10種ADC軟體濾波方法及程式

阿新 • • 發佈：2018-11-17

轉自：億芯工程師部落格

10種AD取樣的軟體濾波方法

10種AD取樣的軟體濾波方法
1、限幅濾波法（又稱程式判斷濾波法）
A、方法：
根據經驗判斷,確定兩次取樣允許的最大偏差值（設為A）
每次檢測到新值時判斷：
如果本次值與上次值之差<=A,則本次值有效
如果本次值與上次值之差>A,則本次值無效,放棄本次值,用上次值代替本次值
B、優點：
能有效克服因偶然因素引起的脈衝干擾
C、缺點
無法抑制那種週期性的干擾
平滑度差
2、中位值濾波法
A、方法：
連續取樣N次（N取奇數）
把N次取樣值按大小排列
取中間值為本次有效值
B、優點：
能有效克服因偶然因素引起的波動干擾
對溫度、液位的變化緩慢的被測引數有良好的濾波效果
C、缺點：
對流量、速度等快速變化的引數不宜
3、算術平均濾波法
A、方法：
連續取N個取樣值進行算術平均運算
N值較大時：訊號平滑度較高,但靈敏度較低
N值較小時：訊號平滑度較低,但靈敏度較高
N值的選取：一般流量,N=12;壓力：N=4
B、優點：
適用於對一般具有隨機干擾的訊號進行濾波
這樣訊號的特點是有一個平均值,訊號在某一數值範圍附近上下波動
C、缺點：
對於測量速度較慢或要求資料計算速度較快的實時控制不適用
比較浪費RAM
4、遞推平均濾波法（又稱滑動平均濾波法）
A、方法：
把連續取N個取樣值看成一個佇列
佇列的長度固定為N
每次取樣到一個新資料放入隊尾,並扔掉原來隊首的一次資料.(先進先出原則)
把佇列中的N個數據進行算術平均運算,就可獲得新的濾波結果
N值的選取：流量,N=12;壓力：N=4;液麵,N=4~12;溫度,N=1~4
B、優點：
對週期性干擾有良好的抑制作用,平滑度高
適用於高頻振盪的系統
C、缺點：
靈敏度低
對偶然出現的脈衝性干擾的抑制作用較差
不易消除由於脈衝干擾所引起的取樣值偏差
不適用於脈衝干擾比較嚴重的場合
比較浪費RAM
5、中位值平均濾波法（又稱防脈衝干擾平均濾波法）
A、方法：
相當於“中位值濾波法”+“算術平均濾波法”
連續取樣N個數據,去掉一個最大值和一個最小值
然後計算N-2個數據的算術平均值
N值的選取：3~14
B、優點：
融合了兩種濾波法的優點
對於偶然出現的脈衝性干擾,可消除由於脈衝干擾所引起的取樣值偏差
C、缺點：
測量速度較慢,和算術平均濾波法一樣
比較浪費RAM
6、限幅平均濾波法
A、方法：
相當於“限幅濾波法”+“遞推平均濾波法”
每次取樣到的新資料先進行限幅處理,
再送入佇列進行遞推平均濾波處理
B、優點：
融合了兩種濾波法的優點 _
對於偶然出現的脈衝性干擾,可消除由於脈衝干擾所引起的取樣值偏差
C、缺點：
比較浪費RAM
7、一階滯後濾波法
A、方法：
取a=0~1
本次濾波結果=（1-a）*本次取樣值+a*上次濾波結果
B、優點：
對週期性干擾具有良好的抑制作用
適用於波動頻率較高的場合
C、缺點：
相位滯後,靈敏度低
滯後程度取決於a值大小
不能消除濾波頻率高於取樣頻率的1/2的干擾訊號
8、加權遞推平均濾波法
A、方法：
是對遞推平均濾波法的改進,即不同時刻的資料加以不同的權
通常是,越接近現時刻的資料,權取得越大。
給予新取樣值的權係數越大,則靈敏度越高,但訊號平滑度越低
B、優點：
適用於有較大純滯後時間常數的物件
和取樣週期較短的系統
C、缺點：
對於純滯後時間常數較小,取樣週期較長,變化緩慢的訊號
不能迅速反應系統當前所受干擾的嚴重程度,濾波效果差
9、消抖濾波法
A、方法：
設定一個濾波計數器
將每次取樣值與當前有效值比較：
如果取樣值＝當前有效值,則計數器清零
如果取樣值<>當前有效值,則計數器+1,並判斷計數器是否>=上限N(溢位)
如果計數器溢位,則將本次值替換當前有效值,並清計數器
B、優點：
對於變化緩慢的被測引數有較好的濾波效果,
可避免在臨界值附近控制器的反覆開/關跳動或顯示器上數值抖動
C、缺點：
對於快速變化的引數不宜
如果在計數器溢位的那一次取樣到的值恰好是干擾值,則會將干擾值當作有效值匯入系統
10、限幅消抖濾波法
A、方法：
相當於“限幅濾波法”+“消抖濾波法”
先限幅,後消抖
B、優點：
繼承了“限幅”和“消抖”的優點
改進了“消抖濾波法”中的某些缺陷,避免將干擾值匯入系統
C、缺點：

