十大滤波算法程序大全
一、arduino版
1、限幅濾波法（又稱程序判斷濾波法）
2、中位值濾波法
3、算術平均濾波法
4、遞推平均濾波法（又稱滑動平均濾波法）
5、中位值平均濾波法（又稱防脈沖干擾平均濾波法）
6、限幅平均濾波法
7、一階滯后濾波法
8、加權遞推平均濾波法
9、消抖濾波法
10、限幅消抖濾波法
11、新增加 卡爾曼濾波（非擴展卡爾曼）
程序默認對int類型數據進行濾波，如需要對其他類型進行濾波，只需要把程序中所有int替換成long、float或者double即可。
?
1、限幅濾波法（又稱程序判斷濾波法）
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/*
A、名稱：限幅濾波法（又稱程序判斷濾波法）
B、方法：
?? ?根據經驗判斷，確定兩次采樣允許的最大偏差值（設為A），
?? ?每次檢測到新值時判斷：
?? ?如果本次值與上次值之差<=A，則本次值有效，
?? ?如果本次值與上次值之差>A，則本次值無效，放棄本次值，用上次值代替本次值。
C、優點：
?? ?能有效克服因偶然因素引起的脈沖干擾。
D、缺點：
?? ?無法抑制那種周期性的干擾。
?? ?平滑度差。
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
*/
?
int Filter_Value;
int Value;
?
void setup() {
??Serial.begin(9600);? ?? ? // 初始化串口通信
??randomSeed(analogRead(0)); // 產生隨機種子
??Value = 300;
}
?
void loop() {
??Filter_Value = Filter();? ?? ? // 獲得濾波器輸出值
??Value = Filter_Value;? ?? ?? ? // 最近一次有效采樣的值，該變量為全局變量
??Serial.println(Filter_Value); // 串口輸出
??delay(50);
}
?
// 用于隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
??return random(295, 305);
}
?
// 限幅濾波法（又稱程序判斷濾波法）
#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;
}
2、中位值濾波法
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/*
A、名稱：中位值濾波法
B、方法：
?? ?連續采樣N次（N取奇數），把N次采樣值按大小排列，
?? ?取中間值為本次有效值。
C、優點：
?? ?能有效克服因偶然因素引起的波動干擾；
?? ?對溫度、液位的變化緩慢的被測參數有良好的濾波效果。
D、缺點：
?? ?對流量、速度等快速變化的參數不宜。
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
*/
?
int Filter_Value;
?
void setup() {
??Serial.begin(9600);? ?? ? // 初始化串口通信
??randomSeed(analogRead(0)); // 產生隨機種子
}
?
void loop() {
??Filter_Value = Filter();? ?? ? // 獲得濾波器輸出值
??Serial.println(Filter_Value); // 串口輸出
??delay(50);
}
?
// 用于隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
??return random(295, 305);
}
?
// 中位值濾波法
#define FILTER_N 101
int Filter() {
??int filter_buf[FILTER_N];
??int i, j;
??int filter_temp;
??for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
? ? filter_buf[i] = Get_AD();
? ? delay(1);
??}
??// 采樣值從小到大排列（冒泡法）
??for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j++) {
? ? for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i++) {
? ?? ?if(filter_buf[i] > filter_buf[i + 1]) {
? ?? ???filter_temp = filter_buf[i];
? ?? ???filter_buf[i] = filter_buf[i + 1];
? ?? ???filter_buf[i + 1] = filter_temp;
? ?? ?}
? ? }
??}
??return filter_buf[(FILTER_N - 1) / 2];
}
3、算術平均濾波法
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/*
A、名稱：算術平均濾波法
B、方法：
?? ?連續取N個采樣值進行算術平均運算：
?? ?N值較大時：信號平滑度較高，但靈敏度較低；
?? ?N值較小時：信號平滑度較低，但靈敏度較高；
?? ?N值的選取：一般流量，N=12；壓力：N=4。
C、優點：
?? ?適用于對一般具有隨機干擾的信號進行濾波；
?? ?這種信號的特點是有一個平均值，信號在某一數值范圍附近上下波動。
D、缺點：
?? ?對于測量速度較慢或要求數據計算速度較快的實時控制不適用；
?? ?比較浪費RAM。
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
*/
?
int Filter_Value;
?
void setup() {
??Serial.begin(9600);? ?? ? // 初始化串口通信
??randomSeed(analogRead(0)); // 產生隨機種子
}
?
void loop() {
??Filter_Value = Filter();? ?? ? // 獲得濾波器輸出值
??Serial.println(Filter_Value); // 串口輸出
??delay(50);
}
?
