(完整版)十种软件滤波的算法

(完整版)十种软件滤波的算法
(完整版)十种软件滤波的算法

十种软件滤波的算法

软件滤波在嵌入式的数据采集和处理中有着很重要的作用,这10种方法各有优劣,根据自己的需要选择

。同时提供了C语言的参考代码,希望对各位能有帮助。

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

/* A值可根据实际情况调整value为有效值,new_value为当前采样值滤波程序返回有效的实

际值*/

#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;

returnnew_value;

}

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

/* N值可根据实际情况调整排序采用冒泡法*/

#define N 11

char filter()

{

charvalue_buf[N];

charcount,i,j,temp;

for (count=0;count

{

value_buf[count] = get_ad();

delay();

}

for (j=0;j

{

for(i=0;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

#define N 12

char filter()

{

int sum = 0;

for (count=0;count

{

sum + =get_ad();

delay();

}

return(char)(sum/N);

}

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

#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

sum =value_buf[count];

return(char)(sum/N);

}

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

#define N 12

char filter()

{

char count,i,j;

charvalue_buf[N];

int sum=0;

for (count=0;count

{

value_buf[count] = get_ad();

delay();

}

for(j=0;j

{

for (i=0;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

sum +=value[count];

return(char)(sum/(N-2));

}

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

/**/ 略参考子程序1、3

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

/* 为加快程序处理速度假定基数为100,a=0~100 */

#define a 50

char value;

char filter()

{

char new_value;

new_value =get_ad();

return(100-a)*value + a*new_value;

}

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

/* coe数组为加权系数表,存在程序存储区。*/

#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;

charvalue_buf[N];

int sum=0;

for(count=0,count

{

value_buf[count] = get_ad();

delay();

}

for(count=0,count

sum +=value_buf[count]*coe[count];

return (char)(sum/sum_coe);

}

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

#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();

}

returnvalue;

}

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

数字滤波算法

几种简单的数字滤波 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(); 1、限副滤波 /* A值可根据实际情况调整 value为有效值,new_value为当前采样值 滤波程序返回有效的实际值*/ #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、中位值滤波法 /* N值可根据实际情况调整 排序采用冒泡法*/ #define N 11 char filter() { char value_buf[N]; char count,i,j,temp; for ( count=0;countvalue_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、算术平均滤波法 /* */ #define N 12 char filter() { int sum = 0; for ( count=0;count

卡尔曼滤波算法总结

Kalman_Filter(float Gyro,float Accel) { Angle+=(Gyro - Q_bias) * dt; Pdot[0]=Q_angle - PP[0][1] - PP[1][0]; Pdot[1]= - PP[1][1]; Pdot[2]= - PP[1][1]; Pdot[3]=Q_gyro; PP[0][0] += Pdot[0] * dt; PP[0][1] += Pdot[1] * dt; PP[1][0] += Pdot[2] * dt; PP[1][1] += Pdot[3] * dt; Angle_err = Accel - Angle; PCt_0 = C_0 * PP[0][0]; PCt_1 = C_0 * PP[1][0]; E = R_angle + C_0 * PCt_0; K_0 = PCt_0 / E; K_1 = PCt_1 / E; t_0 = PCt_0; t_1 = C_0 * PP[0][1]; PP[0][0] -= K_0 * t_0; PP[0][1] -= K_0 * t_1; PP[1][0] -= K_1 * t_0; PP[1][1] -= K_1 * t_1; Angle += K_0 * Angle_err; Q_bias += K_1 * Angle_err; Gyro_x = Gyro - Q_bias; } 首先是卡尔曼滤波的5个方程: -=--+(1)先验估计 X k k AX k k Bu k (|1)(1|1)() -=--+(2)协方差矩阵的预测(|1)(1|1)' P k k AP k k A Q

10种软件滤波算法

10种软件滤波方法的示例程序 1 推荐 10种软件滤波方法的示例程序 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(); 1、限副滤波 /* A值可根据实际情况调整 value为有效值,new_value为当前采样值 滤波程序返回有效的实际值 */ #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、中位值滤波法 /* N值可根据实际情况调整 排序采用冒泡法*/ #define N 11 char filter() { char value_buf[N]; char count,i,j,temp; for ( count=0;count

{ 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、算术平均滤波法 /* */ #define N 12 char filter() { int sum = 0; for ( count=0;count

