濾波演算法——十大濾波演算法程式大全

Winter_wzy發表於2018-12-09

最近做資料採集相關的,用到去除訊號抖動相關的演算法,網上找了些大神分享的資源,整理如下,尊重他人成果,附轉載連結:https://www.geek-workshop.com/thread-7694-1-1.html

 

1、限幅濾波法(又稱程式判斷濾波法)

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(又稱防脈衝干擾平均濾波法)
6、限幅平均濾波法
7、一階滯後濾波法
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(非擴充套件卡爾曼),程式碼在17樓(點選這裡)感謝zhangzhe0617分享

程式預設對int型別資料進行濾波,如需要對其他型別進行濾波,只需要把程式中所有int替換成long、float或者double即可。

1、限幅濾波法(又稱程式判斷濾波法)

/*
A、名稱:限幅濾波法(又稱程式判斷濾波法)
B、方法:
    根據經驗判斷,確定兩次取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衝干擾。
D、缺點:
    無法抑制那種週期性的干擾。
    平滑度差。
E、整理:shenhaiyu 2013-11-01
*/
 
int Filter_Value;
int Value;
 
void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串列埠通訊
  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;          // 最近一次有效取樣的值,該變數為全域性變數
  Serial.println(Filter_Value); // 串列埠輸出
  delay(50);
}
 
// 用於隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}
 
// 限幅濾波法(又稱程式判斷濾波法)
#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

/*
A、名稱:中位值濾波法
B、方法:
    連續取樣N次(N取奇數),把N次取樣值按大小排列,
    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引數有良好的濾波效果。
D、缺點:
    對流量、速度等快速變化的引數不宜。
E、整理:shenhaiyu 2013-11-01
*/
 
int Filter_Value;
 
void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串列埠通訊
  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); // 串列埠輸出
  delay(50);
}
 
// 用於隨機產生一個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);
  }
  // 取樣值從小到大排列(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

/*
A、名稱:算術平均濾波法
B、方法:
    連續取N個取樣值進行算術平均運算:
    N值較大時:訊號平滑度較高,但靈敏度較低;
    N值較小時:訊號平滑度較低,但靈敏度較高;
    N值的選取:一般流量,N=12;壓力:N=4。
C、優點:
    適用於對一般具有隨機干擾的訊號進行濾波;
    這種訊號的特點是有一個平均值,訊號在某一數值範圍附近上下波動。
D、缺點:
    對於測量速度較慢或要求資料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);       // 初始化串列埠通訊
  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); // 串列埠輸出
  delay(50);
}
 
// 用於隨機產生一個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)

/*
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個取樣值看成一個佇列,佇列的長度固定為N,
    每次取樣到一個新資料放入隊尾,並扔掉原來隊首的一次資料(先進先出原則),
    把佇列中的N個資料進行算術平均運算,獲得新的濾波結果。
    N值的選取:流量,N=12;壓力,N=4;液麵,N=4-12;溫度,N=1-4。
C、優點:
    對週期性干擾有良好的抑制作用,平滑度高;
    適用於高頻振盪的系統。
D、缺點:
    靈敏度低,對偶然出現的脈衝性干擾的抑制作用較差;
    不易消除由於脈衝干擾所引起的取樣值偏差;
    不適用於脈衝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);       // 初始化串列埠通訊
  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); // 串列埠輸出
  delay(50);
}
 
// 用於隨機產生一個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]; // 所有資料左移,低位仍掉
    filter_sum += filter_buf[i];
  }
  return (int)(filter_sum / FILTER_N);
}

 

5、中位值平均濾波法(又稱防脈衝干擾平均濾波法)
 

/*
A、名稱:中位值平均濾波法(又稱防脈衝干擾平均濾波法)
B、方法:
    採一組佇列去掉最大值和最小值後取平均值,
    相當於“中位值濾波法”+“算術平均濾波法”。
    連續取樣N個資料,去掉一個最大值和一個最小值,
    然後計算N-2個資料的算術平均值。
    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。
    對於偶然出現的脈衝性干擾,可消除由其所引起的取樣值偏差。
    對週期干擾有良好的抑制作用。
    平滑度高,適於高頻振盪的系統。
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);       // 初始化串列埠通訊
  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); // 串列埠輸出
  delay(50);
}
 
