文档介绍：基本的数字滤波方法及算法实现
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;
D、算法:
/*  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
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,非常占用时间,如果不使用冒泡算法的话相对会快一点。
D、算法
/*  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[i]>value_buf[i+1] )
         {
            temp = value_buf[i];
            value_buf[i] = value_buf[i+1];
             value_buf[i+1] = temp;
         }
      }
   }
   return value_buf[(N-1)/2];
}    
E、实际的效果
通过中间值选取,可以将信号压缩,这样针对缓慢变化的信号可以利用这个方法对信号进行时间轴上的压缩处理这样就自然的将干扰脉冲清除干净。
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,