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11種濾波算法程序大全（含源代碼）

時間：2021-11-12 14:17:53
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[導(dǎo)讀]1、限幅濾波法（又稱程序判斷濾波法）/*A、名稱：限幅濾波法（又稱程序判斷濾波法）B、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(shè)為A），??每次檢測到新值時判斷：??如果本次值與上次值之差A(yù)，則本次值無效，放棄本次值，用上次值代替本次值。C、優(yōu)點(diǎn)：??能有效克服因偶...


1、限幅濾波法（又稱程序判斷濾波法）

/*A、名稱：限幅濾波法（又稱程序判斷濾波法）B、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(shè)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。C、優(yōu)點(diǎn)：? ? 能有效克服因偶然因素引起的脈沖干擾。D、缺點(diǎn)：? ? 無法抑制那種周期性的干擾。? ? 平滑度差。E、整理：shenhaiyu 2013-11-01*/
int Filter_Value;int Value;
void setup() {??Serial.begin(9600);? ?? ? // 初始化串口通信??randomSeed(analogRead(0)); // 產(chǎn)生隨機(jī)種子??Value = 300;}
void loop() {??Filter_Value = Filter();? ?? ? // 獲得濾波器輸出值??Value = Filter_Value;? ?? ?? ? // 最近一次有效采樣的值，該變量為全局變量??Serial.println(Filter_Value); // 串口輸出??delay(50);}
// 用于隨機(jī)產(chǎn)生一個300左右的當(dāng)前值int Get_AD() {??return random(295, 305);}
// 限幅濾波法（又稱程序判斷濾波法）#define FILTER_A 1int Filter() {??int NewValue;??NewValue = Get_AD();??if(((NewValue - Value) > FILTER_A) || ((Value - NewValue) > FILTER_A))? ? return Value;??else? ? return NewValue;}

2、中位值濾波法


/*A、名稱：中位值濾波法B、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。C、優(yōu)點(diǎn)：? ? 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。D、缺點(diǎn)：? ? 對流量、速度等快速變化的參數(shù)不宜。E、整理：shenhaiyu 2013-11-01*/
int Filter_Value;
void setup() {??Serial.begin(9600);? ?? ? // 初始化串口通信??randomSeed(analogRead(0)); // 產(chǎn)生隨機(jī)種子}
void loop() {??Filter_Value = Filter();? ?? ? // 獲得濾波器輸出值??Serial.println(Filter_Value); // 串口輸出??delay(50);}
// 用于隨機(jī)產(chǎn)生一個300左右的當(dāng)前值int Get_AD() {??return random(295, 305);}
// 中位值濾波法#define FILTER_N 101int Filter() {??int filter_buf[FILTER_N];??int i, j;??int filter_temp;??for(i = 0; i < FILTER_N; i ) {? ? filter_buf[i] = Get_AD();? ? delay(1);??}??// 采樣值從小到大排列（冒泡法）??for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j ) {? ? for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i ) {? ?? ?if(filter_buf[i] > filter_buf[i 1]) {? ?? ???filter_temp = filter_buf[i];? ?? ???filter_buf[i] = filter_buf[i 1];? ?? ???filter_buf[i 1] = filter_temp;? ?? ?}? ? }??}??return filter_buf[(FILTER_N - 1) / 2];}

3、算術(shù)平均濾波法


/*A、名稱：算術(shù)平均濾波法B、方法：? ? 連續(xù)取N個采樣值進(jìn)行算術(shù)平均運(yùn)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值的選取：一般流量，N=12；壓力：N=4。C、優(yōu)點(diǎn)：? ? 適用于對一般具有隨機(jī)干擾的信號進(jìn)行濾波；? ? 這種信號的特點(diǎn)是有一個平均值，信號在某一數(shù)值范圍附近上下波動。D、缺點(diǎn)：? ? 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(fèi)RAM。E、整理：shenhaiyu 2013-11-01*/
int Filter_Value;
void setup() {??Serial.begin(9600);? ?? ? // 初始化串口通信??randomSeed(analogRead(0)); // 產(chǎn)生隨機(jī)種子}
void loop() {??Filter_Value = Filter();? ?? ? // 獲得濾波器輸出值??Serial.println(Filter_Value); // 串口輸出??delay(50);}
// 用于隨機(jī)產(chǎn)生一個300左右的當(dāng)前值int Get_AD() {??return random(295, 305);}
// 算術(shù)平均濾波法#define FILTER_N 12int Filter() {??int i;??int filter_sum = 0;??for(i = 0; i < FILTER_N; i ) {? ? filter_sum = Get_AD();? ? delay(1);??}??return (int)(filter_sum / FILTER_N);}

