(笔记)十一种通用滤波算法

 

一、十一种通用滤波算法(理论)

1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
A、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
B、优点：
   能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰
C、缺点
   无法抑制那种周期性的干扰
   平滑度差

2、中位值滤波法
A、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
B、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
C、缺点：
   对流量、速度等快速变化的参数不宜

3、算术平均滤波法
A、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
B、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
C、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
  
4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
A、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
B、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
C、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
  
5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
A、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
B、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
C、缺点：
   测量速度较慢，和算术平均滤波法一样
   比较浪费RAM


6、限幅平均滤波法
A、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
B、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
C、缺点：
   比较浪费RAM

7、一阶滞后滤波法
A、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
B、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
C、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
  
8、加权递推平均滤波法
A、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
B、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
C、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

9、消抖滤波法
A、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
B、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
C、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

10、限幅消抖滤波法
A、方法：
   相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”
   先限幅,后消抖
B、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
C、缺点：
   对于快速变化的参数不宜


第11种方法：IIR 数字滤波器

A. 方法：
确定信号带宽， 滤之。
Y(n) = a1*Y(n-1) + a2*Y(n-2) + ... + ak*Y(n-k) + b0*X(n) + b1*X(n-1) + b2*X(n-2) + ... + bk*X(n-k)

B. 优点：高通，低通，带通，带阻任意。设计简单(用matlab）
C. 缺点：运算量大。


二、软件滤波的C程序样例

10种软件滤波方法的示例程序

假定从8位AD中读取数据（如果是更高位的AD可定义数据类型为int),子程序为get_ad();

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 */

 1 #define A 10
 2 
 3 char value;
 4 
 5 char filter()
 6 {
 7 　　char new_value;
 8 　　new_value = get_ad();
 9 　　if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new_value > A )
10 　　　　return value;
11
12 　　return new_value;
13 }

 

 


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*/

 

 1 #define N 11
 2 
 3 char filter()
 4 {
 5 　　char value_buf[N];
 6 　　char count,i,j,temp;
 7 　　for ( count=0;count<N;count++)
 8 　　{
 9 　　　　value_buf[count] = get_ad();
10 　　　　delay();
11 　　}
12 　　for (j=0;j<N-1;j++)
13 　　{
14 　　　　for (i=0;i<N-j;i++)
15 　　　　{
16    　　　　if ( value_buf>value_buf[i+1] )
17    　　　　{
18       　　　　temp = value_buf;
19       　　　　value_buf = value_buf[i+1];
20          　　value_buf[i+1] = temp;
21    　　　　}
22 　　　　}
23 　　}
24 　　return value_buf[(N-1)/2];
25 }

 

 

 



3、算术平均滤波法
/*
*/

 1 #define N 12
 2 
 3 char filter()
 4 {
 5 　　int sum = 0;
 6 　　for ( count=0;count<N;count++)
 7 　　{
 8 　　　　sum + = get_ad();
 9 　　　　delay();
10 　　}
11 　　return (char)(sum/N);
12 }

 

 


4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
/*
*/

 

 1 #define N 12
 2 
 3 char value_buf[N];
 4 char i=0;
 5 
 6 char filter()
 7 {
 8 　　char count;
 9 　　int sum=0;
10 　　value_buf[i++] = get_ad();
11 　　if ( i == N ) i = 0;
12 　　for ( count=0;count<N,count++)
13 　　　　sum = value_buf[count];
14 　　return (char)(sum/N);
15 }

 

 

 


5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
/*
*/

 1 #define N 12
 2 
 3 char filter()
 4 {
 5 　　char count,i,j;
 6 　　char value_buf[N];
 7 　　int sum=0;
 8 　　for (count=0;count<N;count++)
 9 　　{
10 　　　　value_buf[count] = get_ad();
11 　　　　delay();
12 　　}
13 　　for (j=0;j<N-1;j++)
14 　　{
15 　　　　for (i=0;i<N-j;i++)
16 　　　　{
17    　　　　if ( value_buf>value_buf[i+1] )
18    　　　　{
19       　　　　temp = value_buf;
20       　　　　value_buf = value_buf[i+1];
21          　　value_buf[i+1] = temp;
22    　　　　}
23 　　　　}
24 　　}
25 　　for(count=1;count<N-1;count++)
26 　　　　sum += value[count];
27 　　return (char)(sum/(N-2));
28 }

 

 



6、限幅平均滤波法
/*
*/
略 参考子程序1、3

 


7、一阶滞后滤波法
/* 为加快程序处理速度假定基数为100，a=0~100 */

 1 #define a 50
 2 
 3 char value;
 4 
 5 char filter()
 6 {
 7 　　char new_value;
 8 　　　　new_value = get_ad();
 9 　　return (100-a)*value + a*new_value;
10 }

