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软件滤波算法

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出0入0汤圆

发表于 2011-8-4 10:17:22 | 显示全部楼层 |阅读模式
最近研究数据采集软件滤波算法,总结了下。需要注意的是如果用到求平均值的话,注意总和变量是否有溢出。
1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
    A、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
    B、优点:
        能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰
    C、缺点
        无法抑制那种周期性的干扰
        平滑度差
   
2、中位值滤波法
    A、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
    B、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
    C、缺点:
        对流量、速度等快速变化的参数不宜

3、算术平均滤波法
    A、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
    B、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
    C、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
        
4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
    A、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
        每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)
        把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果
        N值的选取:流量,N=12;压力:N=4;液面,N=4~12;温度,N=1~4
    B、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   
     C、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
        比较浪费RAM
        
5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)
    A、方法:
        相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”
        连续采样N个数据,去掉一个最大值和一个最小值
        然后计算N-2个数据的算术平均值
        N值的选取:3~14
    B、优点:
        融合了两种滤波法的优点
        对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
    C、缺点:
        测量速度较慢,和算术平均滤波法一样
        比较浪费RAM

6、限幅平均滤波法
    A、方法:
        相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”
        每次采样到的新数据先进行限幅处理,
        再送入队列进行递推平均滤波处理
    B、优点:
        融合了两种滤波法的优点
        对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
    C、缺点:
        比较浪费RAM

7、一阶滞后滤波法
    A、方法:
        取a=0~1
        本次滤波结果=(1-a)*本次采样值+a*上次滤波结果
    B、优点:
        对周期性干扰具有良好的抑制作用
        适用于波动频率较高的场合
    C、缺点:
        相位滞后,灵敏度低
        滞后程度取决于a值大小
        不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号
        
8、加权递推平均滤波法
    A、方法:
        是对递推平均滤波法的改进,即不同时刻的数据加以不同的权
        通常是,越接近现时刻的数据,权取得越大。
        给予新采样值的权系数越大,则灵敏度越高,但信号平滑度越低
    B、优点:
        适用于有较大纯滞后时间常数的对象
        和采样周期较短的系统
    C、缺点:
        对于纯滞后时间常数较小,采样周期较长,变化缓慢的信号
        不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度,滤波效果差

9、消抖滤波法
    A、方法:
        设置一个滤波计数器
        将每次采样值与当前有效值比较:
        如果采样值=当前有效值,则计数器清零
        如果采样值<>当前有效值,则计数器+1,并判断计数器是否>=上限N(溢出)
            如果计数器溢出,则将本次值替换当前有效值,并清计数器
    B、优点:
        对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果,
        可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动
    C、缺点:
        对于快速变化的参数不宜
        如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值,则会将干扰值当作有效值导入系统

10、限幅消抖滤波法
    A、方法:
        相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”
        先限幅,后消抖
    B、优点:
        继承了“限幅”和“消抖”的优点
        改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统
    C、缺点:
        对于快速变化的参数不宜

第11种方法:IIR数字滤波器

A.方法:
   确定信号带宽, 滤之。
   Y(n) = a1*Y(n-1) + a2*Y(n-2) + ... + ak*Y(n-k) + b0*X(n) + b1*X(n-1) + b2*X(n-2) + ... + bk*X(n-k)

B.优点:高通,低通,带通,带阻任意。设计简单(用matlab)
C.缺点:运算量大。
 
//---------------------------------------------------------------------
假定从8位AD中读取数据(如果是更高位的AD可定义数据类型为int),子程序为get_ad();
IIR滤波例子
1.       int  BandpassFilter4(int InputAD4)
2.       {
3.           int  ReturnValue;
4.           int  ii;
5.           RESLO=0;
6.           RESHI=0;
7.           MACS=*PdelIn;
8.           OP2=1068; //FilterCoeff4[4];
9.           MACS=*(PdelIn+1);
10.        OP2=8;    //FilterCoeff4[3];
11.        MACS=*(PdelIn+2);
12.        OP2=-2001;//FilterCoeff4[2];
13.        MACS=*(PdelIn+3);
14.        OP2=8;    //FilterCoeff4[1];
15.        MACS=InputAD4;
16.        OP2=1068; //FilterCoeff4[0];
17.        MACS=*PdelOu;
18.        OP2=-7190;//FilterCoeff4[8];
19.        MACS=*(PdelOu+1);
20.        OP2=-1973; //FilterCoeff4[7];
21.        MACS=*(PdelOu+2);
22.        OP2=-19578;//FilterCoeff4[6];
23.        MACS=*(PdelOu+3);
24.        OP2=-3047; //FilterCoeff4[5];
25.        *p=RESLO;
26.        *(p+1)=RESHI;
27.        mytestmul<<=2;
28.        ReturnValue=*(p+1);
29.        for  (ii=0;ii<3;ii++)
30.        {
31.         DelayInput[ii]=DelayInput[ii+1];
32.         DelayOutput[ii]=DelayOutput[ii+1];
33.         }
34.         DelayInput[3]=InputAD4;
35.         DelayOutput[3]=ReturnValue;
36.         
37.       //  if (ReturnValue<0)
38.       //  {
39.       //  ReturnValue=-ReturnValue;
40.       //  }
41.        return ReturnValue;  
42.    }

出0入0汤圆

发表于 2011-8-19 20:49:14 | 显示全部楼层
动态控制和非线性预测哪个算法好呢

出0入0汤圆

发表于 2011-8-19 21:00:34 | 显示全部楼层
mark

出0入0汤圆

发表于 2011-8-19 21:00:58 | 显示全部楼层
学习了 谢谢
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