汉扬编程 编程大纲 嵌入式开发-基本滤波算法(c语言)

嵌入式开发-基本滤波算法(c语言)

无论是开发什么项目,使用什么编程语言,算法是在程序里面经常使用的东西。尤其是在数据处理中,数据采集等必不可少的要使用算法做一定的处理。下面就介绍一些常用的简单有效的数据处理算法(附带有程序)。

嵌入式开发-基本滤波算法(c语言)

一.十一种通用滤波算法

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

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

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=4

B、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RAM

4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)

A、方法:

把连续取N个采样值看成一个队列

队列的长度固定为N

每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)

把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果

N值的选取:流量,N=12;压力:N=4;液面,N=4~12;温度,N=1~4

B、优点:

对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高

适用于高频振荡的系统

C、缺点:

灵敏度低

对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差

不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差

不适用于脉冲干扰比较严重的场合

比较浪费RAM

5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)

A、方法:

相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”

连续采样N个数据,去掉一个最大值和一个最小值

然后计算N-2个数据的算术平均值

N值的选取:3~14

B、优点:

融合了两种滤波法的优点

对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差

C、缺点:

测量速度较慢,和算术平均滤波法一样

比较浪费RAM

6、限幅平均滤波法

A、方法:

相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”

每次采样到的新数据先进行限幅处理,

再送入队列进行递推平均滤波处理

B、优点:

融合了两种滤波法的优点

对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差

C、缺点:

比较浪费RAM

7、一阶滞后滤波法

A、方法:

取a=0~1

本次滤波结果=(1-a)*本次采样值+a*上次滤波结果

B、优点:

对周期性干扰具有良好的抑制作用

适用于波动频率较高的场合

C、缺点:

相位滞后,灵敏度低

滞后程度取决于a值大小

不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号

8、加权递推平均滤波法

A、方法:

是对递推平均滤波法的改进,即不同时刻的数据加以不同的权

通常是,越接近现时刻的数据,权取得越大。

给予新采样值的权系数越大,则灵敏度越高,但信号平滑度越低

B、优点:

适用于有较大纯滞后时间常数的对象

和采样周期较短的系统

C、缺点:

对于纯滞后时间常数较小,采样周期较长,变化缓慢的信号

不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度,滤波效果差

9、消抖滤波法

A、方法:

设置一个滤波计数器

将每次采样值与当前有效值比较:

如果采样值=当前有效值,则计数器清零

如果采样值<>当前有效值,则计数器+1,并判断计数器是否>=上限N(溢出)

如果计数器溢出,则将本次值替换当前有效值,并清计数器

B、优点:

对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果,

可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动

C、缺点:

对于快速变化的参数不宜

如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值,则会将干扰值当作有效值导入系统

10、限幅消抖滤波法

A、方法:

相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”

先限幅,后消抖

B、优点:

继承了“限幅”和“消抖”的优点

改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统

C、缺点:

对于快速变化的参数不宜

第11种方法:IIR 数字滤波器

A. 方法:

确定信号带宽, 滤之。

Y(n) = a1*Y(n-1) + a2*Y(n-2) + … + ak*Y(n-k) + b0*X(n) + b1*X(n-1) + b2*X(n-2) + … + bk*X(n-k)

B. 优点:高通,低通,带通,带阻任意。设计简单(用matlab)

C. 缺点:运算量大。

//————————————————————————————-

软件滤波的C程序样例

10种软件滤波方法的示例程序

假定从8位AD中读取数据(如果是更高位的AD可定义数据类型为int),子程序为get_ad();

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 */

#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、中位值滤波法

/* N值可根据实际情况调整

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、算术平均滤波法

/*

*/

#define N 12

char filter()

{

int sum = 0;

for ( count=0;count<N;count++)

{

sum + = get_ad();

delay();

}

return (char)(sum/N);

}

4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)

/*

*/

#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、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)

/*

*/

#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、限幅平均滤波法

/*

*/

略 参考子程序1、3

7、一阶滞后滤波法

/* 为加快程序处理速度假定基数为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、加权递推平均滤波法

/* coe数组为加权系数表,存在程序存储区。*/

#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、消抖滤波法

#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、限幅消抖滤波法

/*

*/

略 参考子程序1、9

11、IIR滤波例子

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;

