十种数据采集滤波的方法和编程实例VIP免费

理论上讲单片机从A/D芯片上采集的信号就是需要的量化信号，但是由于存在电路的相互干扰、电源噪声干扰和电磁干扰，在A/D芯片的模拟输入信号上会叠加周期或者非周期的干扰信号，并会被附加到量化值中，给信号带来一定的恶化。考虑到数据采集的实时性和安全性，有时需要对采集的数据进行软处理，一尽量减小干扰信号的影响，这一过程称为数据采集滤波。以下介绍十种数据采集滤波的方法和编程实例。这10种方法针对不同的噪声和采样信号具有不同的性能，为不同场合的应用提供了较广的选择空间。选择这些方法时，必须了解电路种存在的主要噪声类型，主要包括一下方面：*噪声是突发随机噪声还是周期性噪声*噪声频率的高低*采样信号的类型是块变信号还是慢变信号*另外还要考虑系统可供使用的资源等通过对噪声和采样性能分析，选用最合适的方法以及确定合理的参数，才能达到良好的效果。目前用于数据采集滤波的主要方法有以下10种，这10种方法都是在时域上进行处理的，相对于从频域角度设计的IIR或者FIR滤波器，其实现简单，运算量小，而性能可以满足绝大部分的场合的应用要求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1、限副滤波/*A值可根据实际情况调整value为有效值，new_value为当前采样值滤波程序返回有效的实际值*/#defineA10charvalue;charfilter(){charnew_value;new_value=get_ad();if((new_value-value>A)||(value-new_value>A)returnvalue;returnnew_value;}//=================================================================================================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2、中位值滤波法/*N值可根据实际情况调整排序采用冒泡法*/#defineN11charfilter(){charvalue_buf[N];charcount,i,j,temp;for(count=0;countvalue_buf[i+1]){temp=value_buf[i];value_buf[i]=value_buf[i+1];value_buf[i+1]=temp;}}}returnvalue_buf[(N-1)/2];}//=================================================================================================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=4B、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RAM3、算术平均滤波法/**/#defineN12charfilter(){intsum=0;for(count=0;count