十一种软件数字滤波算法
简述数字滤波方法的种类
简述数字滤波方法的种类数字滤波方法是数字信号处理中的重要组成部分，广泛应用于通信、音频处理、图像处理、生物医学工程等领域。
随着技术的不断发展，数字滤波方法的种类也越来越丰富。
以下是一些主要的数字滤波方法：1.经典滤波方法：经典滤波方法主要包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波是一种线性滤波方法，通过计算信号中邻近样本的平均值来减少噪声。
中值滤波是一种非线性滤波方法，通过取邻近样本的中值来消除噪声，对于脉冲噪声特别有效。
高斯滤波则是一种加权平均滤波方法，根据高斯函数分配权重，对于服从正态分布的噪声有很好的抑制效果。
2.傅里叶变换滤波：傅里叶变换滤波是一种基于频率域的滤波方法。
通过将信号从时域转换到频域，我们可以方便地分析和操作信号的频率成分。
常见的傅里叶变换滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波等，它们分别允许或阻止特定频率范围的信号通过。
3.小波变换滤波：小波变换是一种时频分析方法，可以同时提供信号在时域和频域的信息。
与傅里叶变换相比，小波变换具有更好的时频分辨率，因此更适合处理非平稳信号。
小波变换滤波方法包括小波阈值滤波、小波包滤波等，它们可以有效地去除噪声并保留信号的细节信息。
4.自适应滤波：自适应滤波方法能够根据输入信号的特性自动调整滤波器参数，以达到最佳的滤波效果。
常见的自适应滤波方法包括最小均方误差（LMS）算法、递归最小二乘（RLS）算法等。
这些方法广泛应用于语音信号处理、回声消除、噪声抑制等领域。
5.时域滤波：时域滤波方法直接在信号的时域进行处理，不需要进行频域转换。
常见的时域滤波方法包括有限脉冲响应（FIR）滤波器和无限脉冲响应（IIR）滤波器。
FIR滤波器具有线性相位特性和稳定的性能，而IIR滤波器则可以用较少的系数实现较陡峭的过渡带，但可能引入相位失真和稳定性问题。
6.智能滤波：智能滤波方法利用人工智能和机器学习技术对信号进行处理和分析。
例如，神经网络滤波器可以通过训练学习输入信号的特征，并根据这些特征进行滤波。
几种滤波算法
一.十一种通用滤波算法(转)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RAM4、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RAM5、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RAM6、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RAM7、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。
实验十一 FIR 滤波器的相位特性和幅度特性
实验十一 FIR 滤波器的相位特性和幅度特性一、实验目的1. 了解 FIR 滤波器具有线性相位的条件。
2. 了解四种类型 FIR 滤波器的幅频特性和相频特性及用途。
3. 学会用 MA TLAB 工具分析 二、 实验原理与方法FIR 滤波器。
实验十六中已经讲过脉冲相应的对称与反对称，即满足)1()(n M h n h --=为对称满足)1()(n M h n h ---=为反对称。
当在M 为奇数偶数的下结合对称和反对称的情况，就可以得到四种类型的线性相位 FIR 滤波器。
对其中每种类型其频率响应函数都有特有的表达式和独特的形状。
可将)(ωj e H 写成：21,2;)()()(-===-M a e H e H a j r j πβωωβω式中)(ωr H 是振幅响应函数。
线性相位实系数FIR 滤波器按其M 值奇偶和)(n h 的奇偶对称性分为四种：1、Ⅰ类线性相位 FIR 滤波器：)(n h 为对称，M 为奇数。
可以证明：2/)1(2/)1(0])c o s()([)(---=∑=M j M n j e n n a e H ωωω式中)(n a 由)(n h 求得为：)21()0(-=M h a ；中间样本。
231),21(2)(-≤≤--=M n n M h n a 。
且振幅响应函数∑-==2/)1(0)cos()()(M n r n n a H ωω。
该幅值关于ππω2,,0=成偶对称。
MATLAB 中用函数Hr_Typel 来计算振幅响应。
2、Ⅱ类线性相位 FIR 滤波器：)(n h 为对称，M 为偶数.可以证明：2/)1(2/1])}21(cos{)([)(--=∑-=M j M n j e n n b e H ωωω式中2,...2,1),2(2)(M n n M h n b =-=且振幅响应函数∑=-=2/1)}21(cos{)()(M n r n n b H ωω可得0)(=πrH 。
常用数字滤波算法
常用数字滤波算法
常用的数字滤波算法包括：
1. 移动平均滤波（Moving Average Filter）：通过对一段时间内的
样本值取平均值来减小噪音的影响。
2. 中值滤波（Median Filter）：通过将一组样本值按大小排序，然
后选择中间值作为滤波结果，从而去除异常值的影响。
3. 限幅滤波（Clipping Filter）：将样本值限制在一个给定范围内，超出范围的值被替换为边界值，从而去除异常值的影响。
