DSP算法标准及其应用
介绍了TIDSP算法标准及其相关背景，重点阐述了算法标准中对于处理多线程、多任务时算法编写的相关规定，并从多线程、多任务的角度论述了这些规定的必要性，最后介绍了笔者的算法开发环境并论述了在该环境中如何从算法标准的角度做的整体设计，描述了在实际的软件开发中如何应用这些规定。
DSP；算法标准；占先式内核；可重入性
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DSP［1］（DigitalSignalProcessor）自从诞生以来，由于其在数字信号处理方面专用的结构和硬件逻辑，比如，处理器使用不同于普通处理器的哈佛结构，独特的桶型移位器等，使其在某些特定的领域的应用得到了飞速的发展。DSP在某些功能上与普通的嵌入式处理器相似，因而通常以传统嵌入式处理器编程的方法来编程，即，使用C语言和汇编语言混合编程，直接访问硬件外设，并且由于性能的原因，总是很少使用标准操作系统的支持。这样，像传统的微处理器一样，几乎没有零售的DSP中间件可用。然而，DSP又不同于通用的嵌入式处理器，他是用来运行复杂的信号处理算法的。这些成熟的算法通常是多年的博士研究的成果。
由于DSP算法缺乏统一的标准，算法从一个系统移植到另外一个系统时，或一种算法要应用于多个系统中时，通常要做很大的改动。算法的继承性和重用性都很差，因此基于DSP的产品上市时间往往以年，而不是以月来计算。对一个产品开发商来说，不可能仅从一个算法开发商那里购买全部所需的DSP算法；另一方面不同算法开发商的算法产品由于实现风格不同，相互不兼容。因此，常常出现这样的情况，系统集成商不得不选择能提供他们所需的大部分算法的算法开发商，并与他们谈判来开发所需的其他算法。
为改变这种状况，TI公司推出了一套编写和使用DSP算法的标准，让系统集成商可以快速集成和使用已有的商用DSP算法软件，可以大大减少基于DSP产品的上市时间。
2DSP
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由于DSP应用十分广泛，支持数字信号处理器的平台或操作系统又很多，这些复杂的平台对于算法标准就提出了很高的要求。一个算法要真正实现“即插即用”或应用于多种操作系统，他必须具备几个基本的特征。
（1）算法对于应用程序透明，相同的算法可以用于任何应用程序。
（2）算法既能用于静态系统，又能用于动态系统。
（3）算法必须能用二进制形式分发，即能以目标文件发行。
（4）算法既能用于单任务，也能用于多任务，即
（5）算法的使用不需要重新编译，但可以重新连接和配置。
（6）算法是C语言可调用的。
（7）算法独立于任何特殊的I／O设备。
算法要具有上述特征，在编码上就必须遵循一定的规范，在处理器资源的使用上，也必须作一些限制，这些规范和限制就是算法标准。有关算法标准的详细规定，可参阅文献［1］。
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在算法标准出来之前，DSP算法开发商已开发了大量的算法，有些算法在一定程度上遵循了标准；有些算法由于应用领域的不同，移植（指相同DSP，不同软件平台）时的限制不同，这就提出了算法标准的等级问题。通常算法标准分为4级，每一级标准对算法编写的要求和限制不同，级数越高，限制越严格，其中第4级是具体到各种特殊行业的。比如，语音编码器有语音编码器的行业标准和特征；电机控制算法有电机控制方面的特殊要求等等，如此细致的规定不可能上升为通用的标准
，所以通用的算法只要遵循前三级即可。下面是各等级分别包含的范围：
第1级 包含适用于各种DSP结构，而不管应用领域的各种算法的编程准则。几乎所有近来开发的软件模块都已经遵循了这些准则，所以该级别只是将他们规范化。
第2级 包含可使所有算法和谐运行于单一系统的编程规则和准则。例如，约定用于数据内存算法和外部标示的统一命名等。此外，还规定了算法如何封装的规范。
第3级 包含具体DSP系列的算法编程准则。如C54XX，C6X等。现在关于处理器资源的使用还没有统一的准则。由于不同的DSP结构不同，因而总有偏离准则的情况，标准要求算法提供商必须清楚地在相关头文件和文档中标注这种偏差。
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算法标准如何在实际中应用，TI公司给出了一个通用的软件编程思路。将一个基于DSP的软件分成了若干模块，每一个模块都有严格的定义，使得模块之间有明确的界线。图1是一个基于主机－目标机的软件结构图（图中主机端没有画出）。从中可以清楚地看到通用的DSP程序分为4个部分
