数据处理中的几种常用数字滤波算法
ADC中的滤波算法
ADC中的滤波算法ADC（模拟数字转换器）是将模拟信号转换为数字信号的过程。
在ADC中使用滤波算法可以有效的去除模拟信号中的噪声和杂波，提高数字信号的质量和可靠性。
滤波算法在ADC中起到的作用是对采样信号进行平滑处理，去除高频干扰和噪声，以保留信号中的有用信息。
常用的滤波算法包括移动平均滤波、中值滤波、卡尔曼滤波等。
移动平均滤波（Moving Average）是一种简单和常用的滤波算法。
该算法通过计算一段时间内的采样数据的平均值来平滑信号。
移动平均滤波的特点是实现简单，计算速度快，但对于快速变化的信号响应较慢。
中值滤波（Median Filter）是一种基于排序的滤波算法。
该算法通过将一定时间范围内的采样数据进行排序，然后选取中间值作为当前时间点的信号值。
中值滤波的特点是可以有效去除由于噪声引起的突变或异常值，但对于快速变化的信号响应较慢。
卡尔曼滤波是一种递归滤波算法，是一种运用于线性系统中的最优滤波算法。
卡尔曼滤波算法通过根据系统的物理模型和观测模型，结合历史观测数据和先验数据，可以对当前信号进行最优估计。
卡尔曼滤波算法的特点是对噪声和干扰具有较好的抗干扰能力，适用于信号变化较快和噪声较大的情况。
除了以上几种常见的滤波算法外，还有一些其他的滤波算法可以应用于ADC中，如无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter）、粒子滤波（Particle Filter）等。
这些滤波算法都具有不同的特点和适用范围，在实际应用中需要根据具体需求选择合适的滤波算法。
需要注意的是，滤波算法的选择和设计应该根据具体的应用场景和信号特点进行。
不同的滤波算法对信号的平滑程度、噪声抑制效果和计算复杂度等方面有不同的考虑，应根据实际需求进行合理选择。
此外，滤波算法的性能评估一般包括幅频特性、相频特性、群延迟、线性失真等指标。
在实际应用中对于不同的滤波算法常常需要进行性能评估和优化。
数据处理中的几种常用数字滤波算法
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十大滤波算法
十大滤波算法滤波算法是信号处理中一种重要的算法，它可以有效地去除信号中的噪声，提高信号的质量。
在现在的技术发展中，滤波算法的应用越来越广泛，它可以用于多媒体信号处理、数据通信、图像处理等领域。
目前，最常用的滤波算法有十种。
首先，最基本的滤波算法就是低通滤波（Low Pass Filter，LPF），它的主要作用是抑制高频信号，使低频信号得以保留。
低通滤波是最常用的滤波算法之一，用于去除信号中的高频噪声。
其次，高通滤波（High Pass Filter，HPF）是低通滤波的反向过程，它的主要作用是抑制低频信号，使高频信号得以保留。
高通滤波也是常用的滤波算法之一，用于去除信号中的低频噪声。
再次，带通滤波（Band Pass Filter，BPF）是低通滤波和高通滤波的结合，它的主要作用是筛选出特定的频率段，使特定频率段的信号得以保留。
带通滤波可以用于信号提取，电路增强或其他应用。
第四，带阻滤波（Band Stop Filter，BSF）是带通滤波的反向过程，它的主要作用是抑制特定的频率段，使特定频率段的信号得以抑制。
它可以用于信号抑制，抑制特定频率段的噪声。
第五，振荡器滤波（Oscillator Filter，OF）是一种由振荡器组成的滤波算法，它的主要作用是产生稳定的低频信号，用于抑制高频噪声。
振荡器滤波器是在电路中比较常用的滤波算法，它用于去除信号中的高频噪声。
