在传感器采集数据的过程中，难免因为各种各样的干扰产生异常值，滤波分为电路滤波和算法滤波。电路滤波是从源头上解决（缓解）问题，但是使用成本比较高，即使使用了电路滤波也是不能保证每次采集的数据都是准确的，因为在实际的工作状态中遇到的干扰各种各样，算法滤波的成本比较低，基本思想是采集多次数据对这些采集的数据进行处理最后选择（或计算）出一个可靠的数据放入数据库，要注意算法滤波需要建立在电路滤波的基础上，因此将两者结合起来才能够保证每次写入数据库的数据是可靠的。
索引：
限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
A、思路： 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。
C、优点： 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。
D、缺点： 无法抑制那种周期性的干扰。 平滑度差。
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/* A、名称：限幅滤波法（又称程序判断滤波法） B、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。 C、优点： 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。 D、缺点： 无法抑制那种周期性的干扰。 平滑度差。 */ int Filter_Value; int Value; void setup() { Serial.begin(9600); // 初始化串口通信 randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子 Value = 300; } void loop() { Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值 Value = Filter_Value; // 最近一次有效采样的值，该变量为全局变量 Serial.println(Filter_Value); // 串口输出 delay(50); } // 用于随机产生一个300左右的当前值 int Get_AD() { return random(295, 305); } // 限幅滤波法（又称程序判断滤波法） #define FILTER_A 1 int Filter() { int NewValue; NewValue = Get_AD(); if(((NewValue - Value) > FILTER_A) || ((Value - NewValue) > FILTER_A)) return Value; else return NewValue; } |
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。
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int Filter_Value; void setup() { Serial.begin(9600); // 初始化串口通信 randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子 } void loop() { Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值 Serial.println(Filter_Value); // 串口输出 delay(50); } // 用于随机产生一个300左右的当前值 int Get_AD() { return random(295, 305); } // 中位值滤波法 #define FILTER_N 101 int Filter() { int filter_buf[FILTER_N]; int i, j; int filter_temp; for(i = 0; i < FILTER_N; i++) { filter_buf[i] = Get_AD(); delay(1); } // 采样值从小到大排列（冒泡法） for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j++) { for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i++) { if(filter_buf[i] > filter_buf[i + 1]) { filter_temp = filter_buf[i]; filter_buf[i] = filter_buf[i + 1]; filter_buf[i + 1] = filter_temp; } } } return filter_buf[(FILTER_N - 1) / 2]; } |
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；
这种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。
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int Filter_Value; void setup() { Serial.begin(9600); // 初始化串口通信 randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子 } void loop() { Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值 Serial.println(Filter_Value); // 串口输出 delay(50); } // 用于随机产生一个300左右的当前值 int Get_AD() { return random(295, 305); } // 算术平均滤波法 #define FILTER_N 12 int Filter() { int i; int filter_sum = 0; for(i = 0; i < FILTER_N; i++) { filter_sum += Get_AD(); delay(1); } return (int)(filter_sum / FILTER_N); } |
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1/2的干扰信号。
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int Filter_Value; int Value; void setup() { Serial.begin(9600); // 初始化串口通信 randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子 Value = 300; } void loop() { Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值 Serial.println(Filter_Value); // 串口输出 delay(50); } // 用于随机产生一个300左右的当前值 int Get_AD() { return random(295, 305); } // 一阶滞后滤波法 #define FILTER_A 0.01 int Filter() { int NewValue; NewValue = Get_AD(); Value = (int)((float)NewValue * FILTER_A + (1.0 - FILTER_A) * (float)Value); return Value; } |
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。
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int Filter_Value; int Value; void setup() { Serial.begin(9600); // 初始化串口通信 randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子 Value = 300; } void loop() { Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值 Serial.println(Filter_Value); // 串口输出 delay(50); } // 用于随机产生一个300左右的当前值 int Get_AD() { return random(295, 305); } // 限幅消抖滤波法 #define FILTER_A 1 #define FILTER_N 5 int i = 0; int Filter() { int NewValue; int new_value; NewValue = Get_AD(); if(((NewValue - Value) > FILTER_A) || ((Value - NewValue) > FILTER_A)) new_value = Value; else new_value = NewValue; if(Value != new_value) { i++; if(i > FILTER_N) { i = 0; Value = new_value; } } else i = 0; return Value; } |
