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请问什么是中位值平均滤波法,用c怎么写

hangtao 2018-10-24 浏览量：2174

请问什么是中位值平均滤波法用c怎么写

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lichangle

中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
[pre lang="arduino" line="1"]/*
A、名称：中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
B、方法：
    采一组队列去掉最大值和最小值后取平均值，
    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。
C、优点：
    融合了“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”两种滤波法的优点。
    对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由其所引起的采样值偏差。
    对周期干扰有良好的抑制作用。
    平滑度高，适于高频振荡的系统。
D、缺点：
    计算速度较慢，和算术平均滤波法一样。
    比较浪费RAM。
E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
*/

int Filter_Value;

void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
  randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
}

void loop() {
  Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值
  Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
  delay(50);
}

// 用于随机产生一个300左右的当前值
int Get_AD() {
  return random(295 305);
}

// 中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）（算法1）
#define FILTER_N 100
int Filter() {
  int i j;
  int filter_temp filter_sum = 0;
  int filter_buf[FILTER_N];
  for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
    filter_buf = Get_AD();
    delay(1);
  }
  // 采样值从小到大排列（冒泡法）
  for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j++) {
    for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i++) {
      if(filter_buf > filter_buf[i + 1]) {
        filter_temp = filter_buf;
        filter_buf = filter_buf[i + 1];
        filter_buf[i + 1] = filter_temp;
      }
    }
  }
  // 去除最大最小极值后求平均
  for(i = 1; i < FILTER_N - 1; i++) filter_sum += filter_buf;
  return filter_sum / (FILTER_N - 2);
}


//  中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）（算法2）
/*
#define FILTER_N 100
int Filter() {
  int i;
  int filter_sum = 0;
  int filter_max filter_min;
  int filter_buf[FILTER_N];
  for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
    filter_buf = Get_AD();
    delay(1);
  }
  filter_max = filter_buf[0];
  filter_min = filter_buf[0];
  filter_sum = filter_buf[0];
  for(i = FILTER_N - 1; i > 0; i--) {
    if(filter_buf > filter_max)
      filter_max=filter_buf;
    else if(filter_buf < filter_min)
      filter_min=filter_buf;
    filter_sum = filter_sum + filter_buf;
    filter_buf = filter_buf[i - 1];
  }
  i = FILTER_N - 2;
  filter_sum = filter_sum - filter_max - filter_min + i / 2; // +i/2 的目的是为了四舍五入
  filter_sum = filter_sum / i;
  return filter_sum;
}*/[/pre]

- 发布于 2018-10-24
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━╋う酔意流年☆═━ヾ

#define N 12  

char filter()  
{  
char countij;  
char value_buf[N];  
int sum=0;  
for (count=0;count<N;count++)  
{  
value_buf[count] = get_ad();  
delay();  
}  
for (j=0;j<N-1;j++)  
{  
for (i=0;i<N-j;i++)  
{  
if ( value_buf[i]>value_buf[i+1] )  
{  
temp = value_buf[i];  
value_buf[i] = value_buf[i+1];  
value_buf[i+1] = temp;  
}  
}  
}  
for(count=1;count<N-1;count++)  
sum += value[count];  
return (char)(sum/(N-2));  
}

- 发布于2018-10-24
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涛涛涛涛涛
C语言里有数组自动排序的函数。你把数据放入数组。然后排序后，提取中间值，就是该滤波方式，望采纳
- 发布于2018-10-24
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yhj416606438
可以参考https://wenku.baidu.com/view/36e44f0103d8ce2f00662375.html
- 发布于2018-10-24
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Angel_YY
中位值平均滤波法就是采集N次数据去掉最大最小值，剩余的数据进行算数平均。
之类有一个本人在生产中用到的代码片段，可以参考。
for(i=0;i<10;i++){
BusAD=ADS_sum(ADS1256_MUXP_AIN0 | ADS1256_MUXN_AINCOM); //获取电压AD值
BusAD>>=4; //右移四位，减小精度，用不到这个高的精度，而且后几位可能不准确，同时保证累加值不会超限。
TotalAD+=BusAD;
if(i==0) { //第一次采样，最大值和最小值赋值
nMaxVal = BusAD;
nMinVal = BusAD;
}else { //不是第一次采样，寻找最大值和最小值
nMaxVal = BusAD>nMaxVal?BusAD:nMaxVal;
nMinVal = BusAD<nMinVal?BusAD:nMinVal;
}
}
BusAD=(TotalAD-nMaxVal-nMinVal)/8; //累计值减去最大和最小值然后平均
- 发布于2018-10-24
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great_CC
中位值平均滤波法原理是：在连续采集到的N个数据中，去掉最大值和最小值，剩下的N-2个数据求和再算平均，这个平均值作为采样值。
看了这个应该就很清楚怎么做了，在N个数据中找到最大和最小，求个平均就行了。
- 发布于2018-10-24
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一指破宫
名称：中位值滤波法，十大经典滤波的其中一个
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。
优点：
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：
对流量、速度等快速变化的参数不宜。

int Filter_Value;
void setup() {
Serial.begin(9600); // 初始化串口通信
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
}
void loop() {
Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值
Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
delay(50);
}
// 用于随机产生一个300左右的当前值
int Get_AD() {
return random(295 305);
}
// 中位值滤波法
#define FILTER_N 101
int Filter() {
int filter_buf[FILTER_N];
int i j;
int filter_temp;
for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
filter_buf[i] = Get_AD();
delay(1);
}
// 采样值从小到大排列（冒泡法）
for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j++) {
for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i++) {
if(filter_buf[i] > filter_buf[i + 1]) {
filter_temp = filter_buf[i];
filter_buf[i] = filter_buf[i + 1];
filter_buf[i + 1] = filter_temp;
}
}
}
return filter_buf[(FILTER_N - 1) / 2];
}
- 发布于2018-10-24
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