十大滤波算法程序大全(精心整理版)

*函数名称：AmplitudeLimiterFilter()-限幅滤波法

*优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰

*缺点：无法抑制那种周期性的干扰，且平滑度差

*说明：

  1、调用函数

     GetAD(),该函数用来取得当前值

  2、变量说明

     Value:最近一次有效采样的值，该变量为全局变量

     NewValue:当前采样的值

     ReturnValue:返回值

  3、常量说明

     A:两次采样的最大误差值，该值需要使用者根据实际情况设置

*入口：Value,上一次有效的采样值，在主程序里赋值

*出口：ReturnValue,返回值，本次滤波结果

****************************************************/

#define  A   10

unsigned char Value

unsigned char AmplitudeLimiterFilter()

{

   unsigned char NewValue;

   unsigned char ReturnValue;

   NewValue=GatAD();

   if(((NewValue-Value)>A))||((Value-NewValue)>A)))

   ReturnValue=Value;

   else ReturnValue=NewValue;

   return(ReturnValue);

} 

2、中位值滤波法

/****************************************************

*函数名称：MiddlevalueFilter()-中位值滤波法

*优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰；对温度、液

       位等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果

*缺点：对流量，速度等快速变化的参数不宜

*说明：

  1、调用函数

     GetAD(),该函数用来取得当前值

     Delay(),基本延时函数

  2、变量说明

     ArrDataBuffer[N]:用来存放一次性采集的N组数据

     Temp:完成冒泡法试用的临时寄存器

     i,j,k:循环试用的参数值

  3、常量说明

     N：数组长度

*入口：

*出口：value_buf[(N-1)/2],返回值，本次滤波结果

*****************************************************/

#define N 11

unsigned char MiddlevalueFilter()

{

  unsigned char value_buf[N];

  unsigned char i,j,k,temp;

  for(i=0;i  {

    value_buf[i] = get_ad();

    delay();

  }

  for (j=0;j  {

   for (k=0;k   {

    if(value_buf[k]>value_buf[k+1])

     {

       temp = value_buf[k];

       value_buf[k] = value_buf[k+1];

       value_buf[k+1] = temp;

     }

   }

  }

  return value_buf[(N-1)/2];

}

3、算术平均滤波法 

/*********************************************************

说明：连续取N个采样值进行算术平均运算

优点：试用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波。这种信号的特点是

      有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动。

缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算较快的实时控制不适用。

**********************************************************/

#define N 12

char filter()

{

  unsigned int sum = 0;

  unsigned char i;

  for (i=0;i  {

    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） 

/***************************************************

说明：把连续N个采样值看成一个队列，队列长度固定为N。

      每次采样到一个新数据放入队尾，并扔掉队首的一

      次数据。把队列中的N各数据进行平均运算，既获得

      新的滤波结果。

优点：对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高；试用于高频振荡的系统

缺点：灵敏度低；对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差，不适于脉冲干

      扰较严重的场合

****************************************************/

#define N 12

unsigned char value_buf[N];

unsigned char filter()

{

  unsigned char i;

  unsigned char value;

  int sum=0;

  value_buf[i++] = get_ad();       //采集到的数据放入最高位

  for(i=0;i  {

    value_buf[i]=value_buf[i+1];   //所有数据左移，低位扔掉

    sum += value_buf[i];

  }

  value = sum/N;

  return(value);

}

5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法） 

/********************************************

 说明：采一组队列去掉最大值和最小值

 优点：融合了两种滤波的优点。对于偶然出现的脉冲性干扰，可消

       除有其引起的采样值偏差。对周期干扰有良好的抑制作用，

       平滑度高，适于高频振荡的系统。

 缺点：测量速度慢

*********************************************/

#define N 12

uchar filter()

{

  unsigned char i,j,k,l;

  unsigned char temp,sum=0,value;

  unsigned char value_buf[N],;

  for(i=0;i  {

    value_buf[i] = get_ad();

    delay();

  }

  //采样值从小到大排列（冒泡法）

  for(j=0;j  {

    for(i=0;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;

      }

    }

  }

  for(i=1;i  sum += value_buf[i];

  value = sum/(N-2);

  return(value);