 

 



8、加权递推平均滤波法
/* coe数组为加权系数表，存在程序存储区。*/

 1 #define N 12
 2 
 3 char code coe[N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};
 4 char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;
 5 
 6 char filter()
 7 {
 8 　　char count;
 9 　　char value_buf[N];
10 　　int sum=0;
11 　　for (count=0,count<N;count++)
12 　　{
13 　　　　value_buf[count] = get_ad();
14 　　　　delay();
15 　　}
16 　　for (count=0,count<N;count++)
17 　　　　sum += value_buf[count]*coe[count];
18 　　return (char)(sum/sum_coe);
19 }

 



9、消抖滤波法

 1 #define N 12
 2 
 3 char filter()
 4 {
 5 　　char count=0;
 6 　　char new_value;
 7 　　new_value = get_ad();
 8 　　while (value !=new_value);
 9 　　{
10 　　　　count++;
11 　　　　if (count>=N) return new_value;
12    　　　　delay();
13 　　　　new_value = get_ad();
14 　　}
15 　　return value;
16 }

 

 




10、限幅消抖滤波法
/*
*/
略 参考子程序1、9

 


11、IIR滤波例子

 1 int BandpassFilter4(int InputAD4)
 2 {
 3 　　int ReturnValue;
 4 　　int ii;
 5 　　RESLO=0;
 6 　　RESHI=0;
 7 　　MACS=*PdelIn;
 8 　　OP2=1068; //FilterCoeff4[4];
 9 　　MACS=*(PdelIn+1);
10 　　OP2=8; //FilterCoeff4[3];
11 　　MACS=*(PdelIn+2);
12 　　OP2=-2001;//FilterCoeff4[2];
13 　　MACS=*(PdelIn+3);
14 　　OP2=8; //FilterCoeff4[1];
15 　　MACS=InputAD4;
16 　　OP2=1068; //FilterCoeff4[0];
17 　　MACS=*PdelOu;
18 　　OP2=-7190;//FilterCoeff4[8];
19 　　MACS=*(PdelOu+1);
20 　　OP2=-1973; //FilterCoeff4[7];
21 　　MACS=*(PdelOu+2);
22 　　OP2=-19578;//FilterCoeff4[6];
23 　　MACS=*(PdelOu+3);
24 　　OP2=-3047; //FilterCoeff4[5];
25 　　*p=RESLO;
26 　　*(p+1)=RESHI;
27 　　mytestmul<<=2;
28 　　ReturnValue=*(p+1);
29 　　for (ii=0;ii<3;ii++)
30 　　{
31 　　　　DelayInput[ii]=DelayInput[ii+1];
32 　　　　DelayOutput[ii]=DelayOutput[ii+1];
33 　　}
34 　　DelayInput[3]=InputAD4;
35 　　DelayOutput[3]=ReturnValue;
36 
37 　　// if (ReturnValue<0)
38 　　// {
39 　　// ReturnValue=-ReturnValue;
40 　　// }
41 　　return ReturnValue;
42 }

 

 



