我要评论/*
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。
滤波系数越小，滤波结果越平稳，但是灵敏度越低；
滤波系数越大，灵敏度越高，但是滤波结果越不稳定。
一阶滤波无法完美地兼顾灵敏度和平稳度。有时，我们只能寻找一个平衡，在可接受的灵敏度范围内取得尽可能好的平稳度。而在一些场合，我们希望拥有这样一种接近理想状态的滤波算法。即：
当数据快速变化时，滤波结果能及时跟进（灵敏度优先）；
当数据趋于稳定，在一个固定的点上下振荡时，滤波结果能趋于平稳（平稳度优先）。
*/
#define FILTER_A 0.01
s32 low_pass_filter(int new_value,unsigned char flag_times) {
static int s_old_value = 0;
if (flag_times){
s_old_value = (int)((float)new_value * FILTER_A + (1.0 - FILTER_A) * (float)s_old_value);
}else{
s_old_value = new_value;
}
return s_old_value;
}
/*
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。
*/
#define FILTER_N 12
const u8 coe[FILTER_N] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12}; // 加权系数表
const u8 sum_coe = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 + 11 + 12; // 加权系数和
s32 weight_recursive_filter(u16* filter_buf)
{
u8 i = 0;
u8 filter_sum = 0;
for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
filter_sum += filter_buf[i] * coe[i];
}
filter_sum /= sum_coe;
return filter_sum;
}
/* 冒泡排序从小到大排列 */
void bubble_sort(u16* _buff,u8 _len)
{
u8 i = 0;
u8 j = 0;
u16 temp = 0;
for(i = 0;i < _len - 1; i++){
for( j = 0;j < _len -1-i; j++) {
if(_buff[j+1] < _buff[j]){
temp = _buff[j];
_buff[j] = _buff[j+1];
_buff[j+1] = temp;
}
}
}
}
/*
A、名称：平均值滤波法
B、方法：
算术平均值
C、优点：
能较好的抑制偶然误差。
D、缺点：
浪费ram，计算量大。
*/
u16 filter_average(u16* _buff,u16 _len)
{
u8 i = 0;
u16 temp = 0;
u32 sum = 0;
for(i = 0;i < _len; i++){
sum += _buff[i];
}
temp = sum / _len;
return temp;
}
/*
A、名称：中位值滤波法
B、方法：
中位值
C、优点：
能较好的抑制偶然误差。
D、缺点：
浪费ram，计算量大。
*/
u16 filter_median(u16* _buff,u16 _len)
{
u16 temp = 0;
bubble_sort(_buff, _len);
if (1 == (_len % 2)){
_len /= 2;
temp = _buff[_len];
}else{
_len /= 2;
temp = (_buff[_len - 1] + _buff[_len])/2;
}
return temp;
}
/*
A、名称：平均值滤波法
B、方法：
算术平均值
C、优点：
能较好的抑制偶然误差，两种方法的集合。
D、缺点：
浪费ram，计算量大。
*/
u16 filter_median_average(u16* _buff,u16 _len)
{
u8 i = 0;
u16 temp = 0;
u32 sum = 0;
bubble_sort(_buff, _len);
for(i = 1;i < _len - 1; i++){
sum += _buff[i];
}
temp = sum / (_len - 2);
return temp;
}
本文地址：https://blog.csdn.net/lala0903/article/details/106485307
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