// 用于隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
??return random(295, 305);
}
?
// 算術平均濾波法
#define FILTER_N 12
int Filter() {
??int i;
??int filter_sum = 0;
??for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
? ? filter_sum += Get_AD();
? ? delay(1);
??}
??return (int)(filter_sum / FILTER_N);
}
4、遞推平均濾波法（又稱滑動平均濾波法）
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/*
A、名稱：遞推平均濾波法（又稱滑動平均濾波法）
B、方法：
?? ?把連續取得的N個采樣值看成一個隊列，隊列的長度固定為N，
?? ?每次采樣到一個新數據放入隊尾，并扔掉原來隊首的一次數據（先進先出原則），
?? ?把隊列中的N個數據進行算術平均運算，獲得新的濾波結果。
?? ?N值的選取：流量，N=12；壓力，N=4；液面，N=4-12；溫度，N=1-4。
C、優點：
?? ?對周期性干擾有良好的抑制作用，平滑度高；
?? ?適用于高頻振蕩的系統。
D、缺點：
?? ?靈敏度低，對偶然出現的脈沖性干擾的抑制作用較差；
?? ?不易消除由于脈沖干擾所引起的采樣值偏差；
?? ?不適用于脈沖干擾比較嚴重的場合；
?? ?比較浪費RAM。
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
*/
?
int Filter_Value;
?
void setup() {
??Serial.begin(9600);? ?? ? // 初始化串口通信
??randomSeed(analogRead(0)); // 產生隨機種子
}
?
void loop() {
??Filter_Value = Filter();? ?? ? // 獲得濾波器輸出值
??Serial.println(Filter_Value); // 串口輸出
??delay(50);
}
?
// 用于隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
??return random(295, 305);
}
?
// 遞推平均濾波法（又稱滑動平均濾波法）
#define FILTER_N 12
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[i] = filter_buf[i + 1]; // 所有數據左移，低位仍掉
? ? filter_sum += filter_buf[i];
??}
??return (int)(filter_sum / FILTER_N);
}
5、中位值平均濾波法（又稱防脈沖干擾平均濾波法）
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/*
A、名稱：中位值平均濾波法（又稱防脈沖干擾平均濾波法）
B、方法：
?? ?采一組隊列去掉最大值和最小值后取平均值，
?? ?相當于“中位值濾波法”+“算術平均濾波法”。
?? ?連續采樣N個數據，去掉一個最大值和一個最小值，
?? ?然后計算N-2個數據的算術平均值。
?? ?N值的選取：3-14。
C、優點：
?? ?融合了“中位值濾波法”+“算術平均濾波法”兩種濾波法的優點。
?? ?對于偶然出現的脈沖性干擾，可消除由其所引起的采樣值偏差。
?? ?對周期干擾有良好的抑制作用。
?? ?平滑度高，適于高頻振蕩的系統。
D、缺點：
?? ?計算速度較慢，和算術平均濾波法一樣。
?? ?比較浪費RAM。
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
*/
?
int Filter_Value;
?
void setup() {
??Serial.begin(9600);? ?? ? // 初始化串口通信
??randomSeed(analogRead(0)); // 產生隨機種子
}
?
void loop() {
??Filter_Value = Filter();? ?? ? // 獲得濾波器輸出值
??Serial.println(Filter_Value); // 串口輸出
??delay(50);
}
?
// 用于隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
??return random(295, 305);
}
?
// 中位值平均濾波法（又稱防脈沖干擾平均濾波法）（算法1）
#define FILTER_N 100
int Filter() {
??int i, j;
??int filter_temp, filter_sum = 0;
??int filter_buf[FILTER_N];
??for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
? ? filter_buf[i] = Get_AD();
? ? delay(1);
??}
??// 采樣值從小到大排列（冒泡法）
??for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j++) {
? ? for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i++) {
? ?? ?if(filter_buf[i] > filter_buf[i + 1]) {
? ?? ???filter_temp = filter_buf[i];
? ?? ???filter_buf[i] = filter_buf[i + 1];
? ?? ???filter_buf[i + 1] = filter_temp;
? ?? ?}
? ? }
??}
??// 去除最大最小極值后求平均
??for(i = 1; i < FILTER_N - 1; i++) filter_sum += filter_buf[i];
??return filter_sum / (FILTER_N - 2);
}
?
