单片机数字滤波 c语言 好东西

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10种简单的数值滤波方法

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。

数学滤波c语言

数学滤波c语言

数学滤波c语言
数学滤波是一种信号处理技术,通过数学函数对信号进行平滑处理,去除噪声和干扰。

在C语言中实现数学滤波可以采用不同的算法,比如移动平均滤波、中值滤波、傅里叶变换等。

下面是一个简单的移动平均滤波器的C语言实现示例:
```c
include <>
define N 5 // 滤波器长度
void moving_average_filter(int input, int output, int length) {
int i, j;
int sum = 0;
for (i = 0; i < length; i++) {
sum += input[i];
output[i] = sum / (i + 1);
}
}
int main() {
int input[N] = {1, 2, 3, 4, 5}; // 输入信号
int output[N]; // 输出信号
moving_average_filter(input, output, N); // 滤波处理
for (int i = 0; i < N; i++) {
printf("%d ", output[i]); // 输出处理后的信号
}
return 0;
}
```
在这个示例中,我们定义了一个长度为N的移动平均滤波器。


`moving_average_filter`函数中,我们遍历输入信号,对每个数据点进行累加,并计算移动平均值。

最后,在`main`函数中,我们调用
`moving_average_filter`函数对输入信号进行处理,并输出处理后的信号。

高效滤波器 c语言

高效滤波器 c语言

高效滤波器 c语言
在C语言中,实现高效滤波器可以采用多种方法。

首先,滤波器可以是数字滤波器,用于对数字信号进行滤波处理。

常见的数字滤波器包括FIR(有限脉冲响应)滤波器和IIR(无限脉冲响应)滤波器。

在C语言中,可以通过实现这些滤波器的算法来实现高效的滤波器。

对于FIR滤波器,可以使用C语言编写滤波器的差分方程,并利用循环来实现滤波器的计算。

FIR滤波器的特点是易于设计和稳定,因此在C语言中实现起来比较高效。

对于IIR滤波器,可以使用C语言编写递归形式的差分方程来实现滤波器。

IIR滤波器相对于FIR滤波器来说,可以实现更高阶的滤波器,并且具有更窄的过渡带和更快的计算速度。

除了直接实现滤波器算法外,还可以利用C语言中的优化技巧来提高滤波器的计算效率。

比如,可以使用SIMD指令集来进行并行计算,或者利用多线程来加速滤波器的计算过程。

另外,C语言中也有一些开源的数字信号处理库,比如FFT库
和滤波器库,可以直接调用这些库来实现高效的滤波器。

这些库通常经过优化,能够提供高效的数字信号处理功能。

总之,实现高效滤波器的关键在于选择合适的滤波器算法,并结合C语言的优化技巧来提高计算效率。

通过合理的算法设计和代码优化,可以在C语言中实现高效的滤波器。

数学滤波c语言 -回复

数学滤波c语言 -回复

数学滤波c语言-回复数组作为一种重要的数据结构,在计算机科学领域中被广泛使用。

在数学滤波中,数组的应用也是必不可少的。

本文将以数学滤波在C语言中的应用为主题,详细介绍数学滤波的定义、作用、常见算法及其实现方式。

首先,让我们了解一下什么是数学滤波。

数学滤波是一种信号处理技术,旨在从输入信号中去除不需要的噪声并保留有用的信息。

它可以应用于各个领域,如图像处理、音频处理、传感器数据处理等。

数学滤波的核心思想是通过对信号进行处理,使得输出信号中的噪声最小化。

在C语言中,我们可以使用数组来存储和处理信号数据。

数组是一种连续存储元素的数据结构,它可以有效地存储大量的数据。

在数学滤波中,我们常常需要对一组连续的信号数据进行处理,因此使用数组非常合适。

接下来,让我们来讨论数学滤波的作用。

数学滤波主要有三个作用:去噪、平滑和增强。

首先,去噪是数学滤波中最主要的作用。

通过滤波算法,我们可以消除信号中的噪声,提高信号的质量。

其次,平滑是指对信号中的峰值和波动进行平滑处理。

这种处理可以使信号更加平稳,去除不需要的震荡。

