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10種經典的軟件濾波方法

10種經典的軟件濾波方法
1、限幅濾波法（又稱程序判斷濾波法）
　　A、方法：
　　根據經驗判斷，確定兩次采樣允許的*大偏差值（設為A）
　　每次檢測到新值時判斷：
　　如果本次值與上次值之差<=A,則本次值有效
　　如果本次值與上次值之差>A,則本次值無效，放棄本次值，用上次值代替本次值
　　B、優點：
　　能有效克服因偶然因素引起的脈沖干擾
　　C、缺點
　　無法抑制那種周期性的干擾
　　平滑度差
　　2、中位值濾波法
　　A、方法：
　　連續采樣N次（N取奇數）
　　把N次采樣值按大小排列
　　取中間值為本次有效值
　　B、優點：
　　能有效克服因偶然因素引起的波動干擾
　　對溫度、液位的變化緩慢的被測參數有良好的濾波效果
　　C、缺點：
　　對流量、速度等快速變化的參數不宜
　　3、算術平均濾波法
　　A、方法：
　　連續取N個采樣值進行算術平均運算
　　N值較大時：信號平滑度較高，但靈敏度較低
　　N值較小時：信號平滑度較低，但靈敏度較高
　　N值的選取：一般流量，N=12；壓力：N=4
　　B、優點：
　　適用于對一般具有隨機干擾的信號進行濾波
　　這樣信號的特點是有一個平均值，信號在某一數值范圍附近上下波動
　　C、缺點：
　　對于測量速度較慢或要求數據計算速度較快的實時控制不適用
　　比較浪費RAM
　　4、遞推平均濾波法（又稱滑動平均濾波法）
　　A、方法：
　　把連續取N個采樣值看成一個隊列
　　隊列的長度固定為N
　　每次采樣到一個新數據放入隊尾，并扔掉原來隊首的一次數據。（先進先出原則）
　　把隊列中的N個數據進行算術平均運算，就可獲得新的濾波結果
　　N值的選取：流量，N=12；壓力：N=4；液面，N=4~12；溫度，N=1~4
　　B、優點：
　　對周期性干擾有良好的抑制作用，平滑度高
　　適用于高頻振蕩的系統
　　C、缺點：
　　靈敏度低
　　對偶然出現的脈沖性干擾的抑制作用較差
　　不易消除由于脈沖干擾所引起的采樣值偏差
　　不適用于脈沖干擾比較嚴重的場合
　　比較浪費RAM
　　5、中位值平均濾波法（又稱防脈沖干擾平均濾波法）
　　A、方法：
　　相當于“中位值濾波法”+“算術平均濾波法”
　　連續采樣N個數據，去掉一個*大值和一個*小值
　　然后計算N-2個數據的算術平均值
　　N值的選取：3~14
　　B、優點：
　　融合了兩種濾波法的優點
　　對于偶然出現的脈沖性干擾，可消除由于脈沖干擾所引起的采樣值偏差
　　C、缺點：
　　測量速度較慢，和算術平均濾波法一樣
　　比較浪費RAM
　　6、限幅平均濾波法
　　A、方法：
　　相當于“限幅濾波法”+“遞推平均濾波法”
　　每次采樣到的新數據先進行限幅處理，
　　再送入隊列進行遞推平均濾波處理
　　B、優點：
　　融合了兩種濾波法的優點
　　對于偶然出現的脈沖性干擾，可消除由于脈沖干擾所引起的采樣值偏差
　　C、缺點：
　　比較浪費RAM
　　7、一階滯后濾波法
　　A、方法：
　　取a=0~1
　　本次濾波結果=（1-a）*本次采樣值+a*上次濾波結果
　　B、優點：
　　對周期性干擾具有良好的抑制作用
　　適用于波動頻率較高的場合
　　C、缺點：
　　相位滯后，靈敏度低
　　滯后程度取決于a值大小
　　不能消除濾波頻率高于采樣頻率的1/2的干擾信號
　　8、加權遞推平均濾波法
　　A、方法：
　　是對遞推平均濾波法的改進，即不同時刻的數據加以不同的權
　　通常是，越接近現時刻的數據，權取得越大。
　　給予新采樣值的權系數越大，則靈敏度越高，但信號平滑度越低
　　B、優點：
　　適用于有較大純滯后時間常數的對象
　　和采樣周期較短的系統
　　C、缺點：
　　對于純滯后時間常數較小，采樣周期較長，變化緩慢的信號

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