：FrameWork，ALG，Core run time Support，CMDand Status。
FRAMEWORK为应用程序框架，是一些支持 DSP运行的平台或操作系统，例如pSos，vxworks，UC-OS-II等；ALG为独立于处理器的DSP算法；Core run time support为运行支持内核，例如
rts54.lib等；ALG为独立于处理器的DSP算法； Core run time support为运行支持内核，例如
rts54．lib等；CMD为主机发给目标机的命令，Status为目标机返回给主机的状态信息。主机和目标机模式只在开发状态或某些控制场合使用，大部分的DSP软件都是独立于主机运行的。所以我们只讨论独立于主机的工作模式，下面分别详细讨论上述几方面的作用和相互关系。
1FrameWork
应用框架通常是一个与设备相对独立的I／O子系统，即他提供一个通用的I／O接口，并规定算法和应用程序如何使用这个接口。所有可能的外设都以接口形式存在，算法通过框架提供的接口访问外设。典型的应用框架就是操作系统。例如，Windows操作系统，应用程序不能直接访问串口、并口等外设，只能通过Windows操作系统提供的API（应用程序接口）与外设相互作用。任何外设只要提供接口（驱动程序）就可以接入操作系统。
在DSP和微处理器领域，最著名的应用框架就是Wind River公司的pSos和VxWorks操作系统。有些应用框架由于应用领域的不同或者应用方案比较简单，仅仅提供一些基本的I／O功能，难以称为操作系统。例如，CCS（Code Compose Stdio）中嵌入的DSP／BIOS（基本输入输出系统）实时内核。框架的基本功能就是提供数据出入的接口。
此外，框架还定义了内部应用模块的等级，也就是操作系统中任务的优先级。通过优先级，框架可以实现对模块的控制，比如中断模块或恢复模块的运行，或决定哪个模块先运行，这就是操作系统中所谓的任务调度。
应用框架负责I／O接口和任务的调度，实质上就是基于硬件平台之上的软件平台。
2ALG
算法是一种纯粹的数据变换器，只是简单地接收 94和处理输入的数据。算法获取数据通常有两种方法，这两种方法均离不开应用框架的支持。一种是中断输入方式，算法通过应用框架的中断服务函数获得数据；一种是查询方式，应用框架提供一个周期性的函数，通过该函数周期性地在某个端口获得数据。在所有情况下，算法在系统中被设计成独立于I／O设备的。即，算法不能直接访问外设寄存器的地址，也就是在算法中不能出现外设的物理地址，只能通过指针参数或模块接口指针将地址传到函数中。
这一实现通常要依靠一个I／O接口模块。通过这种方法，可以减小对框架的依赖，提高算法的通用性。一个算法可以有多种实现，实现方法的不同意味着性能的不同，优秀的算法实现代码短小，执行效率高。而这两者通常不可兼得，执行效率的提高，通常以增加代码长度为代价，这意味着需要更多的存储空间。反之，算法实现代码小，执行性能通常会降低。同时，不同的算法实现价格也不相同。这给了算法集成商或开发商更多的选择余地。
当然，性能和算法的这种折衷，必须以遵循算法标准为前提，不然，算法不可相互“替换
”，算法的多个实现也就失去了意义。
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为了使算法满足可重入、与I／O外设独立以及可调试性的最小需求，算法需要一系列总是稳定存在的内核服务。比如C语言运行支持内核。该内核提供基本的打印函数printf（）、内存管理函数memcpy（）、字符串函数、时间函数等标准C语言的基本运行环境。该内核的相关的函数经过封装，形成一个支持库rtsxx．lib。xx代表处理器的类型。
由于大部分的算法仍旧是用汇编语言生成的，内核提供的许多服务也必须适合汇编语言，并能用其访问。这也是标准C语言和汇编语言能够混合编程的基础。TIDSP运行支持内核还包含一个
DSP／BIOS的子集，提供基本输入输出功能，该功能比标准C的基本输入输出函数执行速度快。此外，还附带一些对控制和状态寄存器微小操作的子集，例如，设置溢出模式等。