?
//??中位值平均濾波法（又稱防脈沖干擾平均濾波法）（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];
? for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
?? ?filter_buf[i] = 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--) {
?? ?if(filter_buf[i] > filter_max)
?? ???filter_max=filter_buf[i];
?? ?else if(filter_buf[i] < filter_min)
?? ???filter_min=filter_buf[i];
?? ?filter_sum = filter_sum + filter_buf[i];
?? ?filter_buf[i] = filter_buf[i - 1];
? }
? i = FILTER_N - 2;
? filter_sum = filter_sum - filter_max - filter_min + i / 2; // +i/2 的目的是為了四舍五入
? filter_sum = filter_sum / i;
? return filter_sum;
}*/
6、限幅平均濾波法
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/*
A、名稱：限幅平均濾波法
B、方法：
?? ?相當于“限幅濾波法”+“遞推平均濾波法”；
?? ?每次采樣到的新數據先進行限幅處理，
?? ?再送入隊列進行遞推平均濾波處理。
C、優點：
?? ?融合了兩種濾波法的優點；
?? ?對于偶然出現的脈沖性干擾，可消除由于脈沖干擾所引起的采樣值偏差。
D、缺點：
?? ?比較浪費RAM。
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
*/
?
#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)); // 產生隨機種子
??filter_buf[FILTER_N - 2] = 300;
}
?
void loop() {
??Filter_Value = Filter();? ?? ? // 獲得濾波器輸出值
??Serial.println(Filter_Value); // 串口輸出
??delay(50);
}
?
// 用于隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
??return random(295, 305);
}
?
// 限幅平均濾波法
#define FILTER_A 1
int Filter() {
??int i;
??int filter_sum = 0;
??filter_buf[FILTER_N - 1] = Get_AD();
??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))
? ? filter_buf[FILTER_N - 1] = filter_buf[FILTER_N - 2];
??for(i = 0; i < FILTER_N - 1; i++) {
? ? filter_buf[i] = filter_buf[i + 1];
? ? filter_sum += filter_buf[i];
??}
??return (int)filter_sum / (FILTER_N - 1);
}
7、一階滯后濾波法
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/*
A、名稱：一階滯后濾波法
B、方法：
?? ?取a=0-1，本次濾波結果=(1-a)*本次采樣值+a*上次濾波結果。
C、優點：
?? ?對周期性干擾具有良好的抑制作用；
?? ?適用于波動頻率較高的場合。
D、缺點：
?? ?相位滯后，靈敏度低；
?? ?滯后程度取決于a值大小；
?? ?不能消除濾波頻率高于采樣頻率1/2的干擾信號。
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
*/
?
int Filter_Value;
int Value;
?
void setup() {
??Serial.begin(9600);? ?? ? // 初始化串口通信
??randomSeed(analogRead(0)); // 產生隨機種子
??Value = 300;
}
?
void loop() {
??Filter_Value = Filter();? ?? ? // 獲得濾波器輸出值
??Serial.println(Filter_Value); // 串口輸出
??delay(50);
}
?
// 用于隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
??return random(295, 305);
}
?
// 一階滯后濾波法
#define FILTER_A 0.01
int Filter() {
??int NewValue;
??NewValue = Get_AD();
??Value = (int)((float)NewValue * FILTER_A + (1.0 - FILTER_A) * (float)Value);
??return Value;
}
8、加權遞推平均濾波法
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/*
A、名稱：加權遞推平均濾波法
B、方法：
?? ?是對遞推平均濾波法的改進，即不同時刻的數據加以不同的權；
?? ?通常是，越接近現時刻的數據，權取得越大。
?? ?給予新采樣值的權系數越大，則靈敏度越高，但信號平滑度越低。
C、優點：
?? ?適用于有較大純滯后時間常數的對象，和采樣周期較短的系統。
D、缺點：
?? ?對于純滯后時間常數較小、采樣周期較長、變化緩慢的信號；
?? ?不能迅速反應系統當前所受干擾的嚴重程度，濾波效果差。
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
*/
?
int Filter_Value;
?
void setup() {
??Serial.begin(9600);? ?? ? // 初始化串口通信
??randomSeed(analogRead(0)); // 產生隨機種子
}
?
void loop() {
??Filter_Value = Filter();? ?? ? // 獲得濾波器輸出值
??Serial.println(Filter_Value); // 串口輸出
??delay(50);
}
?