三、在图像处理中应用到的滤波算法实例

  1 BOOL   WINAPI   MedianFilter(LPSTR   lpDIBBits,   LONG   lWidth,   LONG   lHeight,    
  2     int   iFilterH,   int   iFilterW,    
  3     int   iFilterMX,   int   iFilterMY)  
  4 {  
  5    
  6 　　//   指向源图像的指针  
  7 　　unsigned   char* lpSrc;  
  8    
  9 　　//   指向要复制区域的指针  
 10 　　unsigned   char* lpDst;  
 11    
 12 　　//   指向复制图像的指针  
 13 　　LPSTR lpNewDIBBits;  
 14 　　HLOCAL hNewDIBBits;  
 15    
 16 　　//   指向滤波器数组的指针  
 17 　　unsigned   char *aValue;  
 18 　　HLOCAL hArray;  
 19    
 20 　　//   循环变量  
 21 　　LONG i;  
 22 　　LONG j;  
 23 　　LONG k;  
 24 　　LONG l;  
 25    
 26 　　//   图像每行的字节数  
 27 　　LONG lLineBytes;  
 28    
 29 　　//   计算图像每行的字节数  
 30 　　lLineBytes   =   WIDTHBYTES(lWidth   *   8);  
 31    
 32 　　//   暂时分配内存，以保存新图像  
 33 　　hNewDIBBits   =   LocalAlloc(LHND,   lLineBytes   *   lHeight);  
 34    
 35 　　//   判断是否内存分配失败  
 36 　　if   (hNewDIBBits   ==   NULL)  
 37 　　{  
 38 　　　　//   分配内存失败  
 39 　　　　return   FALSE;  
 40 　　}  
 41    
 42 　　//   锁定内存  
 43 　　lpNewDIBBits   =   (char   *   )LocalLock(hNewDIBBits);  
 44    
 45 　　//   初始化图像为原始图像  
 46 　　memcpy(lpNewDIBBits,   lpDIBBits,   lLineBytes   *   lHeight);  
 47    
 48 　　//   暂时分配内存，以保存滤波器数组  
 49 　　hArray   =   LocalAlloc(LHND,   iFilterH   *   iFilterW);  
 50    
 51 　　//   判断是否内存分配失败  
 52 　　if   (hArray   ==   NULL)  
 53 　　{  
 54 　　　　//   释放内存  
 55 　　　　LocalUnlock(hNewDIBBits);  
 56 　　　　LocalFree(hNewDIBBits);  
 57    
 58 　　　　//   分配内存失败  
 59 　　　　return   FALSE;  
 60 　　}  
 61    
 62 　　//   锁定内存  
 63 　　aValue   =   (unsigned   char   *   )LocalLock(hArray);  
 64    
 65 　　//   开始中值滤波  
 66 　　//   行(除去边缘几行)  
 67 　　for(i   =   iFilterMY;   i   <   lHeight   -   iFilterH   +   iFilterMY   +   1;   i++)  
 68 　　{  
 69 　　　　//   列(除去边缘几列)  
 70 　　　　for(j   =   iFilterMX;   j   <   lWidth   -   iFilterW   +   iFilterMX   +   1;   j++)  
 71 　　　　{  
 72 　　　　　　//   指向新DIB第i行，第j个象素的指针  
 73 　　　　　　lpDst   =   (unsigned   char*)lpNewDIBBits   +   lLineBytes   *   (lHeight   -   1   -   i)   +   j;  
 74    
 75 　　　　　　//   读取滤波器数组  
 76 　　　　　　for   (k   =   0;   k   <   iFilterH;   k++)  
 77 　　　　　　{  
 78 　　　　　　　　for   (l   =   0;   l   <   iFilterW;   l++)  
 79 　　　　　　　　{  
 80 　　　　　　　　　　//   指向DIB第i   -   iFilterMY   +   k行，第j   -   iFilterMX   +   l个象素的指针  
 81 　　　　　　　　　　lpSrc   =   (unsigned   char*)lpDIBBits   +   lLineBytes   *   (lHeight   -   1   -   i   +   iFilterMY   -   k)   +   j   -   iFilterMX   +   l;  
 82    
 83 　　　　　　　　　　//   保存象素值  
 84 　　　　　　　　　　aValue[k   *   iFilterW   +   l]   =   *lpSrc;  
 85 　　　　　　　　}  
 86 　　　　　　}  
 87    
 88 　　　　　　//   获取中值  
 89 　　　　　　*lpDst   =   GetMedianNum(aValue,   iFilterH   *   iFilterW);  
 90 　　　　}  
 91 　　}  
 92    
 93 　　//   复制变换后的图像  
 94 　　memcpy(lpDIBBits,   lpNewDIBBits,   lLineBytes   *   lHeight);  
 95    
 96 　　//   释放内存  
 97 　　LocalUnlock(hNewDIBBits);  
 98 　　LocalFree(hNewDIBBits);  
 99 　　LocalUnlock(hArray);  
100 　　LocalFree(hArray);  
101    
102 　　//   返回  
103 　　return   TRUE;  
104 }

 

 

四、RC滤波的一种实现

 1 RcDigital(double & X, double & Y)
 2 {
 3 　　static int MidFlag;
 4 　　static double Yn_1,Xn_1;
 5 　　double MyGetX=0,MyGetY=0;
 6 　　double Alfa;
 7 　　Alfa=0.7;
 8 　　if(X==0||Y==0)
 9 　　{
10    　　MidFlag=0;
11    　　Xn_1=0;
12    　　Yn_1=0;
13    　　MyGetX=0;
14    　　MyGetY=0;
15 　　}
16 　　if(X>0&&Y>0)
17 　　{
18    　　if(MidFlag==1)
19    　　{
20     　　　　MyGetY = (1 - Alfa) * Y + Alfa * Yn_1;
21            MyGetX = (1 - Alfa) * X + Alfa * Xn_1;
22            Xn_1 = MyGetX;
23     　　　　Yn_1 = MyGetY;
24    　　}
25    　　else
26    　　{
27     　　　　MidFlag=1;
28     　　　　MyGetX = X;
29     　　　　MyGetY = Y;
30     　　　　Xn_1 = X;
31     　　　　Yn_1 = Y;
32    　　}
33 　　}
34 　　X = MyGetX;
35 　　Y = MyGetY;
36 }

 

posted on 2010-08-02 17:33  tdyizhen1314  阅读(51193)  评论(6)  编辑  收藏  举报

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