第六，改正型滤波（Adaptive Filter，AF）是一种根据输入信号的变化而调整滤波系数的滤波算法，它的主要作用是根据实时输入信号的变化而调整滤波系数，实现鲁棒性滤波。
改正型滤波是一种比较高级的滤波算法，它可以有效地抑制噪声，提高信号的质量。
第七，采样滤波（Sampling Filter，SF）是一种用于数字信号处理的滤波算法，它的主要作用是抑制采样频率之外的频率，使采样频率内的信号得以保留。
采样滤波是在数字信号处理中常用的滤波算法，它可以有效地抑制采样频率外的噪声，提高信号的质量。
数据处理中的几种常用数字滤波算法
加权均值滤波是对采样序列｛Ti｝\ i = 0—I 中的数 据通过｛Ci｝\ i = 0—I 序列加权并求和后，再取其平均 值作为结果。如式（5）所示：
I
I
T = 1 / ! Ci·! TiCi
i=0
i=0
5. 众数滤波
（5）
众数是数理统计中常用的一种数据处理办法，
它要求对大量的数据进行处理，以前由于计算机的
1s 的温度数据的时间序列｛Ti ｝I i = 0—n，T0 为第 0s 采集的温度值，Ti 为第 is 采集的温度值。下面介绍 如何应用几种不同滤波算法来计算结果温度 T。
理，去掉原始数据中掺杂的噪声数据，获得最具有代
1. 程序判断滤波
表性的数据集合。
当采样信号由于随机干扰、误检测或变送器不
数据采样是一种通过间接方法取得事物状态的 稳定引起严重失真时，可采用程序判断滤波算法，该
滤波、众数滤波、一阶滞后滤波、移动滤波、复合滤波 等。
在仪表自动化工作中，经常需要对大量的数据
假设我们采用前端仪表采集了一组采样周期为
进行处理，这些数据往往是一个时间序列或空间序 列，这时常会用到数字滤波技术对数据进行预处理。 数字滤波 是 指 利 用 数 学 的 方 法 对 原 始 数 据 进 行 处
的近似值。
T = Tmin +（ I - 1）> L +（ GI - GI - 1）（/ 2 > GI -
GI - 1 - GI + 1），下限公式
（6）
T = Tmin + I > L -（ GI - GI + 1）（/ 2 > GI - GI - 1
- GI + 1），上限公式
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。
写出数字滤波的几种常用方法
写出数字滤波的几种常用方法数字滤波是信号处理中常用的一种技术，用于对信号进行去噪、平滑或增强等处理。
常用的数字滤波方法有以下几种：一、移动平均滤波（Moving Average Filter）移动平均滤波是最简单的数字滤波方法之一。
它通过对一段时间内的信号进行平均来减小噪声的影响。
具体操作是将每个时刻的信号值与前面若干个时刻的信号值进行求平均。
移动平均滤波可以有效地去除高频噪声，平滑信号，但对于突变信号的响应较慢。
二、中值滤波（Median Filter）中值滤波是一种非线性滤波方法，它通过对信号的一组数据进行排序，并选择其中的中值作为滤波结果。
中值滤波对于椒盐噪声等脉冲性噪声有较好的抑制效果，能够有效地去除异常值，但对于连续性的噪声处理效果较差。
三、卡尔曼滤波（Kalman Filter）卡尔曼滤波是一种递推滤波方法，它通过对系统的状态进行估计和预测，结合测量值进行滤波。
卡尔曼滤波是一种最优滤波器，能够在估计误差最小的情况下对信号进行滤波。
它广泛应用于航天、导航、自动控制等领域。
四、无限脉冲响应滤波（Infinite Impulse Response Filter，IIR）无限脉冲响应滤波是一种递归滤波方法，它通过对输入信号和输出信号的差分方程进行递归计算，实现对信号的滤波。
与有限脉冲响应滤波相比，无限脉冲响应滤波具有更好的频率选择性和更高的滤波效果，但计算复杂度较高。