4. 卡尔曼滤波（Kalman Filter）：基于状态估计的滤波算法，使用
模型预测和观测值校正的方式，适用于动态系统的滤波和估计。
5. 维纳滤波（Wiener Filter）：根据信噪比的估计，利用频域的自
相关函数和谱估计对信号进行滤波，适用于去除加性噪声。
6. 自适应滤波（Adaptive Filter）：根据输入信号的统计特性不断
更新滤波器参数，以动态调整滤波器的性能，适用于非平稳信号的滤波。
7. 快速傅里叶变换滤波（FFT Filter）：通过将时域信号转换为频
域信号，滤除不需要的频率分量，然后再将频域信号转换回时域信号。
这些算法可以根据具体应用的需要选择合适的滤波方法。
数据处理中的几种常用数字滤波算法
数据处理中的几种常用数字滤波算法
在数据处理中，常用的数字滤波算法有以下几种：
1. 移动平均滤波（Moving Average Filter）：将一组连续的数据取
平均值作为滤波结果。
该算法简单易实现，可以有效消除噪声，但会引入
一定的延迟。
2. 中值滤波（Median Filter）：将一组连续的数据排序，并取中间
值作为滤波结果。
该算法适用于去除周期性干扰或脉冲噪声，但对于快速
变化的信号可能无法有效滤除。
3. 加权移动平均滤波（Weighted Moving Average Filter）：给予
不同的数据点不同的权重，并将加权平均值作为滤波结果。
该算法可以根
据需要调整不同数据点的权重，适用于对不同频率成分有不同抑制要求的
情况。
4. 递推平滑滤波（Recursive Smoothing Filter）：根据当前输入
数据与上一次滤波结果的关系，通过递推公式计算得到滤波结果。
递推平
滑滤波可以实现实时滤波，但对于快速变化的信号可能会引入较大的误差。
5. 卡尔曼滤波（Kalman Filter）：适用于估计具有线性动力学特性
的系统状态，并结合观测值进行滤波。
卡尔曼滤波算法综合考虑了系统模
型和观测模型的不确定性，因此能够提供较好的估计结果。
这些数字滤波算法在实际应用中可以根据需求进行选择和组合，以实
现对信号的有效滤波和噪声抑制。
常用7种软件滤波
随机误差是有随机干搅引起的，其特点是在相同条件下测量同一个量时，其大小和符号做无规则变化而无法预测，但多次测量结果符合统计规律。
为克服随机干搅引入的误差，硬件上可采用滤波技术，软件上可以采用软件算法实现数字滤波，其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，采用汇编语言来编写。
采用数字滤波算法克服随机干搅引入的误差具有以下几个优点：（1）数字滤波无须硬件，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（2（31．。
式中Yn-1——第（n-1）次采样的值；△Y——相邻两次采样值允许的最大偏差。
设R1和R2为内部RAM单元，分别存放yn-1和yn，滤波值也存放在R2单元，采用MCS-51单片机指令编写的程序判断法子程序如下：付表2．??中值滤波法即对某一参数连续采样N次（一般N为奇数），然后把N次采样值按从小到大排队，再取中间值作为本次采样值。
设DATA为存放采样值的内存单元首地址，SAMP为存放滤波值的内存单元地址，N为采样值个数，用MCS-51指令编写的中值滤波子程序如下：副表3．算术平均值滤波算法算术平均滤波法就是连续取N次采样值进行算术平均，其数学表达式是：Y=∑yi~y=1/N ∑ yii=1……N式中Yi设8下：副表4.次数N 1ROM中，5.值即可投入使用，如果取N个采样值求平均，RAM中必须开辟N个数据的暂存区。
每新采样一个数据便存入暂存区，同时去掉一个最老的数据，保持这N个数据始终是最近的数据，这种数据存放方式可以用环行队列结构方便的实现。
设环行队列为40H-4FH连续16个单元，RO作为队尾指针，滤波程序如下：副表6.低通滤波法：将普通硬件RC低通滤波器的微分方程用差分方程来表求，变可以采用软件算法来模拟硬件滤波的功能，经推导，低通滤波算法如下：Yn=a* Xn+ （1-a） *Yn-1式中??Xn——本次采样值Yn-1——上次的滤波输出值；a——滤波系数，其值通常远小于1；Yn——本次滤波的输出值。
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，也可以是计算机的输出信号。
具有上述关系的数字滤波器的当前输出与现在的和过去的输入、过去的输出有关。
由这样的差分方程式组成的滤波器称为递归型数字滤波器。
如果将上述差分方程式中bK取0，则可得：说明输出只和现在的输入和过去的输入有关。
傅里叶数字滤波
傅里叶数字滤波
傅里叶数字滤波是一种基于傅里叶变换的信号处理技术，用于去除信号中的噪声和干扰，提高信号的质量。
它是数字滤波中常用的方法之一，具有广泛的应用领域。
首先，傅里叶数字滤波的原理是基于傅里叶变换的频域分析。
通过将信号转换到频域，可以将噪声和信号分离开来。
然后，在频域中对信号进行滤波处理，去除噪声和干扰。
最后，再将滤波后的信号通过傅里叶逆变换转换回时域，得到经过滤波处理后的信号。
傅里叶数字滤波的优点在于它具有较高的滤波效果和较好的保留信号特征的能力。
通过选择合适的滤波器类型和参数，可以实现对信号的不同频率成分进行精确控制，滤波效果更加灵活可调。
在实际应用中，傅里叶数字滤波被广泛应用于音频和图像处理领域。
例如，在音频处理中，可以利用傅里叶数字滤波技术去除音频信号中的杂音和回声，提高音频的清晰度和音质。