算法、应用框架、运行支持内核各自的代码相对独立，相互作用，共同协作构成一个有效的应用软件。他们之间有各自的界线，在标准中有各自定义的功能范围。算法只有相对独立于应用框架和运行支持内核，才能支持“即插即用”，才能在无需大量修改源代码的情况下，用一种算法替代另一种算法。
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TIDSP算法标准包括许多规则和准则。一种算法为了实现与遵循标准的其他算法相兼容，必须遵循算法标准规则，同时为了便于程序的可读性和维护，也强烈要求遵循算法编写准则。算法标准共有34条规则和若干条准则，详细情况请参阅文献［1］，笔者着重讨论算法标准中有关多任务的规定。
规则1 所有的算法必须遵循由于使用C编程语言而带来的运行时约定。
该规则并不要求算法必须用C语言实现，实际上算法可以完全用汇编语言实现。但是，算法必须能在C语言中调用，同时，也必须遵循C语言的运行时约定部分重要的算法都不是仅用一个函数实现的，同其他复杂的软件一样，算法软件也是由许多内部函数组成。这些内部函数不必全部遵循C语言的RTC，只需最顶层的接口函数遵循C语言的RTC即可。同时，也要保证接口函数不会通过调用内部函数改变C语言的RTC。
规则2 所有的算法在一个占先的环境下（包括时间片占先）具有可重入性。
该规则比较抽象，需要先了解几个概念才容易理解。
“重入性”是一个程序的属性，他允许多个线程同时使用程序的相同拷贝。简而言之，代码不具有记忆性，相同的输入参数不论在什么情况下得到的函数结果都相同。
“占先［2］”是指应用框架或操作系统具有依据模块或任务的优先级决定模块是否能被中断，并进行相应调度的能力，或指代码是否能被中断的特性。
由于应用框架的多样性，代码的可重入性变的十分复杂。硬件平台有单通道、多通道之分，应用程序有多线程、多进程、多任务之分，应用框架有占先（又叫抢先）式环境和非占先式（常常指时间片轮讯）之分。在非占先环境中，算法函数可以自由地使用全局变量，不用担心由于函数在运
行中被中断，从而造成的全局变量数据的混乱。在占先的环境下，如果在算法函数内部使用了全局变量，并且函数修改了该全局变量的值，则该函数不具有重入性。由于算法自身并不能知道所应用的环境的“占先性”，所以算法必须保证在所有的情况下，算法具有可重入性。实际中，算法是否具有可重入性的检查比较困难，因而，这需要算法开发人员遵循3条准则：
一是算法只能修改堆栈中的或者实例对象的数05据；
二是算法视全局数据和静态数据为只读数据；
三是算法不能调用可自我修改的代码。
在多线程和多任务下，还可通过禁止中断的方法，禁止任务的占先，来保证满足函数的可重入性。
规则3 算法数据的引用必须是完全可重新定位的。也就是算法中不能有“硬编码”出现。
因为DSP应用程序在最后生成可运行代码时，必须进行连接，在连接中对DSP代码进行存储空间分配，所以一个算法如果要顺利接入另一个系统，算法必须能够重新定位。这就要求算法中不能有“硬编码”存在。
所谓硬编码，就是一个具有具体的物理地址的代码。算法中一旦有了硬编码，导致代码只能固定位于某一块或访问某一块内存，将使该算法不能重新定位，失去了可移植性。算法中对数据内存的访问，可以通过连接命令文件，定义一个符号，指向某一内存区域，当应用程序需要将算法重新定位时，只在命令文件中修改符号指向的内存地址即可。
以上介绍的是多任务算法编程中相对重要的规定，限于篇幅，其他规定请参阅文献［1］。
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笔者的硬件开发平台是基于2片TMS320VC5402 DSP的自研发板，软件开发平台是TI公司的
CCS2．0，所有的算法使用ANSIC语言编写，框架应用程序使用C语言和汇编语言的混合编程，算法先通过软仿真调试，再进行硬仿真在线实时调试，最终的算法将成为通用的算法，可移植到其他的数字信号处理器上。基于上述思想，软件从算法标准的角度做了如下整体设计：
（1）软件算法和框架应用程序相对独立。即，框架应用程序是一个相对独立的模块，从AD转换器数据的采集、中断的调用都属于框架应用程序的工作；算法仅对采集到的数据处理。算法是一个相对独立的模块。
（2）每一个算法都有一个头文件（．h）和一个实现文件（．C），整个算法模块有一个算法接口模块。算法头文件支持重复包含功能，即头文件中用预处理指令做了防多重进入处理
（＃ifndef．．．＃define．．．＃endif）。
（3）所有对片内存储器的访问都定义了相应的寄存器指针或结构指针，并通过参数传入应用程序，算法和程序函数中不出现具体的寄存器地址，有效防止代码中有“硬编码”。
