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  • 基于單片機(jī)和C語言對數(shù)字濾波系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
    基于單片機(jī)和C語言對數(shù)字濾波系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
  • 基于單片機(jī)和C語言對數(shù)字濾波系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
  •   發(fā)布日期: 2019-09-27  瀏覽次數(shù): 1,149

    數(shù)據(jù)采集,又稱數(shù)據(jù)獲取,是利用一種裝置,從系統(tǒng)外部采集數(shù)據(jù)并輸入到系統(tǒng)內(nèi)部的一個接口。數(shù)據(jù)采集技術(shù)廣泛引用在各個領(lǐng)域。比如攝像頭,麥克風(fēng),都是數(shù)據(jù)采集工具。被采集數(shù)據(jù)是已被轉(zhuǎn)換為電訊號的各種物理量,如溫度、水位、風(fēng)速、壓力等,可以是模擬量,也可以是數(shù)字量。在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)快速發(fā)展的今天,數(shù)據(jù)采集已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)及分布式領(lǐng)域,數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域已經(jīng)發(fā)生了重要的變化。

    而在數(shù)據(jù)采集中存在著各種噪聲。濾除噪聲的方法有很多種,既有數(shù)字濾波器,也有模擬濾波器。這里我們采用了基于單片機(jī)和C語言來設(shè)計(jì)并開發(fā)數(shù)字濾波系統(tǒng)。

     

    我們針對于單片機(jī)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中經(jīng)常出現(xiàn)的隨機(jī)干擾,通過手動輸入來模擬數(shù)據(jù)采集過程,驗(yàn)證了幾種使用較為普遍的克服隨機(jī)干擾的單片機(jī)數(shù)字濾波算法,并給出了相應(yīng)的C程序,尤其對中位值濾波和中位值平均濾波算法程序進(jìn)行了改進(jìn)。同時也對這幾種濾波算法進(jìn)行了比較,并指出了每一種算法的具體適用范圍和注意事項(xiàng)。另外我們使用了 proteus進(jìn)行仿真驗(yàn)證這幾種濾波方法。另外我們還使用了AD和DA來采集及輸出數(shù)據(jù)。


    基于單片機(jī)和C語言對數(shù)字濾波系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

    1 數(shù)字濾波設(shè)計(jì)原理

    這里有很多種數(shù)字濾波方法,我們見選用其中幾種來進(jìn)行設(shè)計(jì),如中值濾波、算術(shù)平均濾波、加權(quán)平均濾波等等。所以下面我將詳細(xì)介紹它們。

    1.1 中值濾波

    中位值濾波是先對某一參數(shù)連續(xù)采樣N次(一般N取奇數(shù)),然后把N次采樣值按從小到大排列,取中間值為本次采樣值。

    該濾波方法實(shí)際上是一種排序方法,我在此采用的是冒泡法排序。由于在冒泡法排序中,每出現(xiàn)一次前者數(shù)據(jù)大于后者數(shù)據(jù),就要進(jìn)行二者數(shù)據(jù)的交換。

    該算法的樣例子程序如下:

    1 #define N 11 //N值可根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整

    3 char filter()

    5 {

    7 char value_buf[];

    9 char count,i,j,k,temp;

    11 for(count=0;count

    13 {

    14 value_buf[count]=get_data();

    17 delay();

    18 }

    20 for(i=0;i

    22 {

    k=i;

    24 for(j=i+1;j

    26 if(value_buf[j]

    28 temp=value_buf[k];

    30 value_buf[k]=value_buf[i];

    32 value_buf[i]=temp;

    34 }

    36 return value_buf[(N-1)/2];

    37 }

    位值濾波能有效地克服偶然因素引起的波動或采樣器不穩(wěn)定引起的誤碼等脈沖干擾。對溫度、液位等緩慢變化的被測參數(shù)采用此算法能收到良好的濾波效果,但對于流量、壓力等快速變化的數(shù)據(jù),不宜采用中位值濾波。

    1.2 算術(shù)平均濾波

    算術(shù)平均濾波法適用于對一般的具有隨機(jī)干擾的信號進(jìn)行濾波。這種信號的特點(diǎn)是信號本身在某一數(shù)值范圍附近上下波動,如測量流量、液位時經(jīng)常遇到這種情況。算術(shù)平均濾波法是要按輸入的N 個采樣數(shù)據(jù),尋找這樣一個Y,使得Y 與各個采樣值之間的偏差的平方和最小。

    具體實(shí)現(xiàn)此算法的子程序如下:

    1 #define N 12

    2 char filter()

    5 {

    7 int count;

    9 int sum=0;

    10 for(count=0;count

    13 {

    15 sum+=get_ad();

    16 delay();

    17 }

    18 return (char)(sum/N);

    19 }

    算術(shù)平均濾波適用于對一般具有隨機(jī)干擾的信號進(jìn)行濾波。這種信號的特點(diǎn)是有一個平均值,信號在某一數(shù)值范圍附近做上下波動,在這種情況下僅取一個采樣值做依據(jù)顯然是不準(zhǔn)確的。算術(shù)平均濾波對信號的平滑程序完全取決于N,當(dāng)N較大時,平滑度高,但靈敏度低;當(dāng)N較小時,平滑度低,但靈敏度高,應(yīng)視具體情況選取N,以便既少占用計(jì)算時間,又達(dá)到最好的效果。

