十大滤波算法程序大全(精心整理版)
十一种滤波算法及程序
十一种滤波算法及程序
1概述
数字滤波方法有很多种，每种方法有其不同的特点和使用范围。
从大的范围可分为3 类。
1.1克服大脉冲干扰的数字滤波法
克服由仪器外部环境偶然因素引起的突变性扰动或仪器内部不稳定引起误码等造成的尖脉冲干扰，是仪器数据处理的第一步。
通常采用简单的非线性滤波法。
㈠.限幅滤波法㈡.中值滤波法
1.2抑制小幅度高频噪声的平均滤波法
小幅度高频电子噪声：电子器件热噪声、A/D 量化噪声等。
通常采用具有低通
特性的线性滤波器：算数平均滤波法、加权平均滤波法、滑动加权平均滤波法一
阶滞后滤波法等。
㈠．算数平均㈡．滑动平均㈢．加权滑动平均㈣一阶滞后滤波法
1.3复合滤波法
在实际应用中，有时既要消除大幅度的脉冲干扰，有要做到数据平滑。
因此常把前
面介绍的两种以上的方法结合起来使用，形成复合滤波。
去极值平均滤波算法：先用
中值滤波算法滤除采样值中的脉冲性干扰，然后把剩余的各采样值进行平均滤波。
连续
采样N 次，剔除其最大值和最小值，再求余下N－2 个采样的平均值。
显然，这种
方法既能抑制随机干扰，又能滤除明显的脉冲干扰。
(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=4B、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=1~4B、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：3~14B、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。
10种简单的数字滤波算法（C语言源程序）
10种简单的数字滤波算法（C语言源程序）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 10char 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 11char filter(){char value_buf[N];char count,i,j,temp;for ( count=0;count<n;count++)< p="">{value_buf[count] = get_ad();delay();for (j=0;j<n-1;j++)< p="">{for (i=0;i<n-j;i++)< p="">{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 12char filter(){int sum = 0;for ( count=0;count<n;count++)< p=""> {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）/*#define N 12char 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++)< p="">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）/* */#define N 12char filter(){char count,i,j;char value_buf[N];int sum=0;for (count=0;count<n;count++)< p="">{value_buf[count] = get_ad();delay();}for (j=0;j<n-1;j++)< p="">for (i=0;i<n-j;i++)< p="">{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<n-1;count++)< p="">sum += value[count];return (char)(sum/(N-2));}6、限幅平均滤波法/**/略参考子程序1、37、一阶滞后滤波法/* 为加快程序处理速度假定基数为100，a=0~100 */ #define a 50char 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/* coe数组为加权系数表，存在程序存储区。
10种软件滤波方法及示例程序
10种软件滤波方法及示例程序滤波是数字信号处理中常用的一种方法，用于去除信号中的噪声或者改变信号的频率响应。
软件滤波是指使用计算机软件来实现滤波功能。
本文将介绍10种常用的软件滤波方法，并附上相应的示例程序。
1.均值滤波：将信号中的每个样本点都替换为其邻近样本点的平均值。
这种方法适用于去除高频噪声，但会导致信号的模糊化。
示例程序：```pythonimport numpy as npdef mean_filter(signal, window_size):filtered_signal = []for i in range(len(signal)):start = max(0, i - window_size//2)end = min(len(signal), i + window_size//2)filtered_signal.append(np.mean(signal[start:end]))return filtered_signal#使用示例signal = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]window_size = 3filtered_signal = mean_filter(signal, window_size)print(filtered_signal)```2.中值滤波：将信号中每个样本点都替换为邻近样本点的中值。
这种方法适用于去除椒盐噪声等随机噪声，但不适用于平滑信号。
示例程序：```pythonimport numpy as npdef median_filter(signal, window_size):filtered_signal = []for i in range(len(signal)):start = max(0, i - window_size//2)end = min(len(signal), i + window_size//2)filtered_signal.append(np.median(signal[start:end]))return filtered_signal#使用示例signal = [1, 3, 5, 7, 9, 8, 6, 4, 2]window_size = 3filtered_signal = median_filter(signal, window_size)print(filtered_signal)```3.高斯滤波：使用一维/二维高斯函数作为滤波器，加权平均信号的邻近样本点。
十大滤波算法精修订
41.filter_sum += Get_AD();
42.delay(1);
43.}
44.return(int)(filter_sum / FILTER_N);
45.}
4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
ARDUINO 代码
1./*
44.else
45.returnNewValue;
46.}
2、中位值滤波法
ARDUINO 代码
1./*
2.A、名称：中位值滤波法
3.B、方法：
4.连续采样N次（N取奇数），把N次采样值按大小排列，
5.取中间值为本次有效值。
6.C、优点：
7.能有效克服因偶然因素引起的波动干扰；
8.对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。
46.filter_temp = filter_buf[i];
47.filter_buf[i]= filter_buf[i +1];
48.filter_buf[i +1]= filter_temp;
49.}
50.}
51.}
52.returnfilter_buf[(FILTER_N -1)/2];
53.}
2.A、名称：递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
3.B、方法：
4.把连续取得的N个采样值看成一个队列，队列的长度固定为N，
5.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），
6.把队列中的N个数据进行算术平均运算，获得新的滤波结果。
7.N值的选取：流量，N=12；压力，N=4；液面，N=4-12；温度，N=1-4。
10种简单的数字滤波算法
10种简单的数字滤波算法(C语言源程序) 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 10char 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 11char 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、算术平均滤波法/**/#define N 12char filter(){int sum = 0;for ( count=0;count<N;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）/**/#define N 12char 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);}5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）/**/#define N 12char filter(){char count,i,j;char value_buf[N];int sum=0;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;}}}for(count=1;count<N-1;count++)sum += value[count];return (char)(sum/(N-2));}6、限幅平均滤波法/**/略参考子程序1、37、一阶滞后滤波法/* 为加快程序处理速度假定基数为100，a=0~100 */#define a 50char 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/* coe数组为加权系数表，存在程序存储区。
十大滤波算法
10.?? ?对流量、速度等快速变化的参数不宜。
11.E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
12.*/
13.?
