滤波算法在软件工程，尤其是嵌入式系统和信号处理领域中扮演着至关重要的角色。它们主要用于去除噪声，提升信号质量，确保系统能够准确地识别和处理输入数据。以下是几种常见的滤波算法及其原理和应用：
1. **限幅滤波法**：
- **原理**：基于设定的最大偏差值（A）来判断采样值的有效性。当连续两次采样值之间的差值不超过A时，认为采样值有效。否则，忽略当前值，保留上一次的有效值。
- **优点**：简单易实现，能有效过滤偶发的脉冲干扰。
- **缺点**：对周期性干扰无能为力，且滤波后的信号平滑度较差。
- **代码示例**：
```cpp
#define A 10
char value;
char filter() {
char new_value = get_ad();
if ((new_value - value > A) || (value - new_value > A))
return value;
return new_value;
}
```
2. **中位值滤波法**：
- **原理**：连续采集N次（N为奇数）采样值，并进行排序，取中间值作为有效值。
- **优点**：对偶发的波动干扰有很好的抑制效果，适用于变化缓慢的参数如温度、液位。
- **缺点**：不适合快速变化的参数，如流量和速度。
- **代码示例**：
```cpp
#define N 11
char filter() {
char value_buf[N];
int count, i, j, temp;
for (count = 0; count < N; count++) {
value_buf[count] = get_ad();
delay();
}
for (j = 0; j <= N; j++) {
for (i = 0; i <= N - j; 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[(N - 1) / 2];
}
```
3. **算术平均滤波法**：
- **原理**：连续N个采样值求平均，N的大小影响平滑度和灵敏度。N大则平滑度高，灵敏度低；N小则反之。
- **优点**：适用于有随机干扰的信号，如流量信号，一般选择N=12；压力信号，选择N=4。
- **缺点**：计算速度慢，占用RAM资源，不适合实时控制系统。
- **代码示例**：
```cpp
#define N 12
char filter() {
int sum = 0;
for (count = 0; count < N; count++) {
sum += get_ad();
delay();
}
return (char)(sum / N);
}
```
4. **递推平均滤波法（滑动平均滤波法）**：
- **原理**：利用固定长度N的数据队列，每次新数据进入队尾，旧数据从队首移除，再对队列中的N个数据求平均。N的选取根据具体应用场景而定。
- **优点**：能有效抑制周期性干扰，平滑度高。
- **缺点**：需要额外存储N个历史数据，对于内存有限的系统可能是个挑战。
以上四种滤波算法各有优劣，应根据实际需求和系统资源选择合适的方法。例如，在资源有限的嵌入式系统中，限幅滤波法因其简单高效可能更受欢迎；而在需要精细处理的场合，如测量温度，可能会采用递推平均滤波法来获取更平滑的结果。理解并熟练运用这些滤波算法，有助于提升系统的稳定性和准确性。
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