滤波算法特点
发布时间:2024年01月04日
各种滤波算法及其特点如下:
- 限幅滤波法(又称程序判断滤波法):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。优点是能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰,缺点是无法抑制那种周期性的干扰,平滑度差。
- 中位值滤波法: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。优点是能有效克服因偶然因素引起的波动干扰,对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果,缺点是对流量、速度等快速变化的参数不宜。
- 算术平均滤波法: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。优点是适用于任何信号,缺点是计算量大。
- 递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法):对序列进行滑动平均滤波处理,适用于消除周期性及慢变化的干扰信号。优点是能有效抑制周期性干扰,平滑度高,缺点是对偶然出现的脉冲性干扰抑制效果差。
- 中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法):同时兼顾消除偶然出现的脉冲干扰和保护数据平稳平滑的优点。优点是抗干扰能力强,平滑度好,缺点是计算量大。
- 限幅平均滤波法:通过限制数据变化幅度的办法来达到平滑数据的目的。优点是实现简单,缺点是适应性较差。
- 一阶滞后滤波法:一阶滞后滤波器是一种简单的一阶递归低通滤波器,通过将输入信号的当前值乘以一个衰减因子并减去上一个输出值来计算输出。优点是简单易行,缺点是适应性差。
- 加权递推平均滤波法:根据需要将不同权重的平均值作为输出结果,适用于对不同频率分量的信号进行滤波处理。优点是能有效滤除高频噪声,缺点是计算量大。
- 消抖滤波法:主要用于消除因偶然因素引起的数据跳动现象。优点是能有效消除数据跳动现象,缺点是平滑度差。
- 限幅消抖滤波法:结合了限幅滤波法和消抖滤波法的优点,既能够有效抑制偶然因素引起的脉冲干扰,又能够消除数据跳动现象。优点是抗干扰能力强、平滑度好、能有效消除数据跳动现象,缺点是计算量较大。
以上信息仅供参考,具体选择和应用还需要根据实际情况进行评估和选择。
文章来源:https://blog.csdn.net/fy198796/article/details/135381840
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