4、遞推平均濾波法（又稱滑動平均濾波法）


/*A、名稱：遞推平均濾波法（又稱滑動平均濾波法）B、方法：? ? 把連續(xù)取得的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(jìn)先出原則），? ? 把隊列中的N個數(shù)據(jù)進(jìn)行算術(shù)平均運(yùn)算，獲得新的濾波結(jié)果。? ? N值的選?。毫髁?，N=12；壓力，N=4；液面，N=4-12；溫度，N=1-4。C、優(yōu)點(diǎn)：? ? 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)。D、缺點(diǎn)：? ? 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(yán)重的場合；? ? 比較浪費(fèi)RAM。E、整理：shenhaiyu 2013-11-01*/
int Filter_Value;
void setup() {??Serial.begin(9600);? ?? ? // 初始化串口通信??randomSeed(analogRead(0)); // 產(chǎn)生隨機(jī)種子}
void loop() {??Filter_Value = Filter();? ?? ? // 獲得濾波器輸出值??Serial.println(Filter_Value); // 串口輸出??delay(50);}
// 用于隨機(jī)產(chǎn)生一個300左右的當(dāng)前值int Get_AD() {??return random(295, 305);}
// 遞推平均濾波法（又稱滑動平均濾波法）#define FILTER_N 12int filter_buf[FILTER_N 1];int Filter() {??int i;??int filter_sum = 0;??filter_buf[FILTER_N] = Get_AD();??for(i = 0; i < FILTER_N; i ) {? ? filter_buf[i] = filter_buf[i 1]; // 所有數(shù)據(jù)左移，低位仍掉? ? filter_sum = filter_buf[i];??}??return (int)(filter_sum / FILTER_N);}

5、中位值平均濾波法（又稱防脈沖干擾平均濾波法）


/*A、名稱：中位值平均濾波法（又稱防脈沖干擾平均濾波法）B、方法：? ? 采一組隊列去掉最大值和最小值后取平均值，? ? 相當(dāng)于“中位值濾波法” “算術(shù)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(shù)平均值。? ? N值的選取：3-14。C、優(yōu)點(diǎn)：? ? 融合了“中位值濾波法” “算術(shù)平均濾波法”兩種濾波法的優(yōu)點(diǎn)。? ? 對于偶然出現(xiàn)的脈沖性干擾，可消除由其所引起的采樣值偏差。? ? 對周期干擾有良好的抑制作用。? ? 平滑度高，適于高頻振蕩的系統(tǒng)。D、缺點(diǎn)：? ? 計算速度較慢，和算術(shù)平均濾波法一樣。? ? 比較浪費(fèi)RAM。E、整理：shenhaiyu 2013-11-01*/
int Filter_Value;
void setup() {??Serial.begin(9600);? ?? ? // 初始化串口通信??randomSeed(analogRead(0)); // 產(chǎn)生隨機(jī)種子}
void loop() {??Filter_Value = Filter();? ?? ? // 獲得濾波器輸出值??Serial.println(Filter_Value); // 串口輸出??delay(50);}
// 用于隨機(jī)產(chǎn)生一個300左右的當(dāng)前值int Get_AD() {??return random(295, 305);}
// 中位值平均濾波法（又稱防脈沖干擾平均濾波法）（算法1）#define FILTER_N 100int Filter() {??int i, j;??int filter_temp, filter_sum = 0;??int filter_buf[FILTER_N];??for(i = 0; i < FILTER_N; i ) {? ? filter_buf[i] = Get_AD();? ? delay(1);??}??// 采樣值從小到大排列（冒泡法）??for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j ) {? ? for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i ) {? ?? ?if(filter_buf[i] > filter_buf[i 1]) {? ?? ???filter_temp = filter_buf[i];? ?? ???filter_buf[i] = filter_buf[i 1];? ?? ???filter_buf[i 1] = filter_temp;? ?? ?}? ? }??}??// 去除最大最小極值后求平均??for(i = 1; i < FILTER_N - 1; i ) filter_sum = filter_buf[i];??return filter_sum / (FILTER_N - 2);}

