工程應(yīng)用中，偶有ADC采樣異?；蛘咝枰蓸又蹈悠椒€(wěn)之類的需求，在硬件設(shè)計已經(jīng)完成的情況下，常采用一些軟件算法來彌補不足，增強系統(tǒng)魯棒性。本篇主要記錄分享強大網(wǎng)友的智慧結(jié)晶。

1. 限幅濾波法（又稱程序判斷濾波法）

設(shè)隨機變量為X，定義一誤差幅值A(chǔ)，濾除|Xn-Xn-1|>A的值。

2. 中位值濾波法

連續(xù)采樣奇數(shù)次，排序取中間值。

3.算數(shù)平均濾波法

連續(xù)取 N個采樣值進行算術(shù)平均運算。

4.遞推平均濾波法（又稱滑動平均濾波法）

把連續(xù)取 N 個采樣值看成一個隊列

隊列的長度固定為 N

每次采樣到一個新數(shù)據(jù)放入隊尾,并扔掉原來隊首的一次數(shù)據(jù)(先進先出原則)

把隊列中的 N 個數(shù)據(jù)進行算術(shù)平均運算,就可獲得新的濾波結(jié)果

5.中位值平均濾波法（又稱防脈沖干擾平均濾波法）

相當(dāng)于“中位值濾波法”+“算術(shù)平均濾波法”

連續(xù)采樣 N 個數(shù)據(jù)，去掉一個最大值和一個最小值

然后計算 N-2 個數(shù)據(jù)的算術(shù)平均值

6.限幅平均濾波法

相當(dāng)于“限幅濾波法”+“遞推平均濾波法”

每次采樣到的新數(shù)據(jù)先進行限幅處理，

再送入隊列進行遞推平均濾波處理

7.一階滯后濾波法

取 a=0~1

本次濾波結(jié)果=（1-a） 本次采樣值+a上次濾波結(jié)果

8.加權(quán)遞推平均濾波法

是對遞推平均濾波法的改進，即不同時刻的數(shù)據(jù)加以不同的權(quán)

通常是，越接近現(xiàn)時刻的數(shù)據(jù)，權(quán)取得越大。

給予新采樣值的權(quán)系數(shù)越大，則靈敏度越高，但信號平滑度越低

9.消抖濾波法

設(shè)置一個濾波計數(shù)器

將每次采樣值與當(dāng)前有效值比較：

如果采樣值＝當(dāng)前有效值，則計數(shù)器清零

如果采樣值<>當(dāng)前有效值，則計數(shù)器+1，并判斷計數(shù)器是否>=上限 N(溢出)

如果計數(shù)器溢出,則將本次值替換當(dāng)前有效值,并清計數(shù)器

10.限幅消抖濾波法

相當(dāng)于“限幅濾波法”+“消抖濾波法”; 先限幅，后消抖

以上算法截取自https://blog.csdn.net/u011852186/article/details/126484032

11.卡爾曼濾波

下面是一個極簡卡爾曼濾波。

算法的核心思想是,根據(jù)當(dāng)前的儀器”測量值” 和上一刻的 “預(yù)測量” 和 “誤差”,計算得到當(dāng)前的最優(yōu)量.

再預(yù)測下一刻的量, 里面比較突出的是觀點是. 把誤差納入計算, 而且分為預(yù)測誤差和測量誤差兩種.通稱為 噪聲. 還有一個非常大的特點是,誤差獨立存在, 始終不受測量數(shù)據(jù)的影響。

R值固定，Q值越大，代表越信任測量值，Q值無窮大，代表只用測量值。

Q值越小，代表越信任模型預(yù)測值，Q值為0，代表只用模型預(yù)測值。

float KalmanFilter( float inData )

{

}static float prevData = 0; //上一個數(shù)據(jù)

static float p = 10, q = 0.001, r = 0.001, kGain = 0; // q 控制誤差 r 控制響應(yīng)速度

p = p + q;

kGain = p / ( p + r ); //計算卡爾曼增益

inData = prevData + ( kGain * ( inData – prevData ) ); //計算本次濾波估計值

p = ( 1 – kGain ) * p; //更新測量方差

prevData = inData;

return inData;

}

原文鏈接：https://blog.csdn.net/qq_36296398/article/details/110760647

除了上述濾波算法外，其他一些濾波技術(shù)如自適應(yīng)濾波、維納濾波、小波濾波、卷積濾波、混沌濾波、機器學(xué)習(xí)濾波等等已過濾掉我等雜波信號，不再鏈接，網(wǎng)友自行探索。