最后,增强是指通过滤波算法突出某些特定的信号特征,以提高信号的辨识度。

常见的数学滤波算法包括:均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

下面,我们将逐一介绍它们的定义及其实现方式。

首先是均值滤波,它是一种简单而常用的滤波算法。

均值滤波的核心思想是用信号数据的平均值来代替每个数据点的值。

具体实现方式如下:定义一个数组作为输入信号数据int signal[] = {1, 3, 5, 2, 4};定义一个变量用于保存滤波后的信号数据int filtered_signal[5];定义滤波窗口的大小int window_size = 3;对信号进行滤波for (int i = 0; i < 5; i++) {计算窗口内数据的平均值int sum = 0;for (int j = i - window_size / 2; j <= i + window_size / 2; j++) {if (j >= 0 && j < 5) {sum += signal[j];}}filtered_signal[i] = sum / window_size;}上述代码中,我们定义了一个长度为5的输入信号数组signal,并创建了一个相同大小的数组filtered_signal用于保存滤波后的信号数据。

C语言十大滤波算法

C语言十大滤波算法

C语言十大滤波算法C语言是一种广泛应用于嵌入式系统、图形界面、游戏开发等领域的编程语言。

在信号处理和图像处理等领域,滤波算法是一种重要的处理方式。

滤波算法可以对信号进行去噪、平滑、边缘检测等操作,从而提高信号的质量和准确度。

在C语言中,有许多优秀的滤波算法被广泛应用。

下面将介绍C语言中的十大滤波算法,并讨论它们的原理和应用领域。

1.均值滤波算法:均值滤波是一种简单有效的滤波算法,通过计算像素周围若干个邻域像素的平均值作为滤波结果。

均值滤波适用于去除高频噪声,但会造成图像细节的模糊。

2.中值滤波算法:中值滤波算法通过计算像素周围若干个邻域像素的中值作为滤波结果。

中值滤波可以有效去除椒盐噪声,但不能处理高斯噪声。

3.高斯滤波算法:高斯滤波算法利用高斯函数对图像进行滤波,以平滑图像并去除噪声。

高斯滤波在保持图像边缘信息的同时,能够有效降低噪声。

4.自适应中值滤波算法:自适应中值滤波算法根据像素邻域内像素的不同情况选择中值滤波器的大小,对不同噪声情况进行适应性处理。

5.双边滤波算法:双边滤波算法是一种非线性滤波算法,通过同时考虑空间信息和灰度差异信息,可在去噪的同时保持图像的边缘信息。

6.快速傅里叶变换(FFT)滤波算法:FFT滤波是一种频域滤波算法,通过将信号从时域转换到频域,对频谱进行滤波后再进行逆变换,能够有效去除周期性噪声。

7.小波变换滤波算法:小波变换是一种时频联合分析方法,将信号分解为不同频率的子带,通过阈值处理可以实现去噪。

8.自适应滤波算法:自适应滤波算法根据图像中的纹理复杂度自动选择合适的滤波器,能够在保持图像细节的同时去除噪声。

9.协同滤波算法:协同滤波算法是一种基于用户行为数据的推荐算法,通过分析用户的历史数据和相似用户群体的数据,对用户进行个性化推荐。

10.卡尔曼滤波算法:卡尔曼滤波算法是一种利用动态模型对状态进行推断的滤波算法,适用于系统状态估计、信号恢复等应用。

以上是C语言中的十大滤波算法,它们在不同领域的应用有所差异,但都能够有效地处理信号和数据,提高数据质量和准确度。

【论文设计】平均值法数字滤波器的C语言算法及其实现

【论文设计】平均值法数字滤波器的C语言算法及其实现

防脉冲干扰移动平均值法数字滤波器的C语言算法及其实现在许多的数据采集系统中,现场的强电设备较多,不可避免地会产生尖脉冲干扰,这种干扰一般持续时间短,峰值大,对这样的数据进行数字滤波处理时,仅仅采用算术平均或移动平均滤波时,尽管对脉冲干扰进行了1/n的处理,但,其剩余值仍然较大。

这种场合最好的策略是:将被认为是受干扰的信号数据去掉,这就是防脉冲干扰平均值滤波法的原理。

防脉冲干扰平均值滤波法的算法是:对连续的n个数据进行排序,去掉其中最大和最小的2个数据,将剩余数据示平均值。

在一般8051单片机的应用中为了加快数据处理速度,n可以取值6。

而对于具有较快速度的处理器,则n值可以适当取大一些。

但最好是n=2^k+2, k为整数,因为这样在求平均值average=SUM/(n-2)=SUM/2^k 时,可以写成average=SUM>>k,用移位的方法,可以加快处理速度。

