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AD采集滤波算法

热度 1已有 726 次阅读2013-4-23 09:13 | 关键词: AD采集滤波算法


理 论上讲单片机从A/D芯片上采集的信号就是需要的量化信号,但是由于存在电路的相互干扰、电源噪声干扰和电磁干扰,在A/D芯片的模拟输入信号上会叠加周 期或者非周期的干扰信号,并会被附加到量化值中,给信号带来一定的恶化。考虑到数据采集的实时性和安全性,有时需要对采集的数据进行软处理,一尽量减小干 扰信号的影响,这一过程称为数据采集滤波。

以下介绍十种数据采集滤波的方法和编程实例。这10种方法针对不同的噪声和采样信号具有不同的性能,为不同场合的应用提供了较广的选择空间。选择这些方法时,必须了解电路种存在的主要噪声类型,主要包括一下方面:

* 噪声是突发随机噪声还是周期性噪声

* 噪声频率的高低

* 采样信号的类型是块变信号还是慢变信号

* 另外还要考虑系统可供使用的资源等

通过对噪声和采样性能分析,选用最合适的方法以及确定合理的参数,才能达到良好的效果。

    目前用于数据采集滤波的主要方法有以下10种,这10种方法都是在时域上进行处理的,相对于从频域角度设计的IIR或者FIR滤波器,其实现简单,运算量小,而性能可以满足绝大部分的场合的应用要求

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

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

 

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[i]>value_buf[i+1] )

         {

            temp = value_buf[i];

            value_buf[i] = 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[i]>value_buf[i+1] )

         {

            temp = value_buf[i];

            value_buf[i] = 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;   

}


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