*函数名称：AmplitudeLimiterFilter()-限幅滤波法
*优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰
*缺点：无法抑制那种周期性的干扰，且平滑度差
*说明：
1、调用函数
GetAD(),该函数用来取得当前值
2、变量说明
Value:最近一次有效采样的值，该变量为全局变量
NewValue:当前采样的值
ReturnValue:返回值
3、常量说明
A:两次采样的最大误差值，该值需要使用者根据实际情况设置
*入口：Value,上一次有效的采样值，在主程序里赋值
*出口：ReturnValue,返回值，本次滤波结果
****************************************************/
#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、中位值滤波法
/****************************************************
*函数名称：MiddlevalueFilter()-中位值滤波法
*优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰；对温度、液
位等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果
*缺点：对流量，速度等快速变化的参数不宜
*说明：
1、调用函数
GetAD(),该函数用来取得当前值
Delay(),基本延时函数
2、变量说明
ArrDataBuffer[N]:用来存放一次性采集的N组数据
Temp:完成冒泡法试用的临时寄存器
i,j,k:循环试用的参数值
3、常量说明
N：数组长度
*入口：
*出口：value_buf[(N-1)/2],返回值，本次滤波结果
*****************************************************/
#define N 11
unsigned char MiddlevalueFilter()
{
unsigned char value_buf[N];
unsigned char i,j,k,temp;
for(i=0;i value_buf[i] = get_ad(); delay(); } for (j=0;j for (k=0;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、算术平均滤波法 /********************************************************* 说明：连续取N个采样值进行算术平均运算 优点：试用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波。这种信号的特点是 有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动。 缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算较快的实时控制不适用。 **********************************************************/ #define N 12 char filter() { unsigned int sum = 0; unsigned char i; for (i=0;i sum + = get_ad(); delay(); } return(char)(sum/N); } 4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法） /*************************************************** 说明：把连续N个采样值看成一个队列，队列长度固定为N。 每次采样到一个新数据放入队尾，并扔掉队首的一 次数据。把队列中的N各数据进行平均运算，既获得 新的滤波结果。 优点：对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高；试用于高频振荡的系统 缺点：灵敏度低；对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差，不适于脉冲干 扰较严重的场合 ****************************************************/ #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(); //采集到的数据放入最高位 for(i=0;i value_buf[i]=value_buf[i+1]; //所有数据左移，低位扔掉 sum += value_buf[i]; } value = sum/N; return(value); } 5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法） /******************************************** 说明：采一组队列去掉最大值和最小值 优点：融合了两种滤波的优点。对于偶然出现的脉冲性干扰，可消 除有其引起的采样值偏差。对周期干扰有良好的抑制作用， 平滑度高，适于高频振荡的系统。 缺点：测量速度慢 *********************************************/ #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 value_buf[i] = get_ad(); delay(); } //采样值从小到大排列（冒泡法） for(j=0;j for(i=0;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 value = sum/(N-2); return(value); } 6、递推中位值滤波法 /************************************************ 优点：对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由其引起的采样值偏差。 对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高；试用于高频振荡 的系统 缺点：测量速度慢 *************************************************/ 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] sum=sum+queue[i]; queue[i]=queue[i-1]; } i=n-2; sum=sum-max-min+i/2; //说明：+i/2的目的是为了四舍五入 sum=sum/i; return(sum); } 7、限幅平均滤波法 /************************************************ 优点：对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除有其引起的采样值偏差。 *************************************************/ #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 data[i]=data[i+1]; sum+=data[i]; } value=sum/N; return(value); } 8、一阶滞后滤波法 /**************************************************** *函数名称：filter()-一阶滞后滤波法 *说明： 1、调用函数 GetAD(),该函数用来取得当前值 Delay(),基本延时函数 2、变量说明 Or_data[N]:采集的数据 Dr0_flag、Dr1_flag:前一次比较与当前比较的方向位 coeff:滤波系数 F_count：滤波计数器 3、常量说明 N：数组长度 Thre_value：比较门槛值 *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; //确定一阶滤波系数 for(i=1;i Abs=abs(Or_data[i-1],Or_data[i]); if(!(Dr1_flag^Dr0_flag)) //前后数据变化方向一致 { F_count++; if(Abs>=Thre_value) { F_count++; F_count++; } if(F_count>=12) F_count=12; coeff=20*F_count; } else //去抖动 coeff=5; //一阶滤波算法 if(Dr1_flag==0) //当前值小于前一个值 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; //滤波计数器清零 Dr0_flag=Dr1_flag; } } 9、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。 sum_coe:加权系数和 ************************************************************/ #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 value_buf[i] = get_ad(); delay(); } for (i=0,i value_buf[i]=value_buf[i+1]; sum += value_buf[i]*coe[i]; } sum/=sum_coe; value=sum/N; return(value); } 10、消抖滤波法 /************************************************ *************************************************/ #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); }
