?filter()??
{??
???char??new_value;??
? ?new_value?=?get_ad();??
???return?(100-a)*value?+?a*new_value;???
}??
7.加權遞推平均濾波法
方法解析:
是對遞推平均濾波法的改進,即不同時刻的數據加以不同的權
通常是,越接近現時刻的數據,權取得越大,給予新采樣值的權系數越大,則靈敏度越高,但信號平滑度越低。
優點:
適用于有較大純滯后時間常數的對象,和采樣周期較短的系統
缺點:
?對于純滯后時間常數較小,采樣周期較長,變化緩慢的信號,不能迅速反應系統當前所受干擾的嚴重程度,濾波效果差。
#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();??
??????delay();??
???}??
???for?(count=0,count<N;count++)??
??????sum?+=?value_buf[count]*coe[count];??
???return?(char)(sum/sum_coe);??
}??
8.消抖濾波法
方法解析:
設置一個濾波計數器,將每次采樣值與當前有效值比較:
如果采樣值=當前有效值,則計數器清零,如果采樣值<>當前有效值,則計數器+1,并判斷計數器是否>=上限N(溢出),如果計數器溢出,則將本次值替換當前有效值,并清計數器
優點:
對于變化緩慢的被測參數有較好的濾波效果,可避免在臨界值附近控制器的反復開/關跳動或顯示器上數值抖動。
缺點:
對于快速變化的參數不宜,如果在計數器溢出的那一次采樣到的值恰好是干擾值,則會將干擾值當作有效值導入系統
#define?N?12??
char?filter()??
{??
???char?count=0;??
???char?new_value;??
???new_value?=?get_ad();??
???while?(value?!=new_value);??
???{??
??????count++;??
??????if?(count>=N)???return?new_value;??
???????delay();??
??????new_value?=?get_ad();??
???}??
???return?value;??????
}??
9.低通數字濾波
解析:
低通濾波也稱一階滯后濾波,方法是第N次采樣后濾波結果輸出值是(1-a)乘第N次采樣值加a乘上次濾波結果輸出值。可見a<<1。
該方法適用于變化過程比較慢的參數的濾波的C程序函數如下
float?low_filter(float?low_buf[]) ?
{??
????float?sample_value;??
????float?X=0.01;??
????sample_value=(1_X)*low_buf[1]+X*low?buf[0];??
????retrun(sample_value);??
} ?
獲取相關學習資料留言“濾波算法”
關注微信公眾號“嵌入式軟件開發學習圈”獲取更多嵌入式學習資訊
如需獲取其他學習資料,直接在微信公眾號留言
總結
以上是生活随笔為你收集整理的非常值得一看—九种滤波算法C语言实现的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇: 三个最简单公式讲完卡尔曼滤波算法
- 下一篇: 惯性传感器的卡尔曼滤波