(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(51511)  评论(6编辑  收藏  举报

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