嵌入式常用10种滤波算法
内容提要
本文介绍了十种常用的滤波算法，适用于微控制器开发中的数据处理，包括限幅滤波法、中值滤波法和算术平均滤波法等。每种算法都有其优缺点，适用于不同的应用场景。良好的滤波处理能显著提高系统性能。
延伸解读
滤波算法的选择依据
文章列举了十种滤波算法，每种都有其特定的适用场景和局限性。选择时需考虑干扰类型（如脉冲干扰、周期性干扰）、被测参数的变化速度（如温度变化缓慢，流量速度变化快）以及系统资源（如RAM和计算速度）。例如，限幅滤波法适合抵御偶然脉冲干扰，但无法抑制周期性干扰；中值滤波法适合变化缓慢的参数，但不适合快速变化的参数。因此，没有一种算法是万能的，需根据实际需求权衡。
组合滤波算法的优势与代价
文章介绍了多种组合滤波算法，如中位值平均滤波法、限幅平均滤波法和限幅消抖滤波法。这些算法通过结合不同滤波方法的优点，能更有效地消除脉冲干扰或避免将干扰值导入系统。然而，组合算法往往以增加计算复杂度和内存消耗为代价，例如限幅平均滤波法比较浪费RAM，中位值平均滤波法测量速度较慢。在资源有限的微控制器上，需权衡滤波效果与系统开销。
参数调整对滤波效果的影响
滤波算法的效果很大程度上取决于参数设置。例如，算术平均滤波法中N值较大时平滑度高但灵敏度低，N值较小时则相反；一阶滞后滤波法的滞后程度取决于a值大小；加权递推平均滤波法中权系数的分配影响灵敏度和平滑度。文章还给出了不同应用场景的N值参考，如流量N=12，压力N=4。因此，在实际应用中，需要根据具体信号特性和系统要求调整参数，以达到最佳滤波效果。
Q&A
什么是限幅滤波法，它的优缺点是什么？
限幅滤波法通过判断采样值与上次值的差异来决定是否保留新值。优点是能有效抵御偶然干扰，缺点是无法抑制周期性干扰，平滑度较差。
中值滤波法适合处理哪些类型的信号？
中值滤波法适合处理温度、液位等变化缓慢的参数，但不适合流量、速度等快速变化的参数。
算术平均滤波法的优缺点是什么？
算术平均滤波法的优点是适用于随机干扰信号，缺点是对实时控制不适用，且比较浪费RAM。
递推平均滤波法的工作原理是什么？
递推平均滤波法将连续取N个采样值视为一个固定长度的队列，新的数据放入队尾，旧的数据被丢弃，然后对队列中的数据进行算术平均。
消抖滤波法的主要优点是什么？
消抖滤波法对变化缓慢的参数有良好的滤波效果，能够避免在临界值附近的抖动。
限幅消抖滤波法如何改进了消抖滤波法的缺陷？
限幅消抖滤波法结合了限幅和消抖的优点，避免将干扰值导入系统，从而改进了消抖滤波法中的某些缺陷。
