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DSP中几种软件滤波算法的比较

DSP中几种软件滤波算法的比较

第1种方法  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

第2种方法  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

第3种方法  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

第4种方法  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

第5种方法  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

第6种方法  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

第7种方法  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

第8种方法  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,越接近现时刻的资料,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

第9种方法  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

第10种方法  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
第11种方法  IIR 数字滤波器
A 方法
确定信号带宽, 滤之。 Y(n) = a1*Y(n-1) + a2*Y(n-2) + ... + ak*Y(n-k) + b0*X(n) + b1*X(n-1) + b2*X(n-2) + ... + bk*X(n-k)
B 优点
高通,低通,带通,带阻任意。设计简单(用matlab)
C 缺点
运算量大
继承事业,薪火相传
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