10種ADC軟體濾波方法及程式

轉自：億芯工程師部落格

10種AD采樣的軟體濾波方法

10種AD采樣的軟體濾波方法

1、限幅濾波法（又稱程式判斷濾波法）

A、方法：

根據經驗判斷,确定兩次采樣允許的最大偏內插補點（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幹擾 

C、缺點 

無法抑制那種周期性的幹擾 

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幹擾 

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：信号平滑度較高,但靈敏度較低  

N值較小時：信号平滑度較低,但靈敏度較高  

N值的選取：一般流量,N=12;壓力：N=4  

B、優點：  

适用于對一般具有随機幹擾的信号進行濾波  

這樣信号的特點是有一個平均值,信号在某一數值範圍附近上下波動 

C、缺點：  

對于測量速度較慢或要求資料計算速度較快的實時控制不适用 

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  

每次采樣到一個新資料放入隊尾,并扔掉原來隊首的一次資料.(先進先出原則)  

把隊列中的N個資料進行算術平均運算,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：  

對周期性幹擾有良好的抑制作用,平滑度高 

适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幹擾的抑制作用較差  

不易消除由于脈沖幹擾所引起的采樣值偏差 

不适用于脈沖幹擾比較嚴重的場合   

比較浪費RAM   

5、中位值平均濾波法（又稱防脈沖幹擾平均濾波法）   

A、方法：   

相當于“中位值濾波法”+“算術平均濾波法”   

連續采樣N個資料,去掉一個最大值和一個最小值 

然後計算N-2個資料的算術平均值   

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幹擾,可消除由于脈沖幹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” 

每次采樣到的新資料先進行限幅處理, 

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幹擾,可消除由于脈沖幹擾所引起的采樣值偏差   

C、缺點： 

比較浪費RAM 

7、一階滞後濾波法  

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： 

對周期性幹擾具有良好的抑制作用  

适用于波動頻率較高的場合 

C、缺點：  

相位滞後,靈敏度低  

滞後程度取決于a值大小   

不能消除濾波頻率高于采樣頻率的1/2的幹擾信号   

8、權重遞推平均濾波法  

A、方法： 

是對遞推平均濾波法的改進,即不同時刻的資料加以不同的權  

通常是,越接近現時刻的資料,權取得越大。   

給予新采樣值的權系數越大,則靈敏度越高,但信号平滑度越低 

B、優點：

适用于有較大純滞後時間常數的對象 

和采樣周期較短的系統   

C、缺點：  

對于純滞後時間常數較小,采樣周期較長,變化緩慢的信号 

不能迅速反應系統目前所受幹擾的嚴重程度,濾波效果差  

9、消抖濾波法 

A、方法：

設定一個濾波計數器 

将每次采樣值與目前有效值比較：   

如果采樣值＝目前有效值,則計數器清零 

如果采樣值<>目前有效值,則計數器+1,并判斷計數器是否>=上限N(溢出)  

如果計數器溢出,則将本次值替換目前有效值,并清計數器 

B、優點：

對于變化緩慢的被測參數有較好的濾波效果, 

可避免在臨界值附近控制器的反複開/關跳動或顯示器上數值抖動  

C、缺點：  

對于快速變化的參數不宜   

如果在計數器溢出的那一次采樣到的值恰好是幹擾值,則會将幹擾值當作有效值導入系統

10、限幅消抖濾波法 

A、方法： 

相當于“限幅濾波法”+“消抖濾波法”

先限幅,後消抖  

B、優點： 

繼承了“限幅”和“消抖”的優點 

改進了“消抖濾波法”中的某些缺陷,避免将幹擾值導入系統 

C、缺點：  

對于快速變化的參數不宜 

10種軟體濾波方法的示例程式

假定從8位AD中讀取資料（如果是更高位的AD可定義資料類型為int),子程式為get_ad();

1、限副濾波
/*  A值可根據實際情況調整
    value為有效值，new_value為目前采樣值  
    濾波程式傳回有效的實際值  */
#define A 10

char value;

char filter()
{
   char  new_value;
   new_value = get_ad();
   if ( ( new_value - value> A ) || ( value - new_value> A )
      return value;
   return new_value;
         
