2018年11月26日 (一) 18:01的版本

1 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
• 比较浪费 RAM

#define N           12

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

2 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];
}

3 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;
}