几种常用的滤波算法C语言filter.c

在嵌入式开发中经常会用到一些滤波算法，我整理了一些资料把这些算法封装成可以直接调用的函数，方便以后的开发，包括限幅滤波、中位值滤波法、 算术平均滤波法、一阶滞后滤波法、加权递推平均滤波法、消抖滤波法 ，其他的一些包括卡尔曼滤波什么的之后有机会再整理

#include “filter.h“



/*
限幅滤波

　　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。

		A值可根据实际情况调整

		value为有效值，new_value为当前采样值

		滤波程序返回有效的实际值
*/

#define DEVIATION  10

float limit_filter（float new_value）
{
    static float value = 20.0;  //需要赋一个初值
    if （ （ new_value - value > DEVIATION ） || （ value - new_value > DEVIATION ））
        return value;
    return new_value;
}


/*
中位值滤波法

　　A方法： 取之前采样的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。

    排序采用冒泡法 只需要移动最后一个元素即可

*/
#define MIDDLE_FILTER_N  11

float middle_filter（ float new_value）
{
    static float value_buf[MIDDLE_FILTER_N];
    float temp ;
    uint8_t count i;
    for （ count = 0; count < MIDDLE_FILTER_N - 1; count++）
    {
        value_buf[count] = value_buf[count + 1] ;
    }
    value_buf[MIDDLE_FILTER_N - 1] = new_value;

    for （i = MIDDLE_FILTER_N; i > 0 ; i --）
    {
        if （ value_buf[i] < value_buf[i - 1] ）
        {
            temp = value_buf[i];
            value_buf[i] = value_buf[i - 1];
            value_buf[i - 1] = temp;
        }
    }
    return value_buf[（MIDDLE_FILTER_N - 1） / 2];
}


/*
   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 。

   无需每次求一编所有的和，减去第一个数据加上新数据

*/

#define AVERAGE_N 12

float average_filter（float new_value）
{
    static float average_value_buf[AVERAGE_N];
    static  float average_sum = 0;
    uint8_t count;
    average_sum -= average_value_buf[0];
    for （ count = 0; count < AVERAGE_N - 1; count++）
    {
        average_value_buf[count] = average_value_buf[count + 1] ;
    }
    average_value_buf[AVERAGE_N - 1] = new_value;
    average_sum += average_value_buf[11];

    return （ave