14.intFilter_Value;
15.?
16.voidsetup(){
17.??Serial.begin(9600);? ?? ?//初始化串口通信
18.??randomSeed(analogRead(0));//产生随机种子
24.}
25.?
26.voidloop(){
27.??Filter_Value = Filter();? ?? ?//获得滤波器输出值
28.??Serial.println(Filter_Value);//串口输出
29.??delay(50);
30.}
31.?
32.//用于随机产生一个300左右的当前值
43.??filter_buf[FILTER_N]= Get_AD();
44.??for(i =0; i < FILTER_N; i++){
45.? ? filter_buf[i]= filter_buf[i +1];//所有数据左移，低位仍掉
46.? ? filter_sum += filter_buf[i];
19.}
20.?
21.voidloop(){
22.??Filter_Value = Filter();? ?? ?//获得滤波器输出值
23.??Serial.println(Filter_Value);//串口输出
24.??delay(50);
25.}
26.?
27.//用于随机产生一个300左右的当前值
十种经典的软件滤波方法+程序
十种经典的软件滤波方法+程序十种经典的软件滤波方法+程序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 10char 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#define N 11 //N值可根据实际情况调整char filter(){char value_buf[N];char count,i,j,temp;for (count=0;count<N;count++){value_buf[count]=get_ad(); //获取采样值delay();}for (j=0;j<N-1;j++) //采样值由小到大排列，排序采用冒泡法{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]; //取中间值}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=4B、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 12char filter(){int sum = 0;for ( count=0;count<N;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=1~4B、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 12char 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);}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：3~14B、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 12char filter(){char count,i,j;char value_buf[N];int sum=0;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;}}}for(count=1;count<N-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参考子程序1、37、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 50char 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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
十大滤波算法程序大全 ( 精心整理版 )1、限幅滤波法* 函数名称： AmplitudeLimiterFilter()- 限幅滤波法*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，且平滑度差*说明：1 、调用函数GetAD(), 该函数用来取得当前值2 、变量说明Value: 最近一次有效采样的值，该变量为全局变量NewValue: 当前采样的值ReturnValue: 返回值3 、常量说明A: 两次采样的最大误差值，该值需要使用者根据实际情况设置*入口： Value, 上一次有效的采样值，在主程序里赋值* 出口： ReturnValue, 返回值，本次滤波结果****************************************************/#define A 10unsigned char Valueunsigned char AmplitudeLimiterFilter(){unsigned char NewValue;unsigned char ReturnValue;NewValue=GatAD();if(((NewValue-Value)>A))||((Value-NewValue)>A)))ReturnValue=Value;else ReturnValue=NewValue;return(ReturnValue);}2、中位值滤波法/***************************************************** 函数名称： MiddlevalueFilter()- 中位值滤波法 *优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰；对温度、液位等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：1 、调用函数GetAD(), 该函数用来取得当前值Delay(), 基本延时函数2 、变量说明ArrDataBuffer[N]: 用来存放一次性采集的 N 组数据Temp: 完成冒泡法试用的临时寄存器i,j,k: 循环试用的参数值3 、常量说明N ：数组长度*入口：*出口： value_buf[(N-1)/2], 返回值，本次滤波结果*****************************************************/#define N 11 unsigned char MiddlevalueFilter(){unsigned char value_buf[N];unsigned char i,j,k,temp;for(i=0;i<N;i++){value_buf[i] = get_ad(); delay();}for (j=0;j<N-1;j++){for (k=0;k<N-j;k++){ if(value_buf[k]>value_buf[k+1]){temp = value_buf[k]; value_buf[k] = value_buf[k+1];value_buf[k+1] = temp;}}}return value_buf[(N-1)/2];3、算术平均滤波法/*********************************************************说明：连续取N个采样值进行算术平均运算优点：试用于对一般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较快的实时控制不适用。