}

二.在图像处理中应用到的滤波算法实例:

BOOL WINAPI MedianFilter(LPSTR lpDIBBits, LONG lWidth, LONG lHeight,

int iFilterH, int iFilterW,

int iFilterMX, int iFilterMY)

{

// 指向源图像的指针

unsigned char* lpSrc;

// 指向要复制区域的指针

unsigned char* lpDst;

// 指向复制图像的指针

LPSTR lpNewDIBBits;

HLOCAL hNewDIBBits;

// 指向滤波器数组的指针

unsigned char * aValue;

HLOCAL hArray;

// 循环变量

LONG i;

LONG j;

LONG k;

LONG l;

// 图像每行的字节数

LONG lLineBytes;

// 计算图像每行的字节数

lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth * 8);

// 暂时分配内存,以保存新图像

hNewDIBBits = LocalAlloc(LHND, lLineBytes * lHeight);

// 判断是否内存分配失败

if (hNewDIBBits == NULL)

{

// 分配内存失败

return FALSE;

}

// 锁定内存

lpNewDIBBits = (char * )LocalLock(hNewDIBBits);

// 初始化图像为原始图像

memcpy(lpNewDIBBits, lpDIBBits, lLineBytes * lHeight);

// 暂时分配内存,以保存滤波器数组

hArray = LocalAlloc(LHND, iFilterH * iFilterW);

// 判断是否内存分配失败

if (hArray == NULL)

{

// 释放内存

LocalUnlock(hNewDIBBits);

LocalFree(hNewDIBBits);

// 分配内存失败

return FALSE;

}

// 锁定内存

aValue = (unsigned char * )LocalLock(hArray);

// 开始中值滤波

// 行(除去边缘几行)

for(i = iFilterMY; i < lHeight – iFilterH + iFilterMY + 1; i++)

{

// 列(除去边缘几列)

for(j = iFilterMX; j < lWidth – iFilterW + iFilterMX + 1; j++)

{

// 指向新DIB第i行,第j个象素的指针

lpDst = (unsigned char*)lpNewDIBBits + lLineBytes * (lHeight – 1 – i) + j;

// 读取滤波器数组

for (k = 0; k < iFilterH; k++)

{

for (l = 0; l < iFilterW; l++)

{

// 指向DIB第i – iFilterMY + k行,第j – iFilterMX + l个象素的指针

lpSrc = (unsigned char*)lpDIBBits + lLineBytes * (lHeight – 1 – i + iFilterMY – k) + j – iFilterMX + l;

// 保存象素值

aValue[k * iFilterW + l] = *lpSrc;

}

}

// 获取中值

* lpDst = GetMedianNum(aValue, iFilterH * iFilterW);

}

}

// 复制变换后的图像

memcpy(lpDIBBits, lpNewDIBBits, lLineBytes * lHeight);

// 释放内存

LocalUnlock(hNewDIBBits);

LocalFree(hNewDIBBits);

LocalUnlock(hArray);

LocalFree(hArray);

// 返回

return TRUE;

}

三.RC滤波的一种实现.

RcDigital(double & X, double & Y)

{

static int MidFlag;

static double Yn_1,Xn_1;

double MyGetX=0,MyGetY=0;

double Alfa;

Alfa=0.7;

if(X==0||Y==0)

{

MidFlag=0;

Xn_1=0;

Yn_1=0;

MyGetX=0;

MyGetY=0;

}

if(X>0&&Y>0)

{

if(MidFlag==1)

{

MyGetY = (1 – Alfa) * Y + Alfa * Yn_1;

MyGetX = (1 – Alfa) * X + Alfa * Xn_1;

Xn_1 = MyGetX;

Yn_1 = MyGetY;

}

else

{

MidFlag=1;

MyGetX = X;

MyGetY = Y;

Xn_1 = X;

Yn_1 = Y;

}

}

X = MyGetX;

Y = MyGetY;

}

本文来自网络,不代表汉扬编程立场,转载请注明出处:http://www.hyzlch.com/mianfei/6972.html

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