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濾波演算法——十大濾波演算法程式大全

阿新 • • 發佈：2018-12-21

最近做資料採集相關的，用到去除訊號抖動相關的演算法，網上找了些大神分享的資源，整理如下，尊重他人成果，附轉載連結：https://www.geek-workshop.com/thread-7694-1-1.html

 

1、限幅濾波法（又稱程式判斷濾波法）

2、中位值濾波法
3、算術平均濾波法
4、遞推平均濾波法（又稱滑動平均濾波法）
5、中位值平均濾波法（又稱防脈衝干擾平均濾波法）
6、限幅平均濾波法
7、一階滯後濾波法
8、加權遞推平均濾波法
9、消抖濾波法
10、限幅消抖濾波法
11、新增加 卡爾曼濾波（非擴充套件卡爾曼），程式碼在17樓（點選這裡）感謝zhangzhe0617分享

程式預設對int型別資料進行濾波，如需要對其他型別進行濾波，只需要把程式中所有int替換成long、float或者double即可。

1、限幅濾波法（又稱程式判斷濾波法）

/*
A、名稱：限幅濾波法（又稱程式判斷濾波法）
B、方法：
    根據經驗判斷，確定兩次取樣允許的最大偏差值（設為A），
    每次檢測到新值時判斷：
    如果本次值與上次值之差<=A，則本次值有效，
    如果本次值與上次值之差>A，則本次值無效，放棄本次值，用上次值代替本次值。
C、優點：
    能有效克服因偶然因素引起的脈衝干擾。
D、缺點：
    無法抑制那種週期性的干擾。
    平滑度差。
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
*/
 
int Filter_Value;
int Value;
 
void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串列埠通訊
  randomSeed(analogRead(0)); // 產生隨機種子
  Value = 300;
}
 
void loop() {
  Filter_Value = Filter();       // 獲得濾波器輸出值
  Value = Filter_Value;          // 最近一次有效取樣的值，該變數為全域性變數
  Serial.println(Filter_Value); // 串列埠輸出
  delay(50);
}
 
// 用於隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}
 
// 限幅濾波法（又稱程式判斷濾波法）
#define FILTER_A 1
int Filter() {
  int NewValue;
  NewValue = Get_AD();
  if(((NewValue - Value) > FILTER_A) || ((Value - NewValue) > FILTER_A))
    return Value;
  else
    return NewValue;
}

 2、中位值濾波法

/*
A、名稱：中位值濾波法
B、方法：
    連續取樣N次（N取奇數），把N次取樣值按大小排列，
    取中間值為本次有效值。
C、優點：
    能有效克服因偶然因素引起的波動干擾；
    對溫度、液位的變化緩慢的被測引數有良好的濾波效果。
D、缺點：
    對流量、速度等快速變化的引數不宜。
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
*/
 
int Filter_Value;
 
void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串列埠通訊
  randomSeed(analogRead(0)); // 產生隨機種子
}
 
void loop() {
  Filter_Value = Filter();       // 獲得濾波器輸出值
  Serial.println(Filter_Value); // 串列埠輸出
  delay(50);
}
 
// 用於隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}
 
// 中位值濾波法
#define FILTER_N 101
int Filter() {
  int filter_buf[FILTER_N];
  int i, j;
  int filter_temp;
  for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
    filter_buf[i] = Get_AD();
    delay(1);
  }
  // 取樣值從小到大排列（冒泡法）
  for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j++) {
    for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i++) {
      if(filter_buf[i] > filter_buf[i + 1]) {
        filter_temp = filter_buf[i];
        filter_buf[i] = filter_buf[i + 1];
        filter_buf[i + 1] = filter_temp;
      }
    }
  }
  return filter_buf[(FILTER_N - 1) / 2];
}

