片機常用算法設計ppt課件(已修改)
2025-05-13 12:08 本頁面
【正文】 第 7章 單片機常用算法設計 單片機濾波算法的設計 信號處理的 FFT變換 SPWM正弦逆變算法的設計 PID控制算法 51單片機 PID算法程序 模糊控制算法 單片機濾波算法的設計 電路的濾波分為 模擬濾波 與 數(shù)字濾波 。其中數(shù)字濾波器具有 精度高、高可靠性和高穩(wěn)定性 的特點 ,因此被廣泛應用。用數(shù)字濾波算法克服隨機誤差主要有如下 優(yōu)點 : ?數(shù)字濾波由軟件程序實現(xiàn) ,不需要硬件 ,因此 不存在阻抗匹配的問題 ； ?對于多路信號輸入通道 ,可以共用一個軟件“濾波器” ,降低儀表的設計成本 ； ?只要改變?yōu)V波器程序或元算參數(shù) ,就能方便的改變?yōu)V波特性。 下面我們介紹幾種主要的數(shù)字濾波法： ?對于 隨機干擾 , 限幅濾波是一種有效的方法； ?基本方法 ：比較相鄰 n 和 n 1時刻的兩個采樣值 y(n)和 y(n – 1)，根據(jù)經驗確定兩次采樣允許的最大偏差。如果兩次采樣值的差值超過最大偏差范圍 ,認為發(fā)生可隨機干擾 ,并認為后一次采樣值 y(n)為非法值 ,應予刪除 ,刪除 y(n)后 ,可用 y(n – 1) 代替 y(n)；若未超過所允許的最大偏差范圍 ,則認為本次采樣值有效。 下面是 限幅濾波程序 ： ( A 值可根據(jù)實際情況調整， value 為有效值 ,new_value 為當前采樣值濾波程序返回有效的實際值 ) define A 10 char value。 char filter() { char new_value。 new_value = get_ad()。 if ( ( new_value value A ) || ( value new_value A )) return value。 return new_value。 } ?中位值濾波法能有效克服 偶然因素 引起的波動或 采樣不穩(wěn)定 引起的誤碼等脈沖干擾； ?對溫度 液位等 緩慢變化 的被測參數(shù)用此法能收到良好的濾波效果 ,但是對于流量壓力等快速變化的參數(shù)一般不宜采用中位值濾波法； ?基本方法 ：對某一被測參數(shù)連續(xù)采樣 n次(一般 n 取奇數(shù) ) ,然后再把采樣值按大小排列 ,取中間值為本次采樣值。 define N 11 char filter() { char value_buf[N]， count,i,j,temp。 for ( count=0。countN。count++) { value_buf[count] = get_ad()。 delay()。 } for (j=0。jN1。j++) { for (i=0。iNj。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[(N1)/2]。 } 下面是 中位值濾波程序 ： ?算術平均濾波法適用于對 一般的具有隨機干擾的信號 進行濾波。這種信號的特點是信號本身在某一數(shù)值范圍附近上下波動 ,如 測量流量、 液位 ； ?基本方法 ：按輸入的 N 個采樣數(shù)據(jù) ,尋找這樣一個 Y ,使得 Y 與各個采樣值之間的偏差的平方和最小。 編寫算術平均濾波法程序時嚴格注意 : 一 .為了加快數(shù)據(jù)測量的速度 ,可采用先測量數(shù)據(jù) 存放在存儲器中 ,測完 N 點后 ,再對 N 個數(shù)據(jù)進行平均值計算 。 二 .選取適當?shù)臄?shù)據(jù)格式 ,也就是說采用定點數(shù)還是采用浮點數(shù)。其程序如下所示： define N 12 char filter() {int sum = 0， count。 for ( count=0。countN。count++) { sum+=get_ad()。 delay()。} return (char)(sum/N)。 } ?基本方法 ：采用隊列作為測量數(shù)據(jù)存儲器 , 設隊列的長度為 N ,每進行一次測量 ,把測量結果放于隊尾 ,而扔掉原來隊首的一個數(shù)據(jù) ,這樣在隊列中始終就有 N 個 “最新” 的數(shù)據(jù)。當計算平均值時 ,只要把隊列中的 N 個數(shù)據(jù)進行算數(shù)平均 ,就可得到新的算數(shù)平均值。這樣每進行一次測量 ,就可得到一個新的算術平均值。 define N 12 char value_buf[N]， i=0。 char filter() { char count。 int sum=0。 value_buf[i++] = get_ad()。 if ( i == N ) i = 0。 for ( count=0。countN。count++) sum = value_buf[count]。 return (char)(sum/N)。 } 程序如下： ?優(yōu)點 ：對周期性干擾具有良好的抑制作用 ,適用于波動頻率較高的場合； ?缺點 ：相位滯后，靈敏度低 .滯后程度取決于 a值大小 .不能消除濾波頻率高于采樣頻率的 1/2的干擾信號。程序如下： define a 50 char value。 char filter() { char new_value。 new_value = get_ad()。 return (100a)*value + a*new_val
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