多语言展示
当前在线:561今日阅读:23今日分享:31

Arduino:十大滤波算法(转载)

最近在做Arduino小车,用到超声波滤波器,想使用滤波算法。就在网上百度滤波算法,比较经典的十大滤波算法;感觉比较好,转载一下极客工坊的shenhaiyu写的十大滤波算法;1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法) 2、中位值滤波法 3、算术平均滤波法 4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法) 5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法) 6、限幅平均滤波法 7、一阶滞后滤波法 8、加权递推平均滤波法 9、消抖滤波法 10、限幅消抖滤波法
工具/原料
1

Arduino开发板

2

组装小车

方法/步骤
1

1、限幅滤波法/程序判断滤波法A、名称:限幅滤波法(又称程序判断滤波法) B、方法:     根据经验判断,确定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:     如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效,     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。 C、优点:     能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。 D、缺点:     无法抑制那种周期性的干扰。     平滑度差。 E、整理:

2

int Filter_Value;//定义全局变量 int Value; void setup() {   Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信    randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子   Value = 300; } void loop() {   Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值   Value = Filter_Value;          // 最近一次有效采样的值,该变量为全局变量   Serial.println(Filter_Value); // 串口输出   delay(50); } // 用于随机产生一个300左右的当前值 int Get_AD() {   return random(295, 305); } // 限幅滤波法(又称程序判断滤波法) #define FILTER_A 1 int Filter() {   int NewValue;   NewValue = Get_AD();   if(((NewValue - Value) > FILTER_A) || ((Value - NewValue) > FILTER_A))     return Value;   else     return NewValue; }

3

2、中位值滤波法A、名称:中位值滤波法 B、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。 C、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。 D、缺点:     对流量、速度等快速变化的参数不宜。 E、整理:shenhaiyu 2013-11-01

4

code:int Filter_Value;//滤波值 void setup() {   Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信   randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子 } void loop() {   Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值Serial.println(Filter_Value); // 串口输出   delay(50); } // 用于随机产生一个300左右的当前值 int Get_AD() {   return random(295, 305); } // 中位值滤波法 #define FILTER_N 101 int Filter() {   int filter_buf[FILTER_N];//定义整型数组;   int i, j;   int filter_temp;   for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {  filter_buf = Get_AD();//产生101个随机数     delay(1);   }   // 采样值从小到大排列(冒泡法)   for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j++) {//比较N轮     for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i++) {       if(filter_buf > filter_buf[i + 1]) {         filter_temp = filter_buf;//前一个和后一个进行比较         filter_buf = filter_buf[i + 1];        filter_buf[i + 1] = filter_temp;       }     }   }   return filter_buf[(FILTER_N - 1) / 2];//返回中位值 }

5

3、算术平均滤波法A、名称:算术平均滤波法B、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。C、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。D、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。E、整理:shenhaiyu 2013-11-01

6

int Filter_Value;//定义全局变量,滤波值 void setup() {   Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信   randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子 } void loop() {   Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值   Serial.println(Filter_Value); // 串口输出   delay(50); } // 用于随机产生一个300左右的当前值 int Get_AD() {   return random(295, 305); } // 算术平均滤波法 #define FILTER_N 12 int Filter() {   int i;   int filter_sum = 0;   for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {     filter_sum += Get_AD();//求和     delay(1);   }   return (int)(filter_sum / FILTER_N); }

7

4、递推平均滤波法/滑动平均滤波法 A、名称:递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法) B、方法:     把连续取得的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,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。 C、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。 D、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。 E、整理:shenhaiyu 2013-11-01

8

int Filter_Value; void setup() {   Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信   randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子 } void loop() {   Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值   Serial.println(Filter_Value); // 串口输出   delay(50); } // 用于随机产生一个300左右的当前值 int Get_AD() {   return random(295, 305); } // 递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法) #define FILTER_N 12//宏定义队列长度 int filter_buf[FILTER_N + 1];//定义数组长度N+1 int Filter() {   int i;   int filter_sum = 0;   filter_buf[FILTER_N] = Get_AD();//获取N个随机数   for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {     filter_buf = filter_buf[i + 1]; // 所有数据左移,低位仍掉     filter_sum += filter_buf;//N个数之和;   }   return (int)(filter_sum / FILTER_N); }

9

5、中位值平均滤波法/防脉冲干扰平均滤波法 A、名称:中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法) B、方法:     采一组队列去掉最大值和最小值后取平均值,     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:3-13。 C、优点:     融合了“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”两种滤波法的优点。     对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由其所引起的采样值偏差。     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。 D、缺点:     计算速度较慢,和算术平均滤波法一样。     比较浪费RAM。 E、整理:shenhaiyu 2013-11-01