3、算術平均濾波法

/*
A、名稱：算術平均濾波法
B、方法：
    連續取N個取樣值進行算術平均運算：
    N值較大時：訊號平滑度較高，但靈敏度較低；
    N值較小時：訊號平滑度較低，但靈敏度較高；
    N值的選取：一般流量，N=12；壓力：N=4。
C、優點：
    適用於對一般具有隨機干擾的訊號進行濾波；
    這種訊號的特點是有一個平均值，訊號在某一數值範圍附近上下波動。
D、缺點：
    對於測量速度較慢或要求資料計算速度較快的實時控制不適用；
    比較浪費RAM。
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
*/
 
int Filter_Value;
 
void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串列埠通訊
  randomSeed(analogRead(0)); // 產生隨機種子
}
 
void loop() {
  Filter_Value = Filter();       // 獲得濾波器輸出值
  Serial.println(Filter_Value); // 串列埠輸出
  delay(50);
}
 
// 用於隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}
 
// 算術平均濾波法
#define FILTER_N 12
int Filter() {
  int i;
  int filter_sum = 0;
  for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
    filter_sum += Get_AD();
    delay(1);
  }
  return (int)(filter_sum / FILTER_N);
}

4、遞推平均濾波法（又稱滑動平均濾波法）

/*
A、名稱：遞推平均濾波法（又稱滑動平均濾波法）
B、方法：
    把連續取得的N個取樣值看成一個佇列，佇列的長度固定為N，
    每次取樣到一個新資料放入隊尾，並扔掉原來隊首的一次資料（先進先出原則），
    把佇列中的N個數據進行算術平均運算，獲得新的濾波結果。
    N值的選取：流量，N=12；壓力，N=4；液麵，N=4-12；溫度，N=1-4。
C、優點：
    對週期性干擾有良好的抑制作用，平滑度高；
    適用於高頻振盪的系統。
D、缺點：
    靈敏度低，對偶然出現的脈衝性干擾的抑制作用較差；
    不易消除由於脈衝干擾所引起的取樣值偏差；
    不適用於脈衝干擾比較嚴重的場合；
    比較浪費RAM。
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
*/
 
int Filter_Value;
 
void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串列埠通訊
  randomSeed(analogRead(0)); // 產生隨機種子
}
 
void loop() {
  Filter_Value = Filter();       // 獲得濾波器輸出值
  Serial.println(Filter_Value); // 串列埠輸出
  delay(50);
}
 
// 用於隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}
 
// 遞推平均濾波法（又稱滑動平均濾波法）
#define FILTER_N 12
int filter_buf[FILTER_N + 1];
int Filter() {
  int i;
  int filter_sum = 0;
  filter_buf[FILTER_N] = Get_AD();
  for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
    filter_buf[i] = filter_buf[i + 1]; // 所有資料左移，低位仍掉
    filter_sum += filter_buf[i];
  }
  return (int)(filter_sum / FILTER_N);
}

 

5、中位值平均濾波法（又稱防脈衝干擾平均濾波法）
 

/*
A、名稱：中位值平均濾波法（又稱防脈衝干擾平均濾波法）
B、方法：
    採一組佇列去掉最大值和最小值後取平均值，
    相當於“中位值濾波法”+“算術平均濾波法”。
    連續取樣N個數據，去掉一個最大值和一個最小值，
    然後計算N-2個數據的算術平均值。
    N值的選取：3-14。
C、優點：
    融合了“中位值濾波法”+“算術平均濾波法”兩種濾波法的優點。
    對於偶然出現的脈衝性干擾，可消除由其所引起的取樣值偏差。
    對週期干擾有良好的抑制作用。
    平滑度高，適於高頻振盪的系統。
D、缺點：
    計算速度較慢，和算術平均濾波法一樣。
    比較浪費RAM。
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
*/
 
int Filter_Value;
 
void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串列埠通訊
  randomSeed(analogRead(0)); // 產生隨機種子
}
 
void loop() {
  Filter_Value = Filter();       // 獲得濾波器輸出值
  Serial.println(Filter_Value); // 串列埠輸出
  delay(50);
}
 
