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C:\Users\asus\Desktop\ .c 2014 7 16 2:46 基本滤波算法 年 月 日 1.简单卡尔曼滤波算法 //符合度已经很好 int c = 40000;//假设我们的感觉初始值 40000 float P = 0.1;//为了获得初始的kg，假定的一个初值P float temp = 0;//经过卡尔曼滤波的值 int Q = 1;//自己感觉的的方差 int R = 20;//测量器件的方差 float kg,PP=0; //初始参数，带来一个初始的kg int kalman(int data) { PP = P + Q; kg = PP * PP / (PP * PP + R * R); temp1 = c + kg * (data - c); //temp = (1 - kg) * c + kg * data;相当于一阶滞后滤波 P = (1 - kg) * PP; c = temp1; return c; } 2.一阶滞后滤波法 /* 、方法： 取 a=0~1 本次滤波结果= （1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果 B、优点： 对周期性干扰具有良好的抑制作用 适用于波动频率较高的场合 C、缺点： 相位滞后，灵敏度低 滞后程度取决于 a 值大小 不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号 */ #define a 0.5//定义前一次与新的数据的比例关系 uint8_t value; uint8_t filter() { uint8_t new_value = 0;//新产生的值 uint8_t temp; value = new_value; new_value = get_ad (); temp = (1 - a) * value + a * new_value; return temp; } 3.滑动平均滤波法 //主要运用循环队列的思想 /* 、方法： 把连续取 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 -1- C:\Users\asus\Desktop\ .c 2014 7 16 2:46 基本滤波算法 年 月 日 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 */ #define N 12 //定义取值总数 uint8_t value_buf [N];//定义每次读取数据存储的数组 uint8_t i = 0; uint8_t filter() { uint8_t count; uint16_t sum = 0;//定义和值 value_buf [i++] = get_ad (); if (i == N - 1) i = 0; for(count = 0; count N; count++)//将每次取值