五、小波变换滤波（Wavelet Transform Filter）小波变换滤波是一种基于小波变换的滤波方法，它通过将信号分解为不同频率分量，然后选择性地滤除或保留不同频率分量，实现对信号的滤波和去噪。
小波变换滤波在时频域上具有较好的局部性和多分辨性，能够有效地处理非平稳信号。
总结：数字滤波是信号处理中常用的一种技术，常用的数字滤波方法包括移动平均滤波、中值滤波、卡尔曼滤波、无限脉冲响应滤波和小波变换滤波等。
每种滤波方法有其适用的场景和优劣势，选择适当的滤波方法可以有效地对信号进行去噪、平滑或增强处理。
数字图像处理 算法原理
数字图像处理算法原理
数字图像处理是指应用数字计算机对图像进行处理与分析的技术。
其中涉及到的算法原理包括：
1. 灰度变换算法：通过改变图像中像素的灰度级分布，实现对图像亮度、对比度、伽马校正等属性的调整。
常用的灰度变换算法有线性变换、逆变换、非线性自适应直方图均衡化等。
2. 图像滤波算法：用于平滑图像、强调图像细节或检测图像中的边缘。
常用的滤波算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、导向滤波等。
3. 图像增强算法：通过改善图像的质量和可视化效果，使图像更适合人眼观察和计算机分析。
常用的图像增强算法有直方图均衡化、局部对比度增强、锐化增强等。
4. 彩色图像处理算法：针对彩色图像的特点，进行颜色空间转换、亮度调整、色彩增强、色彩平衡等操作。
常用的彩色图像处理算法有RGB空间转换为HSV空间、色彩补偿、白平衡调整等。
5. 图像分割与边缘检测算法：将图像划分为不同的区域或提取图像中感兴趣的目标，常用的算法包括阈值分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。
6. 图像压缩与编解码算法：将图像数据经过压缩编码处理，以减少存储空间和传输带宽。
常用的压缩算法有无损压缩算法
（如RLE、Huffman编码）和有损压缩算法（如JPEG）。
除了以上算法原理外，还包括图像配准、图像恢复、形态学处理、基于特征的图像分析等其他算法。
这些算法原理的应用能够有效地处理数字图像，对于图像识别、图像搜索、医学图像分析等领域具有广泛的应用价值。
数字信号处理中常见的算法和应用
数字信号处理中常见的算法和应用数字信号处理（DSP）是一门研究数字信号在处理上的方法和理论的学科。
它涉及到数字信号的获取、转换、分析和处理等过程。
在数字信号处理中，有一些常见的算法和应用，在本文中我将详细介绍它们的内容和步骤。
1. 快速傅里叶变换（FFT）算法快速傅里叶变换是一种高效的离散傅里叶变换（DFT）算法，它能够将离散时间序列的信号转换到频域中，得到信号的频谱信息。
FFT算法广泛应用于音频信号处理、图像处理、通信系统等领域。
其基本步骤如下：a. 将信号补零，使其长度为2的整数次幂；b. 利用蝶形运算的方法，迭代计算信号的DFT；c. 得到信号在频域中的表示结果。
2. 自适应滤波算法自适应滤波是一种能够根据输入信号的特点自动调整滤波参数的方法。
在实际应用中，自适应滤波经常用于降噪、回声消除和信号增强等方面。
以下是一种自适应滤波的算法步骤：a. 根据系统的特性和输入信号的统计特征，选择一个合适的滤波器结构和模型；b. 初始化滤波器参数；c. 利用最小均方（LMS）估计算法，不断迭代更新滤波器参数，使得滤波器的输出和期望输出之间的误差最小化。
3. 数字滤波器设计算法数字滤波器是数字信号处理中常用的工具，它能够通过改变信号的频谱来实现对信号的去噪、信号重构和频率选择等功能。
常见的数字滤波器设计算法有以下几种：a. Butterworth滤波器设计算法：将滤波器的频率响应设计为最平坦的，同时保持较低的滚降；b. Chebyshev滤波器设计算法：在频域中，较好地平衡了通带的校正和滤波器的滚降；c. FIR滤波器设计算法：利用有限长冲激响应的特性，通过改变滤波器的系数来调整滤波器的频率响应。