//??中位值平均濾波法（又稱防脈沖干擾平均濾波法）（算法2）/*#define FILTER_N 100int Filter() {??int i;??int filter_sum = 0;??int filter_max, filter_min;??int filter_buf[FILTER_N];??for(i = 0; i < FILTER_N; i ) {? ? filter_buf[i] = Get_AD();? ? delay(1);??}??filter_max = filter_buf[0];??filter_min = filter_buf[0];??filter_sum = filter_buf[0];??for(i = FILTER_N - 1; i > 0; i--) {? ? if(filter_buf[i] > filter_max)? ?? ?filter_max=filter_buf[i];? ? else if(filter_buf[i] < filter_min)? ?? ?filter_min=filter_buf[i];? ? filter_sum = filter_sum filter_buf[i];? ? filter_buf[i] = filter_buf[i - 1];??}??i = FILTER_N - 2;??filter_sum = filter_sum - filter_max - filter_min i / 2; // i/2 的目的是為了四舍五入??filter_sum = filter_sum / i;??return filter_sum;}*/

6、限幅平均濾波法


/*A、名稱：限幅平均濾波法B、方法：? ? 相當(dāng)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(jìn)行限幅處理，? ? 再送入隊列進(jìn)行遞推平均濾波處理。C、優(yōu)點(diǎn)：? ? 融合了兩種濾波法的優(yōu)點(diǎn)；? ? 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。D、缺點(diǎn)：? ? 比較浪費(fèi)RAM。E、整理：shenhaiyu 2013-11-01*/
#define FILTER_N 12int Filter_Value;int filter_buf[FILTER_N];
void setup() {??Serial.begin(9600);? ?? ? // 初始化串口通信??randomSeed(analogRead(0)); // 產(chǎn)生隨機(jī)種子??filter_buf[FILTER_N - 2] = 300;}
void loop() {??Filter_Value = Filter();? ?? ? // 獲得濾波器輸出值??Serial.println(Filter_Value); // 串口輸出??delay(50);}
// 用于隨機(jī)產(chǎn)生一個300左右的當(dāng)前值int Get_AD() {??return random(295, 305);}
// 限幅平均濾波法#define FILTER_A 1int Filter() {??int i;??int filter_sum = 0;??filter_buf[FILTER_N - 1] = Get_AD();??if(((filter_buf[FILTER_N - 1] - filter_buf[FILTER_N - 2]) > FILTER_A) || ((filter_buf[FILTER_N - 2] - filter_buf[FILTER_N - 1]) > FILTER_A))? ? filter_buf[FILTER_N - 1] = filter_buf[FILTER_N - 2];??for(i = 0; i < FILTER_N - 1; i ) {? ? filter_buf[i] = filter_buf[i 1];? ? filter_sum = filter_buf[i];??}??return (int)filter_sum / (FILTER_N - 1);}

7、一階滯后濾波法


/*A、名稱：一階滯后濾波法B、方法：? ? 取a=0-1，本次濾波結(jié)果=(1-a)*本次采樣值 a*上次濾波結(jié)果。C、優(yōu)點(diǎn)：? ? 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。D、缺點(diǎn)：? ? 相位滯后，靈敏度低；? ? 滯后程度取決于a值大??；? ? 不能消除濾波頻率高于采樣頻率1/2的干擾信號。E、整理：shenhaiyu 2013-11-01*/
int Filter_Value;int Value;
void setup() {??Serial.begin(9600);? ?? ? // 初始化串口通信??randomSeed(analogRead(0)); // 產(chǎn)生隨機(jī)種子??Value = 300;}
void loop() {??Filter_Value = Filter();? ?? ? // 獲得濾波器輸出值??Serial.println(Filter_Value); // 串口輸出??delay(50);}
// 用于隨機(jī)產(chǎn)生一個300左右的當(dāng)前值int Get_AD() {??return random(295, 305);}
// 一階滯后濾波法#define FILTER_A 0.01int Filter() {??int NewValue;??NewValue = Get_AD();??Value = (int)((float)NewValue * FILTER_A (1.0 - FILTER_A) * (float)Value);??return Value;}

