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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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