admin 发表于 2013-11-19 00:12:14

十大滤波算法程序大全(Arduino精编无错版)

在极客工坊看到这篇帖子,觉得非常不错,转载之留存。 原文链接:http://www.geek-workshop.com/thread-7694-1-1.html




作者:shenhaiyu 2013-11-01
最近用Arduino做电子秤,为了解决数据的跳变研究了不少滤波算法。网上能找到大把的十大滤波算法帖子,每一篇都不太一样,都号称精编啊,除错啊什么的,可是放到板子里却没一个能正常跑起来的。于是决定自己整理一下这些程序,完美移植到Arduino中。

所以大家看到这个帖子的时候,不要怀疑我重复发帖。我的代码都是经过反复试验,复制到Arduino中就能开跑的成品代码,移植到自己的程序中非常方便。而且都仔细研究了各个算法,把错误都修正了的(别的程序连冒泡算法都是溢出的,不信自己找来细看看),所以也算个小原创吧,在别人基础上的原创。


1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
2、中位值滤波法
3、算术平均滤波法
4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)
6、限幅平均滤波法
7、一阶滞后滤波法
8、加权递推平均滤波法
9、消抖滤波法
10、限幅消抖滤波法
11、新增加 卡尔曼滤波(非扩展卡尔曼),代码在17楼(点击这里)感谢zhangzhe0617分享

程序默认对int类型数据进行滤波,如需要对其他类型进行滤波,只需要把程序中所有int替换成long、float或者double即可。



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)
#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;
}




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
#define FILTER_N 101
int Filter() {
int filter_buf;
int i, j;
int filter_temp;
for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
    filter_buf = 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 > filter_buf) {
      filter_temp = filter_buf;
      filter_buf = filter_buf;
      filter_buf = 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
#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);
}


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)
#define FILTER_N 12
int filter_buf;
int Filter() {
int i;
int filter_sum = 0;
filter_buf = Get_AD();
for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
    filter_buf = filter_buf; // 所有数据左移,低位仍掉
    filter_sum += filter_buf;
}
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)
#define FILTER_N 100
int Filter() {
int i, j;
int filter_temp, filter_sum = 0;
int filter_buf;
for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
    filter_buf = 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 > filter_buf) {
      filter_temp = filter_buf;
      filter_buf = filter_buf;
      filter_buf = 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;
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 100
int Filter() {
int i;
int filter_sum = 0;
int filter_max, filter_min;
int filter_buf;
for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
    filter_buf = Get_AD();
    delay(1);
}
filter_max = filter_buf;
filter_min = filter_buf;
filter_sum = filter_buf;
for(i = FILTER_N - 1; i > 0; i--) {
    if(filter_buf > filter_max)
      filter_max=filter_buf;
    else if(filter_buf < filter_min)
      filter_min=filter_buf;
    filter_sum = filter_sum + filter_buf;
    filter_buf = filter_buf;
}
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
*/

#define FILTER_N 12
int Filter_Value;
int filter_buf;

void setup() {
Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
filter_buf = 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
#define FILTER_A 1
int Filter() {
int i;
int filter_sum = 0;
filter_buf = Get_AD();
if(((filter_buf - filter_buf) > FILTER_A) || ((filter_buf - filter_buf) > FILTER_A))
    filter_buf = filter_buf;
for(i = 0; i < FILTER_N - 1; i++) {
    filter_buf = filter_buf;
    filter_sum += filter_buf;
}
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
#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;
}






[*]

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
#define FILTER_N 12
int coe = {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;
int Filter() {
int i;
int filter_sum = 0;
filter_buf = Get_AD();
for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
    filter_buf = filter_buf; // 所有数据左移,低位仍掉
    filter_sum += filter_buf * coe;
}
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
#define FILTER_N 12
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;
    }
}
else
    i = 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
#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;
}

11. 卡尔曼滤波(非扩展卡尔曼)
<font size="3">#include <Wire.h> // I2C library, gyroscope

// Accelerometer ADXL345
#define ACC (0x53)    //ADXL345 ACC address
#define A_TO_READ (6)      //num of bytes we are going to read each time (two bytes for each axis)