    1.3 加權(quán)平均濾波

    在算術(shù)平均濾波和移動平均濾波中,N次采樣值在輸出結(jié)果中的權(quán)重是均等的,取1/N。用這樣的濾波算法,對于時變信號會引入滯后,N值越大,滯后越嚴(yán)重。為了增加新采樣數(shù)據(jù)在移動平均中的權(quán)重,以提高系統(tǒng)對當(dāng)前采樣值中所受干擾的靈敏度,可采用加權(quán)平均濾波,它是移動平均濾波算法的改進(jìn)。

    加權(quán)平均濾波是對連續(xù)N次采樣值分別乘上不同的加權(quán)系統(tǒng)之后再求累加和,加權(quán)系統(tǒng)一般先小后大,以突出后面若干采樣的效果,加強(qiáng)系統(tǒng)對參數(shù)變化趨勢的辨識。各個加權(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。這樣,加權(quán)運(yùn)算之后的累加和即為有效采樣值。

    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。具體的樣例子程序如下:

    1 //code數(shù)組為加權(quán)系統(tǒng)表,存在ROM區(qū)。

    2 #define N 12

    3 char code jq[N]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};

    4 char code sum_jp=1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;

    5 char filter_5()

    6 {

    7 char count;

    8 char value_buf[N];

    9 int sum=0;

    10 for(count=0;count

    11 {

    12 value_buf[count]=get_data();

    13 delay();

    14 }

    15 for(count=0;count

    16 sum+=value_buf[count]*jq[count];

    17 return (char)(sum/sum_jq);

    18 }

    1.4 中位值平均濾波

    它相當(dāng)于是“中位值濾波法”和“算術(shù)平均濾波法”的結(jié)合。它連續(xù)采樣N個數(shù)據(jù),然后去掉一個最大值和一個最小值,最后計(jì)算N-2個數(shù)據(jù)的算術(shù)平均值。一般N值的選取:3-14。

    具體算法程序如下:

    1 #define N 12

    2 char filter()

    3 {

    4 char count,i,j;

    5 char value_buf[N];

    6 int sum=0;

    7 for (count=0;count

    8 {

    9 value_buf[count] = get_ad();

    10 delay();

    11 }

    12 for (j=0;j

    13 {

    14 for (i=0;i

    15 {

    16 if ( value_buf[i]》value_buf[i+1] )

    17 {

    18 temp = value_buf[i];

    19 value_buf[i] = value_buf[i+1];

    20 value_buf[i+1] = temp;

    21 }

    22 }

    23 }

    24 for(count=1;count

    25 sum += value[count];

    26 return (char)(sum/(N-2));

    27 }

    這種濾波方法兼容了移動平均濾波算法和中位值濾波算法的優(yōu)點(diǎn),所以無論對緩慢變化的信號,還是對快速變化的信號,都能取得較好的濾波效果。

    1.5 限幅濾波

    限幅濾波的基本原理是把兩次相鄰時刻(n和n-1)的采樣值Yn和Yn-1相減,求出其差值,以絕對值表示,然后將這個差值與兩次采樣允許的最大偏差值ΔY比較,如果兩次采樣值的差值超過了允許的最大偏差值ΔY,則認(rèn)為發(fā)生了隨機(jī)干擾,并認(rèn)為最后一次采樣值Yn非法,應(yīng)予剔除。剔除Yn后,可用Yn-1代替Yn;若未超過允許的最大偏差值范圍,則認(rèn)為本次采樣值有效??捎萌缦鹿奖硎荆?/p>

    |Yn-Yn-1|≤ΔY;則Yn有效

    |Yn-Yn-1|>ΔY;則Yn-1有效

    此算法的樣例子程序如下:

    此算法的樣例子程序如下:

    #define A 10 //A值可根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整

    char data; //上一次的數(shù)據(jù)

    char filter_1()

    {

    char datanew; //新數(shù)據(jù)變量

    datanew=get_data(); //獲得新數(shù)據(jù)

    //濾波算法

    if ((datanew-data》A)||(data-datanew》A)

    return data;

    return datanew;

    }

    該算法主要用于處理變化比較緩慢的數(shù)據(jù),如溫度、物體的位置等。使用時關(guān)鍵在于最大偏差值的Δy的選擇,通??筛鶕?jù)經(jīng)驗(yàn)獲得,也可按照輸出參數(shù)可能的最大變化速度Vmax及采樣周期T來決定ΔY的值,即ΔY=VmaxT。

    1 #include

    2 #include

    3 #define uchar unsigned char

    4 #define A 0.005

    5 #define N 11

    6 sbit con1 = P2^3;

    7 sbit con2 = P2^4;

    8 sbit con3 = P2^5;

    9 sbit con = P2^6;

    10 sbit OE = P2^0;

    11 sbit START = P2^1;

    12 sbit EOC = P2^2;

    13 uchar a;

    14 uchar buf[N] ={0};

    15 void change()

    16 {

    17 int i;

    18 for(i=0;i
    來源;21ic


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