10种AD采样的软件滤波方法 转自：亿芯工程师博客

10种AD采样的软件滤波方法

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 
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,去掉一个最大值和一个最小值 
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 
不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度,滤波效果差  
9、消抖滤波法 
A、方法：
设置一个滤波计数器 
将每次采样值与当前有效值比较：   
如果采样值＝当前有效值,则计数器清零 
如果采样值<>当前有效值,则计数器+1,并判断计数器是否>=上限N(溢出)  
如果计数器溢出,则将本次值替换当前有效值,并清计数器 
B、优点：
对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果, 
可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动  
C、缺点：  
对于快速变化的参数不宜   
如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值,则会将干扰值当作有效值导入系统
10、限幅消抖滤波法 
A、方法： 
相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”
先限幅,后消抖  
B、优点： 
继承了“限幅”和“消抖”的优点 
改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统 
C、缺点：  

对于快速变化的参数不宜 

10种软件滤波方法的示例程序

假定从8位AD中读取数据（如果是更高位的AD可定义数据类型为int),子程序为get_ad();

1、限副滤波
/*  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
/*  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>value_buf[i+1] )
         {
            temp = value_buf;
            value_buf = value_buf[i+1]; 
             value_buf[i+1] = temp;
         }
      }
   }
   return value_buf[(N-1)/2];
}     

3、算术平均滤波法
/*
*/

#define N 12

char filter()
{
   int  sum = 0;
   for ( count=0;count<N;count++)
   {
      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）
/*
*/
#define N 12 

char value_buf[N];
char i=0;

char filter()
{
   char count;
   int  sum=0;
   value_buf[i++] = get_ad();
   if ( i == N )   i = 0;
   for ( count=0;count<N,count++)
      sum = value_buf[count];
   return (char)(sum/N);
}

5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
/*
*/
#define N 12

char filter()
{
   char count,i,j;
   char value_buf[N];
   int  sum=0;
   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>value_buf[i+1] )
         {
            temp = value_buf;
            value_buf = value_buf[i+1]; 
             value_buf[i+1] = temp;
         }
      }
   }
   for(count=1;count<N-1;count++)
      sum += value[count];
   return (char)(sum/(N-2));
}

6、限幅平均滤波法
/*
*/  
略 参考子程序1、3

7、一阶滞后滤波法
/* 为加快程序处理速度假定基数为100，a=0~100 */

#define a 50

char value;

char filter()
{
   char  new_value;
   new_value = get_ad();
   return (100-a)*value + a*new_value; 
}

8、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。*/

#define N 12

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

char filter()
{
   char count;
   char value_buf[N];
   int  sum=0;
   for (count=0,count<N;count++)
   {
      value_buf[count] = get_ad();
      delay();
   }
   for (count=0,count<N;count++)
      sum += value_buf[count]*coe[count];
   return (char)(sum/sum_coe);
}

9、消抖滤波法

#define N 12

char filter()
{
   char count=0;
   char new_value;
   new_value = get_ad();
   while (value !=new_value);
   {
      count++;
      if (count>=N)   return new_value;
       delay();
      new_value = get_ad();
   }
   return value;    
}

10、限幅消抖滤波法
/*
*/
略 参考子程序1、9

11、IIR滤波例子

int  BandpassFilter4(int InputAD4)
{
    int  ReturnValue; 
    int  ii;
    RESLO=0;
    RESHI=0;
    MACS=*PdelIn;
    OP2=1068; //FilterCoeff4[4];
    MACS=*(PdelIn+1);
    OP2=8;    //FilterCoeff4[3];
    MACS=*(PdelIn+2);
    OP2=-2001;//FilterCoeff4[2];
    MACS=*(PdelIn+3);
    OP2=8;    //FilterCoeff4[1];
    MACS=InputAD4;
    OP2=1068; //FilterCoeff4[0];
    MACS=*PdelOu;
    OP2=-7190;//FilterCoeff4[8];
    MACS=*(PdelOu+1);
    OP2=-1973; //FilterCoeff4[7];
    MACS=*(PdelOu+2);
    OP2=-19578;//FilterCoeff4[6];
    MACS=*(PdelOu+3);
    OP2=-3047; //FilterCoeff4[5];
    *p=RESLO;
    *(p+1)=RESHI;
    mytestmul<<=2;
    ReturnValue=*(p+1);
    for  (ii=0;ii<3;ii++)
    {
     DelayInput[ii]=DelayInput[ii+1];
     DelayOutput[ii]=DelayOutput[ii+1];
     } 
     DelayInput[3]=InputAD4;
     DelayOutput[3]=ReturnValue;
     
   //  if (ReturnValue<0)
   //  {
   //  ReturnValue=-ReturnValue;
   //  }
    return ReturnValue;  
}