濾波器學習之十一種通用濾波演算法
十一種通用濾波演算法 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=412；溫度，N=1
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 第11種方法：IIR 數字濾波器
A. 方法： 確定訊號頻寬， 濾之。 Y(n) = a1Y(n-1) + a2Y(n-2) + … + akY(n-k) + b0X(n) + b1X(n-1) + b2X(n-2) + … + bk*X(n-k)
B. 優點：高通，低通，帶通，帶阻任意。設計簡單(用matlab） C. 缺點：運算量大。
軟體濾波的C程式樣例
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;
}
二.在影象處理中應用到的濾波演算法例項：
BOOL WINAPI MedianFilter(LPSTR lpDIBBits, LONG lWidth, LONG lHeight,
int iFilterH, int iFilterW,
int iFilterMX, int iFilterMY)
{
// 指向源影象的指標
unsigned char* lpSrc;
// 指向要複製區域的指標
unsigned char* lpDst;
// 指向複製影象的指標
LPSTR lpNewDIBBits;
HLOCAL hNewDIBBits;
// 指向濾波器陣列的指標
unsigned char * aValue;
HLOCAL hArray;
// 迴圈變數
LONG i;
LONG j;
LONG k;
LONG l;
// 影象每行的位元組數
LONG lLineBytes;
// 計算影象每行的位元組數
lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth * 8);
// 暫時分配記憶體，以儲存新影象
hNewDIBBits = LocalAlloc(LHND, lLineBytes * lHeight);
// 判斷是否記憶體分配失敗
if (hNewDIBBits == NULL)
{
// 分配記憶體失敗
return FALSE;
}
// 鎖定記憶體
lpNewDIBBits = (char * )LocalLock(hNewDIBBits);
// 初始化影象為原始影象
memcpy(lpNewDIBBits, lpDIBBits, lLineBytes * lHeight);
// 暫時分配記憶體，以儲存濾波器陣列
hArray = LocalAlloc(LHND, iFilterH * iFilterW);
// 判斷是否記憶體分配失敗
if (hArray == NULL)
{
// 釋放記憶體
LocalUnlock(hNewDIBBits);
LocalFree(hNewDIBBits);
// 分配記憶體失敗
return FALSE;
}
// 鎖定記憶體
aValue = (unsigned char * )LocalLock(hArray);
// 開始中值濾波
// 行(除去邊緣幾行)
for(i = iFilterMY; i < lHeight - iFilterH + iFilterMY + 1; i++)
{
// 列(除去邊緣幾列)
for(j = iFilterMX; j < lWidth - iFilterW + iFilterMX + 1; j++)
{
// 指向新DIB第i行，第j個象素的指標
lpDst = (unsigned char*)lpNewDIBBits + lLineBytes * (lHeight - 1 - i) + j;
// 讀取濾波器陣列
for (k = 0; k < iFilterH; k++)
{
for (l = 0; l < iFilterW; l++)
{
// 指向DIB第i - iFilterMY + k行，第j - iFilterMX + l個象素的指標
lpSrc = (unsigned char*)lpDIBBits + lLineBytes * (lHeight - 1 - i + iFilterMY - k) + j - iFilterMX + l;
// 儲存象素值
aValue[k * iFilterW + l] = *lpSrc;
}
}
// 獲取中值
* lpDst = GetMedianNum(aValue, iFilterH * iFilterW);
}
}
// 複製變換後的影象
memcpy(lpDIBBits, lpNewDIBBits, lLineBytes * lHeight);
// 釋放記憶體
LocalUnlock(hNewDIBBits);
LocalFree(hNewDIBBits);
LocalUnlock(hArray);
LocalFree(hArray);
// 返回
return TRUE;
}
三.RC濾波的一種實現.
RcDigital(double & X, double & Y)
{
static int MidFlag;
static double Yn_1,Xn_1;
double MyGetX=0,MyGetY=0;
double Alfa;
Alfa=0.7;
if(X==0||Y==0)
{
MidFlag=0;
Xn_1=0;
Yn_1=0;
MyGetX=0;
MyGetY=0;
}
if(X>0&&Y>0)
{
if(MidFlag==1)
{
MyGetY = (1 - Alfa) * Y + Alfa * Yn_1;
MyGetX = (1 - Alfa) * X + Alfa * Xn_1;
Xn_1 = MyGetX;
Yn_1 = MyGetY;
}
else
{
MidFlag=1;
MyGetX = X;
MyGetY = Y;
Xn_1 = X;
Yn_1 = Y;
}
}
X = MyGetX;
Y = MyGetY;
}
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