AD滤波算法函数模块说明.docx

### AD滤波算法函数模块说明 #### 滤波算法概览 本文档旨在详细介绍AD滤波算法函数模块中的各种滤波算法，包括中位值滤波、中位值平均滤波、递推平均滤波及一阶滞后滤波。这些算法能够帮助提升数据准确性，用户可以根据实际项目的具体需求来选择合适的滤波方法。 #### 中位值滤波 **定义与原理**：中位值滤波是一种常用的数字滤波方法，通过连续采样N次（N通常取奇数），将这N个采样值按照大小顺序排列，选取中间值作为有效的采样值。这种方法能够有效抑制偶然因素引起的波动干扰。 **适用场景**：对于温度、液位等变化较为缓慢的被测参数，中位值滤波能够提供较好的滤波效果。但对于流量、速度等快速变化的参数，则不太适用。 **优缺点**： - **优点**：能够有效克服偶发因素引起的波动干扰，提高数据稳定性。 - **缺点**：对快速变化的数据处理能力较弱，不适合用于处理动态变化较大的信号。 #### 中位值平均滤波 **定义与原理**：中位值平均滤波通过对连续N个采样值进行处理，去除一个最大值和一个最小值后，计算剩余N-2个数据的算术平均值，以此作为最终的有效值。 **适用场景**：对于存在偶发脉冲干扰的信号，中位值平均滤波可以很好地消除这类干扰的影响，确保数据的准确性。但由于其涉及较多的数据处理步骤，可能会消耗较多的RAM资源。 **优缺点**： - **优点**：能够有效消除脉冲干扰导致的数据偏差。 - **缺点**：数据处理速度相对较慢，占用RAM资源较多。 #### 递推平均滤波 **定义与原理**：递推平均滤波将连续N个采样值视为一个固定长度为N的队列。每次获取新数据时，将新数据加入队尾，并移除队首的一个旧数据。随后对队列中的所有数据求算术平均值，得到新的滤波结果。 **适用场景**：递推平均滤波特别适用于存在周期性干扰的情况，能够提供较高的平滑度，适用于高频振荡系统。 **优缺点**： - **优点**：对周期性干扰有很好的抑制效果。 - **缺点**：对于偶发的脉冲干扰抑制能力较弱，不适用于脉冲干扰较为严重的场合。 #### 一阶滞后滤波 **定义与原理**：一阶滞后滤波通过公式 `result = (1-a) * 当前采样值 + a * 上次值` 来计算新的滤波结果，其中a为介于0到1之间的常数。这种滤波方式对于周期性干扰有很好的抑制作用。 **适用场景**：一阶滞后滤波适用于波动频率较高的场合，但需要注意的是，其相位会存在一定的滞后现象，且无法完全消除高于采样频率1/2的干扰信号。 **优缺点**： - **优点**：对周期性干扰有良好的抑制效果。 - **缺点**：相位滞后，对高频干扰抑制效果有限。 #### 滤波函数实现 **中位值/中位值平均滤波函数**： ```c FILTER_median(TYPE_STATE Flag); ``` - **输入值**：`Flag` 用于选择滤波模式，ON表示中位值平均滤波，OFF表示中位值滤波。 - **返回值**：滤波后的结果。 **递推平均滤波函数**： ```c FILTER_recursive(); ``` - **输入值**：无。 - **返回值**：滤波后的结果。 **一阶滞后滤波函数**： ```c FILTER_firstorder(); ``` - **输入值**：无。 - **返回值**：滤波后的结果。 #### 应用示例 在干电池剩余电量检测的应用案例中，通过对比多种滤波方法的效果，发现使用中位值平均滤波算法能够使数据更加平稳，具有较高的灵敏度，并能有效滤除脉冲干扰。因此，在此类应用场景下，推荐使用中位值平均滤波算法。 通过合理选择和应用上述滤波算法，可以在不同类型的信号处理中取得满意的效果。在实际开发过程中，建议根据具体需求和信号特性灵活选择合适的滤波算法。