// 用于隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
??return random(295, 305);
}
?
// 加權遞推平均濾波法
#define FILTER_N 12
int coe[FILTER_N] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12};? ? // 加權系數表
int sum_coe = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 + 11 + 12; // 加權系數和
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[i] = filter_buf[i + 1]; // 所有數據左移，低位仍掉
? ? filter_sum += filter_buf[i] * coe[i];
??}
??filter_sum /= sum_coe;
??return filter_sum;
}
9、消抖濾波法
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/*
A、名稱：消抖濾波法
B、方法：
?? ?設置一個濾波計數器，將每次采樣值與當前有效值比較：
?? ?如果采樣值=當前有效值，則計數器清零；
?? ?如果采樣值<>當前有效值，則計數器+1，并判斷計數器是否>=上限N（溢出）；
?? ?如果計數器溢出，則將本次值替換當前有效值，并清計數器。
C、優點：
?? ?對于變化緩慢的被測參數有較好的濾波效果；
?? ?可避免在臨界值附近控制器的反復開/關跳動或顯示器上數值抖動。
D、缺點：
?? ?對于快速變化的參數不宜；
?? ?如果在計數器溢出的那一次采樣到的值恰好是干擾值,則會將干擾值當作有效值導入系統。
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
*/
?
int Filter_Value;
int Value;
?
void setup() {
??Serial.begin(9600);? ?? ? // 初始化串口通信
??randomSeed(analogRead(0)); // 產生隨機種子
??Value = 300;
}
?
void loop() {
??Filter_Value = Filter();? ?? ? // 獲得濾波器輸出值
??Serial.println(Filter_Value); // 串口輸出
??delay(50);
}
?
// 用于隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
??return random(295, 305);
}
?
// 消抖濾波法
#define FILTER_N 12
int i = 0;
int Filter() {
??int new_value;
??new_value = Get_AD();
??if(Value != new_value) {
? ? i++;
? ? if(i > FILTER_N) {
? ?? ?i = 0;
? ?? ?Value = new_value;
? ? }
??}
??else
? ? i = 0;
??return Value;
}
10、限幅消抖濾波法
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/*
A、名稱：限幅消抖濾波法
B、方法：
?? ?相當于“限幅濾波法”+“消抖濾波法”；
?? ?先限幅，后消抖。
C、優點：
?? ?繼承了“限幅”和“消抖”的優點；
?? ?改進了“消抖濾波法”中的某些缺陷，避免將干擾值導入系統。
D、缺點：
?? ?對于快速變化的參數不宜。
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
*/
?
int Filter_Value;
int Value;
?
void setup() {
??Serial.begin(9600);? ?? ? // 初始化串口通信
??randomSeed(analogRead(0)); // 產生隨機種子
??Value = 300;
}
?
void loop() {
??Filter_Value = Filter();? ?? ? // 獲得濾波器輸出值
??Serial.println(Filter_Value); // 串口輸出
??delay(50);
}
?
// 用于隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
??return random(295, 305);
}
?
// 限幅消抖濾波法
#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))
? ? new_value = Value;
??else
? ? new_value = NewValue;
??if(Value != new_value) {
? ? i++;
? ? if(i > FILTER_N) {
? ?? ?i = 0;
? ?? ?Value = new_value;
? ? }
??}
??else
? ? i = 0;
??return Value;
}
二、C語言版
?
1、限幅濾波法
?
*函數名稱：AmplitudeLimiterFilter()-限幅濾波法
*優點：能有效克服因偶然因素引起的脈沖干擾
*缺點：無法抑制那種周期性的干擾，且平滑度差
*說明：
? 1、調用函數
???? GetAD(),該函數用來取得當前值
? 2、變量說明
???? Value:最近一次有效采樣的值，該變量為全局變量
???? NewValue:當前采樣的值
???? ReturnValue:返回值
? 3、常量說明
???? A:兩次采樣的最大誤差值，該值需要使用者根據實際情況設置
*入口：Value,上一次有效的采樣值，在主程序里賦值
*出口：ReturnValue,返回值，本次濾波結果
****************************************************/
#define? A?? 10
unsigned char Value
unsigned char AmplitudeLimiterFilter()
{
?? unsigned char NewValue;
?? unsigned char ReturnValue;
?? NewValue=GatAD();
?? if(((NewValue-Value)>A))||((Value-NewValue)>A)))
?? ReturnValue=Value;
?? else ReturnValue=NewValue;
?? return(ReturnValue);
}?