4. 数字信号压缩算法数字信号压缩是一种减少信号数据存储和传输所需的比特数的方法，常见的压缩算法有以下几种：a. 哈夫曼编码：通过对信号进行频率统计，将出现频率较高的符号用较少的比特表示；b. 等分连续衰减编码（PCM）：将连续的信号量化，用有限比特数来近似连续的信号值，从而减少数据的表示位数；c. 变换编码：通过变换信号的编码形式，将一组相关的信号值映射到一组或更少的比特上。
数据滤波算法
数据滤波算法一、引言数据滤波是信号处理中的一个重要步骤，通过滤波算法可以去除信号中的噪声和干扰，使得信号更加清晰、准确。
在工业控制、医学诊断、图像处理等领域都有广泛应用。
本文将介绍常见的数据滤波算法及其原理。
二、低通滤波算法1. 概述低通滤波器是一种能够通过去除高频成分来平滑信号的滤波器。
在信号处理中，低通滤波器被广泛应用于去除噪声和平滑信号。
2. 原理低通滤波器可以看做是一个带通滤波器加上一个带阻滤波器的组合。
它通过截止频率将高频成分去除，使得信号变得平缓。
3. 常见算法（1）移动平均法：将连续n个数据求平均值作为当前数据的值，其中n为窗口大小。
（2）指数平均法：根据当前数据和前一次计算结果进行加权平均计算，权重由α决定。
4. 应用场景低通滤波器适用于需要保留较慢变化的信号，例如温度、压力等传感器信号。
三、高通滤波算法1. 概述高通滤波器是一种能够通过去除低频成分来突出高频成分的滤波器。
在信号处理中，高通滤波器被广泛应用于去除直流分量和平滑信号。
2. 原理高通滤波器可以看做是一个带阻滤波器加上一个带通滤波器的组合。
它通过截止频率将低频成分去除，使得信号变得尖锐。
3. 常见算法（1）一阶差分法：将当前数据与前一次数据进行差分计算。
（2）二阶差分法：将当前数据与前两次数据进行差分计算。
4. 应用场景高通滤波器适用于需要突出较快变化的信号，例如震动、声音等传感器信号。
四、带通/带阻滤波算法1. 概述带通/带阻滤波器是一种能够选择性地通过或者拒绝某些频率范围内的信号的滤波器。
在信号处理中，带通/带阻滤波器被广泛应用于去除特定频率范围内的噪声和干扰。
2. 原理带通/带阻滤波器可以看做是一个低通滤波器和高通滤波器的组合。
它通过选择特定的截止频率来选择性地通过或者拒绝某些频率范围内的信号。
3. 常见算法（1）巴特沃斯滤波法：采用极点归一化方法来设计数字滤波器，可实现带通、带阻、低通、高通等多种滤波器类型。
（2）切比雪夫滤波法：采用等纹图方法来设计数字滤波器，可实现带通、带阻、低通、高通等多种滤波器类型。
第4章 计算机控制系统的控制算法
(2)热电偶的热电势与温度 热电偶的热电势与温度 T=a4E4+a3E3+a2E2+a1E+a0 用多段折线代替非线性函数。 用多段折线代替非线性函数。 (4—8)
计算机控制技术
2.标度变换 标度变换 (1)线性参数的标度变换 线性参数的标度变换
第 4章 计算机控制系统的控制算法 计算机控制系统的控制算法
计算机控制技术
第 4章 计算机控制系统的控制算法 计算机控制系统的控制算法
第4章 计算机控制系统的控制算法 章 4.1 数字滤波和数据处理 4.1.1 数字滤波 数字滤波，就是在计算机中用某种计算方法对输入的信号进行数学处理。 数字滤波， 就是在计算机中用某种计算方法对输入的信号进行数学处理。 以便减少干扰在有用信号中的比重，提高信号的真实性。 以便减少干扰在有用信号中的比重，提高信号的真实性。 常用的数字滤波方法： 常用的数字滤波方法： 限幅滤波法、 限幅滤波法、 中位值滤波法、 中位值滤波法、 平均值滤波法和惯性滤波法。 平均值滤波法和惯性滤波法。
