工控人需知的11种滤波算法程序。（若手机查看不全请用收藏后用微信PC端打开即可全局复制和查看）
1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
/*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。E、整理：shenhaiyu 2013-11-01*/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）int Filter() {int NewValue;NewValue = Get_AD();if(((NewValue - Value) > FILTER_A) || ((Value - NewValue) > FILTER_A))return Value;elsereturn NewValue;}
2、中位值滤波法
/*A、名称：中位值滤波法B、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。C、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。D、缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜。E、整理：shenhaiyu 2013-11-01*/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];}
3、算术平均滤波法
/*A、名称：算术平均滤波法B、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。C、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。D、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。E、整理：shenhaiyu 2013-11-01*/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);}
4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
/*A、名称：递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）B、方法：把连续取得的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，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。C、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。D、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。E、整理：shenhaiyu 2013-11-01*/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);}// 递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）int filter_buf[FILTER_N + 1];int Filter() {int i;int filter_sum = 0;filter_buf[FILTER_N] = Get_AD();for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {filter_buf[i] = filter_buf[i + 1]; // 所有数据左移，低位仍掉filter_sum += filter_buf[i];}return (int)(filter_sum / FILTER_N);}
5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
/*A、名称：中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）B、方法：采一组队列去掉最大值和最小值后取平均值，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。C、优点：融合了“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”两种滤波法的优点。对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由其所引起的采样值偏差。对周期干扰有良好的抑制作用。平滑度高，适于高频振荡的系统。D、缺点：计算速度较慢，和算术平均滤波法一样。比较浪费RAM。E、整理：shenhaiyu 2013-11-01*/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);}// 中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）（算法1）int Filter() {int i, j;int filter_temp, filter_sum = 0;int filter_buf[FILTER_N];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;}}}// 去除最大最小极值后求平均for(i = 1; i < FILTER_N - 1; i++) filter_sum += filter_buf[i];return filter_sum / (FILTER_N - 2);}// 中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）（算法2）/*#define FILTER_N 100int Filter() {int i;int filter_sum = 0;int filter_max, filter_min;int filter_buf[FILTER_N];for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {filter_buf[i] = Get_AD();delay(1);}filter_max = filter_buf[0];filter_min = filter_buf[0];filter_sum = filter_buf[0];for(i = FILTER_N - 1; i > 0; i--) {if(filter_buf[i] > filter_max)filter_max=filter_buf[i];else if(filter_buf[i] < filter_min)filter_min=filter_buf[i];filter_sum = filter_sum + filter_buf[i];filter_buf[i] = filter_buf[i - 1];}i = FILTER_N - 2;filter_sum = filter_sum - filter_max - filter_min + i / 2; // +i/2 的目的是为了四舍五入filter_sum = filter_sum / i;return filter_sum;}*/
6、限幅平均滤波法