常用的8种数字滤波算法

常用的8种数字滤波算法 摘要:分析了采用数字滤波消除随机干扰的优点,详细论述了微机控制系统中常用的8种数字滤波算法,并讨论了各种数字滤波算法的适用范围。 关键词:数字滤波;控制系统;随机干扰;数字滤波算法 1 引言 在微机控制系统的模拟输入信号中,一般均含有各种噪声和干扰,他们来自被测信号源本身、传感器、外界干扰等。为了进行准确测量和控制,必须消除被测信号中的噪声和干扰。噪声有2大类:一类为周期性的,其典型代表为50 Hz 的工频干扰,对于这类信号,采用积分时间等于20 ms整倍数的双积分A/D转换器,可有效地消除其影响;另一类为非周期的不规则随机信号,对于随机干扰,可以用数字滤波方法予以削弱或滤除。所谓数字滤波,就是通过一定的计算或判断程序减少干扰信号在有用信号中的比重,因此他实际上是一个程序滤波。 数字滤波器克服了模拟滤波器的许多不足,他与模拟滤波器相比有以下优点: (1)数字滤波器是用软件实现的,不需要增加硬设备,因而可靠性高、稳定性好,不存在阻抗匹配问题。 (2)模拟滤波器通常是各通道专用,而数字滤波器则可多通道共享,从而降低了成本。 (3)数字滤波器可以对频率很低(如0.01 Hz)的信号进行滤波,而模拟滤波器由于受电容容量的限制,频率不可能太低。 (4)数字滤波器可以根据信号的不同,采用不同的滤波方法或滤波参数,具有灵活、方便、功能强的特点。 2 常用数字滤波算法 数字滤波器是将一组输入数字序列进行一定的运算而转换成另一组输出数字序列的装置。设数字滤波器的输入为X(n),输出为Y(n),则输入序列和输出序列之间的关系可用差分方程式表示为: 其中:输入信号X(n)可以是模拟信号经采样和A/D变换后得到的数字序列,也

10种简单的数值滤波方法

单片机利用软件抗干扰的几种滤波方法 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

十一种软件数字滤波算法

1 数字滤波 1.1 概述 在单片机进行数据采集时,会遇到数据的随机误差,随机误差是由随机干扰引起的,其特点是在相同条件下测量同一量时,其大小和符号会现无规则的变化而无法预测,但多次测量的结果符合统计规律。为克服随机干扰引起的误差,硬件上可采用滤波技术,软件上可采用软件算法实现数字滤波。滤波算法往往是系统测控算法的一个重要组成部分,实时性很强。 采用数字滤波算法克服随机干扰的误差具有以下优点: 1、数字滤波无需其他的硬件成本,只用一个计算过程,可靠性高,不存在阻 抗匹配问题。尤其是数字滤波可以对频率很低的信号进行滤波,这是模拟滤波器做不到的。 2、数字滤波使用软件算法实现,多输入通道可共用一个滤波程序,降低系统 开支。 3、只要适当改变滤波器的滤波程序或运算,就能方便地改变其滤波特性,这 对于滤除低频干扰和随机信号会有较大的效果。 4、在单片机系统中常用的滤波算法有限幅滤波法、中值滤波法、算术平均滤 波法、加权平均滤波法、滑动平均滤波等。 1.2 限幅滤波算法 原理:该运算的过程中将两次相邻的采样相减,求出其增量,然后将增量的绝对值,与两次采样允许的最大差值A进行比较。A的大小由被测对象的具体情况而定,如果小于或等于允许的最大差值,则本次采样有效;否则放弃本次值取上次采样值作为本次数据的样本。 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。 说明:限幅滤波法主要用于处理变化较为缓慢的数据,如温度、物体的位置等。使用时,关键要选取合适的门限制A。通常这可由经验数据获得,必要时可通过实验得到。 1.3 中值滤波算法 原理:该运算的过程是对某一参数连续采样N次(N一般为奇数),然后把N次采样的值按从小到大排列,再取中间值作为本次采样值,整个过程实际上是一个序列排序的过程。

