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几种滤波算法.doc
一.十一种通用滤波算法(转)
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=4B、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=1~4B、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:3~14B、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RAM6、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RAM7、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
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