/*A、名称：限幅平均滤波法B、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。C、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。D、缺点：比较浪费RAM。E、整理：shenhaiyu 2013-11-01*/int Filter_Value;int filter_buf[FILTER_N];void setup() {Serial.begin(9600); // 初始化串口通信randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子filter_buf[FILTER_N - 2] = 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);}// 限幅平均滤波法int Filter() {int i;int filter_sum = 0;filter_buf[FILTER_N - 1] = Get_AD();if(((filter_buf[FILTER_N - 1] - filter_buf[FILTER_N - 2]) > FILTER_A) || ((filter_buf[FILTER_N - 2] - filter_buf[FILTER_N - 1]) > FILTER_A))filter_buf[FILTER_N - 1] = filter_buf[FILTER_N - 2];for(i = 0; i < FILTER_N - 1; i++) {filter_buf[i] = filter_buf[i + 1];filter_sum += filter_buf[i];}return (int)filter_sum / (FILTER_N - 1);}
7、一阶滞后滤波法
/*A、名称：一阶滞后滤波法B、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。C、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。D、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。E、整理：shenhaiyu 2013-11-01*/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int Filter() {int NewValue;NewValue = Get_AD();Value = (int)((float)NewValue * FILTER_A + (1.0 - FILTER_A) * (float)Value);return Value;}
8、加权递推平均滤波法
/*A、名称：加权递推平均滤波法B、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。C、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。D、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。E、整理：shenhaiyu 2013-11-01*/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);}// 加权递推平均滤波法int coe[FILTER_N] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12}; // 加权系数表int sum_coe = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 + 11 + 12; // 加权系数和int filter_buf[FILTER_N + 1];int Filter() {int i;int filter_sum = 0;filter_buf[FILTER_N] = Get_AD();for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {filter_buf[i] = filter_buf[i + 1]; // 所有数据左移，低位仍掉filter_sum += filter_buf[i] * coe[i];}filter_sum /= sum_coe;return filter_sum;}
9、消抖滤波法
/*A、名称：消抖滤波法B、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。C、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。D、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。E、整理：shenhaiyu 2013-11-01*/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);}// 消抖滤波法int i = 0;int Filter() {int new_value;new_value = Get_AD();if(Value != new_value) {i++;if(i > FILTER_N) {i = 0;Value = new_value;}}elsei = 0;return Value;}
10、限幅消抖滤波法
/*A、名称：限幅消抖滤波法B、方法：相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”；先限幅，后消抖。C、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。D、缺点：对于快速变化的参数不宜。E、整理：shenhaiyu 2013-11-01*/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;elsenew_value = NewValue;if(Value != new_value) {i++;if(i > FILTER_N) {i = 0;Value = new_value;}}elsei = 0;return Value;}
11、卡尔曼滤波（非扩展卡尔曼）
// Accelerometer ADXL345// Gyroscope ITG3200// offsets are chip specific.int a_offx = 0;int a_offy = 0;int a_offz = 0;int g_offx = 0;int g_offy = 0;int g_offz = 0;////////////////////////////////////////////////char str[512];void initAcc() {//Turning on the ADXL345writeTo(ACC, 0x2D, 0);writeTo(ACC, 0x2D, 16);writeTo(ACC, 0x2D, 8);//by default the device is in +-2g range reading}void getAccelerometerData(int* result) {int regAddress = 0x32; //first axis-acceleration-data register on the ADXL345byte buff[A_TO_READ];readFrom(ACC, regAddress, A_TO_READ, buff); //read the acceleration data from the ADXL345//each axis reading comes in 10 bit resolution, ie 2 bytes. Least Significat Byte first!!