（4）全局变量如果是只读属性，即，只读取而不改变全局变量的值，则可以在函数中直接使用，否则，只能通过指针传入函数，函数体中禁止直接修改全局变量的值，保证了函数的可重入性。 （5）串口和DMA的操作有自己相应的接口文件，算法通过调用接口函数进行外设操作。串口和DMA等外设的操作由框架应用程序控制。
遵循DSP算法标准，对动态系统会有一些性能下降，但对静态系统没有显著的影响，笔者的系统采用的是静态方法，因而在实际系统中，性能改变不太明显。
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TIDSP算法标准的出现，无论对算法提供商还是对算法集成商来说，在技术上都是一个进步。对目前繁杂的算法编写和市场应用是一个很好的规范，为DSP算法的开发和使用提供了一个较为行之有效的标准。相信随着DSP的算法标准的逐渐推广，市场上DSP算法组件会越来越多，DSP的应用会越来越广泛。
［1］ TMS320 DSPAlgorithmStandard Rules andGuidelines．Texas Instruments Incorporated，2001．源码公开的实时嵌入式操作系统［M］．北京：中国电力出版社，1999．
2017 年秋季学期研究生课程考核 （读书报告、研究报告） 考核科目:雷达系统导论 学生所在（系）:电子与信息工程学院 学生所在学科:电子与同学工程 学生姓名: 学号: 学生类别: 考核结果阅卷人 第 1 页（共页）
几种非线性滤波算法的介绍与性能分析 作者姓名：学号： 专业院系：电信学院电子工程系 电子邮件： 摘要—非线性滤波算法在雷达目标跟踪中有着重要的应用，对雷达的跟踪性能有着至关重要的影响。好的滤波算法有利于目标航迹的建立及保持，能够得到较精确的目标位置，为发现目标后的后续工作提供可靠的数据依据。本文重点介绍了雷达数据处理中的几种非线性滤波算法：扩展卡尔曼滤波（EKF）、不敏卡尔曼滤波（UKF）、粒子滤波（PF），并且给出了一个利用这三种算法进行数据处理的一个实例，通过这个实例对比分析了这三种算法的性能以及优劣。 关键字—非线性滤波算法；扩展卡尔曼滤波；不敏卡尔曼滤波；粒子滤波； I.概述（一级表题格式） 在雷达对目标进行跟踪前要先对目标进行检测。对于满足检测条件的目标就需要进行跟踪，在跟踪的过程中可以利用新获得的数据完成对目标的进一步检测比如去除虚假目标等，同时利用跟踪获得数据可以进一步完成对目标动态特性的检测和识别。因此对目标进行准确的跟踪是雷达性能的一个重要指标。在检测到满足条件的目标后，根据目标运动状态建立目标运动模型，然后对目标跟踪算法进行设计，这是雷达目标跟踪中的核心部分。 目前主要的跟踪算法包括线性自回归滤波，两点外推滤波、维纳滤波、- αβ滤波、加权最小二乘滤波、维纳滤波和卡尔曼滤波[1]。对于线性系统而言最优滤波的方法就是卡尔曼滤波，卡尔曼滤波是线性高斯模型下的最优状态估计算法。但是实际问题中目标的运动模型往往不是线性的，因此卡尔曼滤波具有很大的局限性。目前主要用的非线性滤波算法可以分为高斯滤波和粒子滤波[2]。不敏卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波就是高斯滤波中的典型代表，也是应用相对较为广泛的。粒子滤波的应用范围比高斯滤波的适用范围要广，对于系统状态非线性，观测模型非高斯等问题都有很好的适用性。本文具体分析阐述了扩展卡尔曼滤波算法，不敏卡尔曼滤波算法，粒子滤波算法，并且通过一个实例利用仿真的方法分析了这三种算法在滤波性能上的优劣，最后对这三种算法做了一定的总结。 我本科毕业设计题目为《基于历史数据的路径生成算法研究》，由于我是跨专业保研到电信学院，该课题所研究内容不属于雷达系统研究范围，是一种城市路网最快路径生成算法。 II.几种非线性滤波算法 A.扩展卡尔曼滤波 扩展卡尔曼滤波是将非线性系统转换为近似的线性系统的一种方法，其核心思想是围绕滤波值将非线性函数展开成泰勒级数并略去二阶及以上的项，得到一个近似的线性化模型，然后应用卡尔曼滤波完成状态估计。 扩展卡尔曼滤波状态空间模型： k k k w x f+ = + ) ( x 1 状态方程 k k k v x h+ =) ( z观测方程 其中(.) f和(.) h为非线性函数 在扩展卡尔曼滤波中，状态的预测以及观测值的预测由非线性函数计算得出，线性卡尔曼滤波中的状态转移矩阵A阵和观测矩阵H阵由f和h函数的雅克比矩阵代替。 