// 用於隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}
 
// 中位值平均濾波法（又稱防脈衝干擾平均濾波法）（演算法1）
#define FILTER_N 100
int Filter() {
  int i, j;
  int filter_temp, filter_sum = 0;
  int filter_buf[FILTER_N];
  for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
    filter_buf[i] = Get_AD();
    delay(1);
  }
  // 取樣值從小到大排列（冒泡法）
  for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j++) {
    for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i++) {
      if(filter_buf[i] > filter_buf[i + 1]) {
        filter_temp = filter_buf[i];
        filter_buf[i] = filter_buf[i + 1];
        filter_buf[i + 1] = filter_temp;
      }
    }
  }
  // 去除最大最小極值後求平均
  for(i = 1; i < FILTER_N - 1; i++) filter_sum += filter_buf[i];
  return filter_sum / (FILTER_N - 2);
}
 
 
//  中位值平均濾波法（又稱防脈衝干擾平均濾波法）（演算法2）
/*
#define FILTER_N 100
int Filter() {
  int i;
  int filter_sum = 0;
  int filter_max, filter_min;
  int filter_buf[FILTER_N];
  for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
    filter_buf[i] = Get_AD();
    delay(1);
  }
  filter_max = filter_buf[0];
  filter_min = filter_buf[0];
  filter_sum = filter_buf[0];
  for(i = FILTER_N - 1; i > 0; i--) {
    if(filter_buf[i] > filter_max)
      filter_max=filter_buf[i];
    else if(filter_buf[i] < filter_min)
      filter_min=filter_buf[i];
    filter_sum = filter_sum + filter_buf[i];
    filter_buf[i] = filter_buf[i - 1];
  }
  i = FILTER_N - 2;
  filter_sum = filter_sum - filter_max - filter_min + i / 2; // +i/2 的目的是為了四捨五入
  filter_sum = filter_sum / i;
  return filter_sum;
}*/

 

6、限幅平均濾波法
 

/*
A、名稱：限幅平均濾波法
B、方法：
    相當於“限幅濾波法”+“遞推平均濾波法”；
    每次取樣到的新資料先進行限幅處理，
    再送入佇列進行遞推平均濾波處理。
C、優點：
    融合了兩種濾波法的優點；
    對於偶然出現的脈衝性干擾，可消除由於脈衝干擾所引起的取樣值偏差。
D、缺點：
    比較浪費RAM。
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
*/
 
#define FILTER_N 12
int Filter_Value;
int filter_buf[FILTER_N];
 
void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串列埠通訊
  randomSeed(analogRead(0)); // 產生隨機種子
  filter_buf[FILTER_N - 2] = 300;
}
 
void loop() {
  Filter_Value = Filter();       // 獲得濾波器輸出值
  Serial.println(Filter_Value); // 串列埠輸出
  delay(50);
}
 
// 用於隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}
 
// 限幅平均濾波法
#define FILTER_A 1
int Filter() {
  int i;
  int filter_sum = 0;
  filter_buf[FILTER_N - 1] = Get_AD();
  if(((filter_buf[FILTER_N - 1] - filter_buf[FILTER_N - 2]) > FILTER_A) || ((filter_buf[FILTER_N - 2] - filter_buf[FILTER_N - 1]) > FILTER_A))
    filter_buf[FILTER_N - 1] = filter_buf[FILTER_N - 2];
  for(i = 0; i < FILTER_N - 1; i++) {
    filter_buf[i] = filter_buf[i + 1];
    filter_sum += filter_buf[i];
  }
  return (int)filter_sum / (FILTER_N - 1);
}

 

7、一階滯後濾波法
 

/*
A、名稱：一階滯後濾波法
B、方法：
    取a=0-1，本次濾波結果=(1-a)*本次取樣值+a*上次濾波結果。
C、優點：
    對週期性干擾具有良好的抑制作用；
    適用於波動頻率較高的場合。
D、缺點：
    相位滯後，靈敏度低；
    滯後程度取決於a值大小；
    不能消除濾波頻率高於取樣頻率1/2的干擾訊號。
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
*/
 
int Filter_Value;
int Value;
 
void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串列埠通訊
  randomSeed(analogRead(0)); // 產生隨機種子
  Value = 300;
}
 
void loop() {
  Filter_Value = Filter();       // 獲得濾波器輸出值
  Serial.println(Filter_Value); // 串列埠輸出
  delay(50);
}
 