Ax =
＝
Nx (A m − A0 ) + A0 Nm
205 (800—200)十200＝682(℃) 十 ＝ ℃ 255
计算机控制技术
(2)非线性参数的标度变换 非线性参数的标度变换 差压变送器信号△ 与流量 与流量Q的关系为 差压变送器信号△P与流量 的关系为 据此， 据此，可得测量流量时的标度变换式为
第 4章 计算机控制系统的控制算法 计算机控制系统的控制算法
Q = K
∆P
Q x − Q0 K N x − K N 0 = Q m − Q0 K N m − K N 0
式中： 式中： Qx——被测量的流量值； 被测量的流量值； 被测量的流量值 Qm——流量仪表的上限值； 流量仪表的上限值； 流量仪表的上限值 Q0——流量仪表的下限值； 流量仪表的下限值； 流量仪表的下限值 Nx——差压变送器所测得的差压值 数字量 ； 差压变送器所测得的差压值(数字量 差压变送器所测得的差压值 数字量)； Nm——差压变送器上限所对应的数字量； 差压变送器上限所对应的数字量； 差压变送器上限所对应的数字量 N0——差压变送器下限所对应的数字量。 差压变送器下限所对应的数字量。 差压变送器下限所对应的数字量 对于流量测量仪表，一般下限为取0，此时Q 对于流量测量仪表，一般下限为取 ，此时 0＝0，N0＝0，故上式变为 ， ，
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（,）
,( 众数滤波 众数是数理统计中常用的一种数据处理办法， 它要求对大量的数据进行处理， 以前由于计算机的 采样速度和计算机速度较慢， 处理周期较长， 所以一 直没有采用， 随着计算机运算速度的提高及高速采 集模块的采用， 现在处理周期已缩短到 #- 以内， 由 于众数滤波的数据代表性较其它处理方法更强， 所 以逐步被采用。 众数滤波算法的原理是在采样序列｛"% ｝ ) % ’ *— ! 中找出其最大值 " ./0和最小值 " .12， 再在区间 ［ " .12， 上平均分为 ( 组 （ , " #* 组） ， 组间距为 ) ’ " ./0］ （ " ./0 " " .12 ） 第 # 组的区间为 ［ " .12， ， % (， " .12 $ ) ］ 第 ! 组的区间为 ［ " .12 $ ) ， ， 第 & 组的 " .12 $ ! 3 ) ） 区间为 ［ " .12 $ ! 3 ) ， ， ……， 第 ( 组区 " .12 $ & 3 ) ］ 间为 ［ " .12 $ （ ( " #） 。 3 )， " ./0］ 确定完分组后， 对序列｛"% ｝ 统计各组区间内数 据的个数， 形成统计序列｛*% ｝ 查找其最大 ) % ’ #— — —(， 的值即众数组序号 + ， 根据式 （4） 或式 （ 5） 计算众数 的近似值。 （ + " #） （ *+ " *+ " # ） （ " ’ " .12 $ 3)$ $ ! 3 *+ " ， 下限公式 （4） *+ " # " *+ $ # ） （ *+ " *+ $ # ） （ " ’ " .12 $ + 3 ) " $ ! 3 *+ " *+ " # ） ， 上限公式 （5） " *+ $ # 4( 一阶滞后滤波
误差与数据处理
数据处理中的几种常用数字滤波算法
王庆河
（济钢集团计量管理处， 济南 !"#$#$）
摘 要
王庆山
（济钢集团中厚板厂， 济南 !"#$#$）
随着数字化技术的发展， 数字滤波技术成为数字化仪表和计算机在数据采集中的关键性技术， 本文 数据采样 噪声 滤波 移动滤波
对常用的几种数字滤波算法的原理进行描述， 并给出必要的数学模型。 关键词
