经典滤波算法详解及应用

"这篇资料主要介绍了五种经典滤波算法，包括限幅滤波法、中位值滤波法、算术平均滤波法、递推平均滤波法以及中位值平均滤波法，这些算法在不同场景下用于滤除噪声和干扰，提升信号质量。" 1. 限幅滤波法是一种简单的滤波技术，它通过设定一个允许的最大偏差值A，当连续两次采样值的差值不超过A时，新值被认为是有效的；反之，如果超过A，则保持上一次的有效值，以此来抵抗偶然的脉冲干扰。然而，这种方法无法有效地去除周期性干扰，并且过滤后的数据平滑度较低。 2. 中位值滤波法是针对偶然因素引起的波动干扰设计的，它通过连续采集N个采样值，对这些值进行排序后选取中间值作为有效值。这种方法特别适用于处理变化缓慢的参数，如温度和液位，但对于快速变化的参数，如流量和速度，可能不太适用。 3. 算术平均滤波法是基于连续N个采样值的算术平均值，适用于大多数随机干扰的信号处理。当N值增大时，滤波效果更平滑但灵敏度降低；相反，小N值时滤波效果较粗糙但灵敏度提高。选择合适的N值取决于具体应用，例如流量通常取N=12，压力取N=4。 4. 递推平均滤波法，也称为滑动平均滤波法，利用固定长度为N的队列，每次新采样值进入队列尾部，队首的旧值被丢弃，然后对队列内的N个数据取平均值。这种方法对周期性干扰有很好的抑制效果，适用于高频振荡系统，但其灵敏度较低，对脉冲干扰的抑制不足，且消耗较多的内存资源。 5. 中位值平均滤波法结合了中位值滤波和算术平均滤波的优势，首先去掉连续采样中的最大和最小值，然后对剩余的N-2个数据进行平均。这种方法在抑制偶然的脉冲干扰时更为有效，适用于需要兼顾两种滤波优势的场合，N值一般选为3至14。 这些经典滤波算法各有优缺点，适用的场景和参数各异，工程师需要根据实际应用中的信号特性和干扰类型来选择合适的滤波方法，以实现最佳的信号处理效果。在实际工程中，还可以通过结合多种滤波算法，或者调整参数，以适应更加复杂多变的环境。