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常用的数字滤波器算法及其特性

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  • 发布时间:2019/6/4 16:40:36
  • 作者:银河电气

  常用的软件滤波器有限幅滤波法、中位值滤波法、算数平均滤波法、递推平均滤波法、中位值平均滤波法、限幅平均滤波法、一阶滞后滤波法、加权递推平均滤波法、消抖滤波法、限幅消抖滤波法等,这些软件滤波器各自特性如何,适用场合是什么样的呢?

限幅滤波法(又称程序判断滤波法)

  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。优点:能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。缺点:无法抑制周期性的干扰,平滑度差;

中位值滤波法

  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。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,缺点:对流量、速度等快速变化的参数不宜;

算术平均滤波法

  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。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。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(又称滑动平均滤波法)

  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。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。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;

中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)

  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。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。缺点:测量速度较慢,和算术平均滤波法一样,比较浪费RAM;

限幅平均滤波法

  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。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。缺点:比较浪费RAM;

一阶滞后滤波法

  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。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。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;

加权递推平均滤波法

  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。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。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;

消抖滤波法

  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。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。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;

限幅消抖滤波法

  方法:相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”,先限幅后消抖。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。缺点:对于快速变化的参数不宜。