1. 一階濾波算法的原理?

　　一階濾波，又叫一階慣性濾波，或一階低通濾波。是使用軟件編程實現普通硬件RC低通濾波器的功能。?

　　一階低通濾波的算法公式為：

　　　　　　　　　　　　　　Y(n)=αX(n) + (1-α)Y(n-1)?

　　式中：α=濾波系數；X(n)=本次采樣值；Y(n-1)=上次濾波輸出值；Y(n)=本次濾波輸出值。?一階低通濾波法采用本次采樣值與上次濾波輸出值進行加權，得到有效濾波值，使得輸出對輸入有反饋作用。

2. 一階濾波算法的程序（適用于單個采樣）

#define a 0.01 // 濾波系數a（0-1） char filter(void) {baroOffset = get_ad(); baro = a * baroOffset + (1.0f - a) * baroAlt;baroAlt = baro;return baro; }

?

3. 一階濾波算法的不足?

?　　濾波系數越小，濾波結果越平穩，但是靈敏度越低；濾波系數越大，靈敏度越高，但是濾波結果越不穩定。

　　一階濾波無法完美地兼顧靈敏度和平穩度。有時，我們只能尋找一個平衡，在可接受的靈敏度范圍內取得盡可能好的平穩度。而在一些場合，我們希望擁有這樣一種接近理想狀態的濾波算法。即：當數據快速變化時，濾波結果能及時跟進（靈敏度優先）；當數據趨于穩定，在一個固定的點上下振蕩時，濾波結果能趨于平穩（平穩度優先）。

轉載于:https://www.cnblogs.com/jasonchan1202/p/8393826.html

《新程序員》：云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

以上是生活随笔為你收集整理的一阶低通滤波算法的全部內容，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。