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

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1. // eg.  
2. #define A 10  
3.   
4. char value;  
5.   
6. char filter()  
7. {  
8.     char new_value;  
9.     new_value = get_ad();  
10.     if ((new_value – value > A) || (value – new_value > A))  
11.         return value;  
12.     return new_value;    
13. }  

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

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1. // eg.  
2. /*   N值可根据实际情况调整 
3. 排序采用冒泡法*/  
4. #define N   11  
5.   
6. char filter()  
7. {  
8. char value_buf[N];  
9. char count,i,j,temp;  
10. for (count=0;count<N;count++){  
11.     value_buf[count] = get_ad();  
12.     delay();  
13. }  
14. for (j=0;j<=N;j++){  
15.    for (i=0;i<=N-j;i++){  
16.         if (value_buf > value_buf[i+1])  
17.         {  
18.             temp = value_buf;  
19.             value_buf = value_buf[i+1];  
20.             value_buf[i+1] = temp;  
21.         }  
22.     }  
23. }  
24. return value_buf[(N-1)/2];  
25. }   

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

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1. // eg.  
2. #define N 12  
3.   
4. char filter()  
5. {  
6.     int sum = 0;  
7.     for(count=0;count<N;count++){  
8.         sum + = get_ad();  
9.         delay();  
10.     }  
11.     return (char)(sum/N);  
12. }  

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

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1. #define N 12  
2.   
3. char value_buf[N];  
4. char i=0;  
5.   
6. char filter()  
7. {  
8.     char count;  
9.     int sum=0;  
10.     value_buf[i++] = get_ad();  
11.     if (i == N)  
12.         i = 0;  
13.     for (count=0;count<N;count++)  
14.         sum += value_buf[count];  
15.     return (char)(sum/N);  
16. }  

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

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1. // eg.  
2. #define N 12  
3.   
4. char filter()  
5. {  
6.     char count,i,j;  
7.     char value_buf[N];  
8.     int sum=0;  
9.     for(count=0;count<N;count++){  
10.         value_buf[count] = get_ad();  
11.         delay();  
12.     }  
13.   
14.     for (j=0;j<=N;j++){  
15.         for (i=0;i<=N-j;i++){  
16.             if (value_buf > value_buf[i+1])  
17.             {  
18.                 temp = value_buf;  
19.                 value_buf = value_buf[i+1];  
20.                 value_buf[i+1] = temp;  
21.             }  
22.         }  
23.     }  
24.   
25.     for(count=1;count<N-1;count++)  
26.         sum += value[count];  
27.     return (char)(sum/(N-2));  
28. }  

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

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1. // eg.  
2. /* 为加快程序处理速度假定基数为100，a=0~100 */  
3.   
4. #define a 50  
5.   
6. char value;  
7.   
8. char filter()  
9. {  
10.     char new_value;  
11.     new_value = get_ad();  
12.     return (100-a)*value + a*new_value;  
13. }  

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

[cpp] view plain copy
 

1. // eg.  
2. /* coe数组为加权系数表，存在程序存储区。*/  
3.   
4. #define N 12  
5.   
6. char code coe[N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};  
7. char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;  
8.   
9. char filter()  
10. {  
11.     char count;  
12.     char value_buf[N];  
13.     int sum=0;  
14.     for (count=0,count<N;count++){  
15.         value_buf[count] = get_ad();  
16.         delay();  
17.     }  
18.     for(count=0,count<N;count++)  
19.         sum += value_buf[count]*coe[count];  
20.     return (char)(sum/sum_coe);  
21. }  

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统

[cpp] view plain copy
 

1. // eg.  
2. #define N 12  
3.   
4. char filter()  
5. {  
6.     char count=0;  
7.     char new_value;  
8.     new_value = get_ad();  
9.     while (value !=new_value);  
10.     {  
11.         count++;  
12.         if (count>=N) return new_value;  
13.         delay();  
14.         new_value = get_ad();  
15.     }  
16.     return value;  
17. }  

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

 11、IIR滤波？？？
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。

[cpp] view plain copy
 

1. // eg.  
2. int BandpassFilter4(int InputAD4)  
3. {  
4.     int ReturnValue;  
5.     int ii;  
6.     RESLO=0;  
7.     RESHI=0;  
8.     MACS=*PdelIn;  
9.     OP2=1068; //FilterCoeff4[4];  
10.     MACS=*(PdelIn+1);  
11.     OP2=8; //FilterCoeff4[3];  
12.     MACS=*(PdelIn+2);  
13.     OP2=-2001;//FilterCoeff4[2];  
14.     MACS=*(PdelIn+3);  
15.     OP2=8; //FilterCoeff4[1];  
16.     MACS=InputAD4;  
17.     OP2=1068; //FilterCoeff4[0];  
18.     MACS=*PdelOu;  
19.     OP2=-7190;//FilterCoeff4[8];  
20.     MACS=*(PdelOu+1);  
21.     OP2=-1973; //FilterCoeff4[7];  
22.     MACS=*(PdelOu+2);  
23.     OP2=-19578;//FilterCoeff4[6];  
24.     MACS=*(PdelOu+3);  
25.     OP2=-3047; //FilterCoeff4[5];  
26.     *p=RESLO;  
27.     *(p+1)=RESHI;  
28.     mytestmul<<=2;  
29.     ReturnValue=*(p+1);  
30.     for (ii=0;ii<3;ii++)  
31.     {  
32.         DelayInput[ii]=DelayInput[ii+1];  
33.         DelayOutput[ii]=DelayOutput[ii+1];  
34.     }  
35.     DelayInput[3]=InputAD4;  
36.     DelayOutput[3]=ReturnValue;  
37.   
38. //    if (ReturnValue<0)  
39. //    {  
40. //       ReturnValue=-ReturnValue;  
41. //    }  
42.     return ReturnValue;    
43. }