時間：2018-08-19 00:00:00 來源：信盈達 作者：信盈達
無論是開發(fā)什么項目，使用什么編程語言，算法是在程序里面經(jīng)常使用的東西。尤其是在數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)采集等必不可少的要使用算法做一定的處理。下面就介紹一些常用的簡單有效的數(shù)據(jù)處理算法（附帶有程序）。
一.十一種通用濾波算法
1、限幅濾波法（又稱程序判斷濾波法）
A、方法：
根據(jù)經(jīng)驗判斷，確定兩次采樣允許的最大偏差值（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(yōu)點：
能有效克服因偶然因素引起的脈沖干擾
C、缺點
無法抑制那種周期性的干擾
平滑度差
2、中位值濾波法
A、方法：
連續(xù)采樣N次（N取奇數(shù)）
把N次采樣值按大小排列
取中間值為本次有效值
B、優(yōu)點：
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(shù)有良好的濾波效果
C、缺點：
對流量、速度等快速變化的參數(shù)不宜
3、算術平均濾波法
A、方法：
連續(xù)取N個采樣值進行算術平均運算
N值較大時：信號平滑度較高，但靈敏度較低
N值較小時：信號平滑度較低，但靈敏度較高
N值的選?。阂话懔髁?，N=12；壓力：N=4
B、優(yōu)點：
適用于對一般具有隨機干擾的信號進行濾波
這樣信號的特點是有一個平均值，信號在某一數(shù)值范圍附近上下波動
C、缺點：
對于測量速度較慢或要求數(shù)據(jù)計算速度較快的實時控制不適用
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(xù)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(shù)據(jù)放入隊尾,并扔掉原來隊首的一次數(shù)據(jù).(先進先出原則)
把隊列中的N個數(shù)據(jù)進行算術平均運算,就可獲得新的濾波結果
N值的選?。毫髁浚琋=12；壓力：N=4；液面，N=4~12；溫度，N=1~4
B、優(yōu)點：
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(tǒng)
C、缺點：
靈敏度低
對偶然出現(xiàn)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
比較浪費RAM
5、中位值平均濾波法（又稱防脈沖干擾平均濾波法）
A、方法：
相當于“中位值濾波法”+“算術平均濾波法”
連續(xù)采樣N個數(shù)據(jù)，去掉一個最大值和一個最小值
然后計算N-2個數(shù)據(jù)的算術平均值
N值的選?。?~14
B、優(yōu)點：
融合了兩種濾波法的優(yōu)點
對于偶然出現(xiàn)的脈沖性干擾，可消除由于脈沖干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”
每次采樣到的新數(shù)據(jù)先進行限幅處理，
再送入隊列進行遞推平均濾波處理
B、優(yōu)點：
融合了兩種濾波法的優(yōu)點
對于偶然出現(xiàn)的脈沖性干擾，可消除由于脈沖干擾所引起的采樣值偏差
C、缺點：
比較浪費RAM
7、一階滯后濾波法
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(yōu)點：
對周期性干擾具有良好的抑制作用
適用于波動頻率較高的場合
C、缺點：
相位滯后，靈敏度低
滯后程度取決于a值大小
不能消除濾波頻率高于采樣頻率的1/2的干擾信號
8、加權遞推平均濾波法
A、方法：
是對遞推平均濾波法的改進，即不同時刻的數(shù)據(jù)加以不同的權
通常是，越接近現(xiàn)時刻的數(shù)據(jù)，權取得越大。
給予新采樣值的權系數(shù)越大，則靈敏度越高，但信號平滑度越低
B、優(yōu)點：
適用于有較大純滯后時間常數(shù)的對象
和采樣周期較短的系統(tǒng)
C、缺點：
對于純滯后時間常數(shù)較小，采樣周期較長，變化緩慢的信號
不能迅速反應系統(tǒng)當前所受干擾的嚴重程度，濾波效果差
9、消抖濾波法
A、方法：
設置一個濾波計數(shù)器
將每次采樣值與當前有效值比較：
如果采樣值＝當前有效值，則計數(shù)器清零
如果采樣值<>當前有效值，則計數(shù)器+1，并判斷計數(shù)器是否>=上限N(溢出)
如果計數(shù)器溢出,則將本次值替換當前有效值,并清計數(shù)器
B、優(yōu)點：
對于變化緩慢的被測參數(shù)有較好的濾波效果,
可避免在臨界值附近控制器的反復開/關跳動或顯示器上數(shù)值抖動
C、缺點：
對于快速變化的參數(shù)不宜
如果在計數(shù)器溢出的那一次采樣到的值恰好是干擾值,則會將干擾值當作有效值導入系統(tǒng)
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,后消抖
B、優(yōu)點：
繼承了“限幅”和“消抖”的優(yōu)點
改進了“消抖濾波法”中的某些缺陷,避免將干擾值導入系統(tǒng)
C、缺點：
對于快速變化的參數(shù)不宜
第11種方法：IIR 數(shù)字濾波器
A. 方法：
確定信號帶寬， 濾之。
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. 優(yōu)點：高通，低通，帶通，帶阻任意。設計簡單(用matlab）
C. 缺點：運算量大。
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軟件濾波的C程序樣例
10種軟件濾波方法的示例程序
假定從8位AD中讀取數(shù)據(jù)（如果是更高位的AD可定義數(shù)據(jù)類型為int),子程序為get_ad();
1、限副濾波
/* A值可根據(jù)實際情況調整
value為有效值，new_value為當前采樣值
濾波程序返回有效的實際值 */
