常见的滤波法（下）

常见的滤波法（下）

6. 一阶滞后滤波法

• 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。
• 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的1/2的干扰信号。

#define FILTER7_A 0.01
u16 Value;
u16 filter7() 
{
  int NewValue;
	Value = ftable[b-1];		
  NewValue = ftable[b];		
	b++;
	if(b==255)   b=1;
  Value = (int)((float)NewValue * FILTER7_A + (1.0 - FILTER7_A) * (float)Value);
//	printf("%d\n",Value);
  return Value;
}
void pros7(void)
{
	u16 i=0;
	for(i=0;i<255;i++)
	{
     print_host(ftable[i],filter7());
	}
}

7. 加权递推平均滤波法

• 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。
• 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。

#define FILTER8_N 12
int coe[FILTER8_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[FILTER8_N + 1];
int filter8() 
{
  int i;
  int filter_sum = 0;
  filter_buf[FILTER8_N] = ftable[a];		
	a++;
	if(a==255)   a=0;
  for(i = 0; i < FILTER8_N; i++) 
 {
    filter_buf[i] = filter_buf[i + 1]; // 所有数据左移，低位仍掉
    filter_sum += filter_buf[i] * coe[i];
  }
  filter_sum /= sum_coe;
//	printf("%d\n",filter_sum);
  return filter_sum;
}

void pros8(void)
{
	u16 i=0;
	for(i=0;i<255;i++)
	{
     print_host(ftable[i],filter8());
	}
}

8. 消抖滤波法

• 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。
• 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 FILTER9_N 51
u16 i = 0;
u16 Value;
u16 filter9() 
{
  int new_value;
	Value = ftable[b-1];
  new_value = ftable[b];		
	b++;
	if(b==255)   b=1;
  if(Value != new_value) 
	{
    i++;
    if(i > FILTER9_N) 
		{
      i = 0;
      Value = new_value;
    }
  }
  else   i = 0;
  return Value;
}

void pros9(void)
{
	u16 i=0;
	for(i=0;i<255;i++)
	{
     print_host(ftable[i],filter9());
	}
}

9. 限幅消抖滤波法

• 方法：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

#define FILTER10_A 51
#define FILTER10_N 5
u16 i = 0;
u16 Value;

u16 filter10() 
{
  u16 NewValue;
  u16 new_value;
	Value = ftable[b-1];
  NewValue = ftable[b];		
	b++;
	if(b==255)   b=1;
  if(((NewValue - Value) > FILTER10_A) || ((Value - NewValue) > FILTER10_A))
    new_value = Value;
  else
    new_value = NewValue;
  if(Value != new_value) 
	{
    i++;
    if(i > FILTER10_N) 
		{
      i = 0;
      Value = new_value;
    }
  }
  else   i = 0;
  return Value;
}

void pros10(void)
{
	u16 i=0;
	for(i=0;i<255;i++)
	{
     print_host(ftable[i],filter10());
	}
}

10. 限幅平均滤波法

• 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。

• 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。

• 缺点：比较浪费RAM。

#define FILTER6_N 3
#define FILTER6_A 51
int filter_buf[FILTER6_N];

int filter6() 
{
  int i;
  int filter_sum = 0;
  filter_buf[FILTER6_N - 1] = ftable[a];		
	a++;
	if(a==255)   a=0;
  if(((filter_buf[FILTER6_N - 1] - filter_buf[FILTER6_N - 2]) > FILTER6_A) || ((filter_buf[FILTER6_N - 2] - filter_buf[FILTER6_N - 1]) > FILTER6_A))
    filter_buf[FILTER6_N - 1] = filter_buf[FILTER6_N - 2];
  for(i = 0; i < FILTER6_N - 1; i++) 
	{
    filter_buf[i] = filter_buf[i + 1];
    filter_sum += filter_buf[i];
  }
//	printf("%d\n",filter_sum / ( FILTER6_N - 1));
  return filter_sum / (FILTER6_N - 1);
}

void pros6(void)
{
  print_host(4,filter6());
}