8、加權(quán)遞推平均濾波法


/*A、名稱：加權(quán)遞推平均濾波法B、方法：? ? 是對遞推平均濾波法的改進(jìn)，即不同時刻的數(shù)據(jù)加以不同的權(quán)；? ? 通常是，越接近現(xiàn)時刻的數(shù)據(jù)，權(quán)取得越大。? ? 給予新采樣值的權(quán)系數(shù)越大，則靈敏度越高，但信號平滑度越低。C、優(yōu)點(diǎn)：? ? 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)。D、缺點(diǎn)：? ? 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(yīng)系統(tǒng)當(dāng)前所受干擾的嚴(yán)重程度，濾波效果差。E、整理：shenhaiyu 2013-11-01*/
int Filter_Value;
void setup() {??Serial.begin(9600);? ?? ? // 初始化串口通信??randomSeed(analogRead(0)); // 產(chǎn)生隨機(jī)種子}
void loop() {??Filter_Value = Filter();? ?? ? // 獲得濾波器輸出值??Serial.println(Filter_Value); // 串口輸出??delay(50);}
// 用于隨機(jī)產(chǎn)生一個300左右的當(dāng)前值int Get_AD() {??return random(295, 305);}
// 加權(quán)遞推平均濾波法#define FILTER_N 12int coe[FILTER_N] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12};? ? // 加權(quán)系數(shù)表int sum_coe = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12; // 加權(quán)系數(shù)和int filter_buf[FILTER_N 1];int Filter() {??int i;??int filter_sum = 0;??filter_buf[FILTER_N] = Get_AD();??for(i = 0; i < FILTER_N; i ) {? ? filter_buf[i] = filter_buf[i 1]; // 所有數(shù)據(jù)左移，低位仍掉? ? filter_sum = filter_buf[i] * coe[i];??}??filter_sum /= sum_coe;??return filter_sum;}

9、消抖濾波法


/*A、名稱：消抖濾波法B、方法：? ? 設(shè)置一個濾波計數(shù)器，將每次采樣值與當(dāng)前有效值比較：? ? 如果采樣值=當(dāng)前有效值，則計數(shù)器清零；? ? 如果采樣值<>當(dāng)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(dāng)前有效值，并清計數(shù)器。C、優(yōu)點(diǎn)：? ? 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(fù)開/關(guān)跳動或顯示器上數(shù)值抖動。D、缺點(diǎn)：? ? 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(dāng)作有效值導(dǎo)入系統(tǒng)。E、整理：shenhaiyu 2013-11-01*/
int Filter_Value;int Value;
void setup() {??Serial.begin(9600);? ?? ? // 初始化串口通信??randomSeed(analogRead(0)); // 產(chǎn)生隨機(jī)種子??Value = 300;}
void loop() {??Filter_Value = Filter();? ?? ? // 獲得濾波器輸出值??Serial.println(Filter_Value); // 串口輸出??delay(50);}
// 用于隨機(jī)產(chǎn)生一個300左右的當(dāng)前值int Get_AD() {??return random(295, 305);}
// 消抖濾波法#define FILTER_N 12int i = 0;int Filter() {??int new_value;??new_value = Get_AD();??if(Value != new_value) {? ? i ;? ? if(i > FILTER_N) {? ?? ?i = 0;? ?? ?Value = new_value;? ? }??}??else? ? i = 0;??return Value;}

10、限幅消抖濾波法


/*A、名稱：限幅消抖濾波法B、方法：? ? 相當(dāng)于“限幅濾波法” “消抖濾波法”；? ? 先限幅，后消抖。C、優(yōu)點(diǎn)：? ? 繼承了“限幅”和“消抖”的優(yōu)點(diǎn)；? ? 改進(jìn)了“消抖濾波法”中的某些缺陷，避免將干擾值導(dǎo)入系統(tǒng)。D、缺點(diǎn)：? ? 對于快速變化的參數(shù)不宜。E、整理：shenhaiyu 2013-11-01*/
int Filter_Value;int Value;
void setup() {??Serial.begin(9600);? ?? ? // 初始化串口通信??randomSeed(analogRead(0)); // 產(chǎn)生隨機(jī)種子??Value = 300;}
void loop() {??Filter_Value = Filter();? ?? ? // 獲得濾波器輸出值??Serial.println(Filter_Value); // 串口輸出??delay(50);}
// 用于隨機(jī)產(chǎn)生一個300左右的當(dāng)前值int Get_AD() {??return random(295, 305);}
// 限幅消抖濾波法#define FILTER_A 1#define FILTER_N 5int i = 0;int Filter() {??int NewValue;??int new_value;??NewValue = Get_AD();??if(((NewValue - Value) > FILTER_A) || ((Value - NewValue) > FILTER_A))? ? new_value = Value;??else? ? new_value = NewValue;??if(Value != new_value) {? ? i ;? ? if(i > FILTER_N) {? ?? ?i = 0;? ?? ?Value = new_value;? ? }??}??else? ? i = 0;??return Value;}

11、卡爾曼濾波（非擴(kuò)展卡爾曼）


#include // I2C library, gyroscope
// Accelerometer ADXL345#define ACC (0x53)? ? //ADXL345 ACC address#define A_TO_READ (6)? ?? ???//num of bytes we are going to read each time (two bytes for each axis)

