收藏！单片机上常用的10个滤波算法
1）方法
根据经验判断两次采样允许的最大偏差值A。
每次采新值时判断：
若本次值与上次值之差<=A，则本次有效；
若本次值与上次值之差>A，本次无效，用上次值代替本次。
2）优缺点
克服脉冲干扰，无法抑制周期性干扰，平滑度差。
3）代码
/* A值根据实际调，Value有效值，new_Value当前采样值，程序返回有效的实际值 */#define A 10char Value;char filter(){ char new_Value; new_Value = get_ad(); //获取采样值 if( abs(new_Value - Value) > A) return Value; //abs()取绝对值函数 return new_Value;}
1）方法
连续采样N次，按大小排列；取中间值为本次有效值。
2）优缺点
克服波动干扰，对温度等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果，对速度等快速变化的参数不宜。
3）代码
#define N 11char filter(){ char value_buf[N]; char count,i,j,temp; for(count = 0;count < N;count++) //获取采样值 { 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];}
1）方法
连续采样N次，取平均；
N较大时平滑度高，灵敏度低；
N较小时平滑度低，灵敏度高。
一般N=12。
2）优缺点
适用于存在随机干扰的系统，占用RAM多，速度慢。
3）代码
#define N 12char filter(){ int sum = 0; for(count = 0;count<N;count++) sum += get_ad(); return (char)(sum/N);}
1）方法
取N个采样值形成队列，先进先出；取均值。
一般N=4~12。
2）优缺点
对周期性干扰抑制性好，平滑度高；
适用于高频振动系统；
灵敏度低，RAM占用较大，脉冲干扰严重。
3）代码
/* A值根据实际调，Value有效值，new_Value当前采样值，程序返回有效的实际值 */#define A 10char Value;char filter(){ char new_Value; new_Value = get_ad(); //获取采样值 if( abs(new_Value - Value) > A) return Value; //abs()取绝对值函数 return new_Value;}
1）方法
采样N个值，去掉最大最小；
计算N-2的平均值；
N=3~14。
2）优缺点
融合了中位值、平均值的优点，消除脉冲干扰。
计算速度慢，RAM占用大。
3）代码
char filter(){ char count,i,j; char Value_buf[N]; int sum=0; for(count=0;count<N;count++) Value_buf[count]= get_ad(); 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_buf[count]; return (char)(sum/(N-2));}
1）方法
每次采样数据先限幅后送入队列，取平均值。
2）优缺点
融合限幅、均值、队列的优点，消除脉冲干扰，占RAM较多。
3）代码
#define A 10#define N 12char value,i=0;char value_buf[N];char filter(){ char new_value,sum=0; new_value=get_ad(); if(Abs(new_value-value)<A) value_buf[i++]=new_value; if(i==N)i=0; for(count =0 ;count<N;count++) sum+=value_buf[count]; return (char)(sum/N);}
1）方法
取a=0~1
本次滤波结果= (1-a) × 本次采样 ＋ a × 上次结果
2）优缺点
良好一直周期性干扰，适用波动频率较高场合。
灵敏度低，相位滞后。
3）代码
/*为加快程序处理速度，取a=0~100*/#define a 30char value;char filter(){ char new_value; new_value=get_ad(); return ((100-a)*value + a*new_value);}
1）方法
对递推平均滤波的改进，不同时刻的数据加以不同权重，通常越新的数据权重越大，这样灵敏度高，但平滑度低。
2）优缺点
适用有较大滞后时间常数和采样周期短的系统，对滞后时间常数小，采样周期长、变化慢的信号不能迅速反应其所受干扰。
3）代码
/* coe数组为加权系数表 */#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(); } for(count=0;count<N;count++) sum+=value_buf[count]*coe[count]; return (char)(sum/sum_coe);}
1）方法
设置一个滤波计数器，将采样值与当前有效值比较、
若采样值=当前有效值，则计数器清0。
若采样值不等于当前有效值，则计数器+1。
若计数器溢出，则采样值替换当前有效值，计数器清0。
2）优缺点
对变化慢的信号滤波效果好，变化快的不好。
避免临界值附近的跳动，计数器溢出时若采到干扰值则无法滤波。
3）代码
#define N 12char filter(){ char count=0,new_value; new_value=get_ad(); while(value!=new_value) { count++; if(count>=N) return new_value; new_value=get_ad(); } return value;}
1）方法
先限幅，后消抖。
2）优缺点
融合了限幅、消抖的优点，避免引入干扰值，对快速变化的信号不宜。
3）代码
#define A 10#define N 12char value;char filter(){ char new_value,count=0; new_value=get_ad(); while(value!=new_value) { if(Abs(value-new_value)<A) { count++; if(count>=N) return new_value; new_value=get_ad(); } return value; }}
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