?
?
2、中位值濾波法
/****************************************************
*函數名稱：MiddlevalueFilter()-中位值濾波法
*優點：能有效克服因偶然因素引起的波動干擾；對溫度、液
?????? 位等變化緩慢的被測參數有良好的濾波效果
*缺點：對流量，速度等快速變化的參數不宜
*說明：
? 1、調用函數
???? GetAD(),該函數用來取得當前值
???? Delay(),基本延時函數
? 2、變量說明
???? ArrDataBuffer[N]:用來存放一次性采集的N組數據
???? Temp:完成冒泡法試用的臨時寄存器
???? i,j,k:循環試用的參數值
? 3、常量說明
???? N：數組長度
*入口：
*出口：value_buf[(N-1)/2],返回值，本次濾波結果
*****************************************************/
#define N 11
unsigned char MiddlevalueFilter()
{
? unsigned char value_buf[N];
? unsigned char i,j,k,temp;
? for(i=0;i<N;i++)
? {
??? value_buf[i] = get_ad();
??? delay();
? }
? for (j=0;j<N-1;j++)
? {
?? for (k=0;k<N-j;k++)
?? {
??? if(value_buf[k]>value_buf[k+1])
???? {
?????? temp = value_buf[k];
?????? value_buf[k] = value_buf[k+1];
?????? value_buf[k+1] = temp;
???? }
?? }
? }
? return value_buf[(N-1)/2];
}
3、算術平均濾波法
/*********************************************************
說明：連續取N個采樣值進行算術平均運算
優點：試用于對一般具有隨機干擾的信號進行濾波。這種信號的特點是
????? 有一個平均值，信號在某一數值范圍附近上下波動。
缺點：對于測量速度較慢或要求數據計算較快的實時控制不適用。
**********************************************************/
#define N 12
char filter()
{
? unsigned int sum = 0;
? unsigned char i;
? for (i=0;i<N;i++)
? {
??? sum + = get_ad();
??? delay();
? }
? return(char)(sum/N);
}
4、遞推平均濾波法（又稱滑動平均濾波法）
/***************************************************
說明：把連續N個采樣值看成一個隊列，隊列長度固定為N。
????? 每次采樣到一個新數據放入隊尾，并扔掉隊首的一
????? 次數據。把隊列中的N各數據進行平均運算，既獲得
????? 新的濾波結果。
優點：對周期性干擾有良好的抑制作用，平滑度高；試用于高頻振蕩的系統
缺點：靈敏度低；對偶然出現的脈沖性干擾的抑制作用較差，不適于脈沖干
????? 擾較嚴重的場合
****************************************************/
#define N 12
unsigned char value_buf[N];
unsigned char filter()
{
? unsigned char i;
? unsigned char value;
? int sum=0;
? value_buf[i++] = get_ad();?????? //采集到的數據放入最高位
? for(i=0;i<N;i++)
? {
??? value_buf[i]=value_buf[i+1];?? //所有數據左移，低位扔掉
??? sum += value_buf[i];
? }
? value = sum/N;
? return(value);
}
5、中位值平均濾波法（又稱防脈沖干擾平均濾波法）
/********************************************
?說明：采一組隊列去掉最大值和最小值
?優點：融合了兩種濾波的優點。對于偶然出現的脈沖性干擾，可消
?????? 除有其引起的采樣值偏差。對周期干擾有良好的抑制作用，
?????? 平滑度高，適于高頻振蕩的系統。
?缺點：測量速度慢
*********************************************/
#define N 12
uchar filter()
{
? unsigned char i,j,k,l;
? unsigned char temp,sum=0,value;
? unsigned char value_buf[N],;
? for(i=0;i<N;i++)
? {
??? value_buf[i] = get_ad();
??? delay();
? }
? //采樣值從小到大排列（冒泡法）
? 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];
? value = sum/(N-2);
? return(value);
}
6、遞推中位值濾波法
/************************************************
?優點：對于偶然出現的脈沖性干擾，可消除由其引起的采樣值偏差。
?????? 對周期性干擾有良好的抑制作用，平滑度高；試用于高頻振蕩
?????? 的系統
?缺點：測量速度慢
*************************************************/
char filter(char new_data,char queue[],char n)
{
? char max,min;
? char sum;
? char i;
? queue[0]=new_data;
? max=queue[0];
? min=queue[0];
? sum=queue[0];
? for(i=n-1;i>0;i--)
? {
??? if(queue[i]>max)
??? max=queue[i];
??? else if (queue[i]<min)
??? min=queue[i];
??? sum=sum+queue[i];
??? queue[i]=queue[i-1];
? }
? i=n-2;
? sum=sum-max-min+i/2;???? //說明：+i/2的目的是為了四舍五入
? sum=sum/i;
? return(sum);
}
