十种数据采集滤波的方法和编程实例

以下介绍十种数据采集滤波的方法和编程实例。

这10种方法针对不同的噪声和采样信号具有不同的性能，

为不同场合的应用提供了较广的选择空间。

选择这些方法时，必须了解电路种存在

的主要噪声类型，主要包括一下方面：

* 噪声是突发随机噪声还是周期性噪声

* 噪声频率的高低

* 采样信号的类型是块变信号还是慢变信号

* 另外还要考虑系统可供使用的资源等

通过对噪声和采样性能分析，

选用最合适的方法以及确定合理的参数，才能达到良好的效果。

    目前用于数据采集滤波的主要方法有以下10种，

这10种方法都是在时域上进行处理的，

相对于从频域角度设计的IIR或者FIR滤波器，

其实现简单，运算量小，而性能可以满足

绝大部分的场合的应用要求

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

 1、限副滤波

/*  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()

{

   char  new_value;

   new_value = get_ad();

   if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new_value > A )

      return value;

   return new_value

}

　//=================================================================================================

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

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()

{

   char value_buf[N];

   char count,i,j,temp;

   for ( count=0;count<N;count++)

   {

      value_buf[count] = 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];

}   

//=================================================================================================

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

3、算术平均滤波法

/*

*/

#define N 12

char filter()

{

   int  sum = 0;

   for ( count=0;count<N;count++)

   {

      sum + = get_ad();

      delay();

   }

   return (char)(sum/N);

}

//=================================================================================================

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

4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）

/*

*/

#define N 12

char value_buf[N];

char i=0;

char filter()

{

   char count;

   int  sum=0;

   value_buf[i++] = get_ad();

   if ( i == N )   i = 0;

   for ( count=0;count<N,count++)

      sum = value_buf[count];

   return (char)(sum/N);

}

//=================================================================================================     

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