!( 中值滤波 中值滤波是对采样序列｛!" ｝ & " ’ #— # 按大小排序
万方数据 计量技术 !##, -. /
・ ", ・
误差与数据处理
排序法” 等。若 ! 为偶数， 取 "# ! $ ! 为结果值。若 ! 为奇数， 取 （ "# 如式 % ! 为结果值， （ ! " #） （ ! $ #） $ ! $ "# $ !） （&） 所示： "# ! $ ! ， ! 为偶数 （&） "’（ "# % !， ! 为奇数 （ ! " #） （ ! $ #） $ ! $ "# $ !） &( 均值滤波 均值滤波是对采样序列｛"% ｝ ) % ’ *— ! 中的数据求 和后， 再取其平均值作为结果。如式 （+） 所示： # （+） "% ! $#! %&* +( 加权均值滤波 加权均值滤波是对采样序列｛"% ｝ ) % ’ *— ! 中的数 "’ 据通过｛’% ｝ 再取其平均 ) % ’ *— ! 序列加权并求和后， 值作 经常需要对大量的数据 进行处理， 这些数据往往是一个时间序列或空间序 列， 这时常会用到数字滤波技术对数据进行预处理。 数字滤波是指利用数学的方法对原始数据进行处 理， 去掉原始数据中掺杂的噪声数据， 获得最具有代 表性的数据集合。 数据采样是一种通过间接方法取得事物状态的 技术， 如将事物的温度、 压力、 流量等属性通过一定 的转换技术将其转换为电信号， 然后再将电信号转 换为数字化的数据。在多次转换中由于转换技术客 观原因或主观原因造成采样数据中掺杂少量的噪声 数据， 影响了最终数据的准确性。 为了防止噪声对数据结果的影响， 除了采用更 加科学的采样技术外， 我们还要采用一些必要的技 术手段对原始数据进行整理、 统计， 数字滤波技术是 最基本的处理方法， 它可以剔除数据中的噪声， 提高 数据的代表性。 二、 几种常用的数据处理方法 在实际应用中我们所用的数据滤波方法很多， 在计算机应用高度普及的今天更有许多新的方法出 现， 如逻辑判断滤波、 中值滤波、 均值滤波、 加权平均 ! ’ !# ， （ !# ) $ + !# ） $ !，
・ ,+ ・万方数据
计量技术 !**& 78 +
数据处理中的几种常用数字滤波算法
作者： 作者单位： 刊名： 英文刊名： 年，卷(期)： 被引用次数： 王庆河， 王庆山 济钢集团中厚板厂,济南,250101 计量技术 MEASUREMENT TECHNIQUE 2003(4) 29次
引证文献(29条) 1.史步海.孙宗海 混凝沉淀过程机理分析与数据预处理研究[期刊论文]-长春理工大学学报(自然科学版) 2010(1) 2.张燕燕 无线传感器网络中节点的信号处理[期刊论文]-工业控制计算机 2010(2) 3.余发山.宋珊.郑俊锋 基于DSP的称重控制器设计[期刊论文]-自动化技术与应用 2010(1) 4.王红亮.王洋.于君.吕永超 基于TMS320F2812的声信号采集滤波系统设计[期刊论文]-自动化技术与应用 2008(12) 5.张西良.杨伟玲.李萍萍.张世庆 动态称量信号离散小波变换数字滤波处理方法[期刊论文]-农业机械学报 2008(7) 6.史步海.朱学峰.陈锦威 基于先验知识的混凝沉淀过程神经网络建模[期刊论文]-华南理工大学学报（自然科学版 ） 2008(5) 7.赵亚明.张维玲 火电厂煤粉浓度软测量中数据校正技术[期刊论文]-甘肃科技 2008(4) 8.倪锋.佟红霞.李大维 炉前热分析冷却曲线的数字滤波[期刊论文]-铸造设备研究 2006(1) 9.侯达盘.张西良.张世庆 检重机称重信号的数据处理研究[期刊论文]-机械设计与制造 2006(1) 10.周英武.王苏岩.李宏男 结构试验中一种高保真的数字滤波算法[期刊论文]-重庆建筑大学学报 2006(6) 11.