说明：
假设从8位AD中读取数据（若是更高位的AD，可将数据类型定义为int）
子程序为get_ad()
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值可根据实际情况调整 value为有效值，new_value为当前采样值 滤波程序返回有效的实际值 */ #define A 10 char 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 */ #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、算数平均滤波法
说明：
连续取N个采样值进行算术平均运算。
优点：
试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
/* 3、算数平均滤波法 */ #define N 11 char filter(void) { int sum = 0, i = 0; for(i = 0; i < N; i++) { sum += get_ad(); delay(); } return (char)(sum / N); }
四、递推平均滤波法
说明：
把连续N个采样值看成一个队列，队列长度固定为N；
每次采样到一个新数据放入队尾，并扔掉队首的一次数据。把队列中的N各数据进行平均运算，即获得新的滤波结果
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。
缺点：
灵敏度低；
对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差，不适于脉冲干扰较严重的场合 不适合用于开关电源电路。
/* 4、递推平均滤波法 */ #define N 12 char value_buf[N]; char i = 0; char filter(void) { char count = 0; int sum = 0; value_buf[i++] = get_ad(); if(i == N) { i = 0; //先进先出 } for(count = 0; count < N; count++) { sum += value_buf[count]; } return (char)(sum / N); }
五、中位值平均滤波法
说明：
采一组队列去掉最大值和最小值
优点：
融合了两种滤波的优点。对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除有其引起的采样值偏差。
对周期干扰有良好的抑制作用，平滑度高，适于高频振荡的系统。
缺点：
测量速度慢。
/* 5、中位值平均滤波法 */ #define N 12 char filter(void) { char i = 0, j = 0, temp = 0; char value_buf[N]; int sum = 0; 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; } } } for(i = 1; i < N - 1; i++) { sum += value_buf[i]; } return (char)(sum / (N - 2)); }
六、限幅平均滤波法
优点：
缺点：
比较浪费RAM。
/* 6、限幅平均滤波法 结合程序1和3 */
七、一阶滞后滤波法
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。
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1/2的干扰信号。
/* 7、一阶滞后滤波法 为加块程序处理速度，假定基数 = 100 a = 0 ~ 100 */ #define A 50 char value = 0; char filter(void) { char new_value = 0; new_value = get_ad(); return (100 - A) * value + a * new_value; }
八、加权递推平均滤波法
说明：
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。
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。
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；
不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度，滤波效果差。
/* 8、加权递推平均滤波法 coe数组为加权系数表 */ #define N 12 char coe[N] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12}; char sum_coe = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 + 11 + 12; char filter(void) { char i = 0; char value_buf[N]; int sum = 0; for(i = 0; i < N; i++) { value_buf[i] = get_ad(); delay(); } for(i = 0; i < N; i++) { sum += value_buf[i] * coe[i]; } return (char)(sum / sum_coe); }
九、消抖滤波法
说明：
- 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<>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。
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。 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系统。
#define N 12 char filter(void) { char i = 0; char new_value = 0, value = 0; new_value = get_ad(); while(value != new_value) { i++; if(i > N) { return new_value; } delay(); new_value = get_ad(); } return value; }
十、限幅消抖滤波法
说明：
- 相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”；
- 先限幅，后消抖。
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。
缺点：
- 对于快速变化的参数不宜。
/* 10、限幅消抖滤波法 参考程序1和9 */
十一、低通滤波法
/* 11、低通滤波 */ #define A 0.25 char value; //value 为已有值 char filter(void) { char new_value = 0; new_value = get_ad(); return (a * new_value + (1 - a) * value); }