在图像处理中，
可以利用傅里叶数字滤波技术去除图像中的噪点和伪像，增强图像的清晰度和细节。
总之，傅里叶数字滤波是一种强大的信号处理技术，可以有效地去除信号中的噪声和干扰，提高信号的质量。
它具有广泛的应用领域，并且可以根据需要进行灵活调整，满足不同场景下的信号处理需求。
通过合理应用傅里叶数字滤波技术，可以改善信号的质量，提高系统的性能和可靠性。
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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。
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。
说明：中值滤波比较适用于去掉由偶然因素引起的波动和采样器不稳定而引起的脉动干扰。
若被测量值变化比较慢，采用中值滤波法效果会比较好，但如果数据变化比较快，则不宜采用此方法。
1.4 算术平均滤波算法
原理：连续取N个采样值进行算术平均运算。
优点：适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波。
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。
说明：算术平均滤波算法适用于对具有随机干扰的信号进行滤波。
这种信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值附近上下波动。
信号的平均平滑程度完全到决于N值。
当N较大时，平滑度高，灵敏度低；当N较小时，平滑度低，但灵敏度高。
为了方便求平均值，N一般取4、8、16、32之类的2的整数幂，以便在程序中用移位操作来代替除法。
1.5加权平均滤波算法
由于前面所说的“算术平均滤波算法”存在平滑度和灵敏度之间的矛盾。
为了协调平滑度和灵敏度之间的关系，可采用加权平均滤波。
它的原理是对连续N次采样值分别乘上不同的加权系数之后再求累加，加权系数一般先小后大，以突出后面若干采样的效果，加强系统对参数变化趋势的认识。
各个加权系数均小于1的小数，且满足总和等于1的结束条件。
这样加权运算之后的累加和即为有效采样值。
其中加权平均数字滤波的数学模型是：
式中：D为N个采样值的加权平均值：X N-i为第N-i次采样值；N为采样次数；
C i为加权系数。
加权系数C i体现了各种采样值在平均值中所占的比例。
一般来说采样次数越靠后，取的比例越大，这样可增加新采样在平均值中所占的比重。
加权平均值滤波法可突出一部分信号抵制另一部分信号，以提高采样值变化的灵敏度。
1.6滑动平均滤波算法
原理：以上介绍和各种平均滤波算法有一个共同点，即每获取一个有效采样值必须连续进行若干次采样，当采速度慢时，系统的实时得不到保证。
这里
介绍的滑动平均滤波算法只采样一次，将一次采样值和过去的若干次采样值一起求平均，得到的有效采样值即可投入使用。
把连续取N个采样值看成一个队列，队列长度固定为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值运算，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。
又叫递推平均滤波法。
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；比较浪费RAM。
1.7 中值平均滤波法
原理：相当于“中值滤波法”+“算法平均滤波法”。
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的选取：3-14。
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。
缺点：测量速度较慢。
1.8 限幅平均滤波法
原理：相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”，。
每次采样到的数据先进行限幅处理，再送入队列进行递推平均值滤波处理。
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。
缺点：比较浪费RAM。
1.9 一阶滞后滤波法
原理：取a=0~1，本次滤波结果=（1-a）*上次滤波结果+a*本次采样值。
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。
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。
a的选取：设滤波时间为t，采样频率为F，则a＝1/tF。
1.10 消抖滤波法
原理：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。
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。
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。
1.11 限幅消抖滤波算法
原理：相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”，先限幅,后消抖。
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。
缺点：对于快速变化的参数不宜。