几种卡尔曼滤波算法理论

自适应卡尔曼滤波 卡尔曼滤波发散的原因 如果卡尔曼滤波是稳定的,随着滤波的推进,卡尔曼滤波估计的精度应该越来越高,滤波误差方差阵也应趋于稳定值或有界值。但在实际应用中,随着量测值数目的增加,由于估计误差的均值和估计误差协方差可能越来越大,使滤波逐渐失去准确估计的作用,这种现象称为卡尔曼滤波发散。 引起滤波器发散的主要原因有两点: (1)描述系统动力学特性的数学模型和噪声估计模型不准确,不能直接真实地反映物理过程,使得模型与获得的量测值不匹配而导致滤波发散。这种由于模型建立过于粗糙或失真所引起的发散称为滤波发散。 (2)由于卡尔曼滤波是递推过程,随着滤波步数的增加,舍入误差将逐渐积累。如果计算机字长不够长,这种积累误差很有可能使估计误差方差阵失去非负定性甚至失去对称性,使滤波增益矩阵逐渐失去合适的加权作用而导致发散。这种由于计算舍入误差所引起的发散称为计算发散。 针对上述卡尔曼滤波发散的原因,目前已经出现了几种有效抑制滤波发散的方法,常用的有衰减记忆滤波、限定记忆滤波、扩充状态滤波、有限下界滤波、平方根滤波、和自适应滤波等。这些方法本质上都是以牺牲滤波器的最优性为代价来抑制滤波发散,也就是说,多数都是次优滤波方法。 自适应滤波 在很多实际系统中,系统过程噪声方差矩阵Q和量测误差方差阵R事先是不知道的,有时甚至连状态转移矩阵 或量测矩阵H也不能确切建立。如果所建立的模型与实际模型不符可能回引起滤波发散。自适应滤波就是这样一种具有抑制滤波发散作用的滤波方法。在滤波过程中,自适应滤波一方面利用量测值修正预测值,同时也对未知的或不确切的系统模型参数和噪声统计参数进行估计修正。自适应滤波的方法很多,包括贝叶斯法、极大似然法、相关法与协方差匹配法,其中最基本也是最重要的是相关法,而相关法可分为输出相关法和新息相关法。

(整理)11种滤波方法+范例代码.

软件滤波算法(转载) 这几天做一个流量检测的东西,其中用到了对数据的处理部分,试了很多种方法,从网上找到这些个滤波算法,贴出来记下 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,程序没必要照搬,主要学习这些方法,相信做东西的时候都能用得上 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

十种数字滤波方法

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 自动化科协 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: 自动化科协 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:

卡尔曼滤波算法总结

卡尔曼滤波算法总结-标准化文件发布号:(9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

2015.12.12 void Kalman_Filter(float Gyro,float Accel) { Angle+=(Gyro - Q_bias) * dt; Pdot[0]=Q_angle - PP[0][1] - PP[1][0]; Pdot[1]= - PP[1][1]; Pdot[2]= - PP[1][1]; Pdot[3]=Q_gyro; PP[0][0] += Pdot[0] * dt; PP[0][1] += Pdot[1] * dt; PP[1][0] += Pdot[2] * dt; PP[1][1] += Pdot[3] * dt; Angle_err = Accel - Angle; PCt_0 = C_0 * PP[0][0]; PCt_1 = C_0 * PP[1][0]; E = R_angle + C_0 * PCt_0; K_0 = PCt_0 / E; K_1 = PCt_1 / E; t_0 = PCt_0; t_1 = C_0 * PP[0][1]; PP[0][0] -= K_0 * t_0; PP[0][1] -= K_0 * t_1; PP[1][0] -= K_1 * t_0; PP[1][1] -= K_1 * t_1; Angle += K_0 * Angle_err; Q_bias += K_1 * Angle_err; Gyro_x = Gyro - Q_bias; }

首先是卡尔曼滤波的5个方程: (|1)(1|1)() X k k AX k k Bu k -=--+(1)先验估计 (|1)(1|1)'P k k AP k k A Q -=--+(2)协方差矩阵的预测 ()(|1)'/(|1)')Kg k P k k H HP k k H R =--+(3)计算卡尔曼增益 (|)(|1)()(()(|1))X k k X k k Kg k Z k HX k k =-+--(4)进行修正 5个式子比较抽象,现在直接用实例来说: 一、卡尔曼滤波第一个式子 对于角度来说,我们认为此时的角度可以近似认为是上一时刻的角度值加上上一时刻陀螺仪测得的角加速度值乘以时间,因为d dt θω=?,角度微分等于时间的微分乘以角速度。但是陀螺仪有个静态漂移(而且还是变化的),静态漂移就是静止了没有角速度然后陀螺仪也会输出一个值,这个值肯定是没有意义的,计算时要把它减去。 由此我们得到了当前角度的预测值Angle Angle=Angle+(Gyro - Q_bias) * dt; 其中等号左边Angle 为此时的角度,等号右边Angle 为上一时刻的角度,Gyro 为陀螺仪测的角速度的值,dt 是两次滤波之间的时间间隔,我们的运行周期是4ms 或者6ms 。 同时 Q_bias 也是一个变化的量。 但是就预测来说认为现在的漂移跟上一时刻是相同的,即 Q_bias=Q_bias 将上面两个式子写成矩阵的形式 1_0 1_0 Angle dt Angle dt Q bias Q bia o s Gyr -= + 得到上式,这个式子对应于卡尔曼滤波的第一个式子 (|1)(1|1)() X k k AX k k Bu k -=--+ (|)(|1) P k k I Kg k H P k k =--(())(5)更新协方差阵