// Gyroscope ITG3200
#define GYRO 0x68 // gyro address, binary = 11101000 when AD0 is connected to Vcc (see schematics of your breakout board)
#define G_SMPLRT_DIV 0x15   
#define G_DLPF_FS 0x16   
#define G_INT_CFG 0x17
#define G_PWR_MGM 0x3E

#define G_TO_READ 8 // 2 bytes for each axis x, y, z


// 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;

void initAcc() {
//Turning on the ADXL345
writeTo(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 ADXL345
byte buff;

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 int
result = (((int)buff) << 8) | buff + a_offx;   
result = (((int)buff) << 8) | buff + a_offy;
result = (((int)buff) << 8) | buff + a_offz;
}

//initializes the gyroscope
void 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, FF
writeTo(GYRO, G_DLPF_FS, 0x1E); // +/- 2000 dgrs/sec, 1KHz, 1E, 19
writeTo(GYRO, G_INT_CFG, 0x00);
}


void getGyroscopeData(int * result)
{
/**************************************
Gyro ITG-3200 I2C
registers:
temp MSB = 1B, temp LSB = 1C
x axis MSB = 1D, x axis LSB = 1E
y axis MSB = 1F, y axis LSB = 20
z axis MSB = 21, z axis LSB = 22
*************************************/

int regAddress = 0x1B;
int temp, x, y, z;
byte buff;

readFrom(GYRO, regAddress, G_TO_READ, buff); //read the gyro data from the ITG3200

result = ((buff << 8) | buff) + g_offx;
result = ((buff << 8) | buff) + g_offy;
result = ((buff << 8) | buff) + g_offz;
result = (buff << 8) | buff; // 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;
//float acc;
int acc;
int gyro;
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,acc,acc,gyro,gyro,gyro);

//acc=acc;
//acc=acc;
//acc=acc;
//r=sqrt(acc*acc+acc*acc+acc*acc);
gyro=gyro/ 14.375;
gyro=gyro/ (-14.375);
gyro=gyro/ 14.375;

   
Axz=(atan2(acc,acc))*180/PI;
Ayx=(atan2(acc,acc))*180/PI;
/*if((acc!=0)&&(acc!=0))
    {
      Ayx=(atan2(acc,acc))*180/PI;
    }
    else
    {
      Ayx=t*gyro;
    }*/
Ayz=(atan2(acc,acc))*180/PI;


//kalman filter
calculate_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,acc,acc,gyro,gyro,gyro);
//sprintf(str, "%d,%d,%d",gyro,gyro,gyro);
    Serial.print(Axz);Serial.print(",");
    //Serial.print(Ayx);Serial.print(",");
    //Serial.print(Ayz);Serial.print(",");
//Serial.print(str);
//o=gyro;//w=acc;
//Serial.print(o);Serial.print(",");
//Serial.print(w);Serial.print(",");
Serial.print("\n");


//delay(50);
}
void calculate_xz()
{

xz=xz+t*gyro;
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;
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;
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 ACC
void writeTo(int DEVICE, byte address, byte val) {
   Wire.beginTransmission(DEVICE); //start transmission to ACC
   Wire.write(address);      // send register address
   Wire.write(val);      // send value to write
   Wire.endTransmission(); //end transmission
}


//reads num bytes starting from address register on ACC in to buff array
void readFrom(int DEVICE, byte address, int num, byte buff[]) {
Wire.beginTransmission(DEVICE); //start transmission to ACC
Wire.write(address);      //sends address to read from
Wire.endTransmission(); //end transmission

Wire.beginTransmission(DEVICE); //start transmission to ACC
Wire.requestFrom(DEVICE, num);    // request 6 bytes from ACC

int i = 0;
while(Wire.available())    //ACC may send less than requested (abnormal)
{
    buff = Wire.read(); // receive a byte
    i++;
}
Wire.endTransmission(); //end transmission
}</font>


lauren 发表于 2013-11-19 00:25:44

挖槽,很给力。都是很实用的数据处理算法!

何处不江南 发表于 2013-11-19 09:08:59

我擦 ,很犀利的说,能有详细注释就好了

killusa 发表于 2014-3-8 19:42:13

很好。算法很重要。

微笑的rockets 发表于 2020-11-2 15:09:00

这个比较详细,值得跑一下看看。
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查看完整版本: 十大滤波算法程序大全(Arduino精编无错版)