對於快速變化的引數不宜

10種軟體濾波方法的示例程式

假定從8位AD中讀取資料（如果是更高位的AD可定義資料型別為int),子程式為get_ad();
1、限副濾波
/* A值可根據實際情況調整
value為有效值，new_value為當前取樣值
濾波程式返回有效的實際值 */
#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、中位值濾波法
/* N值可根據實際情況調整
排序採用冒泡法*/
#define N 11
char 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>value_buf[i+1] )
{
temp = value_buf;
value_buf = value_buf[i+1];
value_buf[i+1] = temp;
}
}
}
return value_buf[(N-1)/2];
}
3、算術平均濾波法
/*
*/
#define N 12
char filter()
{
int sum = 0;
for ( count=0;count<N;count++)
{
sum + = get_ad();
delay();
}
return (char)(sum/N);
}
4、遞推平均濾波法（又稱滑動平均濾波法）
/*
*/
#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<N,count++)
sum = value_buf[count];
return (char)(sum/N);
}
5、中位值平均濾波法（又稱防脈衝干擾平均濾波法）
/*
*/
#define N 12
char 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、限幅平均濾波法
/*
*/
略參考子程式1、3
7、一階滯後濾波法
/* 為加快程式處理速度假定基數為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、加權遞推平均濾波法
/* coe陣列為加權係數表，存在程式儲存區。*/
#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;
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、消抖濾波法
#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();
}
return value;
}
10、限幅消抖濾波法
/*
*/
略參考子程式1、9
11、IIR濾波例子
int BandpassFilter4(int InputAD4)
{
int ReturnValue;
int ii;
RESLO=0;
RESHI=0;
MACS=*PdelIn;
OP2=1068; //FilterCoeff4[4];
MACS=*(PdelIn+1);
OP2=8; //FilterCoeff4[3];
MACS=*(PdelIn+2);
OP2=-2001;//FilterCoeff4[2];
MACS=*(PdelIn+3);
OP2=8; //FilterCoeff4[1];
MACS=InputAD4;
OP2=1068; //FilterCoeff4[0];
MACS=*PdelOu;
OP2=-7190;//FilterCoeff4[8];
MACS=*(PdelOu+1);
OP2=-1973; //FilterCoeff4[7];
MACS=*(PdelOu+2);
OP2=-19578;//FilterCoeff4[6];
MACS=*(PdelOu+3);
OP2=-3047; //FilterCoeff4[5];
*p=RESLO;
*(p+1)=RESHI;
mytestmul<<=2;
ReturnValue=*(p+1);
for (ii=0;ii<3;ii++)
{
DelayInput[ii]=DelayInput[ii+1];
DelayOutput[ii]=DelayOutput[ii+1];
}
DelayInput[3]=InputAD4;
DelayOutput[3]=ReturnValue;
// if (ReturnValue<0)
// {
// ReturnValue=-ReturnValue;
// }
return ReturnValue;