// 用於隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}
 
// 中位值平均濾波法(又稱防脈衝干擾平均濾波法)(演算法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);
  }
  // 取樣值從小到大排列(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;
      }
    }
  }
  // 去除最大最小極值後求平均
  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(又稱防脈衝干擾平均濾波法)(演算法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 的目的是為了四捨五入
  filter_sum = filter_sum / i;
  return filter_sum;
}*/

 

6、限幅平均濾波法
 

/*
A、名稱:限幅平均濾波法
B、方法:
    相當於“限幅濾波法”+“遞推平均濾波法”;
    每次取樣到的新資料先進行限幅處理,
    再送入佇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;
    對於偶然出現的脈衝性干擾,可消除由於脈衝干擾所引起的取樣值偏差。
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);       // 初始化串列埠通訊
  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); // 串列埠輸出
  delay(50);
}
 
// 用於隨機產生一個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、一階滯後濾波法
 

/*
A、名稱:一階滯後濾波法
B、方法:
    取a=0-1,本次濾波結果=(1-a)*本次取樣值+a*上次濾波結果。
C、優點:
    對週期性干擾具有良好的抑制作用;
    適用於波動頻率較高的場合。
D、缺點:
    相位滯後,靈敏度低;
    滯後程度取決於a值大小;
    不能消除濾波頻率高於取樣頻率1/2的干擾訊號。
E、整理:shenhaiyu 2013-11-01
*/
 
int Filter_Value;
int Value;
 
void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串列埠通訊
  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); // 串列埠輸出
  delay(50);
}
 
// 用於隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}
 
// 一階滯後濾波法
#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
 

/*
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,即不同時刻的資料加以不同的權;
    通常是,越接近現時刻的資料,權取得越大。
    給予新取樣值的權係數越大,則靈敏度越高,但訊號平滑度越低。
C、優點:
    適用於有較大純滯後時間常數的物件,和取樣週期較短的系統。
D、缺點:
    對於純滯後時間常數較小、取樣週期較長、變化緩慢的訊號;
    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);       // 初始化串列埠通訊
  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); // 串列埠輸出
  delay(50);
}
 
// 用於隨機產生一個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};    // 加權係數表
int sum_coe = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 + 11 + 12; // 加權係數和
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]; // 所有資料左移,低位仍掉
    filter_sum += filter_buf[i] * coe[i];
  }
  filter_sum /= sum_coe;
  return filter_sum;
}

 

9、消抖濾波法
 

/*
A、名稱:消抖濾波法
B、方法:
    設定一個濾波計數器,將每次取樣值與當前有效值比較:
    如果取樣值=當前有效值,則計數器清零;
    如果取樣值<>當前有效值,則計數器+1,並判斷計數器是否>=上限N(溢位);
    如果計數器溢位,則將本次值替換當前有效值,並清計數器。
C、優點:
    對於變化緩慢的被測引數有較好的濾波效果;
    可避免在臨界值附近控制器的反覆開/關跳動或顯示器上數值抖動。
D、缺點:
    對於快速變化的引數不宜;
    如果在計數器溢位的那一次取樣到的值恰好是干擾值,則會將干擾值當作有效值匯入系統。
E、整理:shenhaiyu 2013-11-01
*/
 
int Filter_Value;
int Value;
 
void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串列埠通訊
  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); // 串列埠輸出
  delay(50);
}
 
// 用於隨機產生一個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
 

/*
A、名稱:限幅消抖濾波法
B、方法:
    相當於“限幅濾波法”+“消抖濾波法”;
    先限幅,後消抖。
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,避免將干擾值匯入系統。
D、缺點:
    對於快速變化的引數不宜。
E、整理:shenhaiyu 2013-11-01
*/
 
int Filter_Value;
int Value;
 
void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串列埠通訊
  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); // 串列埠輸出
  delay(50);
}
 
// 用於隨機產生一個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;
}

 

 

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