AD数据采集的“数字滤波”:10个“软件滤波程序”

AD数据采集的“数字滤波”:10个“软 件滤波程序” 在AD采集中经常要用到数字滤波,而不同情况下又有不同的滤波需求,下面是10种经典的软件滤波方法的程序和优缺点分析: 1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法) 2、中位值滤波法 3、算术平均滤波法 4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法) 5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法) 6、限幅平均滤波法 7、一阶滞后滤波法 8、加权递推平均滤波法 9、消抖滤波法 10、限幅消抖滤波法 1、限副滤波 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 程序: /* A值可根据实际情况调整,value为有效值,new_value为当前采样值,滤波程序返回有效的实际值*/ #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 程序: /* N值可根据实际情况调整 排序采用冒泡法*/ #define N 11 char filter() { char value_buf[N]; char count,i,j,temp; for ( count=0;count;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];

基于单片机的数字滤波器设计

基于单片机数字滤波器设计 摘要 数据采集又称数据获取,是利用一种装置,从系统外部采集数据并输入到系统内部的一个接口。数据采集技术广泛应用在各个领域。比如摄像头,麦克风,都是数据采集工具。被采集数据是已被转换为电讯号的各种物理量,如温度,水位,风速,压力等,可以是模拟量,也可以是数字量。在互联网行业快速发展的今天,数据采集已经被广泛应用于互联网及分布式领域,数据采集领域已经发生重要变化。而在数据采集中存在各种噪声。滤除噪声的方法有很多种,既有数字滤波器,也有模拟滤波器。本文采用了基于单片机和c语言来设计并开发数字滤波系统。针对于单片机数据采集系统中经常出现的随机干扰,通过交流信号发生器输入来模拟数据采集过程,验证了几种使用较为普遍的克服随机干扰的单片机数字滤波算法,并给出了相应的c程序,同时也对这几种滤波算法进行了比较,并指出每一种算法具体适用范围和注意事项。另外本文使用了proteus进行仿真验证这几种滤波方法,用了AD和DA来采集及输出数据。 关键词单片机/proteus/数字滤波。

BASED ON SCM DIGITALFILTER DESIGN ABSTRACT Data acquisition, also called data acquisition is the use of a device from the system input to external data collection and an interface that internal system. Data collection technology is widely quoted in various fields. Such as cameras, microphones, are data acquisition tools. Are collected data has been converted to telecommunications number of various physical quantities such as temperature, pressure, water, wind speed, etc, can be analogue, also can be the digital quantity. In the Internet industry fast development today, data acquisition has been widely used in Internet and distributed field, data acquisition field has changed in important changes. And in data acquisition exist in all sorts of noise. Filter out the noise a variety of ways, both digital filters, also have simulation filter. Here we adopted based on SCM and C language to design and develop digital filtering system. We based on single-chip microcomputer data acquisition system often appears in the random disturbance, through the manual input to simulate data acquisition process, and verifies the several use common overcome random disturbance single-chip digital filtering algorithm, and presents the corresponding C program, especially for the median value filter and the median value average filtering algorithm procedures were improved. Also on this compares several filtering algorithm, and points out the concrete each kind of algorithm is applicable range and precautions. In addition we use the simulation test this proteus several filtering method. In addition we still use the AD and DA to harvest and output data. KEY WORDS microcontroller, proteus, digital filter