===========================================================================

1、限幅濾波法（又稱程式判斷濾波法）

ARDUINO 程式碼複製列印

/*
A、名稱：限幅濾波法（又稱程式判斷濾波法）
B、方法：
根據經驗判斷，確定兩次取樣允許的最大偏差值（設為A），
每次檢測到新值時判斷：
如果本次值與上次值之差<=A，則本次值有效，
如果本次值與上次值之差>A，則本次值無效，放棄本次值，用上次值代替本次值。
C、優點：
能有效克服因偶然因素引起的脈衝干擾。
D、缺點：
無法抑制那種週期性的干擾。
平滑度差。
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
*/
int Filter_Value;
int Value;
void setup() {
Serial.begin(9600); // 初始化串列埠通訊
randomSeed(analogRead(0)); // 產生隨機種子
Value = 300;
}
void loop() {
Filter_Value = Filter(); // 獲得濾波器輸出值
Value = Filter_Value; // 最近一次有效取樣的值，該變數為全域性變數
Serial.println(Filter_Value); // 串列埠輸出
delay(50);
}
// 用於隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
return random(295, 305);
}
// 限幅濾波法（又稱程式判斷濾波法）
#define FILTER_A 1
int Filter() {
int NewValue;
NewValue = Get_AD();
if(((NewValue - Value) > FILTER_A) || ((Value - NewValue) > FILTER_A))
return Value;
else
return NewValue;
}

2、中位值濾波法

ARDUINO 程式碼複製列印

/*
A、名稱：中位值濾波法
B、方法：
連續取樣N次（N取奇數），把N次取樣值按大小排列，
取中間值為本次有效值。
C、優點：
能有效克服因偶然因素引起的波動干擾；
對溫度、液位的變化緩慢的被測引數有良好的濾波效果。
D、缺點：
對流量、速度等快速變化的引數不宜。
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
*/
int Filter_Value;
void setup() {
Serial.begin(9600); // 初始化串列埠通訊
randomSeed(analogRead(0)); // 產生隨機種子
}
void loop() {
Filter_Value = Filter(); // 獲得濾波器輸出值
Serial.println(Filter_Value); // 串列埠輸出
delay(50);
}
// 用於隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
return random(295, 305);
}
// 中位值濾波法
#define FILTER_N 101
int Filter() {
int filter_buf[FILTER_N];
int i, j;
int filter_temp;
for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
filter_buf[i] = Get_AD();
delay(1);
}
// 取樣值從小到大排列（冒泡法）
for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j++) {
for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i++) {
if(filter_buf[i] > filter_buf[i + 1]) {
filter_temp = filter_buf[i];
filter_buf[i] = filter_buf[i + 1];
filter_buf[i + 1] = filter_temp;
}
}
}
return filter_buf[(FILTER_N - 1) / 2];
}

3、算術平均濾波法

ARDUINO 程式碼複製列印

/*
A、名稱：算術平均濾波法
B、方法：
連續取N個取樣值進行算術平均運算：
N值較大時：訊號平滑度較高，但靈敏度較低；
N值較小時：訊號平滑度較低，但靈敏度較高；
N值的選取：一般流量，N=12；壓力：N=4。
C、優點：
適用於對一般具有隨機干擾的訊號進行濾波；
這種訊號的特點是有一個平均值，訊號在某一數值範圍附近上下波動。
D、缺點：
對於測量速度較慢或要求資料計算速度較快的實時控制不適用；
比較浪費RAM。
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
*/
int Filter_Value;
void setup() {
Serial.begin(9600); // 初始化串列埠通訊
randomSeed(analogRead(0)); // 產生隨機種子
}
void loop() {
Filter_Value = Filter(); // 獲得濾波器輸出值
Serial.println(Filter_Value); // 串列埠輸出
delay(50);
}
// 用於隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
return random(295, 305);
}
// 算術平均濾波法
#define FILTER_N 12
int Filter() {
int i;
int filter_sum = 0;
for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
filter_sum += Get_AD();
delay(1);
}
return (int)(filter_sum / FILTER_N);
}