对 (.) f和(.) h Taylor展开，只保留一次项有： ) ? ( ) ?( ) ( k k k k k x x A x f x f- + ≈ ) ? ( ) ?( ) ( k k k k k x x H x h x h- + ≈ 其中： k k x x k k dx df A ?= =为f对 1- k x求导的雅克比矩阵 k k x x k k dx dh H ?= =为h对 1- k x求导的雅克比矩阵 ) ?( ? 1-k k x f x=，于是可以得出： k k k k k k k w x A x f x A x+ - + ≈ + ) ? ) ?( ( 1 k k k k k k k v x H x h x H z+ - + ≈ + ) ? ) ?( ( 1 通过以上变换，将非线性问题线性化。接下来EKF 滤波过程同线性卡尔曼滤波相同，公式如下: )) | (?( ) |1 ( X?k k X f k k= + ) ( ) ( ) | ( ) ( ) |1 (P k Q k k k P k k k+ Φ' Φ = + )1 ( )1 ( ) |1 ( )1 ( )1 (S+ + + ' + + = +k R k H k k P k H k )1 ( )1 ( ) |1 ( )1 ( K1+ + ' + = +-k S k H k k P k
常用的8种数字滤波算法 摘要：分析了采用数字滤波消除随机干扰的优点，详细论述了微机控制系统中常用的8种数字滤波算法，并讨论了各种数字滤波算法的适用范围。 关键词：数字滤波；控制系统；随机干扰；数字滤波算法 1 引言 在微机控制系统的模拟输入信号中，一般均含有各种噪声和干扰，他们来自被测信号源本身、传感器、外界干扰等。为了进行准确测量和控制，必须消除被测信号中的噪声和干扰。噪声有2大类：一类为周期性的，其典型代表为50 Hz 的工频干扰，对于这类信号，采用积分时间等于20 ms整倍数的双积分A/D转换器，可有效地消除其影响；另一类为非周期的不规则随机信号，对于随机干扰，可以用数字滤波方法予以削弱或滤除。所谓数字滤波，就是通过一定的计算或判断程序减少干扰信号在有用信号中的比重，因此他实际上是一个程序滤波。 数字滤波器克服了模拟滤波器的许多不足，他与模拟滤波器相比有以下优点： (1)数字滤波器是用软件实现的，不需要增加硬设备，因而可靠性高、稳定性好，不存在阻抗匹配问题。 (2)模拟滤波器通常是各通道专用，而数字滤波器则可多通道共享，从而降低了成本。 (3)数字滤波器可以对频率很低(如0.01 Hz)的信号进行滤波，而模拟滤波器由于受电容容量的限制，频率不可能太低。 (4)数字滤波器可以根据信号的不同，采用不同的滤波方法或滤波参数，具有灵活、方便、功能强的特点。 2 常用数字滤波算法 数字滤波器是将一组输入数字序列进行一定的运算而转换成另一组输出数字序列的装置。设数字滤波器的输入为X(n)，输出为Y(n)，则输入序列和输出序列之间的关系可用差分方程式表示为： 其中：输入信号X(n)可以是模拟信号经采样和A/D变换后得到的数字序列，也
几种简单的数字滤波 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
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 自适应卡尔曼滤波 卡尔曼滤波发散的原因 如果卡尔曼滤波是稳定的，随着滤波的推进，卡尔曼滤波估计的精度应该越来越高，滤波误差方差阵也应趋于稳定值或有界值。但在实际应用中，随着量测值数目的增加，由于估计误差的均值和估计误差协方差可能越来越大，使滤波逐渐失去准确估计的作用，这种现象称为卡尔曼滤波发散。 引起滤波器发散的主要原因有两点： （1）描述系统动力学特性的数学模型和噪声估计模型不准确，不能直接真实地反映物理过程，使得模型与获得的量测值不匹配而导致滤波发散。这种由于模型建立过于粗糙或失真所引起的发散称为滤波发散。 （2）由于卡尔曼滤波是递推过程，随着滤波步数的增加，舍入误差将逐渐积累。如果计算机字长不够长，这种积累误差很有可能使估计误差方差阵失去非负定性甚至失去对称性，使滤波增益矩阵逐渐失去合适的加权作用而导致发散。这种由于计算舍入误差所引起的发散称为计算发散。 针对上述卡尔曼滤波发散的原因，目前已经出现了几种有效抑制滤波发散的方法，常用的有衰减记忆滤波、限定记忆滤波、扩充状态滤波、有限下界滤波、平方根滤波、和自适应滤波等。