AD數據濾波算法，適用于各種MCU實時數據處理的場合

ID:390280 · 發表于 2018-8-27 09:10

前面閑來無事，整理了下平時用得比較多的部分MCU濾波算法，當然代碼網上都有，我只是做了一個搬運工，合并了一些算法，整理成模塊函數，需要用的時候直接調用就可以。

這里簡單介紹包含的內容，詳細代碼和使用說明在附件里。大家可自行查閱。 QQ截圖20180827090759.png

AD濾波算法函數模塊說明：

一、該模塊包含濾波算法有：中位值濾波、中位值平均濾波、遞推平均濾波、一階滯后濾波。用戶可根據項目不同情況選用不同的濾波算法。

1.1、中位值濾波：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。適用范圍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。不過對流量、速度等快速變化的參數不宜。

1.2、中位值平均濾波：連續采用N個數據，去掉一個最大值和一個最小值，然后計算N-2個數據的算術平均值。適用范圍：對應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。但是測量速度較慢, 比較浪費RAM。

1.3遞推平均濾波：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，把隊列中得N個數據進行算術平均運算，就可以獲得新的濾波結果。

適用范圍：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。缺點是靈敏度低，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。

1.4、一階滯后濾波：對周期性干擾具有良好的抑制作用，適用于波動頻率較高得場合。缺點就是相位滯后，靈敏度低，滯后程度取決于a的大小，不能消除濾波頻率高于采樣頻率1/21/2的干擾信號。本次濾波結果result=(1-a)*本次采樣值+a*上次值。a=(0~1）

二、濾波函數

2.1、中位值/中位值平均濾波函數

函數名：FILTER_median(TYPE_STATE Flag)

輸入值：Flag：選擇中位值濾波或中位值平均濾波

ON：中位值平均濾波 OFF：中位值濾波

返回值：濾波結果

2.2、遞推平均濾波函數

函數名：FILTER_recursive()

輸入值：無

返回值：sum：濾波結果

2.3、一階滯后濾波函數

函數名：FILTER_firstorder()

輸入值：無

返回值：value：濾波結果

備注：在干電池剩余電量檢測中，經過測試對比數據，使用中位值平均濾波算法比較合適。數據整體表現平穩，靈敏度較高，脈沖干擾直接濾除。測試數據如下：

單片機源程序如下:

/*********************************************************
*文件名: filter.c
*日期: 2018/7/26
*描述: AD濾波算法函數集合
*備注:
**********************************************************/
#include "filter.h"
/*************************************
函數名：Delay
描述：軟件延時
輸入值：ncount ：延時時長
返回值：無
**************************************/
void Delay(unsigned short int ncount)
{
for(; ncount != 0; ncount--);
}
/*
uint16_t FILTER_limit() //限幅濾波 A為兩次采樣最大偏差值
{
uint16_t new_value=0,value=0;
new_value = AD_VALUE;
if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new_value > A ) )
return value;
else
return new_value;
}
*/
/*****************************************************
函數名：FILTER_median
描述：中位值濾波：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。
適用范圍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。
不過對流量、速度等快速變化的參數不宜。
中位值平均濾波：連續采用N個數據，去掉一個最大值
和一個最小值，然后計算N-2個數據的算術平均值。
適用范圍：對應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。但是測量速度較慢, 比較浪費RAM。
輸入值：Flag：選擇中位值濾波或中位值平均濾波
ON：中位值平均濾波 OFF：中位值濾波
返回值：濾波結果
備注：中位值濾波：N取奇數，N=2^x次方+1 為宜
中位值平均濾波：N=2^x次方+2 為宜
******************************************************/
unsigned short int FILTER_median(TYPE_STATE Flag) //中位值濾波中位值平均濾波 N為采樣次數，取奇數 Flag:中位值平均濾波使能
{
unsigned short int value_buf[N],temp=0;
#if(Flag)
unsigned short int sum=0;
#endif
unsigned char count,i,j;
for (count=0;count<N;count++)
{
value_buf[count] = AD_VALUE;
Delay(300); //等待AD轉換
}
for(j=0;j<N-1;j++) //排序
{
for(i=0;i<N-j-1;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;
}
}
}
#if(Flag)
for(count=1;count<N-1;count++) //中位求平均由Flag標志控制
sum+=value_buf[count];
return (uint16_t)(sum/(N-2));
#endif
return value_buf[(N-1)/2]; //中位值
}
/***************************************************
函數名：FILTER_recursive
描述：遞推平均濾波：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，把隊列中得N個數據進行算術平
均運算，就可以獲得新的濾波結果。
適用范圍：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。缺點是靈敏度低，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
輸入值：無
返回值：sum：濾波結果
備注：N=2^x次方為宜
***************************************************/
unsigned short int FILTER_recursive() //遞推平均濾波 N為隊列長度
{
unsigned short int sum=0;
unsigned char count=0;
static unsigned char i=0,num=0;
static unsigned short int value_temp[N];
do{
if(i<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
value_temp[i] = AD_VALUE;
i++;
i=(i==N)?0:i; //三目運算 i清零
}
num++;
num=num<N?num:N;
}while(num<N);
for(count=0;count<N;count++)
sum += value_temp[count];
sum = sum/N;
return sum;
}
/*****************************************************************
函數名：FILTER_firstorder
描述：一階滯后濾波：取a=(0,1）
本次濾波結果result=(1-a)*本次采樣值+a*上次值
對周期性干擾具有良好的抑制作用，
適用于波動頻率較高得場合。缺點就是相位滯后，靈敏度低，
滯后程度取決于a的大小，不能消除濾波頻率高于采樣頻率1/21/2的干擾信號
輸入值：無
返回值：value：濾波結果
備注：A取值0——100 A值越小，濾波結果越平穩，但是靈敏度越低
A值越大，靈敏度越高，但是濾波結果越不穩定
*****************************************************************/
unsigned short int FILTER_firstorder() //一階滯后濾波，A取值0——100
{
static unsigned short int value=0;
unsigned short int new_value;
value = (value==0)?AD_VALUE:value; // 三目運算，避免第一次采樣value值為0
new_value = AD_VALUE;
value = (100-A)*value/100 + A*new_value/100;
return value;
}