**********************************************************/#define N 12 char filter(){unsigned int sum = 0;unsigned char i;for (i=0;i<N;i++){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)/***************************************************说明：把连续N个采样值看成一个队列，队列长度固定为 No 每次采样到一个新数据放入队尾，并扔掉队首的一次数据。
把队列中的N各数据进行平均运算，既获得新的滤波结果。
优点：对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高；试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，不适于脉冲干扰较严重的场合****************************************************/ #define N 12 unsigned char value_buf[N]; unsigned char filter(){unsigned char i; unsigned char value;// 采集到的数据放入最高位 int sum=0;value_buf[i++] = get_ad();for(i=0;i<N;i++){ value_buf[i]=value_buf[i+1]; // 所有数据左移，低位扔掉 sum +=value_buf[i];}value = sum/N; return(value);}5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)/********************************************说明：采一组队列去掉最大值和最小值优点：融合了两种滤波的优点。
对于偶然出现的脉冲性干扰，可消 除有其引起的采样值偏差。
对周期干扰有良好的抑制作用， 平滑度高，适于高频振荡的系统。
缺点：测量速度慢*********************************************/ #define N 12 uchar filter(){unsigned char i,j,k,l;unsigned char temp,sum=0,value;unsigned char value_buf[N],;for(i=0;i<N;i++){value_buf[i] = get_ad();delay();}// 采样值从小到大排列(冒泡法)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;for(i=1;i<N-1;i++) sum += value_buf[i];value = sum/(N-2); return(value);}6、递推中位值滤波法/************************************************优点：对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由其引起的采样值偏差。
对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高；试用于高频振荡的系统缺点：测量速度慢*************************************************/ char filter(char new_data,char queue[],char n){char max,min;char sum;char i;queue[0]=new_data;max=queue[0];min=queue[0];sum=queue[0];for(i=n-1;i>0;i--){if(queue[i]>max) max=queue[i]; else if (queue[i]<min)min=queue[i]; sum=sum+queue[i]; queue[i]=queue[i-1];}i=n-2;sum=sum-max-min+i/2; // 说明：+i/2 的目的是为了四舍五入sum=sum/i;return(sum);}7、限幅平均滤波法/************************************************优点：对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除有其引起的采样值偏差*************************************************/#define A 10#define N 12unsigned char data[];unsigned char filter(data[]){unsigned char i;unsigned char value,sum;data[N]=GetAD();if(((data[N]-data[N-1])>A||((data[N-1]-data[N])>A))data[N]=data[N-1];//else data[N]=NewValue;for(i=0;i<N;i++){data[i]=data[i+1];sum+=data[i];}value=sum/N;return(value);}8、一阶滞后滤波法/*****************************************************函数名称： filter()- 一阶滞后滤波法*说明：1 、调用函数GetAD(), 该函数用来取得当前值Delay(), 基本延时函数2 、变量说明Or_data[N]: 采集的数据Dr0_flag 、 Dr1_flag: 前一次比较与当前比较的方向位coeff: 滤波系数F_count ：滤波计数器3 、常量说明// 前后N ：数组长度Thre_value ：比较门槛值*入口：*出口：*****************************************************#define Thre_value 10#define N 50float Or_data[N] ；unsigned char Dr0_flag=0,Dr1_flag=0;void abs(float first,float second){float abs;if(first>second){abs=first-second;Dr1_flag=0;}else{abs=second-first;Dr1_flag=1;}return(abs);}void filter(void){uchar i=0,F_count=0,coeff=0;float Abs=0.00;// 确定一阶滤波系数for(i=1;i<N;i++){Abs=abs(Or_data[i-1],Or_data[i]);if(!(Dr1_flagPrO_flag))数据变化方向一致{F_count++;if(Abs>=Thre_value){F_count++;F_count++;} if(F_count>=12) F_count=12; coeff=20*F_count;}else// 去抖动 coeff=5; // 一阶滤波算法 if(Dr1_flag==0) // 当前值小于前一个值Or_data[i]=Or_data[i-1]-coeff*(Or_data[i-1]-Or_data[i])/256; else Or_data[i]=Or_data[i-1]+coeff*(Or_data[i]-Or_data[i-1])/256;F_count=0;// 滤波计数器清零Dr0_flag=Dr1_flag;}}9、加权递推平均滤波法/************************************************************ coe: 数组为加权系数表，存在程序存储区。