// 用於隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}
 
// 一階滯後濾波法
#define FILTER_A 0.01
int Filter() {
  int NewValue;
  NewValue = Get_AD();
  Value = (int)((float)NewValue * FILTER_A + (1.0 - FILTER_A) * (float)Value);
  return Value;
}

 

8、加權遞推平均濾波法
 

/*
A、名稱：加權遞推平均濾波法
B、方法：
    是對遞推平均濾波法的改進，即不同時刻的資料加以不同的權；
    通常是，越接近現時刻的資料，權取得越大。
    給予新取樣值的權係數越大，則靈敏度越高，但訊號平滑度越低。
C、優點：
    適用於有較大純滯後時間常數的物件，和取樣週期較短的系統。
D、缺點：
    對於純滯後時間常數較小、取樣週期較長、變化緩慢的訊號；
    不能迅速反應系統當前所受干擾的嚴重程度，濾波效果差。
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
*/
 
int Filter_Value;
 
void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串列埠通訊
  randomSeed(analogRead(0)); // 產生隨機種子
}
 
void loop() {
  Filter_Value = Filter();       // 獲得濾波器輸出值
  Serial.println(Filter_Value); // 串列埠輸出
  delay(50);
}
 
// 用於隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}
 
// 加權遞推平均濾波法
#define FILTER_N 12
int coe[FILTER_N] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12};    // 加權係數表
int sum_coe = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 + 11 + 12; // 加權係數和
int filter_buf[FILTER_N + 1];
int Filter() {
  int i;
  int filter_sum = 0;
  filter_buf[FILTER_N] = Get_AD();
  for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
    filter_buf[i] = filter_buf[i + 1]; // 所有資料左移，低位仍掉
    filter_sum += filter_buf[i] * coe[i];
  }
  filter_sum /= sum_coe;
  return filter_sum;
}

 

9、消抖濾波法
 

/*
A、名稱：消抖濾波法
B、方法：
    設定一個濾波計數器，將每次取樣值與當前有效值比較：
    如果取樣值=當前有效值，則計數器清零；
    如果取樣值<>當前有效值，則計數器+1，並判斷計數器是否>=上限N（溢位）；
    如果計數器溢位，則將本次值替換當前有效值，並清計數器。
C、優點：
    對於變化緩慢的被測引數有較好的濾波效果；
    可避免在臨界值附近控制器的反覆開/關跳動或顯示器上數值抖動。
D、缺點：
    對於快速變化的引數不宜；
    如果在計數器溢位的那一次取樣到的值恰好是干擾值,則會將干擾值當作有效值匯入系統。
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
*/
 
int Filter_Value;
int Value;
 
void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串列埠通訊
  randomSeed(analogRead(0)); // 產生隨機種子
  Value = 300;
}
 
void loop() {
  Filter_Value = Filter();       // 獲得濾波器輸出值
  Serial.println(Filter_Value); // 串列埠輸出
  delay(50);
}
 
// 用於隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}
 
// 消抖濾波法
#define FILTER_N 12
int i = 0;
int Filter() {
  int new_value;
  new_value = Get_AD();
  if(Value != new_value) {
    i++;
    if(i > FILTER_N) {
      i = 0;
      Value = new_value;
    }
  }
  else
    i = 0;
  return Value;
}

 

10、限幅消抖濾波法
 

/*
A、名稱：限幅消抖濾波法
B、方法：
    相當於“限幅濾波法”+“消抖濾波法”；
    先限幅，後消抖。
C、優點：
    繼承了“限幅”和“消抖”的優點；
    改進了“消抖濾波法”中的某些缺陷，避免將干擾值匯入系統。
D、缺點：
    對於快速變化的引數不宜。
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
*/
 
int Filter_Value;
int Value;
 
void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串列埠通訊
  randomSeed(analogRead(0)); // 產生隨機種子
  Value = 300;
}
 
void loop() {
  Filter_Value = Filter();       // 獲得濾波器輸出值
  Serial.println(Filter_Value); // 串列埠輸出
  delay(50);
}
 
