非常值得一看—九種濾波演算法C語言實現
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今天帶著大家學習濾波演算法c語言（九種濾波演算法）實現，以及程式碼，大家可以學習瞭解下。。。。
1.限幅濾波演算法（程式判斷濾波演算法）
方法解析：
根據經驗判斷，確定兩次取樣允許的最大偏差值（設定為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只差>A,則本次值無效，放棄本次值，用上次值代替本次值。
優點：
能有效克服因偶然因素引起的脈衝干擾
缺點：
無法抑制那種週期性的干擾，平滑度差
#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
方法解析：
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
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
缺點：
對流量，速度等快速變化的引數不宜
#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[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.算術平均濾波
方法解析：
連續取N個取樣值進行平均運算，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12左右。
優點：
適應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
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並不適用，比較浪費RAM
#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（滑動平均濾波法）
方法解析：
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）。
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：一般12.
優點：
對週期性干擾有良好的抑制作用，平滑度高，適應於高頻振盪的系統
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打的取樣值偏差，不適用於脈衝干擾比較嚴重的場合
浪費RAM
#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（防脈衝干擾平均濾波法）
方法解析：
相當於中位值濾波+算術平均濾波，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
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。
缺點：
測量速度較慢，和演算法平均濾波一樣，浪費RAM。
#define N 12
char filter()
{
char count,i,j;
char value_buf[N];
int sum=0,temp=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));
}
6一階滯後濾波法
方法解析：
取a=0-1
本次濾波結果=（1-a）*本次取樣值+a*上次濾波結果
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
缺點：
相位滯後，靈敏度低，滯後程度取決於a值的大小，不能消除濾波頻率高於取樣頻率的1/2的干擾訊號
#define a 50
char value;
char filter()
{
char new_value;
new_value = get_ad();
return (100-a)*value + a*new_value;
}
7.加權遞推平均濾波法
方法解析：
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。
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
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。
#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);
}
8.消抖濾波法
方法解析：
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
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。
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
#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;
}
9.低通數字濾波
解析：
低通濾波也稱一階滯後濾波,方法是第N次取樣後濾波結果輸出值是(1-a)乘第N次取樣值加a乘上次濾波結果輸出值。可見a<<1。
該方法適用於變化過程比較慢的引數的濾波的C程式函式如下
float low_filter(float low_buf[])
{
float sample_value;
float X=0.01;
sample_value=(1_X)*low_buf[1]+X*low buf[0];
retrun(sample_value);
}
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今天帶著大家學習濾波演算法c語言（九種濾波演算法）實現，以及程式碼，大家可以學習瞭解下。。。。
1.限幅濾波演算法（程式判斷濾波演算法）
方法解析：
根據經驗判斷，確定兩次取樣允許的最大偏差值（設定為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只差>A,則本次值無效，放棄本次值，用上次值代替本次值。
優點：
能有效克服因偶然因素引起的脈衝干擾
缺點：
無法抑制那種週期性的干擾，平滑度差
#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
方法解析：
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
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
缺點：
對流量，速度等快速變化的引數不宜
#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[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.算術平均濾波
方法解析：
連續取N個取樣值進行平均運算，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12左右。
優點：
適應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
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並不適用，比較浪費RAM
#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（滑動平均濾波法）
方法解析：
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）。
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：一般12.
優點：
對週期性干擾有良好的抑制作用，平滑度高，適應於高頻振盪的系統
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打的取樣值偏差，不適用於脈衝干擾比較嚴重的場合
浪費RAM
#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（防脈衝干擾平均濾波法）
方法解析：
相當於中位值濾波+算術平均濾波，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
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。
缺點：
測量速度較慢，和演算法平均濾波一樣，浪費RAM。
#define N 12
char filter()
{
char count,i,j;
char value_buf[N];
int sum=0,temp=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));
}
6一階滯後濾波法
方法解析：
取a=0-1
本次濾波結果=（1-a）*本次取樣值+a*上次濾波結果
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
缺點：
相位滯後，靈敏度低，滯後程度取決於a值的大小，不能消除濾波頻率高於取樣頻率的1/2的干擾訊號
#define a 50
char value;
char filter()
{
char new_value;
new_value = get_ad();
return (100-a)*value + a*new_value;
}
7.加權遞推平均濾波法
方法解析：
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。
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
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。
#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);
}
8.消抖濾波法
方法解析：
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
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。
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
#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;
}
9.低通數字濾波
解析：
低通濾波也稱一階滯後濾波,方法是第N次取樣後濾波結果輸出值是(1-a)乘第N次取樣值加a乘上次濾波結果輸出值。可見a<<1。
該方法適用於變化過程比較慢的引數的濾波的C程式函式如下
float low_filter(float low_buf[])
{
float sample_value;
float X=0.01;
sample_value=(1_X)*low_buf[1]+X*low buf[0];
retrun(sample_value);
}
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