//thus we are converting both bytes in to one intresult[0] = (((int)buff[1]) << 8) | buff[0] + a_offx;result[1] = (((int)buff[3]) << 8) | buff[2] + a_offy;result[2] = (((int)buff[5]) << 8) | buff[4] + a_offz;}//initializes the gyroscopevoid initGyro(){/****************************************** ITG 3200* power management set to:* clock select = internal oscillator* no reset, no sleep mode* no standby mode* sample rate to = 125Hz* parameter to +/- 2000 degrees/sec* low pass filter = 5Hz* no interrupt******************************************/writeTo(GYRO, G_PWR_MGM, 0x00);writeTo(GYRO, G_SMPLRT_DIV, 0x07); // EB, 50, 80, 7F, DE, 23, 20, FFwriteTo(GYRO, G_DLPF_FS, 0x1E); // +/- 2000 dgrs/sec, 1KHz, 1E, 19writeTo(GYRO, G_INT_CFG, 0x00);}void getGyroscopeData(int * result){/**************************************Gyro ITG-3200 I2Cregisters:temp MSB = 1B, temp LSB = 1Cx axis MSB = 1D, x axis LSB = 1Ey axis MSB = 1F, y axis LSB = 20z axis MSB = 21, z axis LSB = 22*************************************/int regAddress = 0x1B;int temp, x, y, z;byte buff[G_TO_READ];readFrom(GYRO, regAddress, G_TO_READ, buff); //read the gyro data from the ITG3200result[0] = ((buff[2] << 8) | buff[3]) + g_offx;result[1] = ((buff[4] << 8) | buff[5]) + g_offy;result[2] = ((buff[6] << 8) | buff[7]) + g_offz;result[3] = (buff[0] << 8) | buff[1]; // temperature}float xz=0,yx=0,yz=0;float p_xz=1,p_yx=1,p_yz=1;float q_xz=0.0025,q_yx=0.0025,q_yz=0.0025;float k_xz=0,k_yx=0,k_yz=0;float r_xz=0.25,r_yx=0.25,r_yz=0.25;//int acc_temp[3];//float acc[3];int acc[3];int gyro[4];float Axz;float Ayx;float Ayz;float t=0.025;void setup(){Serial.begin(9600);Wire.begin();initAcc();initGyro();}//unsigned long timer = 0;//float o;void loop(){getAccelerometerData(acc);getGyroscopeData(gyro);//timer = millis();sprintf(str, "%d,%d,%d,%d,%d,%d", acc[0],acc[1],acc[2],gyro[0],gyro[1],gyro[2]);//acc[0]=acc[0];//acc[2]=acc[2];//acc[1]=acc[1];//r=sqrt(acc[0]*acc[0]+acc[1]*acc[1]+acc[2]*acc[2]);gyro[0]=gyro[0]/ 14.375;gyro[1]=gyro[1]/ (-14.375);gyro[2]=gyro[2]/ 14.375;Axz=(atan2(acc[0],acc[2]))*180/PI;Ayx=(atan2(acc[0],acc[1]))*180/PI;/*if((acc[0]!=0)&&(acc[1]!=0)){Ayx=(atan2(acc[0],acc[1]))*180/PI;}else{Ayx=t*gyro[2];}*/Ayz=(atan2(acc[1],acc[2]))*180/PI;//kalman filtercalculate_xz();calculate_yx();calculate_yz();//sprintf(str, "%d,%d,%d", xz_1, xy_1, x_1);//Serial.print(xz);Serial.print(",");//Serial.print(yx);Serial.print(",");//Serial.print(yz);Serial.print(",");//sprintf(str, "%d,%d,%d,%d,%d,%d", acc[0],acc[1],acc[2],gyro[0],gyro[1],gyro[2]);//sprintf(str, "%d,%d,%d",gyro[0],gyro[1],gyro[2]);Serial.print(Axz);Serial.print(",");//Serial.print(Ayx);Serial.print(",");//Serial.print(Ayz);Serial.print(",");//Serial.print(str);//o=gyro[2];//w=acc[2];//Serial.print(o);Serial.print(",");//Serial.print(w);Serial.print(",");Serial.print("\n");//delay(50);}void calculate_xz(){xz=xz+t*gyro[1];p_xz=p_xz+q_xz;k_xz=p_xz/(p_xz+r_xz);xz=xz+k_xz*(Axz-xz);p_xz=(1-k_xz)*p_xz;}void calculate_yx(){yx=yx+t*gyro[2];p_yx=p_yx+q_yx;k_yx=p_yx/(p_yx+r_yx);yx=yx+k_yx*(Ayx-yx);p_yx=(1-k_yx)*p_yx;}void calculate_yz(){yz=yz+t*gyro[0];p_yz=p_yz+q_yz;k_yz=p_yz/(p_yz+r_yz);yz=yz+k_yz*(Ayz-yz);p_yz=(1-k_yz)*p_yz;}//---------------- Functions//Writes val to address register on ACCvoid writeTo(int DEVICE, byte address, byte val) {Wire.beginTransmission(DEVICE); //start transmission to ACCWire.write(address); // send register addressWire.write(val); // send value to writeWire.endTransmission(); //end transmission}//reads num bytes starting from address register on ACC in to buff arrayvoid readFrom(int DEVICE, byte address, int num, byte buff[]) {Wire.beginTransmission(DEVICE); //start transmission to ACCWire.write(address); //sends address to read fromWire.endTransmission(); //end transmissionWire.beginTransmission(DEVICE); //start transmission to ACCWire.requestFrom(DEVICE, num); // request 6 bytes from ACCint i = 0;while(Wire.available()) //ACC may send less than requested (abnormal){buff[i] = Wire.read(); // receive a bytei++;}Wire.endTransmission(); //end transmission}
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