这些方法本质上都是以牺牲滤波器的最优性为代价来抑制滤波发散，也就是说，多数都是次优滤波方法。 自适应滤波 在很多实际系统中，系统过程噪声方差矩阵Q和量测误差方差阵R事先是不知道的，有时甚至连状态转移矩阵 或量测矩阵H也不能确切建立。如果所建立的模型与实际模型不符可能回引起滤波发散。自适应滤波就是这样一种具有抑制滤波发散作用的滤波方法。在滤波过程中，自适应滤波一方面利用量测值修正预测值，同时也对未知的或不确切的系统模型参数和噪声统计参数进行估计修正。自适应滤波的方法很多，包括贝叶斯法、极大似然法、相关法与协方差匹配法，其中最基本也是最重要的是相关法，而相关法可分为输出相关法和新息相关法。 滤波关键看你什么应用！采样频率，这个方法很多的。以下仅供参考： 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 数字滤波方法有很多种，每种方法有其不同的特点和使用范围。从大的范围可分为3类。 1、克服大脉冲干扰的数字滤波法 ㈠.限幅滤波法㈡.中值滤波法 2、抑制小幅度高频噪声的平均滤波法 ㈠．算数平均㈡．滑动平均㈢．加权滑动平均㈣一阶滞后滤波法 3、复合滤波法 四、介绍 在这我选用了常用的8种滤波方法予以介绍 （一）克服大脉冲干扰的数字滤波法： 克服由仪器外部环境偶然因素引起的突变性扰动或仪器内部不稳定引起误码等造成的尖脉冲干扰，是仪器数据处理的第一步。通常采用简单的非线性滤波法。 1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）限幅滤波是通过程序判断被测信号的变化幅度，从而消除缓变信号中的尖脉冲干扰。 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 D、适用范围: 变化比较缓慢的被测量值 2、中位值滤波法 中位值滤波是一种典型的非线性滤波器，它运算简单，在滤除脉冲噪声的同时可以很好地保护信号的细节信息。 A、方法：连续采样N次（N取奇数）把N次采样值按大小排列（多采用冒泡法）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(脉冲)干扰 C、缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜 D、适用范围：对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果 （二）抑制小幅度高频噪声的平均滤波法 小幅度高频电子噪声：电子器件热噪声、A/D量化噪声等。通常采用具有低通特性的线性滤波器：算数平均滤波法、加权平均滤波法、滑动加权平均滤波法一阶滞后滤波法等。 3、算术平均滤波法算术平均滤波法是对N个连续采样值相加，然后取其算术平均值作为本次测量的滤波值。 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：对滤除混杂在被测信号上的随机干扰信号非常有效。被测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：不易消除脉冲干扰引起的误差。对于采样速度较慢或要求数据更新率较高的实时系统，算术平均滤法无法使用的。比较浪费RAM 4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法） 对于采样速度较慢或要求数据更新率较高的实时系统，算术平均滤法无法使用的。滑动平均滤波法把N个测量数据看成一个队列，队列的长度固定为N，每进行一次新的采样，把测量结果放入队尾，而去掉原来队首的一个数据，这样在队列中始终有N个“最新”的数据。 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 软件滤波算法（转载） 这几天做一个流量检测的东西，其中用到了对数据的处理部分，试了很多种方法，从网上找到这些个滤波算法，贴出来记下 需要注意的是如果用到求平均值的话，注意总和变量是否有溢出，程序没必要照搬，主要学习这些方法，相信做东西的时候都能用得上 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 一.