滤波算法——十大滤波算法程序大全
【摘要】
最近做数据采集相关的，用到去除信号抖动相关的算法，网上找了些大神分享的资源，整理如下，尊重他人成果，附转载链接：https://www.geek-workshop.com/thread-7694-1-1.html
1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
2、中位值滤波法 3、算术平均滤波法 4、递推平均滤波法（又称滑动...
最近做数据采集相关的，用到去除信号抖动相关的算法，网上找了些大神分享的资源，整理如下，尊重他人成果，附转载链接：https://www.geek-workshop.com/thread-7694-1-1.html
1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
2、中位值滤波法
3、算术平均滤波法
4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
6、限幅平均滤波法
7、一阶滞后滤波法
8、加权递推平均滤波法
9、消抖滤波法
10、限幅消抖滤波法
11、新增加 卡尔曼滤波（非扩展卡尔曼），代码在17楼（点击这里）感谢zhangzhe0617分享
程序默认对int类型数据进行滤波，如需要对其他类型进行滤波，只需要把程序中所有int替换成long、float或者double即可。
1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
-
/*
-
A、名称：限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
-
B、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。
-
C、优点：
-
能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。
-
D、缺点：
-
无法抑制那种周期性的干扰。
-
平滑度差。
-
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
-
*/
-
-
int Filter_Value;
-
int Value;
-
-
void setup() {
-
Serial.begin(9600); // 初始化串口通信
-
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
-
Value = 300;
-
}
-
-
void loop() {
-
Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值
-
Value = Filter_Value; // 最近一次有效采样的值，该变量为全局变量
-
Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
-
delay(50);
-
}
-
-
// 用于随机产生一个300左右的当前值
-
int Get_AD() {
-
return random(295, 305);
-
}
-
-
// 限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
-
#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、中位值滤波法
-
/*
-
A、名称：中位值滤波法
-
B、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。
-
C、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。
-
D、缺点：
-
对流量、速度等快速变化的参数不宜。
-
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
-
*/
-
-
int Filter_Value;
-
-
void setup() {
-
Serial.begin(9600); // 初始化串口通信
-
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
-
}
-
-
void loop() {
-
Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值
-
Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
-
delay(50);
-
}
-
-
// 用于随机产生一个300左右的当前值
-
int Get_AD() {
-
return random(295, 305);
-
}
-
-
// 中位值滤波法
-
#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);
-
}
-
// 采样值从小到大排列（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、算术平均滤波法
-
/*
-
A、名称：算术平均滤波法
-
B、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。
-
C、优点：
-
适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。
-
D、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。
-
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
-
*/
-
-
int Filter_Value;
-
-
void setup() {
-
Serial.begin(9600); // 初始化串口通信
-
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
-
}
-
-
void loop() {
-
Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值
-
Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
-
delay(50);
-
}
-
-
// 用于随机产生一个300左右的当前值
-
int Get_AD() {
-
return random(295, 305);
-
}
-
-
// 算术平均滤波法
-
#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、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
-
/*
-
A、名称：递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
-
B、方法：
-
把连续取得的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，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。
-
C、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。
-
D、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。
-
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
-
*/
-
-
int Filter_Value;
-
-
void setup() {
-
Serial.begin(9600); // 初始化串口通信
-
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
-
}
-
-
void loop() {
-
Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值
-
Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
-
delay(50);
-
}
-
-
// 用于随机产生一个300左右的当前值
-
int Get_AD() {
-
return random(295, 305);
-
}
-
-
// 递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
-
#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]; // 所有数据左移，低位仍掉
-
filter_sum += filter_buf[i];
-
}
-
return (int)(filter_sum / FILTER_N);
-
}
5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
-
/*
-
A、名称：中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
-
B、方法：
-
采一组队列去掉最大值和最小值后取平均值，
-
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。
-
C、优点：
-
融合了“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”两种滤波法的优点。
-
对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由其所引起的采样值偏差。
-
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。
-
D、缺点：
-
计算速度较慢，和算术平均滤波法一样。
-
比较浪费RAM。
-
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
-
*/
-
-
int Filter_Value;
-
-
void setup() {
-
Serial.begin(9600); // 初始化串口通信
-
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
-
}
-
-
void loop() {
-
Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值
-
Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
-
delay(50);
-
}
-
-