7、限幅平均濾波法
/************************************************
?優點：對于偶然出現的脈沖性干擾，可消除有其引起的采樣值偏差。
*************************************************/
#define A 10
#define N 12
unsigned char data[];
unsigned char filter(data[])
{
? unsigned char i;
? unsigned char value,sum;
? data[N]=GetAD();
? if(((data[N]-data[N-1])>A||((data[N-1]-data[N])>A))
? data[N]=data[N-1];
? //else data[N]=NewValue;
? for(i=0;i<N;i++)
? {
??? data[i]=data[i+1];
??? sum+=data[i];
? }
? value=sum/N;
? return(value);
}
8、一階滯后濾波法
/****************************************************
*函數名稱：filter()-一階滯后濾波法
*說明：
? 1、調用函數
???? GetAD(),該函數用來取得當前值
???? Delay(),基本延時函數
? 2、變量說明
???? Or_data[N]:采集的數據
???? Dr0_flag、Dr1_flag:前一次比較與當前比較的方向位
???? coeff:濾波系數
???? F_count：濾波計數器
? 3、常量說明
???? N：數組長度
???? Thre_value：比較門檻值
*入口：
*出口：
*****************************************************/
#define Thre_value? 10
#define? N?? 50
float Or_data[N]；
unsigned char Dr0_flag=0,Dr1_flag=0;
void abs(float first,float second)
{
?float abs;
?if(first>second)
?{
?? abs=first-second;
?? Dr1_flag=0;
?}
?else
?{
?? abs=second-first;
?? Dr1_flag=1;
?}
?return(abs);
}?
void filter(void)
{
? uchar i=0,F_count=0,coeff=0;
? float Abs=0.00;
? //確定一階濾波系數
? for(i=1;i<N;i++)
??? {
????? Abs=abs(Or_data[i-1],Or_data[i]);
????? if(!(Dr1_flag^Dr0_flag))??????????????????? //前后數據變化方向一致
????? {??
??????? F_count++;
??????? if(Abs>=Thre_value)?
??????? {
????????? F_count++;
????????? F_count++;
??????? }
??????? if(F_count>=12)
??????? F_count=12;
??????? coeff=20*F_count;???
????? }
????? else??????????????????????????????????????? //去抖動
????? coeff=5;
????? //一階濾波算法
????? if(Dr1_flag==0)???????????????????????????? //當前值小于前一個值
????? Or_data[i]=Or_data[i-1]-coeff*(Or_data[i-1]-Or_data[i])/256;
????? else
????? Or_data[i]=Or_data[i-1]+coeff*(Or_data[i]-Or_data[i-1])/256;????
???????
????? F_count=0;????????????????????????????????? //濾波計數器清零
????? Dr0_flag=Dr1_flag;
??? }
}
9、加權遞推平均濾波法
/************************************************************
?coe:數組為加權系數表，存在程序存儲區。
?sum_coe:加權系數和
?************************************************************/
#define N 12
const char code coe[N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};
const char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;
unsigned char filter()
{
? unsigned char i;
? unsigned 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++)
? {
??? value_buf[i]=value_buf[i+1];
??? sum += value_buf[i]*coe[i];
? }
? sum/=sum_coe;
? value=sum/N;
? return(value);
}
10、消抖濾波法
/************************************************
*************************************************/
#define N 12
unsigned char filter()
{
? unsigned char i=0;
? unsigned char new_value;
? new_value = get_ad();
? if(value !=new_value);
? {
??? i++;
??? if (i>N)
??? {
????? i=0;
????? value=new_value;
??? }
? }
? else i=0;
? return(value);
}
?
轉載請說明出處https://blog.csdn.net/fandq1223/article/details/53177996
轉載請說明出處http://www.geek-workshop.com/thread-7694-1-1.html
總結
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