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数字滤波方法
数字滤波方法
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
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