张靓 高精度高温超导磁悬浮测试系统的数据采集与控制[学位论文]硕士 2006 12.李学生 基于虚拟仪器的超声检测技术研究[学位论文]硕士 2006 13.刘荣琼 额济纳绿洲植被盖度的双因子系统模型[学位论文]硕士 2006 14.吴虹政 磁力轴承的模糊控制与数字滤法算法研究[学位论文]硕士 2006 15.刘颖 电站锅炉风粉浓度的软测量研究[学位论文]硕士 2006 16.何加锋 基于PCI数据采集卡的虚拟函数记录系统的研究及开发[学位论文]硕士 2006 17.张永强.申利永.田紫君 汽车安全性能检测系统中的软件滤波[期刊论文]-工业仪表与自动化装置 2005(5) 18.向红军.雷彬 基于单片机系统的数字滤波方法的研究[期刊论文]-电测与仪表 2005(9) 19.王舟如 炮塔壳体智能焊接系统的研究与开发[学位论文]硕士 2005 20.申利永 汽车安全性能检测系统软件研究与实现[学位论文]硕士 2005 21.徐娟 压电型超声波数据采集系统的开发与研究[学位论文]硕士 2005 22.黄志杭 用于微热板式气压传感器的数字集成电路设计[学位论文]硕士 2005 23.钟亮 粘料机智能控制系统的研制[学位论文]硕士 2005 24.王东林 小型空气弹簧隔振基础位移控制技术[学位论文]硕士 2005 25.许嘉 汽车动态称重信号分析与处理[学位论文]硕士 2005 26.吴晓亮.张世庆.张西良 混合式动态称重数据处理研究[期刊论文]-包装工程 2004(5) 27.黄剑 基于PCI数据采集卡的虚拟函数记录系统研究及应用[学位论文]硕士 2004 28.高峰 六自由度运动平台伺服系统研究[学位论文]硕士 2004
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一阶滞后滤波算法属于动态滤波算法， 它对慢 速随机变化的量的滤波效果较好， 其算法公式如下 所示。 （# "!） "’ "% $! "# 其中 "# 为上次的结果， 它 ! 为滤波平滑系数， 与滤波环节的时间常数和采样周期相关， 可以根据 具体情况确定， 一般取小于 # 的常数。 5( 移动滤波 中值滤波、 均值滤波、 加权均值滤波、 众数滤波 算法是对一个采样序列进行处理得出一个结果数 据， 如果样本数据较大时， 数据采样时间较长将造成 结果数据的实际采样周期过长， 不能满足实时性的 要求。如果我们将算法处理中所应用的数据序列定 义为当前采样点及其以前的一组数据， 数据序列是 采样序列中一个可移动截取框内的数据， 由于截取 框每次向后移动 # 个数据点， 移动截取框第 # 个数 据被丢弃， 后序的数据点依次前移 # 个位置， 然后增 加 # 个新的数据， 即当前时间采样点数据， 构成新的 数据序列。由于新的数据序列与旧的数据序列相 比， 只有一个数据不同， 所以在滤波算法中的排序、 取和、 求众数的算法可以适当修改以适应这个特点， 使得上次数据处理的中间结果可以在新的处理重复 利用， 有效提高运算速度。移动滤波的结果数据的 产生速度与采样速度相同， 实时性大大优于普通算 法。 6( 复合滤波 有时为了提高滤波的效果， 尽量减少噪声数据 对结果的影响， 常将两种或两种以上的滤波算法结 合在一起， 如可将限幅滤波或限速滤波与均值滤波 算法结合起来， 先用限幅滤波或限速滤波初步剔除 明显的噪声数据， 再用均值滤波算法取均值以剔除 不明显的噪声数据。 三、 结束语 数据采集所采用的检测技术不同， 检测对象不 同， 数据的采集频率、 信噪比不同， 各种数字化滤波 算法各有优缺点， 所以我们在实际应用中要根据情 况将其有机的结合起来， 为数据处理选择一种最优 的滤波算法， 保证数据准确、 快速的反应被检测对象 的实际， 为生产管理提供有效的数据。