ADC Filter
来自Jack's Lab
(版本间的差异)
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== 算术平均滤波 == | == 算术平均滤波 == | ||
2018年11月26日 (一) 19:58的版本
目录 |
1 递推平均滤波
亦可称滑动平均滤波
- 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
- 每次采一个新数据放入队尾,并挤掉队首的一个数据
- 把队列中的 N 个数据进行算术平均运算,即为滤波结果
N值的选取:流量,N=12; 压力:N=4; 液面,N=4~12; 温度,N=1~4
- 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
- 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
#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);
}
2 算术平均滤波
- 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
- 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
- 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
#define N 12
char filter()
{
int sum = 0;
for (count=0; count<N; count++)
{
sum + = get_ad();
delay();
}
return (char)(sum / N);
}
3 中位值滤波
- 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
- 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
- 缺点:
- 对流量、速度等快速变化的参数不宜
#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];
}
4 限幅滤波
过滤脉冲干扰。。。
- 方法:
- 根据经验判断,确定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:
- 如果本次值与上次值之差 <= A,则本次值有效
- 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
- 优点
- 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰
- 缺点:
- 无法抑制那种周期性的干扰
- 平滑度差
#define A 10 /* A值可根据实际情况调整 */
char value;
char filter()
{
char new_value;
new_value = get_ad();
if ((new_value - value > A) || (value - new_value > A))
return value;
else
return new_value;
}