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2024-03-09

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常见滤波算法

文章目录



 一、滤波分类：

 二、常见滤波算法介绍及优缺点：



 1.限幅滤波

 2.滑动平均滤波（递推平均滤波）

 3.中值滤波

 4.加权平均滤波

 5.算术平均滤波

 6.惯性滤波法（一阶滞后滤波法）

 7.零相位滤波

 8.卡尔曼滤波

 9.粒子滤波

 10.复合算法



 a.中位值平均滤波法

 b.限幅均值滤波法

 几种滤波算法区别：

 三、滤波算法对比

 四、各种滤波算法 Code



 1.限幅滤波：

 2.中值+滑动均值滤波：

 3.Kalman 滤波

 部分资料引用声明：

一、滤波分类：

滤波分为软件跟硬件滤波：

硬件滤波：一定规格的电容、电阻组成的 RC 滤波器或采用电感、电容组成的 LC 滤波器灯模拟滤波器进行滤波。

软件滤波：也成为数字滤波

二、常见滤波算法介绍及优缺点：

1.限幅滤波

a.对当前值范围进行最大限幅

b.对相邻值之间的偏差进行最大限幅

根据经验判断，确定两次采用允许的最大偏差值（设为 A），每次检测到新值时判断：

l 优点：是可以有效的克服因偶然因素而引起的脉冲干扰；

l 缺点：是不能抑制周期性的干扰；平滑度较差。

2.滑动平均滤波（递推平均滤波）

把连续 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，就可以获得新的滤波结果。

|优点：对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高，适用于高频振荡的系统

|缺点：不易于消除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；

涉及到队列，比较浪费 RAM，ROM(它和限幅滤波器的优缺点正好相反）。不适用于对要求数据计算速度较快或测量速

度较慢的实时控制。

3.中值滤波

连续采样 n 次（一般取奇数），把 n 次采样值按大小排列，形成有序数据，取中间值为本次有效值。

l 优点：它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

l 缺点：但是对流量、速度等快速变化的参数滤波效果较差。

4.加权平均滤波

算术平均值法对每次感知给出相同的加权系数，即 1/N，实际上有些场合需要使用加权递推平均法，即下式：

式中各个系数满足：（给予新采样值的权系数越大，灵敏度越高，信号平滑度越低。）

各个系数选取通常采用加权系数法，即：

l 优点：加权递推平均法适用于系统纯滞后时间常数τ较大、采样周期较短的过程。

l 缺点：对于纯滞后时间常数τ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

5.算术平均滤波

连续取 N 个采样值进行算术平均运算。

l N 值较大时，信号平滑度较高，但是灵敏度较低；N 大平滑不灵敏

l N 值较小时，信号平滑度低，但灵敏度高。N 小不滑但灵敏

l 优点：适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波

l 缺点：因涉及到除法运算，在一些没有除法指令的 MCU 下，运算会比较慢。存在滞后

6.惯性滤波法（一阶滞后滤波法）

模拟量输入通道中，常用一阶低通 RC 滤波器来削弱干扰，但是这种方法于对低频干扰的滤波，因为时间常熟越大，R

值越大，漏电流增加。惯性滤波很好的克服了上述的缺点，采用数字形式实现的低通滤波的动态滤波方法，在滤波常数

要求大的场合，这种方法尤其管用。

惯性滤波法适用于波动频繁的被测量滤波，能很好地消除周期性干扰，但是也带来了相位滞后，且灵敏度不高，滞后角

大小选取有关。