4、遞推平均濾波法（又稱滑動平均濾波法）

ARDUINO 程式碼複製列印

/*
A、名稱：遞推平均濾波法（又稱滑動平均濾波法）
B、方法：
把連續取得的N個取樣值看成一個佇列，佇列的長度固定為N，
每次取樣到一個新資料放入隊尾，並扔掉原來隊首的一次資料（先進先出原則），
把佇列中的N個數據進行算術平均運算，獲得新的濾波結果。
N值的選取：流量，N=12；壓力，N=4；液麵，N=4-12；溫度，N=1-4。
C、優點：
對週期性干擾有良好的抑制作用，平滑度高；
適用於高頻振盪的系統。
D、缺點：
靈敏度低，對偶然出現的脈衝性干擾的抑制作用較差；
不易消除由於脈衝干擾所引起的取樣值偏差；
不適用於脈衝干擾比較嚴重的場合；
比較浪費RAM。
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
*/
int Filter_Value;
void setup() {
Serial.begin(9600); // 初始化串列埠通訊
randomSeed(analogRead(0)); // 產生隨機種子
}
void loop() {
Filter_Value = Filter(); // 獲得濾波器輸出值
Serial.println(Filter_Value); // 串列埠輸出
delay(50);
}
// 用於隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
return random(295, 305);
}
// 遞推平均濾波法（又稱滑動平均濾波法）
#define FILTER_N 12
int filter_buf[FILTER_N + 1];
int Filter() {
int i;
int filter_sum = 0;
filter_buf[FILTER_N] = Get_AD();
for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
filter_buf[i] = filter_buf[i + 1]; // 所有資料左移，低位仍掉
filter_sum += filter_buf[i];
}
return (int)(filter_sum / FILTER_N);
}

5、中位值平均濾波法（又稱防脈衝干擾平均濾波法）

ARDUINO 程式碼複製列印

/*
A、名稱：中位值平均濾波法（又稱防脈衝干擾平均濾波法）
B、方法：
採一組佇列去掉最大值和最小值後取平均值，
相當於“中位值濾波法”+“算術平均濾波法”。
連續取樣N個數據，去掉一個最大值和一個最小值，
然後計算N-2個數據的算術平均值。
N值的選取：3-14。
C、優點：
融合了“中位值濾波法”+“算術平均濾波法”兩種濾波法的優點。
對於偶然出現的脈衝性干擾，可消除由其所引起的取樣值偏差。
對週期干擾有良好的抑制作用。
平滑度高，適於高頻振盪的系統。
D、缺點：
計算速度較慢，和算術平均濾波法一樣。
比較浪費RAM。
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
*/
int Filter_Value;
void setup() {
Serial.begin(9600); // 初始化串列埠通訊
randomSeed(analogRead(0)); // 產生隨機種子
}
void loop() {
Filter_Value = Filter(); // 獲得濾波器輸出值
Serial.println(Filter_Value); // 串列埠輸出
delay(50);
}
// 用於隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
return random(295, 305);
}
// 中位值平均濾波法（又稱防脈衝干擾平均濾波法）（演算法1）
#define FILTER_N 100
int Filter() {
int i, j;
int filter_temp, filter_sum = 0;
int filter_buf[FILTER_N];
for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
filter_buf[i] = Get_AD();
delay(1);
}
// 取樣值從小到大排列（冒泡法）
for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j++) {
for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i++) {
if(filter_buf[i] > filter_buf[i + 1]) {
filter_temp = filter_buf[i];
filter_buf[i] = filter_buf[i + 1];
filter_buf[i + 1] = filter_temp;
}
}
}
// 去除最大最小極值後求平均
for(i = 1; i < FILTER_N - 1; i++) filter_sum += filter_buf[i];
return filter_sum / (FILTER_N - 2);
}
// 中位值平均濾波法（又稱防脈衝干擾平均濾波法）（演算法2）
/*
#define FILTER_N 100
int Filter() {
int i;
int filter_sum = 0;
int filter_max, filter_min;
int filter_buf[FILTER_N];
for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
filter_buf[i] = Get_AD();
delay(1);
}
filter_max = filter_buf[0];
filter_min = filter_buf[0];
filter_sum = filter_buf[0];
for(i = FILTER_N - 1; i > 0; i--) {
if(filter_buf[i] > filter_max)
filter_max=filter_buf[i];
else if(filter_buf[i] < filter_min)
filter_min=filter_buf[i];
filter_sum = filter_sum + filter_buf[i];
filter_buf[i] = filter_buf[i - 1];
}
i = FILTER_N - 2;
filter_sum = filter_sum - filter_max - filter_min + i / 2; // +i/2 的目的是為了四捨五入
filter_sum = filter_sum / i;
return filter_sum;
}*/