卡尔曼滤波简介及其算法实现代码

卡尔曼滤波简介及其算法实现代码 卡尔曼滤波算法实现代码(C,C++分别实现) 卡尔曼滤波器简介 近来发现有些问题很多人都很感兴趣。所以在这里希望能尽自己能力跟大家讨论一些力所能及的算法。现在先讨论一下卡尔曼滤波器,如果时间和能力允许,我还希望能够写写其他的算法,例如遗传算法,傅立叶变换,数字滤波,神经网络,图像处理等等。 因为这里不能写复杂的数学公式,所以也只能形象的描述。希望如果哪位是这方面的专家,欢迎讨论更正。 卡尔曼滤波器– Kalman Filter 1.什么是卡尔曼滤波器 (What is the Kalman Filter?) 在学习卡尔曼滤波器之前,首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论(例如傅立叶变换,泰勒级数等等)一样,卡尔曼也是一个人的名字,而跟他们不同的是,他是个现代人! 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利数学家,1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953,1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器,正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》(线性滤波与预测问题的新方法)。如果对这编论文有兴趣,可以到这里的地址下载: https://www.360docs.net/doc/eb8464312.html,/~welch/media/pdf/Kalman1960.pdf。 简单来说,卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm(最优化自回归数据处理算法)”。对于解决很大部分的问题,他是最优,效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年,包括机器人导航,控制,传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理,例如头脸识别,图像分割,图像边缘检测等等。 2.卡尔曼滤波器的介绍 (Introduction to the Kalman Filter) 为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器,这里会应用形象的描述方法来讲解,而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。但是,他的5条公式是其核心内容。结合现代的计算机,其实卡尔曼的程序相当的简单,只要你理解了他的那5条公式。 在介绍他的5条公式之前,先让我们来根据下面的例子一步一步的探索。 假设我们要研究的对象是一个房间的温度。根据你的经验判断,这个房间的温度是恒定的,也就

常用的软件滤波方法(工程师必备).

软件滤波在嵌入式的数据采集和处理中有着很重要的作用,这10种方法各有优劣,根据自己的需要选择。同时提供了C语言的参考代码,希望对各位能有帮助。 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 /* A值可根据实际情况调整 value为有效值,new_value为当前采样值 滤波程序返回有效的实际值 */ #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 /* N值可根据实际情况调整 排序采用冒泡法*/ #define N 11

char filter() { char value_buf[N]; char count,i,j,temp; for ( count=0;countvalue_buf[i+1] ) { temp = value_buf[i]; value_buf[i] = value_buf[i+1]; value_buf[i+1] = temp; } } }

11种经典软件滤波的原理和实现58239

11种经典软件滤波的原理和实现 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 不易消除因为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,可消除因为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,可消除因为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

单片机数字滤波算法

单片机主要作用是控制外围的器件,并实现一定的通信和数据处理。 但在某些特定场合,不可避免地要用到数学运算,尽管单片机并不擅长实现算法和进行复杂的运算。下面主要是介绍如何用单片机实现数字滤波。 在单片机进行数据采集时,会遇到数据的随机误差,随机误差是由随机干扰引起的,其特点是在相同条件下测量同一量时,其大小和符号会现无规则的变化而无法预测,但多次测量的结果符合统计规律。为克服随机干扰引起的误差,硬件上可采用滤波技术,软件上可采用软件算法实现数字滤波。滤波算法往往是系统测控算法的一个重要组成部分,实时性很强。 1采用数字滤波算法克服随机干扰的误差具有以下优点: 1.数字滤波无需其他的硬件成本,只用一个计算过程,可靠性高,不存在阻 抗匹配问题。尤其是数字滤波可以对频率很低的信号进行滤波,这是模拟滤波器做不到的。 2.数字滤波使用软件算法实现,多输入通道可共用一个滤波程序,降低系统 开支。 3.只要适当改变滤波器的滤波程序或运算,就能方便地改变其滤波特性,这 对于滤除低频干扰和随机信号会有较大的效果。 4.在单片机系统中常用的滤波算法有限幅滤波法、中值滤波法、算术平均滤 波法、加权平均滤波法、滑动平均滤波等。 2限幅滤波算法 该运算的过程中将两次相邻的采样相减,求出其增量,然后将增量的绝对值,与两次采样允许的最大差值A进行比较。A的大小由被测对象的具体情况而定,如果小于或等于允许的最大差值,则本次采样有效;否则取上次采样值作为本次数据的样本。 算法的程序代码如下: #define A //允许的最大差值 char data; //上一次的数据 char filter() { char datanew; //新数据变量 datanew=get_data(); //获得新数据变量 if((datanew-data)>A||(data-datanew>A)) return data; else return datanew; }

软件滤波方法及其优缺点

软件滤波方法及其优缺点 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

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