經典的濾波演算法***
a、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
b、優點：
能有效克服因偶然因素引起的脈衝干擾
c、缺點
無法抑制那種週期性的干擾
平滑度差
a、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
b、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
c、缺點：
對流量、速度等快速變化的引數不宜
a、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
b、優點：
適用於對一般具有隨機干擾的訊號進行濾波
這樣訊號的特點是有乙個平均值，訊號在某一數值範圍附近上下波動
c、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
遞推平均濾波法對偶然出現的脈衝性干擾的抑制作用較差
a、方法：
把連續取n個取樣值看成乙個佇列
佇列的長度固定為n
每次取樣到乙個新資料放入隊尾,並扔掉原來隊首的一次資料.(先進先出原則)
把佇列中的n個資料進行算術平均運算,就可獲得新的濾波結果
n值的選取：流量，n=12；壓力：n=4；液面，n=4~12；溫度，n=1~4
b、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
c、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
a、方法：
相當於「中位值濾波法」+「算術平均濾波法」
連續取樣n個資料，去掉乙個最大值和乙個最小值
然後計算n-2個資料的算術平均值
n值的選取：3~14
b、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
c、缺點：
測量速度較慢，和算術平均濾波法一樣
比較浪費ram
a、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
b、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
c、缺點：
比較浪費ram
a、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
b、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
c、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的1/2的干擾訊號
a、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
b、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
c、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
a、方法：
設定乙個濾波計數器
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
b、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
c、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
a、方法：
相當於「限幅濾波法」+「消抖濾波法」
先限幅,後消抖
b、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
c、缺點：
對於快速變化的引數不宜
a. 方法：
確定訊號頻寬， 濾之。
y(n) = a1*y(n-1) + a2*y(n-2ak*y(n-k) + b0*x(n) + b1*x(n-1) + b2*x(n-2bk*x(n-k)
b. 優點：高通，低通，帶通，帶阻任意。設計簡單(用matlab）
c. 缺點：運算量大。
軟體濾波的c程式樣例
11種軟體濾波方法的示例程式
假定從8位ad中讀取資料（如果是更高位的ad可定義資料型別為int),子程式為get_ad();
/* a值可根據實際情況調整
value為有效值，new_value為當前取樣值
濾波程式返回有效的實際值 */
#define a 10
char value;
char filter()
/* n值可根據實際情況調整
排序採用冒泡法*/
#define n 11
char filter()
for (j=0;j
}return value_buf[(n-1)/2];
}/**/
#define n 12
char filter()
return (char)(sum/n);}/*
*/#define n 12
char value_buf[n];
char i=0;
char filter()
{ char count;
int sum=0;
value_buf[i++] = get_ad();
if ( i == n ) i = 0;
for ( count=0;count 分而治之方法與軟體設計的模組化方法非常相似。為了解決乙個大的問題，可以 1 把它分成兩個或多個更小的問題 2 分別解決每個小問題 3 把各小問題的解答組合起來，即可得到原問題的解答。小問題通常與原問題相似，可以遞迴地使用分而治之策略來解決。下列通過例項加以說明。例 利用分而治之演算法求乙個整數陣列中... 1 求1 2 3 100。迴圈 答案 include void main 2 求1 2 3 10。迴圈 答案void main printf d j return 0 3 輸入三個數字，輸出他們的最大值。if 答案 include void main int max int x,int y,int ... 1 輸出9 9口訣。共9行9列，i控制行，j控制列。include main printf n 每一行後換行 2 古典問題 有一對兔子，從出生後第3個月起每個月都生一對兔子，小兔子長到第三個月後每個月又生一對兔子，假如兔子都不死，問每個月的兔子總數為多少？兔子的規律為數列1,1,2,3,5,8,13...C語言經典演算法詳解
C語言經典程式
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