常见的滤波算法原理（实际情况需要更改）

最新推荐文章于 2024-12-31 16:40:11 发布

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#算法 #stm32 #单片机

本文详细介绍了限幅滤波、中位值滤波、算术平均、递推平均、中位值平均、低通滤波、加权递推、消抖及限幅消抖等滤波方法，针对不同类型的干扰和应用场景提供了解决方案。特别强调了每种方法的优点和缺点，适合信息技术领域的噪声抑制与信号处理。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/271154535
https://blog.youkuaiyun.com/richardgann/article/details/78780040

一、限幅滤波法

优点

能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰

缺点

无法抑制那种周期性的干扰，且平滑度差

/*
1、限幅滤波
A值可根据实际情况进行调整
value为有效值，new_value为当前采样值
滤波程序返回有效的真实值
*/
#define A 10 // 两次采样允许的最大偏差值
char value;// 最近一次有效的采样值
char Filter_Value;
void main()
{
   
   
	Filter_Value = filter();
	value = Filter_Value;
}
char filter(void){
   
   
	char new_value;
	new_value = get_ad();
	if((new_value-value>A)||(value-new_value>A)){
   
   
		return value;
	}else{
   
   
	return new_value;
	}
}

二、中位值滤波法

优点

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

缺点

对流量，速度等快速变化的参数不宜。

/*
/*
2、中位值滤波法
N值可根据实际情况调整
排序采用冒泡法（实际情况用快排会好一点）
 */
#define N 11

char filter(void) {
   
   
    char value_buf[N];
    char i, j, temp;
    for(i = 0; i < N; i++) {
   
   
        value_buf[i] = 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

定义

连续取N个采样值进行算术平均运算。

优点

适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波。
这种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。

缺点

对于测量速度较慢或要求数据计算较快的实时控制不适用。

 */
#define N 11

char filter(void) {
   
   
    int sum

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