上述算法显然还存在一个不足之处,就是每采集一个数据就要进行一次排序,这样会大量占用系统宝贵的时间。

这可以通过存储当前数据中的最大值和最小值来改进。

具体做法是:系统中用两个变量来存储当前n个数据的最大值和最小值在这个数组中的偏移量(也就是数组下标,存储数组下标而直接不存储数据本身是因为:在一般的系统中,n不会超无符号短整形的表示范围,因此用一个char形变量就可以存储了而如果直接存储数据本身,则许多情况下要用int形变量,甚至更长的类型)。

这样只要在当前输入的数据将要覆盖的数据正好是当前的最大值或最小值时才在下个数组中查找最大值或最小值,而其他情况下则只要将输入的数据与最大值和最小值比较就可以修改下最大值和最小值了,而且不用进行数据排序。

这个算法很简单,下面是对应的C语言代码实现,可以很方便的应用的具体的51单片机,或其他处理器上,只须做少量的修改。

#i nclude"stdio.h"#define dtype unsigned int // 采集数据的数据类型#define uint8 char#define LEN 6 //移动算术平均的个数+2=SHIFT<<2+2#define SHIFT 2 //2^SHIFTuint8 pdata; //移动指针uint8 pmax,pmin; //记录数据表中最大值和最小值的位置,//在一般的数据采集系统中,数据的长度>=8,//因此用指针记录而不是直接记录最大值和最小值dtype datas[LEN];dtype szlb(dtype _data){/****************************//* 在调用此子程序前必须对 *//* pdata,datas[]数组, *//* pmax,pmin进行初始化 *//****************************/uint8 i;dtype average=0; //清零,用来计算平均值pdata=(pdata+1)%LEN; //指针下标在0到LEN-1上滑动datas[pdata]=_data; //采样所得数据存入数据表中for(i=0;i<LEN;i++)average+=datas[i]; //求所有数据总和/*******去除被认为是脉冲的数据******/if(_data>datas[pmax])pmax=pdata; //得到最大值的指针else if(_data<datas[pmin])pmin=pdata; //得到最小值的指针if(pdata==pmax) //如果当前输入值将存入当前最大值的位置时 { //由以上方法将不可行,必须从其他位置中查找极值for(i=0;i<LEN;i++)if(datas[i]>datas[pmax])pmax=i;}else if(pdata==pmin)//如果当前输入值将存入当前最大值的位置时 { //由以上方法将不可行,必须从其他位置中查找极值for(i=0;i<LEN;i++)if(datas[i]<datas[pmin])pmin=i;}average=average-datas[pmax]-datas[pmin];//减去脉冲return (average>>SHIFT); //求算术平均值}/******以下是在VC++6.0环境下运行的测试程序**//***通过手动输入来模拟数据采集过程****/void main(){uint8 i;dtype _data;pdata=0;pmax=0;pmin=0;for(i=0;i<LEN;i++)datas[i]=0;printf("数据: 最大 最小\n");while(1){scanf("%u",&_data);szlb(_data);for(i=0;i<LEN;i++)printf("%-3u ",datas[i]);printf(" %-3u %-3u",datas[pmax],datas[pmin]); printf("\n");}}本文来自互联网,原文地址:/user1/349/archives/2006/7707.html。

单片机中IIR滤波器的实现

单片机中IIR滤波器的实现

单片机中(C语言)IIR滤波器的实现转载原文参见https:///qq_21905401/article/details/53894517 IIR是无限长单位脉冲响应数字滤波器,其系统对应函数有如下形式:在知道滤波器相应的系数b[],a[]后可根据相应的差分方程,完成对数据的滤波,而滤波器的系数可以通过Matlab滤波器设计和分析工具箱Filter Design&Analysis Tool求得,下面以一个IIR三阶低通滤波器为例,介绍C语言IIR滤波器的实现方法:1、计算滤波器的系数根据信号的采样频率以及低通滤波器的截止频率,通过Matlab工具箱求得滤波器的系数b和a。