十一种通用滤波算法(转) 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 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 1 数字滤波 1.1 概述 在单片机进行数据采集时，会遇到数据的随机误差，随机误差是由随机干扰引起的，其特点是在相同条件下测量同一量时，其大小和符号会现无规则的变化而无法预测，但多次测量的结果符合统计规律。为克服随机干扰引起的误差，硬件上可采用滤波技术，软件上可采用软件算法实现数字滤波。滤波算法往往是系统测控算法的一个重要组成部分，实时性很强。 采用数字滤波算法克服随机干扰的误差具有以下优点： 1、数字滤波无需其他的硬件成本，只用一个计算过程，可靠性高，不存在阻 抗匹配问题。尤其是数字滤波可以对频率很低的信号进行滤波，这是模拟滤波器做不到的。 2、数字滤波使用软件算法实现，多输入通道可共用一个滤波程序，降低系统 开支。 3、只要适当改变滤波器的滤波程序或运算，就能方便地改变其滤波特性，这 对于滤除低频干扰和随机信号会有较大的效果。 4、在单片机系统中常用的滤波算法有限幅滤波法、中值滤波法、算术平均滤 波法、加权平均滤波法、滑动平均滤波等。 1.2 限幅滤波算法 原理：该运算的过程中将两次相邻的采样相减，求出其增量，然后将增量的绝对值，与两次采样允许的最大差值A进行比较。A的大小由被测对象的具体情况而定，如果小于或等于允许的最大差值，则本次采样有效；否则放弃本次值取上次采样值作为本次数据的样本。 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，平滑度差。 说明：限幅滤波法主要用于处理变化较为缓慢的数据，如温度、物体的位置等。使用时，关键要选取合适的门限制A。通常这可由经验数据获得，必要时可通过实验得到。 1.3 中值滤波算法 原理：该运算的过程是对某一参数连续采样N次（N一般为奇数），然后把N次采样的值按从小到大排列，再取中间值作为本次采样值，整个过程实际上是一个序列排序的过程。 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 自动化科协 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： 自动化科协 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： 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 */ #define N 12 char filter() { int sum = 0; for ( count=0;count 经典的滤波算法(转) 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 递推平均滤波法对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差 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 十种经典的软件滤波方法+程序 十种经典的软件滤波方法+程序 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 无法抑制周期性的干扰 平滑度差 /* 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 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 #define N 11 //N值可根据实际情况调整 char filter() { char value_buf[N]; char count,i,j,temp; for (count=0;count 数据处理中的几种常用数字滤波算法 王庆河王庆山 (济钢集团计量管理处，济南250101) (济钢集团中厚板厂，济南250101) 摘要随着数字化技术的发展，数字滤波技术成为数字化仪表和计算机在数据采集中的关键性技术，本文对常用的几种数字滤波算法的原理进行描述，并给出必要的数学模型。 关键词：数据采样噪声滤波移动滤波 一、引言 在仪表自动化工作中，经常需要对大量的数据进行处理，这些数据往往是一个时间序列或空间序列，这时常会用到数字滤波技术对数据进行预处理。