如何进行软件滤波

1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）

A、方法：

根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A），每次检测到新值时判断：

如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效

如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值

B、优点：

能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰

C、缺点

无法抑制那种周期性的干扰

平滑度差

2、中位值滤波法

A、方法：

连续采样N次（N取奇数）

把N次采样值按大小排列

取中间值为本次有效值

B、优点：

能有效克服因偶然因素引起的波动干扰

对温度、液位变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果

C、缺点：

对流量、速度等快速变化的参数不宜

3、算术平均滤波法

A、方法：

连续取N个采样值进行算术平均运算

N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低

N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高

N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4

B、优点：

适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波

这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动

C、缺点：

对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用

比较浪费RAM

4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）

A、方法：

把连续取得的N个采样值看成一个队列

队列的长度固定为N

每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据(先进先出原则)

把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果

N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4

B、优点：

对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高

适用于高频振荡的系统

C、缺点：

灵敏度低

对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差

不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差

不适用于脉冲干扰比较严重的场合

比较浪费RAM

5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）

A、方法：

相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”

连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值

然后计算N-2个数据的算术平均值

N值的选取：3~14

B、优点：

融合了两种滤波法的优点

对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差

C、缺点：

测量速度较慢，和算术平均滤波法一样

比较浪费RAM

h = freqs(b, a, w) 根据系数向量计算返回滤波器的复频域响应。

调用这个低通滤波器时，使用下面的函数

sf=filter(a,b,s); %s为需滤波的数据，sf经过你设计的低通滤波器以后的新数据

T=wpdec(y,5,'db40');

%信号y进行波包解层数5T波树plot看

a10=wprcoef(T,[1,0]);

%a10节点[1,0]进行重构信号貌似没层重构说吧能某层某节点进行重构节点编号波树

%以下为滤波程序（主要调节参数c的大小）

c=10;

wn=01;

fs=50000; %采样频率；

b=fir1(c,wn/(fs/2),hamming(c+1));

y1=filtfilt(b,1,y);%对y滤波。

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