常用數字濾波算法及其應用

胡超然　徐楓　陳永勝

摘要：：數字濾波具有精度高、可編程、可移植、可復用、便于集成等優點，而被廣泛應用于各種數字設備。本文主要利用信號的隨機特性，考慮信號本身以及噪聲并進行統計，并估算逼近出信號本身。從本質上講數字濾波技術，其實就是多種數字算法技術的應用。本文以C語言為編程媒介，介紹幾種常用的數字濾波技術。

關鍵詞：算法；濾波；實用；信號

1 限幅濾波算法

1.1 限幅濾波算法原理及其應用

限幅濾波算法是將最近相鄰兩次采集到的數據求差，并求其絕對值。并與系統兩次采樣最大允許的差值進行比較，若小于等于系統最大允許差值，則認為此次采樣有效，否則認為本次采樣無效，系統將上次采樣的數據作為本次的采樣數據。

由于限幅濾波的這種特性，限幅濾波一般被用于一些被測物理量變化相對緩慢的系統，比如溫度、濕度、位移等。當然要取得較好的濾波效果，必須根據實際的物理對象，設定合適的系統最大允許差值。

1.2 限幅濾波算法的代碼實現

若定義當前采集數據為DataCurrent，上次采樣數據為DataLast，系統最大允許差值為Value_D，濾波后的數據為Data那么限幅濾波的核心C代碼可以這么寫：

If（（DataCurrentDataLast）>Value_D||（DataLastDataCurrent）>Value_D）Data=DataLast；

elseData=DataCurrent；

return Data；

2 算術平均濾波算法

2.1 算術平均濾波算法原理及其應用

算術平均濾波的算法比較簡單，就是系統采樣多組數據，求其平均數即可。

系統采用算術濾波算法后，系統的信噪比將提高N倍。算術平均濾波算法，適用于被測信號在一定時間內，采樣數據在某個數據范圍內上下浮動的物理量。比如液位、壓力、流量等物理量。需要注意的是采用這種算法時應根據實際情況選取合適的N，否則若N數值較大時系統平滑度變高，但靈敏度變低，即外界物理量實際的變化，對于我們通過算法得出的數據影響較小；若N的數值較小時，平滑度變低。

2.2 算術平均濾波算法的代碼實現

若定義當前一組數據的和為DataSum，系統數據為Data，get_data為采樣函數，定義濾波后的數據為Data，N為采樣次數.那么算術平均濾波算法的核心C代碼可以這么寫：

for（i=0；iData=DataSum/N；

returnData；

3 加權平均濾波算法

3.1 加權平均濾波算法原理及其應用

加權平均濾波算法是系統連續N次采樣，并對每次采樣乘以加權系數，最后求和。

加權平均濾波算法能夠快速反映系統當前所受干擾的嚴重程度，但由于這種方法需要處理器不斷計算各權系數，增加了計算量，降低了控制速度，因此這種算法一般應用于純滯后且時間常數T較大、采用周期過程較短的系統。

3.2 加權平均濾波算法的代碼實現

定義系統采樣緩存為DataBuff[N]；定義采樣次數N；定義采樣函數get_data；定義加權系數數組為DataParameter[N]={0.1，0.15，0.2，0.25，0.3}這里注意各權值相加為1，定義濾波后數據為Data需要注意的是在使用這種算法時要根據實際情況選擇合適的N以及分配好每次采樣相對應的權值。加權平均濾波法的核心代碼為：

for（count=0；count