滑動平均濾波法和中位值平均濾波法分析

　　　花了一天的時間利用常用數字濾波算法對AHRS傳感器的數據進行濾波,同時也查找了一些網絡資料.網絡上的資料基本上都是crtl+c  crtl+v 而來的,有很多都有錯誤,所以說只能簡單的借鑒 .這里我選用的滑動平均濾波法和中位值平均濾波法這兩種算法.濾波效果如圖,黃

色為原始數據,紅色為濾波之后的數據.

角速度計N =15的效果

 

滑動平均濾波法代碼:

#define N 15
short value_buf[N]; 
char i=0;
//遞推平均濾波法(滑動平均濾波法)
short filter_0( )
{
     char count;
     int  sum=0;         //這里修改成 int
     short temp=0;
     value_buf[i++] = get_ad();
     if (i == N) i = 0;
    for (count=0;count<N;count++)
    {
        sum += value_buf[count];
    }
    temp=(short)(sum/N);
    return temp;
}

 

　　說明:這里只是描述一種算法, 程序的編寫需要結合自己的情況修改.對於AHRS傳感器輸出的數據是補碼的形式,比方說是16位必須賦值給short類型,且參與的變量為有符號數,否則在接收於零時波形會畸變.

　　對於滑動平均濾波法,其缺點：靈敏度低,對偶然出現的脈沖性干擾的抑制作用較差,不易消除由於脈沖干擾所引起的采樣值偏差,不適用於脈沖干擾比較嚴重的場合,比較浪費RAM,同時濾波有一定的滯后后性.

 

 

 中值平均濾波算法 代碼:

//中位值平均濾波法(防脈沖干擾平均濾波法)
short filter_1(short *value_buf)
{
    unsigned char i,j,count;
    int sum=0;
    short temp;
    short arrary_temp[N];
    for(i=0;i<N;i++)
    {
        arrary_temp[i]=value_buf[i];   //把數組中的值給臨時數組.對臨時數組進行排序.
    }
     /*問題分析,這里如果對原始數據進行排序的話,因為數組是先入先出.所以新來的數據會把
     最小的值給覆蓋掉.這里排序算法是沒有問題的.也就是說每取一個數都要進行排序,計算量比較
     大!  有沒有辦法減少計算量?
     */
    for (j=0;j<N-1;j++)
    {
        for (i=0;i<N-j;i++)
        {
            if (arrary_temp[i]>arrary_temp[i+1])     
            {
                temp = arrary_temp[i];
                arrary_temp[i] = arrary_temp[i+1]; 
                arrary_temp[i+1] = temp;
            }
        }
    }
    
    for(count=1;count<N-1;count++)             //這里做了修改
        sum += arrary_temp[count];            //去掉最大值和最小值
    return (short)(sum/(N-2));
}

說明:相當於“中位值濾波法”+“算術平均濾波法”.連續采樣N個數據，去掉一個最大值和一個最小值然后計算N-2個數據的算術平均值N值的選取：3~14

下圖三種濾波算法的效果對比圖(滑動平均濾波法(黃線)  和  中位值平均濾波法分析(藍)   和  中位值濾波法(粉紅)):

 

從圖中可以看出前兩種濾波算法較平滑,濾波都會有一定的滯后性,滑動平均濾波滯后較不明顯,中位值平均濾波法較為平滑.

 

優美的波形,單效果

中位值平均濾波

滑動平均濾波:

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