vesperW · 2月28日

值得收藏!十大单片机 ADC 滤波算法(C 语言版)

一、限幅滤波法

1、方法:

  • 根据经验判断两次采样允许的最大偏差值(设为 A)
  • 每次检测到新值时判断:

a. 如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效

b. 如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值

2、优点:

  • 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰

3、缺点

  • 无法抑制那种周期性的干扰
  • 平滑度差
/* 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 10  
char 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;  
}

二、中位值滤波法

1、方法:

  • 连续采样 N 次(N 取奇数),把 N 次采样值按大小排列
  • 取中间值为本次有效值

2、优点:

  • 能有效克服因偶然因素引起的波动干扰
  • 对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果

3、缺点:

  • 对流量、速度等快速变化的参数不宜
define N 11  
char 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];  
}

三、算术平均滤波法

1、方法:

  • 连续取 N 个采样值进行算术平均运算
  • N 值较大时:信号平滑度较高,但灵敏度较低
  • N 值较小时:信号平滑度较低,但灵敏度较高
  • N 值的选取:一般流量,N=12;压力:N=4

2、优点:

  • 适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波
  • 这样信号的特点是有一个平均值,信号在某一数值范围附近上下波动

3、缺点:

  • 对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用
  • 比较浪费 RAM
#define N 12  
char filter()  
{  
    int sum = 0;  
    for(count = 0; count < N; count++)  
    {  
        sum += get_ad();  
    }   
    return (char)(sum/N);  
}

四、递推平均滤波法

1、方法:

  • 把连续取 N 个采样值看成一个队列
  • 队列的长度固定为 N
  • 每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)
  • 把队列中的 N 个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果
  • N 值的选取:流量,N=12;压力:N=4;液面,N=4 ~ 12;温度,N=1 ~ 4

2、优点:

  • 对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高
  • 适用于高频振荡的系统

3、缺点:

  • 灵敏度低
  • 对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差
  • 不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
  • 不适用于脉冲干扰比较严重的场合
  • 比较浪费 RAM
/* 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 10  
char 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;  
}

五、中位值平均滤波法

1、方法:

  • 相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”
  • 连续采样 N 个数据,去掉一个最大值和一个最小值
  • 然后计算 N-2 个数据的算术平均值
  • N 值的选取:3~14

2、优点:

  • 融合了两种滤波法的优点
  • 对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差

3、缺点:

  • 测量速度较慢,和算术平均滤波法一样
  • 比较浪费 RAM
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));  
}

六、限幅平均滤波法

1、方法:

  • 相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”
  • 每次采样到的新数据先进行限幅处理,
  • 再送入队列进行递推平均滤波处理

2、优点:

  • 融合了两种滤波法的优点
  • 对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差

3、缺点:

  • 比较浪费 RAM
#define A 10  
#define N 12  
char 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);  
}

七、一阶滞后滤波法

1、方法:

  • 取 a=0~1
  • 本次滤波结果=(1-a)本次采样值+a 上次滤波结果

2、优点:

  • 对周期性干扰具有良好的抑制作用
  • 适用于波动频率较高的场合

3、缺点:

  • 相位滞后,灵敏度低
  • 滞后程度取决于 a 值大小
  • 不能消除滤波频率高于采样频率的 1/2 的干扰信号
/*为加快程序处理速度,取a=0~100*/  
#define a 30  
char value;  
char filter()  
{  
    char new_value;  
    new_value = get_ad();  
    return ((100-a)*value + a*new_value);  
}

八、加权递推平均滤波法

1、方法:

  • 是对递推平均滤波法的改进,即不同时刻的数据加以不同的权
  • 通常是,越接近现时刻的数据,权取得越大。
  • 给予新采样值的权系数越大,则灵敏度越高,但信号平滑度越低

2、优点:

  • 适用于有较大纯滞后时间常数的对象
  • 和采样周期较短的系统

3、缺点:

  • 对于纯滞后时间常数较小,采样周期较长,变化缓慢的信号
  • 不能迅速反应交易系统当前所受干扰的严重程度,滤波效果差
/* coe数组为加权系数表 */  
#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();  
    }  
    for(count = 0; count < N; count++)  
    {  
        sum += value_buf[count] * coe[count];  
    }   
    return (char)(sum/sum_coe);  
}

九、消抖滤波法

1、方法:

  • 设置一个滤波计数器
  • 将每次采样值与当前有效值比较:
  • 如果采样值=当前有效值,则计数器清零
  • 如果采样值>或<当前有效值,则计数器+1,并判断计数器是否>=上限 N(溢出)
  • 如果计数器溢出,则将本次值替换当前有效值,并清计数器

2、优点:

  • 对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果,
  • 可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动

3、缺点:

  • 对于快速变化的参数不宜
  • 如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值,则会将干扰值当作有效值导入交易系统
#define N 12  
char 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;  
}

十、限幅消抖滤波法

1、方法:

  • 相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”
  • 先限幅,后消抖

2、优点:

  • 继承了“限幅”和“消抖”的优点
  • 改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统

3、缺点:

  • 对于快速变化的参数不宜
#define A 10  
#define N 12  
char 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;  
    }  
}

END

作者:小麦大叔
来源:小麦大叔

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