如信号采样率为f=400Hz,低通滤波器的截止频率fc=60Hz:Matlab中Start→ToolBoxes→Filter Design→Filter Design & Analysis Tool(fdatool)在Filter Design & Analysis Tool,输入滤波器的相应指标,点击“Design Filter”设计滤波器。

如下图所示:通过Analysis→Filter coefficients查看所设计滤波器系数:响应函数:2、差分方程C语言实现根据相应函数得到差分方程:a[0]*y[i]=Gain*(b[0]*x[i]+b[1]*x[i-1]+b[2]*x[i-2])-a[1]*y[i-1]-a[2]*y(n-2)其中Gain=0.146747,b[]={1,2,1},a[]={1,-0.837000,0.42398},x[i]为输入信号,y[i]为滤波后信号。

C语言实现代码如下:B[0]=1;B[1]=2;B[2]=1;A[0]=1;A[1]=-0.837000;A[2]=0.42398;Gain=0.146747;w_x[0]=w_x[1]=w_x[2]=0;w_y[0]=w_y[1]=w_y[2]=0;for(int i=0;i<len;i++){w_x[0]=x[i];w_y[0]=(B[0]*w_x[0]+B[1]*w_x[1]+B[2]*w_x[2])*Gain-w_y[1]*A[1]-w_y[2]*A[2];y[i]=w_y[0]/A[0];w_x[2]=w_x[1];w_x[1]=w_x[0];w_y[2]=w_y[1];w_y[1]=w_y[0];}也可以使用如下代码:w[0]=w[1]=w[2]=0;for(int i=0;i<len;i++){w[0]=A[0]*x[i]-A[1]*w[2]-A[2]*w[2];y[i]=(B[0]*w[0]+B[1]*w[1]+B[2]*w[2])*Gain;w[2]=w[1];w[1]=w[0];}注意:在滤波之前,需要将系数w_x[]、w_y[]、w置零。

高效滤波器 c语言

高效滤波器 c语言

高效滤波器 c语言
高效滤波器在C语言中可以通过各种算法和技术来实现。

滤波器的目的是通过对信号进行处理,提取出需要的信息或者去除不需要的信息。

在C语言中,实现高效滤波器可以采用数字信号处理(DSP)的方法,常见的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。

一种常见的实现高效滤波器的方法是使用差分方程,通过差分方程描述滤波器的行为并在C语言中进行编码实现。

这种方法可以使用直接形式、间接形式或者级联形式的差分方程来实现数字滤波器。

另一种方法是使用快速傅立叶变换(FFT)算法,通过频域的处理来实现滤波器,这种方法在处理大量数据时可以提高效率。

此外,C语言中还可以利用各种优化技术来实现高效滤波器,比如使用SIMD指令集来进行并行计算,使用多线程技术来提高计算速度,以及对算法进行适当的优化以减少计算量等。

在实现高效滤波器的过程中,需要考虑滤波器的稳定性、相位特性、幅频特性等问题,同时也需要考虑内存和计算资源的使用效率,以及对实时性要求的处理。

因此,在C语言中实现高效滤波器
需要综合考虑算法、数据结构和底层硬件等多方面的因素。

总的来说,实现高效滤波器的关键在于选择合适的算法和技术,并结合C语言的特性进行有效的编码和优化。

希望这些信息能够帮
助到你。

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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)/**//********************* 滑动平均滤波*************************/ #define N 12char Value_Buffer[N];char i=0;char Filter(){char j;int SUM=0;Value_Buffer[i++]=get_ad();if(i==N)i = 0;for(j=0;j<N,j++)SUM=Value_Buffer[j];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>value_buf[i+1] ) {temp = value_buf;value_buf = 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。

*/#define N 12char 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;char value_buf[N];int sum=0;for (count=0,count<N;count++){value_buf[count] = get_ad();delay();}for (count=0,count<N;count++)sum += value_buf[count]*coe[count];return (char)(sum/sum_coe);}9、消抖滤波法#define N 12char 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();}return value;}10、限幅消抖滤波法/**/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=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=1~4 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:3~14B、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。

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#define N 12char value_buf[N];char i=0;int sum=0;char filter(){char Temp_Value;Temp_Value = get_ad();sum += value_buf[i] - Temp_Value;value_buf[i++] = Temp_Value;if ( i == N ) i = 0;return (char)(sum/N);}//注意value_buf全部初始化为第一次采集的值!!。

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