復制代碼

/*********************************************************
*文件名: filter.h
*日期: 2018/7/26
*描述: AD濾波算法函數頭文件
*備注:
**********************************************************/
#ifndef __FILTER_H__
#define __FILTER_H__
//typedef unsigned char uint8_t;
//typedef unsigned short int uint16_t;
//typedef unsigned int uint32_t;
//typedef unsigned __int64 uint64_t;
typedef enum {OFF = 0x0, ON = 0x1} TYPE_STATE;
extern unsigned short int meanvalue; // ADC值聲明 meanvalue根據情況改變
#define AD_VALUE meanvalue // ADC采集值 meanvalue根據情況改變可直接宏定義AD函數
#define A 50 // 一階滯后濾波系數
#define N 9 // 采樣次數不同的濾波方法取值不同
#define TIME 300 //AD讀取延時，等待AD采集完成大致夠AD采集時間即可
/******** 函******* 數 ******* 聲 ******* 明 ********/
unsigned short int FILTER_limit(void); //限幅濾波
unsigned short int FILTER_median(TYPE_STATE Flag); //中位值濾波中位值平均濾波 Flag:中位值平均濾波使能
unsigned short int FILTER_recursive(void); //遞推平均濾波
unsigned short int FILTER_firstorder(void); //一階滯后濾波
#endif

復制代碼

所有資料51hei提供下載:

濾波算法.rar (43.04 KB, 下載次數: 258)

ID:517610 · 發表于 2019-4-21 10:32

好東西啊，多謝樓主分享

ID:517610 · 發表于 2019-4-21 10:41

這些濾波算法確實挺適合單片機使用，簡單方便，哈，謝謝樓主分享

ID:225960 · 發表于 2019-4-21 18:35

可以的，碼農的搬運工，學習了，正好最近在學習32的AD數據采集

ID:346927 · 發表于 2019-5-17 21:16

非常好的資料，多謝樓主分享

ID:18591 · 發表于 2019-5-19 19:38

THANSK ~~~~~~~~~~~~

ID:511677 · 發表于 2019-5-23 12:51

正是我需要的，謝謝。

ID:20672 · 發表于 2019-9-14 22:48

謝謝分享~~

ID:428438 · 發表于 2019-9-16 10:30

謝謝樓主，不錯。以前AD數據都沒有考慮濾波。。。

ID:71535 · 發表于 2019-9-16 18:54

東西比較豐富，大家保存備用

ID:124631 · 發表于 2019-10-8 11:07

大自然的搬運工

ID:142699 · 發表于 2019-10-9 09:24

這個寫法比較基礎,用結構體寫的話會更好用一些

ID:68129 · 發表于 2019-11-7 16:34

謝謝分享

ID:68129 · 發表于 2019-11-7 16:39

學習了，之前只做了中值平均濾波

ID:298628 · 發表于 2019-11-9 11:36

謝謝大佬的分享

ID:46475 · 發表于 2019-12-7 10:43

好東西，感謝分享

ID:65956 · 發表于 2019-12-7 14:39

源碼中有幾處帶問號“？”的應是什么？
num=num<N?num:N;

value = (value==0)?AD_VALUE:value; // 三目運算，避免第一次采樣value值為0

ID:607998 · 發表于 2020-4-15 15:16

謝謝分享~~

ID:108573 · 發表于 2020-4-16 10:58

不錯，每天來逛逛，下載點資料

ID:72029 · 發表于 2020-4-30 11:30

不錯，值得參考

ID:392070 · 發表于 2020-6-16 19:53

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