// Gyroscope ITG3200 #define GYRO 0x68 // gyro address, binary = 11101000 when AD0 is connected to Vcc (see schematics of your breakout board)#define G_SMPLRT_DIV 0x15? ?#define G_DLPF_FS 0x16? ?#define G_INT_CFG 0x17#define G_PWR_MGM 0x3E
#define G_TO_READ 8 // 2 bytes for each axis x, y, z

// offsets are chip specific. int a_offx = 0;int a_offy = 0;int a_offz = 0;
int g_offx = 0;int g_offy = 0;int g_offz = 0;////////////////////////
////////////////////////char str[512];
void initAcc() {??//Turning on the ADXL345??writeTo(ACC, 0x2D, 0);? ?? ???writeTo(ACC, 0x2D, 16);??writeTo(ACC, 0x2D, 8);??//by default the device is in -2g range reading}
void getAccelerometerData(int* result) {??int regAddress = 0x32;? ? //first axis-acceleration-data register on the ADXL345??byte buff[A_TO_READ];????readFrom(ACC, regAddress, A_TO_READ, buff); //read the acceleration data from the ADXL345????//each axis reading comes in 10 bit resolution, ie 2 bytes.??Least Significat Byte first!!??//thus we are converting both bytes in to one int??result[0] = (((int)buff[1]) << 8) | buff[0] a_offx;? ???result[1] = (((int)buff[3]) << 8) | buff[2] a_offy;??result[2] = (((int)buff[5]) << 8) | buff[4] a_offz;}
//initializes the gyroscopevoid initGyro(){??/*****************************************??* ITG 3200??* power management set to:??* clock select = internal oscillator??*? ???no reset, no sleep mode??*? ?no standby mode??* sample rate to = 125Hz??* parameter to /- 2000 degrees/sec??* low pass filter = 5Hz??* no interrupt??******************************************/??writeTo(GYRO, G_PWR_MGM, 0x00);??writeTo(GYRO, G_SMPLRT_DIV, 0x07); // EB, 50, 80, 7F, DE, 23, 20, FF??writeTo(GYRO, G_DLPF_FS, 0x1E); // /- 2000 dgrs/sec, 1KHz, 1E, 19??writeTo(GYRO, G_INT_CFG, 0x00);}

void getGyroscopeData(int * result){??/**************************************??Gyro ITG-3200 I2C??registers:??temp MSB = 1B, temp LSB = 1C??x axis MSB = 1D, x axis LSB = 1E??y axis MSB = 1F, y axis LSB = 20??z axis MSB = 21, z axis LSB = 22??*************************************/
??int regAddress = 0x1B;??int temp, x, y, z;??byte buff[G_TO_READ];????readFrom(GYRO, regAddress, G_TO_READ, buff); //read the gyro data from the ITG3200????result[0] = ((buff[2] << 8) | buff[3]) g_offx;??result[1] = ((buff[4] << 8) | buff[5]) g_offy;??result[2] = ((buff[6] << 8) | buff[7]) g_offz;??result[3] = (buff[0] << 8) | buff[1]; // temperature??}

float xz=0,yx=0,yz=0;float p_xz=1,p_yx=1,p_yz=1;float q_xz=0.0025,q_yx=0.0025,q_yz=0.0025;float k_xz=0,k_yx=0,k_yz=0;float r_xz=0.25,r_yx=0.25,r_yz=0.25;??//int acc_temp[3];??//float acc[3];??int acc[3];??int gyro[4];??float Axz;??float Ayx;??float Ayz;??float t=0.025;void setup(){??Serial.begin(9600);??Wire.begin();??initAcc();??initGyro();??}
//unsigned long timer = 0;//float o;void loop(){????getAccelerometerData(acc);??getGyroscopeData(gyro);??//timer = millis();??sprintf(str, "%d,%d,%d,%d,%d,%d", acc[0],acc[1],acc[2],gyro[0],gyro[1],gyro[2]);????//acc[0]=acc[0];??//acc[2]=acc[2];??//acc[1]=acc[1];??//r=sqrt(acc[0]*acc[0] acc[1]*acc[1] acc[2]*acc[2]);??gyro[0]=gyro[0]/ 14.375;??gyro[1]=gyro[1]/ (-14.375);??gyro[2]=gyro[2]/ 14.375;??? ???Axz=(atan2(acc[0],acc[2]))*180/PI;??Ayx=(atan2(acc[0],acc[1]))*180/PI;??/*if((acc[0]!=0)
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