}

6、递推中位值滤波法

/************************************************

 优点：对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由其引起的采样值偏差。

       对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高；试用于高频振荡

       的系统

 缺点：测量速度慢

*************************************************/

char filter(char new_data,char queue[],char n)

{

  char max,min;

  char sum;

  char i;

  queue[0]=new_data;

  max=queue[0];

  min=queue[0];

  sum=queue[0];

  for(i=n-1;i>0;i--)

  {

    if(queue[i]>max)

    max=queue[i];

    else if (queue[i]    min=queue[i];

    sum=sum+queue[i];

    queue[i]=queue[i-1];

  }

  i=n-2;

  sum=sum-max-min+i/2;     //说明：+i/2的目的是为了四舍五入

  sum=sum/i;

  return(sum);

}

7、限幅平均滤波法

/************************************************

 优点：对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除有其引起的采样值偏差。

*************************************************/

#define A 10

#define N 12

unsigned char data[];

unsigned char filter(data[])

{

  unsigned char i;

  unsigned char value,sum;

  data[N]=GetAD();

  if(((data[N]-data[N-1])>A||((data[N-1]-data[N])>A))

  data[N]=data[N-1];

  //else data[N]=NewValue;

  for(i=0;i  {

    data[i]=data[i+1];

    sum+=data[i];

  }

  value=sum/N;

  return(value);

}

8、一阶滞后滤波法

/****************************************************

*函数名称：filter()-一阶滞后滤波法

*说明：

  1、调用函数

     GetAD(),该函数用来取得当前值

     Delay(),基本延时函数

  2、变量说明

     Or_data[N]:采集的数据

     Dr0_flag、Dr1_flag:前一次比较与当前比较的方向位

     coeff:滤波系数

     F_count：滤波计数器

  3、常量说明

     N：数组长度

     Thre_value：比较门槛值

*入口：

*出口：

*****************************************************/

#define Thre_value  10

#define  N   50

float Or_data[N]；

unsigned char Dr0_flag=0,Dr1_flag=0;

void abs(float first,float second)

{

 float abs;

 if(first>second)

 {

   abs=first-second;

   Dr1_flag=0;

 }

 else

 {

   abs=second-first;

   Dr1_flag=1;

 }

 return(abs);

}  

void filter(void)

{

  uchar i=0,F_count=0,coeff=0;

  float Abs=0.00;

  //确定一阶滤波系数

  for(i=1;i    {

      Abs=abs(Or_data[i-1],Or_data[i]);

      if(!(Dr1_flag^Dr0_flag))                    //前后数据变化方向一致

      {  

        F_count++;

        if(Abs>=Thre_value)

        {

          F_count++;

          F_count++;

        }

        if(F_count>=12)

        F_count=12;

        coeff=20*F_count;   

      }

      else                                        //去抖动

      coeff=5;

      //一阶滤波算法

      if(Dr1_flag==0)                             //当前值小于前一个值

      Or_data[i]=Or_data[i-1]-coeff*(Or_data[i-1]-Or_data[i])/256;

      else

      Or_data[i]=Or_data[i-1]+coeff*(Or_data[i]-Or_data[i-1])/256;    

      F_count=0;                                  //滤波计数器清零

      Dr0_flag=Dr1_flag;

    }

}

9、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。

 sum_coe:加权系数和

 ************************************************************/

#define N 12

const char code coe[N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};

const char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;

unsigned char filter()

{

  unsigned char i;

  unsigned char value_buf[N];

  int sum=0;

  for (i=0;i  {

    value_buf[i] = get_ad();

    delay();

  }

  for (i=0,i  {

    value_buf[i]=value_buf[i+1];

    sum += value_buf[i]*coe[i];

  }

  sum/=sum_coe;

  value=sum/N;

  return(value);

}

10、消抖滤波法

/************************************************

*************************************************/

#define N 12

unsigned char filter()

{

  unsigned char i=0;

  unsigned char new_value;

  new_value = get_ad();

  if(value !=new_value);

  {

    i++;

    if (i>N)

    {

      i=0;

      value=new_value;

    }

  }

  else i=0;

  return(value);

}