6、限幅平均濾波法

ARDUINO 程式碼複製列印

/*
A、名稱：限幅平均濾波法
B、方法：
相當於“限幅濾波法”+“遞推平均濾波法”；
每次取樣到的新資料先進行限幅處理，
再送入佇列進行遞推平均濾波處理。
C、優點：
融合了兩種濾波法的優點；
對於偶然出現的脈衝性干擾，可消除由於脈衝干擾所引起的取樣值偏差。
D、缺點：
比較浪費RAM。
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
*/
#define FILTER_N 12
int Filter_Value;
int filter_buf[FILTER_N];
void setup() {
Serial.begin(9600); // 初始化串列埠通訊
randomSeed(analogRead(0)); // 產生隨機種子
filter_buf[FILTER_N - 2] = 300;
}
void loop() {
Filter_Value = Filter(); // 獲得濾波器輸出值
Serial.println(Filter_Value); // 串列埠輸出
delay(50);
}
// 用於隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
return random(295, 305);
}
// 限幅平均濾波法
#define FILTER_A 1
int Filter() {
int i;
int filter_sum = 0;
filter_buf[FILTER_N - 1] = Get_AD();
if(((filter_buf[FILTER_N - 1] - filter_buf[FILTER_N - 2]) > FILTER_A) || ((filter_buf[FILTER_N - 2] - filter_buf[FILTER_N - 1]) > FILTER_A))
filter_buf[FILTER_N - 1] = filter_buf[FILTER_N - 2];
for(i = 0; i < FILTER_N - 1; i++) {
filter_buf[i] = filter_buf[i + 1];
filter_sum += filter_buf[i];
}
return (int)filter_sum / (FILTER_N - 1);
}

7、一階滯後濾波法

ARDUINO 程式碼複製列印

/*
A、名稱：一階滯後濾波法
B、方法：
取a=0-1，本次濾波結果=(1-a)*本次取樣值+a*上次濾波結果。
C、優點：
對週期性干擾具有良好的抑制作用；
適用於波動頻率較高的場合。
D、缺點：
相位滯後，靈敏度低；
滯後程度取決於a值大小；
不能消除濾波頻率高於取樣頻率1/2的干擾訊號。
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
*/
int Filter_Value;
int Value;
void setup() {
Serial.begin(9600); // 初始化串列埠通訊
randomSeed(analogRead(0)); // 產生隨機種子
Value = 300;
}
void loop() {
Filter_Value = Filter(); // 獲得濾波器輸出值
Serial.println(Filter_Value); // 串列埠輸出
delay(50);
}
// 用於隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
return random(295, 305);
}
// 一階滯後濾波法
#define FILTER_A 0.01
int Filter() {
int NewValue;
NewValue = Get_AD();
Value = (int)((float)NewValue * FILTER_A + (1.0 - FILTER_A) * (float)Value);
return Value;
}

