數(shù)字低通濾波器(參考版)
2025-06-29 05:35本頁(yè)面
【正文】 。滯后的程度取決于a值的大小。return(100a)*value+a*new_value。char filter_6(){char new_value。雖然采樣值為單元字節(jié)，為保證運(yùn)算精度，濾波輸出值用雙字節(jié)表示，其中一字節(jié)整數(shù)，一字節(jié)小數(shù)，否則有可能因?yàn)槊看紊崛ノ矓?shù)而使輸出不會(huì)變化。當(dāng)目標(biāo)參數(shù)為變化很慢的物理量時(shí)，這是很有效的。將描述模擬RC低通濾波特性的微分方程用差分方程來(lái)表示，便可以用軟件算法來(lái)實(shí)現(xiàn)模擬濾波的功能[4]。 return (averageSHIFT)。i++) if(datas[i]datas[pmin]) pmin=i。 } else if(pdata==pmin) { for(i=0。iLEN。else if(_datadatas[pmin])pmin=pdata。i++)average+=datas[i]。 for(i=0。pdata=(pdata+1)%LEN。dtype szlb(dtype _data){ uint8 i。uint8 pmax,pmin。這樣只有在當(dāng)前輸入的數(shù)據(jù)將要覆蓋的數(shù)據(jù)正好是當(dāng)前的最大值或最小值時(shí)，才在下個(gè)數(shù)組中查找最大值或最小值，而其他情況下，則只要將輸入的數(shù)據(jù)與最大值和最小值比較就可以修改最大值和最小值了，而且不用進(jìn)行數(shù)據(jù)排序。上述算法存在的一個(gè)不足之處就是每采集一個(gè)數(shù)據(jù)就要進(jìn)行一次排序，這樣會(huì)大量占用系統(tǒng)寶貴的時(shí)間，文獻(xiàn)[8]的算法程序即是如此。為了加快數(shù)據(jù)處理速度，n可以取值6，而對(duì)于具有較快速度的處理器，n值可以適當(dāng)取大一些。return (char)(sum/sum_jq)。countN。delay()。countN。int sum=0。char filter_5(){char count。define N 12char code jq[N]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12}。為方便計(jì)算，可取各加權(quán)系數(shù)均為整數(shù)，且總和為256，加權(quán)運(yùn)算后的累加和除以256，即舍去低字節(jié)后便是有效采樣值。各個(gè)加權(quán)系統(tǒng)均為小于1的小數(shù)，且滿足總和等于1的約束條件。為了增加新采樣數(shù)據(jù)在移動(dòng)平均中的權(quán)重，以提高系統(tǒng)對(duì)當(dāng)前采樣值中所受干擾的靈敏度，可采用加權(quán)平均濾波，它是移動(dòng)平均濾波算法的改進(jìn)。 加權(quán)平均濾波在算術(shù)平均濾波和移動(dòng)平均濾波中，N次采樣值在輸出結(jié)果中的權(quán)重是均等的，取1/N。}移動(dòng)平均濾波對(duì)周期性干擾有良好的抑制作用，平滑度高，靈敏度低，但對(duì)偶然出現(xiàn)的脈沖性干擾抑制作用差，因此它不適用于脈沖干擾比較嚴(yán)重的場(chǎng)合，而適用于高頻振蕩的系統(tǒng)。count++)sum=value_buf[count]。for (count=0。value_buf[i++]=get_ad()。char fi
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