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10种经典的软件滤波方法
10种经典的软件滤波方法
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*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*大值和一个*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
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