一、处理思想

回顾一下算术平均滤波法的处理思想：采集N组数据求算术平均值作为单次数据的有效值。

假设N为10，采集某组数据时，若第2次采集时环境已发生较大变化，而我们需要再采集8次数据，才能将数据变化反映到有效值上。可以看出改算法的实时性较差。

而当N取不同值时，大致有一下规律：  N↑     实时性↓      滤波平滑度↑

为了解决实时性问题，有一种改进算法：递推平均滤波法

其处理思想是：设置一个长度为N的队列，将采集到的数据放到队尾，同时丢弃队首数据；以保证队列中的N个数据都为最新数据。再将队列中的N个数据求算术平均值，作为有效值。

若在某次采集中数据发送较大变化也可实时反映到有效值上。

二、C实现

队列是种特殊的线性表，实现的方法也有很多：例如数组、单链表、循环链表等

本文使用数组实现（设数组长度为N，队首为Quece[N-1]，队尾为Quece[0]）

其实现原理也很简单：每当有数据进队列时，将所有数组元素右移，丢弃队首数据，再把新数据插入到队尾即可。

#define TARGET_tYPE int #define N 8 //队列 TARGET_tYPE value_buf[N]; //初始化队列 void Init_Queue() { for(int i = 0; i < N; i++) { value_buf[i] = 0; } } //插入队列 void Add_Queue(TARGET_tYPE value) { //数组元素右移 for(int i = N-1; i > 0; i--) { value_buf[i] = value_buf[i-1]; } //插入新元素 value_buf[0] = value; } //求队列和 TARGET_tYPE Sum_Queue() { TARGET_tYPE ADDER = 0; for(int i = 0; i < N; i++) { ADDER = ADDER + value_buf[i]; } return ADDER; } TARGET_tYPE Smoothing_arithmetic_mean_FILTER() { //采集数据插入队列 Add_Queue(get_data()); return Sum_Queue()/N; }

 

三、滤波效果

图1. 温度传感器滤波效果

图2. 水位传感器滤波效果

四、优缺点

优点

平滑度高，对周期性干扰有良好的抑制作用；实时性较好，非常适用于高频振荡的系统（图2）；

缺点

灵敏度低，对偶然出现的脉冲干扰抑制性差