}

2、中位值濾波法
/*  N值可根據實際情況調整
    排序采用冒泡法*/
#define N  11

char filter()
{
   char value_buf[N];
   char count,i,j,temp;
   for ( count=0;count<N;count++)
   {
      value_buf[count] = get_ad();
      delay();
   }
   for (j=0;j<N-1;j++)
   {
      for (i=0;i<N-j;i++)
      {
         if ( value_buf>value_buf[i+1] )
         {
            temp = value_buf;
            value_buf = value_buf[i+1]; 
             value_buf[i+1] = temp;
         }
      }
   }
   return value_buf[(N-1)/2];
}     

3、算術平均濾波法
/*
*/

#define N 12

char filter()
{
   int  sum = 0;
   for ( count=0;count<N;count++)
   {
      sum + = get_ad();
      delay();
   }
   return (char)(sum/N);
}

4、遞推平均濾波法（又稱滑動平均濾波法）
/*
*/
#define N 12 

char value_buf[N];
char i=0;

char filter()
{
   char count;
   int  sum=0;
   value_buf[i++] = get_ad();
   if ( i == N )   i = 0;
   for ( count=0;count<N,count++)
      sum = value_buf[count];
   return (char)(sum/N);
}

5、中位值平均濾波法（又稱防脈沖幹擾平均濾波法）
/*
*/
#define N 12

char filter()
{
   char count,i,j;
   char value_buf[N];
   int  sum=0;
   for  (count=0;count<N;count++)
   {
      value_buf[count] = get_ad();
      delay();
   }
   for (j=0;j<N-1;j++)
   {
      for (i=0;i<N-j;i++)
      {
         if ( value_buf>value_buf[i+1] )
         {
            temp = value_buf;
            value_buf = value_buf[i+1]; 
             value_buf[i+1] = temp;
         }
      }
   }
   for(count=1;count<N-1;count++)
      sum += value[count];
   return (char)(sum/(N-2));
}

6、限幅平均濾波法
/*
*/  
略 參考子程式1、3

7、一階滞後濾波法
/* 為加快程式處理速度假定基數為100，a=0~100 */

#define a 50

char value;

char filter()
{
   char  new_value;
   new_value = get_ad();
   return (100-a)*value + a*new_value; 
}

8、權重遞推平均濾波法
/* coe數組為權重系數表，存在程式存儲區。*/

#define N 12

char code coe[N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};
char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;

char filter()
{
   char count;
   char value_buf[N];
   int  sum=0;
   for (count=0,count<N;count++)
   {
      value_buf[count] = get_ad();
      delay();
   }
   for (count=0,count<N;count++)
      sum += value_buf[count]*coe[count];
   return (char)(sum/sum_coe);
}

9、消抖濾波法

#define N 12

char filter()
{
   char count=0;
   char new_value;
   new_value = get_ad();
   while (value !=new_value);
   {
      count++;
      if (count>=N)   return new_value;
       delay();
      new_value = get_ad();
   }
   return value;    
}

10、限幅消抖濾波法
/*
*/
略 參考子程式1、9

11、IIR濾波例子

int  BandpassFilter4(int InputAD4)
{
    int  ReturnValue; 
    int  ii;
    RESLO=0;
    RESHI=0;
    MACS=*PdelIn;
    OP2=1068; //FilterCoeff4[4];
    MACS=*(PdelIn+1);
    OP2=8;    //FilterCoeff4[3];
    MACS=*(PdelIn+2);
    OP2=-2001;//FilterCoeff4[2];
    MACS=*(PdelIn+3);
    OP2=8;    //FilterCoeff4[1];
    MACS=InputAD4;
    OP2=1068; //FilterCoeff4[0];
    MACS=*PdelOu;
    OP2=-7190;//FilterCoeff4[8];
    MACS=*(PdelOu+1);
    OP2=-1973; //FilterCoeff4[7];
    MACS=*(PdelOu+2);
    OP2=-19578;//FilterCoeff4[6];
    MACS=*(PdelOu+3);
    OP2=-3047; //FilterCoeff4[5];
    *p=RESLO;
    *(p+1)=RESHI;
    mytestmul<<=2;
    ReturnValue=*(p+1);
    for  (ii=0;ii<3;ii++)
    {
     DelayInput[ii]=DelayInput[ii+1];
     DelayOutput[ii]=DelayOutput[ii+1];
     } 
     DelayInput[3]=InputAD4;
     DelayOutput[3]=ReturnValue;
     
   //  if (ReturnValue<0)
   //  {
   //  ReturnValue=-ReturnValue;
   //  }
    return ReturnValue;  
}