10

int Filter_Value; void setup() {   Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信   randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子 } void loop() {   Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值   Serial.println(Filter_Value); // 串口输出   delay(50); } // 用于随机产生一个300左右的当前值 int Get_AD() {   return random(295, 305); } // 中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)(算法1) #define FILTER_N 100//N长度 int Filter() {   int i, j;   int filter_temp, filter_sum = 0;   int filter_buf[FILTER_N];//数组长度   for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {     filter_buf = Get_AD();     delay(1);  }   // 采样值从小到大排列(冒泡法)   for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j++) {//N轮计算     for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i++) {       if(filter_buf > filter_buf[i + 1]) {//前一个数和后一个数         filter_temp = filter_buf;         filter_buf = filter_buf[i + 1];         filter_buf[i + 1] = filter_temp;       }     }   }   // 去除最大最小极值后求平均   for(i = 1; i < FILTER_N - 1; i++) filter_sum += filter_buf;   return filter_sum / (FILTER_N - 2); }//  中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)(算法2) #define FILTER_N 100 int Filter() {   int i;  int filter_sum = 0;   int filter_max, filter_min;   int filter_buf[FILTER_N];//定义数组   for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {     filter_buf = Get_AD();     delay(1);  }   filter_max = filter_buf[0];   filter_min = filter_buf[0];   filter_sum = filter_buf[0];   for(i = FILTER_N - 1; i > 0; i--) {//从大与0的数组比较     if(filter_buf > filter_max)       filter_max=filter_buf;     else if(filter_buf < filter_min)       filter_min=filter_buf;     filter_sum = filter_sum + filter_buf;//求和     filter_buf = filter_buf[i - 1];//下一个值   }   i = FILTER_N - 2;   filter_sum = filter_sum - filter_max - filter_min + i / 2; // +i/2 的目的是为了四舍五入   filter_sum = filter_sum / i;   return filter_sum; }

12

#define FILTER_N 12 int Filter_Value; int filter_buf[FILTER_N]; void setup() {   Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信   randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子   filter_buf[FILTER_N - 2] = 300; } void loop() {   Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值   Serial.println(Filter_Value); // 串口输出   delay(50); } // 用于随机产生一个300左右的当前值 int Get_AD() {   return random(295, 305);} // 限幅平均滤波法 #define FILTER_A 1 int Filter() {   int i;   int filter_sum = 0;   filter_buf[FILTER_N - 1] = Get_AD();//生成N的随机值   if(((filter_buf[FILTER_N - 1] - filter_buf[FILTER_N - 2]) > FILTER_A) || ((filter_buf[FILTER_N - 2] - filter_buf[FILTER_N - 1]) > FILTER_A))//限幅     filter_buf[FILTER_N - 1] = filter_buf[FILTER_N - 2];   for(i = 0; i < FILTER_N - 1; i++) {     filter_buf = filter_buf[i + 1];//N-1个值     filter_sum += filter_buf;   }   return (int)filter_sum / (FILTER_N - 1); }

13

7、一阶滞后滤波法 A、名称:一阶滞后滤波法 B、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。 C、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。 D、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。 E、整理:shenhaiyu 2013-11-01

14

int Filter_Value; int Value; void setup() {   Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信   randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子   Value = 300; } void loop() {   Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值   Serial.println(Filter_Value); // 串口输出   delay(50); } // 用于随机产生一个300左右的当前值 int Get_AD() {   return random(295, 305); } // 一阶滞后滤波法 #define FILTER_A 0.01 int Filter() {   int NewValue;   NewValue = Get_AD();   Value = (int)((float)NewValue * FILTER_A + (1.0 - FILTER_A) * (float)Value);//一阶滞后滤波   return Value; }

15

8、加权递推平均滤波法 A、名称:加权递推平均滤波法 B、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。 C、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。 D、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。 E、整理:shenhaiyu 2013-11-01

16

int Filter_Value; void setup() {   Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信   randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子 } void loop() {   Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值   Serial.println(Filter_Value); // 串口输出   delay(50); } // 用于随机产生一个300左右的当前值 int Get_AD() {   return random(295, 305); } // 加权递推平均滤波法#define FILTER_N 12 int coe[FILTER_N] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12};    // 加权系数表 int sum_coe = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 + 11 + 12; // 加权系数和 int filter_buf[FILTER_N + 1]; int Filter() {   int i;   int filter_sum = 0;   filter_buf[FILTER_N] = Get_AD();   for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {     filter_buf = filter_buf[i + 1]; // 所有数据左移,低位仍掉     filter_sum += filter_buf * coe;   }   filter_sum /= sum_coe;   return filter_sum; }

17

9、消抖滤波法 A、名称:消抖滤波法 B、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<>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。 C、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。 D、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。 E、整理:shenhaiyu 2013-11-01

18

int Filter_Value; int Value; void setup() {   Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信   randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子   Value = 300; } void loop() {  Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值   Serial.println(Filter_Value); // 串口输出   delay(50); } // 用于随机产生一个300左右的当前值 int Get_AD() {   return random(295, 305); } // 消抖滤波法 #define FILTER_N 12 int i = 0; int Filter() {   int new_value;   new_value = Get_AD();   if(Value != new_value) {     i++;//计数     if(i > FILTER_N) {//有效       i = 0;//清零       Value = new_value;//新值取代旧值     }   }   else     i = 0;   return Value; }

19

10、限幅消抖滤波法 A、名称:限幅消抖滤波法 B、方法:     相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”;     先限幅,后消抖。 C、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。 D、缺点:     对于快速变化的参数不宜。 E、整理:shenhaiyu 2013-11-01

20

int Filter_Value; int Value; void setup() {   Serial.begin(9600);      // 初始化串口通信   randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子   Value = 300; } void loop() {   Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值   Serial.println(Filter_Value); // 串口输出   delay(50); } // 用于随机产生一个300左右的当前值 int Get_AD() {   return random(295, 305); } // 限幅消抖滤波法 #define FILTER_A 1 #define FILTER_N 5 int i = 0; int Filter() {   int NewValue;   int new_value;  NewValue = Get_AD();   if(((NewValue - Value) > FILTER_A) || ((Value - NewValue) > FILTER_A))//限幅     new_value = Value;   else     new_value = NewValue;   if(Value != new_value) {     i++;//计数     if(i > FILTER_N) {       i = 0;//有效,清零       Value = new_value;//心智代替旧值     }   }  else     i = 0;   return Value; }

注意事项
1

注意算法容易,难点是学会如何使用它们

2

经典算法,很实用

推荐信息