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DSP开发中常用的滤波算法

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发表于 2021-9-3 10:26 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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本帖最后由 nuiga 于 2021-9-3 10:27 编辑 & L  o0 J3 h2 ?4 P$ |- o9 V
* n# S& f" e/ ^/ S
第1种方法 限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
; Z- A1 [; i+ A, B) ?) [* oA 方法:) M: j: w. y2 j5 M7 l
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:
' N$ T& c5 W% G0 m% X8 w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;/ u# M1 C4 ?3 Q+ Y! W- ^5 R2 s
B 优点:能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰;9 ?0 H8 P! s& S# n( c" x& W
C 缺点:无法抑制那种周期性的干扰 平滑度差;
* {! U. X& U# c# z: d/ S第2种方法 中位值滤波法
& [1 _& y0 h  z0 P$ T6 t7 ?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;
# k1 t9 [4 F  s. FB 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;9 f" |- a* q# t2 @
C 缺点:对流量、速度等快速变化的参数不宜;
: g" n) Q. I& [% K第3种方法 算术平均滤波法
! v1 p9 u0 c2 d7 a$ kA 方法:
0 Y' u! D7 l# M7 g: ?2 ]3 }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;
5 a. J. U! @4 l( o$ sB 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;
2 ?, g- o% ]& N2 |5 {' \* r; y. ~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;( ]* ?3 H6 s* [9 a9 H; B
第4种方法 递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法): y( z* C; L+ a! k
A 方法:7 g# n9 P3 {/ I  q+ Q1 q
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;) s5 t4 ~7 }; P! o
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;9 h) x1 ~4 d3 ]7 l5 F0 |  K+ w8 E
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;# ]9 L; o* w3 K& t
第5种方法 中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)
% _7 s) k* \+ L, H7 sA 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;
/ e: D! W0 o0 `6 r: a/ }( XB 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;2 N( y% D; K" }$ ~$ t* a$ U9 Y0 K
C 缺点:测量速度较慢,和算术平均滤波法一样 比较浪费RAM;8 c0 I5 _: L' ~+ P/ u
第6种方法 限幅平均滤波法" j6 }. P( W: j" u8 e, H
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;
2 c0 O& S/ Z  J! ?3 k' |* cB 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;
  [- [+ f2 y' s1 d* L& [C 缺点:比较浪费RAM;
5 L4 C( [; H; [7 W/ B2 h; m! u第7种方法 一阶滞后滤波法
* m4 D! K! u/ gA 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;2 @/ s. U" J  C2 p7 f/ Y$ q$ r1 [3 D- o
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;
3 t7 ^0 Q- ~' d1 L6 n% l) O& f2 e) qC 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;- t' y' b0 M- M" ^
第8种方法 加权递推平均滤波法
: _( M; j2 g. ]& |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,越接近现时刻的资料,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;4 Y. ?6 t; g  ~! L% h% H, e4 y9 r
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;) S2 q+ b7 N$ M5 p- l/ ^% e
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;
8 g+ A4 B. {+ c1 U+ l" q$ H( w* |第9种方法 消抖滤波法
! u. n! Q7 X' T4 pA 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;
9 F7 q% j& z- wB 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;. b3 h! z& b: u  Z: a! x) z  W; A
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;% C9 l0 C+ @" \7 @: `
第10种方法 限幅消抖滤波法3 m4 v1 b; n8 V/ M% E
A 方法:相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法” 先限幅后消抖;
9 A8 T# Z7 ]$ `0 V2 X. @( c6 qB 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;
+ h* U' w+ s+ p$ W0 K4 p% z( a! zC 缺点:对于快速变化的参数不宜;4 l% y! d2 {: u
第11种方法 IIR 数字滤波器
" e* [) R. G  x1 X! UA 方法:确定信号带宽, 滤之。 ' l- y+ b) ]- O- S+ J( @1 {
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)8 z3 ]  ?1 [) R2 e# y0 F
B 优点:高通,低通,带通,带阻任意。设计简单(用matlab)% [5 \) k# D5 U6 _8 s
C 缺点:运算量大;- k+ |& h- a6 l4 j

/ W5 Z8 L9 l+ z3 u  C9 ?" k1 N  b% H. L: T9 O' P/ y

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发表于 2021-9-3 10:59 | 只看该作者
中位值滤波法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

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3#
发表于 2021-9-3 11:03 | 只看该作者
加权递推平均滤波法不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度,滤波效果差

该用户从未签到

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发表于 2021-9-3 13:34 | 只看该作者
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
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    [LV.1]初来乍到

    5#
    发表于 2021-9-3 14:34 | 只看该作者
    算术平均滤波法信号平滑度较高,但灵敏度较低
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