單片機數字濾波的算法

(3)算術平均濾波算法

該算法的基本原理很簡單，就是連續取N次采樣值后進行算術平均。

算法的程序代碼如下：

char filter()

{

int sum=0;

for (count=0;count

{

sum+=get_data();

delay():

}

return (char)(sum/N);

}

說明：算術平均濾波算法適用于對具有隨機干擾的信號進行濾波。這種信號的特點是有一個平均值，信號在某一數值附近上下波動。信號的平均平滑程度完全到決于N值。當N較大時，平滑度高，靈敏度低；當N較小時，平滑度低，但靈敏度高。為了方便求平均值，N一般取4、8、16、32之類的2的整數冪，以便在程序中用移位操作來代替除法。

（4）加權平均濾波算法

由于前面所說的“算術平均濾波算法”存在平滑度和靈敏度之間的矛盾。為了協調平滑度和靈敏度之間的關系，可采用加權平均濾波。它的原理是對連續N次采樣值分別乘上不同的加權系數之后再求累加，加權系數一般先小后大，以突出后面若干采樣的效果，加強系統對參數變化趨勢的認識。各個加權系數均小于1的小數，且滿足總和等于1的結束條件。這樣加權運算之后的累加和即為有效采樣值。其中加權平均數字濾波的數學模型是：

式中：D為N個采樣值的加權平均值：XN-i為第N-i次采樣值；N為采樣次數；Ci為加權系數。加權系數Ci體現了各種采樣值在平均值中所占的比例。一般來說采樣次數越靠后，取的比例越大，這樣可增加新采樣在平均值中所占的比重。加權平均值濾波法可突出一部分信號抵制另一部分信號，以提高采樣值變化的靈敏度。

樣例程序代碼如下：

char code jq[N]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};//code數組為加權系數表，存在程序存儲區

char code sum_jq=1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;

char filter()

{

char count;

char value_buff[N];

int sum=0;

for(count=0;count

{

value_buff[count]=get_data();

delay();

}

for(count=0;count

sum+=value_buff[count]*jq[count];

return (char)(sum/sum_jq);

}

（5）滑動平均濾波算法

以上介紹和各種平均濾波算法有一個共同點，即每獲取一個有效采樣值必須連續進行若干次采樣，當采速度慢時，系統的實時得不到保證。這里介紹的滑動平均濾波算法只采樣一次，將一次采樣值和過去的若干次采樣值一起求平均，得到的有效采樣值即可投入使用。如果取N個采樣值求平均，存儲區中必須開辟N個數據的暫存區。每新采集一個數據便存入暫存區中，同時去掉一個最老數據，保存這N個數據始終是最新更新的數據。采用環型隊列結構可以方便地實現這種數據存放方式。

程序代碼如下：

char value_buff[N];

char i=0;

char filter()

{

char count;

int sum=0;

value_buff[i++]=get_data();

if(i==N)

i=0;

for(count=0;count

sum=value_buff[count];

return (char)(sum/N);

}

數字濾波的算法還有很多種方法，比如一階滯后低通濾波器（慣性濾波法），限時濾波，容錯冗余三中取二濾波法等等。