// 用于随机产生一个300左右的当前值
-
int Get_AD() {
-
return random(295, 305);
-
}
-
-
// 中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）（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);
-
}
-
// 采样值从小到大排列（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;
-
}
-
}
-
}
-
// 去除最大最小极值后求平均
-
for(i = 1; i < FILTER_N - 1; i++) filter_sum += filter_buf[i];
-
return filter_sum / (FILTER_N - 2);
-
}
-
-
-
// 中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）（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 的目的是为了四舍五入
-
filter_sum = filter_sum / i;
-
return filter_sum;
-
}*/
6、限幅平均滤波法
-
/*
-
A、名称：限幅平均滤波法
-
B、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。
-
C、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。
-
D、缺点：
-
比较浪费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); // 初始化串口通信
-
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
-
filter_buf[FILTER_N - 2] = 300;
-
}
-
-
void loop() {
-
Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值
-
Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
-
delay(50);
-
}
-
-
// 用于随机产生一个300左右的当前值
-
int Get_AD() {
-
return random(295, 305);
-
}
-
-
// 限幅平均滤波法
-
#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、一阶滞后滤波法
-
/*
-
A、名称：一阶滞后滤波法
-
B、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。
-
C、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。
-
D、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1/2的干扰信号。
-
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
-
*/
-
-
int Filter_Value;
-
int Value;
-
-
void setup() {
-
Serial.begin(9600); // 初始化串口通信
-
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
-
Value = 300;
-
}
-
-
void loop() {
-
Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值
-
Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
-
delay(50);
-
}
-
-
// 用于随机产生一个300左右的当前值
-
int Get_AD() {
-
return random(295, 305);
-
}
-
-
// 一阶滞后滤波法
-
#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、加权递推平均滤波法
-
/*
-
A、名称：加权递推平均滤波法
-
B、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。
-
C、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。
-
D、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。
-
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
-
*/
-
-
int Filter_Value;
-
-
void setup() {
-
Serial.begin(9600); // 初始化串口通信
-
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
-
}
-
-
void loop() {
-
Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值
-
Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
-
delay(50);
-
}
-
-
// 用于随机产生一个300左右的当前值
-
int Get_AD() {
-
return random(295, 305);
-
}
-
-
// 加权递推平均滤波法
-
#define FILTER_N 12
-
int coe[FILTER_N] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12}; // 加权系数表
-
int sum_coe = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 + 11 + 12; // 加权系数和
-
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]; // 所有数据左移，低位仍掉
-
filter_sum += filter_buf[i] * coe[i];
-
}
-
filter_sum /= sum_coe;
-
return filter_sum;
-
}
9、消抖滤波法
-
/*
-
A、名称：消抖滤波法
-
B、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。
-
C、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。
-
D、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。
-
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
-
*/
-
-
int Filter_Value;
-
int Value;
-
-
void setup() {
-
Serial.begin(9600); // 初始化串口通信
-
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
-
Value = 300;
-
}
-
-
void loop() {
-
Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值
-
Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
-
delay(50);
-
}
-
-
// 用于随机产生一个300左右的当前值
-
int Get_AD() {
-
return random(295, 305);
-
}
-
-
// 消抖滤波法
-
#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、限幅消抖滤波法
-
/*
-
A、名称：限幅消抖滤波法
-
B、方法：
-
相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”；
-
先限幅，后消抖。
-
C、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。
-
D、缺点：
-
对于快速变化的参数不宜。
-
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
-
*/
-
-
int Filter_Value;
-
int Value;
-
-
void setup() {
-
Serial.begin(9600); // 初始化串口通信
-
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
-
Value = 300;
-
}
-
-
void loop() {
-
Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值
-
Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
-
delay(50);
-
}
-
-
// 用于随机产生一个300左右的当前值
-
int Get_AD() {
-
return random(295, 305);
-
}
-
-
// 限幅消抖滤波法
-
#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;
-
}
文章来源: winter.blog.csdn.net，作者：Winter_world，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：winter.blog.csdn.net/article/details/84925754
【版权声明】本文为华为云社区用户转载文章，如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，欢迎发送邮件进行举报，并提供相关证据，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容，举报邮箱：
cloudbbs@huaweicloud.com
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
评论（0）