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blog:2023-11-23_share_adc_模數轉換_的10種濾波算法

Table of Contents

2023-11-23 Share: ADC（模數轉換）的10種濾波算法

  • This article is fine for understanding the ADC filter

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1、限幅濾波法（又稱程序判斷濾波法）

  • A、方法：
    • 根據經驗判斷,確定兩次採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
    • 無法抑制那種周期性的干擾
    • 平滑度差
  • /* A值可根據實際情況調整
value為有效值，new_value為當前採樣值
濾波程序返回有效的實際值 */
#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

  • A、方法：
    • 連續採樣N次（N取奇數）
    • 把N次採樣值按大小排列
    • 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參數有良好的濾波效果
  • C、缺點：
    • 對流量、速度等快速變化的參數不宜
  • /* 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

  • A、方法：
    • 連續取N個採樣值進行算術平均運算
    • N值較大時：信號平滑度較高,但靈敏度較低
    • N值較小時：信號平滑度較低,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信號進行濾波
    • 這樣信號的特點是有一個平均值,信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數據計算速度較快的實時控制不適用
    • 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、遞推平均濾波法（又稱滑動平均濾波法）

  • A、方法：
    • 把連續取N個採樣值看成一個隊列
    • 隊列的長度固定為N
    • 每次採樣到一個新數據放入隊尾,並扔掉原來隊首的一次數據.(先進先出原則)
    • 把隊列中的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;液面,N=4~12;溫度,N=1~4
  • B、優點：
    • 對周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採樣值偏差
    • 不適用於脈衝干擾比較嚴重的場合
    • 比較浪費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（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」
    • 連續採樣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採樣值偏差
  • C、缺點：
    • 測量速度較慢,和算術平均濾波法一樣
    • 比較浪費RAM
  • /*
*/
#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

  • A、方法：
    • 相當於「限幅濾波法」+「遞推平均濾波法」
    • 每次採樣到的新數據先進行限幅處理,
    • 再送入隊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採樣值偏差
  • C、缺點：
    • 比較浪費RAM
  • 略 參考子程序1、3

7、一階滯後濾波法

  • A、方法：
    • 取a=0~1
    • 本次濾波結果=（1-a）本次採樣值+a上次濾波結果
  • B、優點：
    • 對周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採樣頻率的1/2的干擾信號
  • /* 為加快程序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

  • A、方法：
    • 是對遞推平均濾波法的改進,即不同時刻的數據加以不同的權
    • 通常是,越接近現時刻的數據,權取得越大。
    • 給予新採樣值的權係數越大,則靈敏度越高,但信號平滑度越低
  • B、優點：
    • 適用於有較大純滯後時間常數的對象
    • 和採樣周期較短的系統
  • C、缺點：
    • 對於純滯後時間常數較小,採樣周期較長,變化緩慢的信號
    • 不能迅速反應系統當前所受干擾的嚴重程度,濾波效果差
  • /* coe數組為加權係數表，存在程序存儲區。*/
#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

  • A、方法：
    • 設置一個濾波計數器
    • 將每次採樣值與當前有效值比較：
      • 如果採樣值＝當前有效值,則計數器清零
      • 如果採樣值<>當前有效值,則計數器+1,並判斷計數器是否>=上限N(溢出)
      • 如果計數器溢出,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參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：
    • 對於快速變化的參數不宜
    • 如果在計數器溢出的那一次採樣到的值恰好是干擾值,則會將干擾值當作有效值導入系統
  • #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;
}

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,避免將干擾值導入系統
  • C、缺點：
    • 對於快速變化的參數不宜
    • 略 參考子程序1、9

11、IIR濾波程序

  • 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;
}

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Permalink blog/2023-11-23_share_adc_模數轉換_的10種濾波算法.txt · Last modified: 2023/11/23 15:47 by jethro

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