数字滤波是指利用数学的方法对原始数据进行处理，去掉原始数据中掺杂的噪声数据，获得最具有代表性的数据集合。 数据采样是一种通过间接方法取得事物状态的技术如将事物的温度、压力、流量等属性通过一定的转换技术将其转换为电信号，然后再将电信号转换为数字化的数据。在多次转换中由于转换技术客观原因或主观原因造成采样数据中掺杂少量的噪声数据，影响了最终数据的准确性。 为了防止噪声对数据结果的影响，除了采用更加科学的采样技术外，我们还要采用一些必要的技术手段对原始数据进行整理、统计，数字滤波技术是最基本的处理方法，它可以剔除数据中的噪声，提高数据的代表性。 二、几种常用的数据处理方法 在实际应用中我们所用的数据滤波方法很多，在计算机应用高度普及的今天更有许多新的方法出现，如逻辑判断滤波、中值滤波、均值滤波、加权平均 2中值滤波 中值滤波是对采样序列按大小排滤波、众数滤波、一阶滞后滤波、移动滤波、复合滤波 等。 假设我们采用前端仪表采集了一组采样周期为1s的温度数据的时间序列 T0为第0s 采集的温度值，Ti为第is采集的温度值。下面介绍如何应用几种不同滤波算法来计算结果温度T。 1.程序判断滤波 当采样信号由于随机干扰、误检测或变送器不稳定引起严重失真时，可采用程序判断滤波算法，该算法的基本原理是根据生产经验，确定出相邻采样输入信号可能的最大偏差△T,若超过此偏差值，则表明该输入信号是干扰信号，应该去掉，若小于偏差值则作为此次采样值。 (1)限幅滤波 限幅滤波是把两次相邻的采集值进行相减，取其差值的绝对值△T作为比较依据，如果小于或等于△T,则取此次采样值,如果大于△T,则取前次采样值，如式(1)所示： 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 10种简单的数字滤波算法(C语言源程序) 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 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 几种软件滤波算法的原理和比较（带源码） 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） 各种滤波算法的比较 数字滤波方法有很多种，每种方法有其不同的特点和使用范围。从大的范围可分为3类。 1、克服大脉冲干扰的数字滤波法 ㈠.限幅滤波法㈡.中值滤波法 2、抑制小幅度高频噪声的平均滤波法 ㈠．算数平均㈡．滑动平均㈢．加权滑动平均㈣一阶滞后滤波法 3、复合滤波法 在这我选用了常用的8种滤波方法予以介绍 （一）克服大脉冲干扰的数字滤波法： 克服由仪器外部环境偶然因素引起的突变性扰动或仪器内部不稳定引起误码等造成的尖脉冲干扰，是仪器数据处理的第一步。通常采用简单的非线性滤波法。 1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法） 限幅滤波是通过程序判断被测信号的变化幅度，从而消除缓变信号中的尖脉冲干扰。 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 D、适用范围: 变化比较缓慢的被测量值 2、中位值滤波法 中位值滤波是一种典型的非线性滤波器，它运算简单，在滤除脉冲噪声的同时可以很好地保护信号的细节信息。 A、方法：连续采样N次（N取奇数）把N次采样值按大小排列（多采用冒泡法）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(脉冲)干扰 C、缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜 D、适用范围：对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果 （二）抑制小幅度高频噪声的平均滤波法 小幅度高频电子噪声：电子器件热噪声、A/D量化噪声等。通常采用具有低通特性的线性滤波器：算数平均滤波法、加权平均滤波法、滑动加权平均滤波法一阶滞后滤波法等。 1、算术平均滤波法 算术平均滤波法是对N个连续采样值相加，然后取其算术平均值作为本次测几种卡尔曼滤波算法理论
滤波各种算法优缺点
各种滤波算法比较
(整理)11种滤波方法+范例代码.
几种滤波算法
十一种软件数字滤波算法
十种数字滤波方法
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