8、加權遞推平均濾波法

ARDUINO 程式碼複製列印

/*
A、名稱：加權遞推平均濾波法
B、方法：
是對遞推平均濾波法的改進，即不同時刻的資料加以不同的權；
通常是，越接近現時刻的資料，權取得越大。
給予新取樣值的權係數越大，則靈敏度越高，但訊號平滑度越低。
C、優點：
適用於有較大純滯後時間常數的物件，和取樣週期較短的系統。
D、缺點：
對於純滯後時間常數較小、取樣週期較長、變化緩慢的訊號；
不能迅速反應系統當前所受干擾的嚴重程度，濾波效果差。
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
*/
int Filter_Value;
void setup() {
Serial.begin(9600); // 初始化串列埠通訊
randomSeed(analogRead(0)); // 產生隨機種子
}
void loop() {
Filter_Value = Filter(); // 獲得濾波器輸出值
Serial.println(Filter_Value); // 串列埠輸出
delay(50);
}
// 用於隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
return random(295, 305);
}
// 加權遞推平均濾波法
#define FILTER_N 12
int coe[FILTER_N] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12}; // 加權係數表
int sum_coe = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 + 11 + 12; // 加權係數和
int filter_buf[FILTER_N + 1];
int Filter() {
int i;
int filter_sum = 0;
filter_buf[FILTER_N] = Get_AD();
for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
filter_buf[i] = filter_buf[i + 1]; // 所有資料左移，低位仍掉
filter_sum += filter_buf[i] * coe[i];
}
filter_sum /= sum_coe;
return filter_sum;
}

9、消抖濾波法

ARDUINO 程式碼複製列印

/*
A、名稱：消抖濾波法
B、方法：
設定一個濾波計數器，將每次取樣值與當前有效值比較：
如果取樣值=當前有效值，則計數器清零；
如果取樣值<>當前有效值，則計數器+1，並判斷計數器是否>=上限N（溢位）；
如果計數器溢位，則將本次值替換當前有效值，並清計數器。
C、優點：
對於變化緩慢的被測引數有較好的濾波效果；
可避免在臨界值附近控制器的反覆開/關跳動或顯示器上數值抖動。
D、缺點：
對於快速變化的引數不宜；
如果在計數器溢位的那一次取樣到的值恰好是干擾值,則會將干擾值當作有效值匯入系統。
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
*/
int Filter_Value;
int Value;
void setup() {
Serial.begin(9600); // 初始化串列埠通訊
randomSeed(analogRead(0)); // 產生隨機種子
Value = 300;
}
void loop() {
Filter_Value = Filter(); // 獲得濾波器輸出值
Serial.println(Filter_Value); // 串列埠輸出
delay(50);
}
// 用於隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
return random(295, 305);
}
// 消抖濾波法
#define FILTER_N 12
int i = 0;
int Filter() {
int new_value;
new_value = Get_AD();
if(Value != new_value) {
i++;
if(i > FILTER_N) {
i = 0;
Value = new_value;
}
}
else
i = 0;
return Value;
}

10、限幅消抖濾波法

ARDUINO 程式碼複製列印

/*
A、名稱：限幅消抖濾波法
B、方法：
相當於“限幅濾波法”+“消抖濾波法”；
先限幅，後消抖。
C、優點：
繼承了“限幅”和“消抖”的優點；
改進了“消抖濾波法”中的某些缺陷，避免將干擾值匯入系統。
D、缺點：
對於快速變化的引數不宜。
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
*/
int Filter_Value;
int Value;
void setup() {
Serial.begin(9600); // 初始化串列埠通訊
randomSeed(analogRead(0)); // 產生隨機種子
Value = 300;
}
void loop() {
Filter_Value = Filter(); // 獲得濾波器輸出值
Serial.println(Filter_Value); // 串列埠輸出
delay(50);
}
// 用於隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
return random(295, 305);
}
// 限幅消抖濾波法
#define FILTER_A 1
#define FILTER_N 5
int i = 0;
int Filter() {
int NewValue;
int new_value;
NewValue = Get_AD();
if(((NewValue - Value) > FILTER_A) || ((Value - NewValue) > FILTER_A))
new_value = Value;
else
new_value = NewValue;
if(Value != new_value) {
i++;
if(i > FILTER_N) {
i = 0;
Value = new_value;
}
else
i = 0;
return Value;
}

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