#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(jù)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（又稱防脈沖干擾平均濾波法）
/*
*/
#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 參考子程序1、3
7、一階滯后濾波法
/* 為加快程序處理速度假定基數(shù)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、加權遞推平均濾波法
/* coe數(shù)組為加權系數(shù)表，存在程序存儲區(qū)。*/
#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 參考子程序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;
}
二.在圖像處理中應用到的濾波算法實例：
BOOL WINAPI MedianFilter(LPSTR lpDIBBits, LONG lWidth, LONG lHeight,
int iFilterH, int iFilterW,
int iFilterMX, int iFilterMY)
{
// 指向源圖像的指針
unsigned char* lpSrc;
// 指向要復制區(qū)域的指針
unsigned char* lpDst;
// 指向復制圖像的指針
LPSTR lpNewDIBBits;
HLOCAL hNewDIBBits;
// 指向濾波器數(shù)組的指針
unsigned char * aValue;
HLOCAL hArray;
// 循環(huán)變量
LONG i;
LONG j;
LONG k;
LONG l;
// 圖像每行的字節(jié)數(shù)
LONG lLineBytes;
// 計算圖像每行的字節(jié)數(shù)
lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth * 8);
// 暫時分配內存，以保存新圖像
hNewDIBBits = LocalAlloc(LHND, lLineBytes * lHeight);
// 判斷是否內存分配失敗
if (hNewDIBBits == NULL)
{
// 分配內存失敗
return FALSE;
}
// 鎖定內存
lpNewDIBBits = (char * )LocalLock(hNewDIBBits);
// 初始化圖像為原始圖像
memcpy(lpNewDIBBits, lpDIBBits, lLineBytes * lHeight);
// 暫時分配內存，以保存濾波器數(shù)組
hArray = LocalAlloc(LHND, iFilterH * iFilterW);
// 判斷是否內存分配失敗
if (hArray == NULL)
{
// 釋放內存
LocalUnlock(hNewDIBBits);
LocalFree(hNewDIBBits);
// 分配內存失敗
return FALSE;
}
// 鎖定內存
aValue = (unsigned char * )LocalLock(hArray);
// 開始中值濾波
// 行(除去邊緣幾行)
for(i = iFilterMY; i < lHeight - iFilterH + iFilterMY + 1; i++)
{
// 列(除去邊緣幾列)
for(j = iFilterMX; j < lWidth - iFilterW + iFilterMX + 1; j++)
{
// 指向新DIB第i行，第j個象素的指針
lpDst = (unsigned char*)lpNewDIBBits + lLineBytes * (lHeight - 1 - i) + j;
// 讀取濾波器數(shù)組
for (k = 0; k < iFilterH; k++)
{
for (l = 0; l < iFilterW; l++)
{
// 指向DIB第i - iFilterMY + k行，第j - iFilterMX + l個象素的指針
lpSrc = (unsigned char*)lpDIBBits + lLineBytes * (lHeight - 1 - i + iFilterMY - k) + j - iFilterMX + l;
// 保存象素值
aValue[k * iFilterW + l] = *lpSrc;
}
}
// 獲取中值
* lpDst = GetMedianNum(aValue, iFilterH * iFilterW);
}
}
// 復制變換后的圖像
memcpy(lpDIBBits, lpNewDIBBits, lLineBytes * lHeight);
// 釋放內存
LocalUnlock(hNewDIBBits);
LocalFree(hNewDIBBits);
LocalUnlock(hArray);
LocalFree(hArray);
// 返回
return TRUE;
}
三.RC濾波的一種實現(xiàn).
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;
信盈達2008年在深圳特區(qū)南山高新科技園成立。自成立至今近九年來專注為企業(yè)和個人提供高端方案設計、高端嵌入式/Android培訓等服務。公司下設信盈達實訓學院、信盈達研發(fā)中心、信盈達教學儀器三大業(yè)務板塊。九年來公司堅持"技術領先、服務領先"，以雄厚的實力和專業(yè)的品質成為國內唯一有實力從產(chǎn)品最底層研發(fā)到系統(tǒng)層開發(fā)的嵌入式實訓、產(chǎn)品解決方案提供商。為中國IT行業(yè)提供最具價值的職業(yè)教育服務。專業(yè)培訓嵌入式、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、Java、單片機等課程，想了解更多信息點擊立馬咨詢
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