// 用於隨機產生一個300左右的當前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}
 
// 限幅消抖濾波法
#define FILTER_A 1
#define FILTER_N 5
int i = 0;
int Filter() {
  int NewValue;
  int new_value;
  NewValue = Get_AD();
  if(((NewValue - Value) > FILTER_A) || ((Value - NewValue) > FILTER_A))
    new_value = Value;
  else
    new_value = NewValue;
  if(Value != new_value) {
    i++;
    if(i > FILTER_N) {
      i = 0;
      Value = new_value;
    }
  }
  else
    i = 0;
  return Value;
}

 

 

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十大經典排序演算法最強總結（含JAVA程式碼實現）   最近幾天在研究排序演算法，看了很多部落格，發現網上有的文章中對排序演算法解釋的並不是很透徹，而且有很多程式碼都是錯誤的，例如有的文章中在“桶排序”演算法中對每個桶進行排序直接使用了Collection.sort

資料探勘之十大經典演算法

國際權威的學術組織the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月評選出了資料探勘領域的十大經典演算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, k

機器學習十大經典演算法：（2）k-means演算法

1.基本Kmeans演算法[1] [cpp]  view plain  copy 選擇K個點作為初始質心   repeat  

機器學習十大經典演算法：（1）C4.5演算法

C4.5演算法是機器學習演算法中的一種分類決策樹演算法,其核心演算法是ID3演算法. C4.5演算法繼承了ID3演算法的優點，並在以下幾方面對ID3演算法進行了改進： 1)用資訊增益率來選擇屬性，克服了用資訊增益選擇屬性時偏向選擇取值多的屬性的不足；   &nbs

機器學習十大常用演算法彙總

1.決策樹     以一個根節點開始，每一個節點提出一個問題，基於feature將資料分為兩類，再子節點上再繼續提問。每個節點上的問題和分類規則是根據已有的訓練資料學習出來的。   決策樹通常有三個步驟：特徵選擇、決策樹的生成、決策樹的修剪。 上圖為一個決策

當今世界十大經典演算法

當今世界，已經被發現或創造的經典演算法數不勝數。如果，一定要投票選出你最看重的十大演算法，你會作何選擇列?有國外網友在StackExchange上發起過投票，讓人們投票選出心目中最為經典的演算法，最終產生了下面得票數最高的十大經典演算法（投票數統計截止到2011年3月7日）： 第十名：Huffm

前端十大排序演算法

一、插入排序 <script> /* 原理：通過構建有序序列，對於未排序資料，在已排序序列中從後向前掃描，找到相應位置並插入。插入排序在實現上，通常採用inplace排序（即只需用到O(1)的額外空間排序），因而在從後向前掃描過程中，需要反覆把已排序元素逐步向後挪位，為最新元

十大排序演算法詳細

常見的排序演算法有：插入排序、選擇排序、氣泡排序、快速排序、堆排序、歸併排序、希爾排序、二叉樹排序、計數排序、桶排序、基數排序。 分類：十大排序演算法可以分為兩類： 非線性時間比較類排序：通過比較來決定元素間的相對次序，由於其時間複雜度不能突破O(nlogn

大資料探勘領域十大經典演算法之—CART演算法（附程式碼）

簡介 CART與C4.5類似，是決策樹演算法的一種。此外，常見的決策樹演算法還有ID3，這三者的不同之處在於特徵的劃分： ID3：特徵劃分基於資訊增益 C4.5：特徵劃分基於資訊增益比 CART：特徵劃分基於基尼指數 基本思想 CART假設決策樹是二叉樹，

史上最容易理解的《十大經典演算法（動態圖展示）》

十大經典排序演算法 部分內容引用自：https://www.cnblogs.com/onepixel/articles/7674659.html 感謝作者貢獻，如需刪除請聯絡本人！ 0、排序演算法說明 0.1 排序分類   非線性時間比較類排序：通過比較來