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PLC程序中的中位值平均滤波

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简介:
简介:本文探讨了在PLC编程中应用中位值平均滤波技术,以提高数据处理精度和稳定性。通过去除异常值,有效改善信号质量。 中位值平均滤波法结合了“中位值滤波法”与“算术平均滤波法”的优点: 1. 方法:连续采集N个数据点,并去除一个最大值和最小值,之后计算剩余的N-2个数据点的算术平均值。通常情况下,选取N为3到14之间。 2. 优点: - 结合了两种方法的优点 - 对于偶尔出现的脉冲性干扰能够有效消除因该类干扰所导致的数据偏差 3. 缺点: - 测量速度较慢,与算术平均滤波法相同 - 相对而言较为耗用RAM

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客服
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  • PLC
    优质
    简介:本文探讨了在PLC编程中应用中位值平均滤波技术,以提高数据处理精度和稳定性。通过去除异常值,有效改善信号质量。 中位值平均滤波法结合了“中位值滤波法”与“算术平均滤波法”的优点: 1. 方法:连续采集N个数据点,并去除一个最大值和最小值,之后计算剩余的N-2个数据点的算术平均值。通常情况下,选取N为3到14之间。 2. 优点: - 结合了两种方法的优点 - 对于偶尔出现的脉冲性干扰能够有效消除因该类干扰所导致的数据偏差 3. 缺点: - 测量速度较慢,与算术平均滤波法相同 - 相对而言较为耗用RAM
  • PLC
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    本文章介绍了PLC编程中的中位值滤波技术及其应用,通过采用中位数算法有效去除信号干扰,提高系统稳定性与精度。 中位值滤波法: 方法: 1. 连续采样N次(其中N为奇数)。 2. 将这N个样本数据按照大小顺序排列。 3. 选取中间位置的数值作为本次的有效测量值。 优点: - 能够有效减少由于偶然因素引起的波动干扰,提高信号稳定性。 - 对于温度、液位等变化缓慢且较为稳定的被测参数具有良好的滤波效果。 缺点: - 不适合用于流量、速度这类快速变动的参数。
  • PLC递推
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    递推平均滤波是一种在PLC编程中常用的信号处理技术,通过计算数据序列的滑动平均值来减少噪声干扰,提高测量精度和稳定性。 递推平均滤波法: 方法: 将连续取N个采样值视为一个队列,该队列的长度固定为N。每次采集到新数据后将其放入队尾,并移除原来位于队首的数据(遵循先进先出原则)。然后对队列中的所有N个数据进行算术平均运算,从而得到新的滤波结果。 选取N值时应根据具体应用场合调整:流量取12;压力取4;液面可选4到12之间;温度则在1至4之间选择。 优点: 该方法能够有效抑制周期性干扰,并具有较高的平滑度。适用于高频振荡的系统中使用。 缺点: 其灵敏度较低,对偶尔出现的脉冲式干扰处理效果不佳,难以纠正由这些瞬时扰动引起的采样值误差;因此不推荐在严重存在此类问题的应用场景下应用。此外,该方法会占用较多RAM资源。
  • S7-200 SMART PLC滑动
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    本程序为S7-200 SMART PLC设计,采用滑动平均值算法实现信号滤波功能,有效去除噪声干扰,提高测量精度。 S7-200SMART PLC滑动平均值滤波程序主要用于减少信号噪声并平滑数据变化,通过计算一段时间内的数据平均值来实现这一目的。这种技术在工业自动化领域中非常有用,特别是在处理传感器输入或监控系统时。使用该滤波器可以有效提高系统的稳定性和响应质量。
  • Matlab
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    本程序介绍如何在MATLAB中实现图像处理中的均值滤波算法,通过滑动窗口计算像素点的平均值来减少噪声,适用于初学者理解和应用。 自己编写的均值滤波器程序源代码如下: ```matlab clc; clear; % 彩色图像灰度化 a = imread(C:\Users\wk\Desktop\2\IMG_20130423_143258.bmp); g = rgb2gray(a); figure(1) imshow(g) title(灰度图像); g = uint16(g); [m, n] = size(g); f = zeros(m, n); % 边缘像素处理 f(1, 1) = g(1, 1) + g(1, 2) + g(2, 1) + g(2, 2); f(m, 1) = (g(m-1, 1)+g(m-1, 2)+g(m, 1)+g(m, 2))/4; f(1,n)= (g(1,n-1)+g(1,n)+g(2,n-1)+g(2,n))/4; f(m,n) = (g(m-1,n-1)+ g(m-1, n)+ g(m, n-1) + g(m, n))/4; % 边缘像素处理 for i= 2:m - 1 f(i, 1)= (g(i-1, 1)+g(i, 1)+g(i+1, 1)+g(i-1, 2)+g(i ,2) + g(i+1, 2))/6; f(i,n)=(g(i - 1,n )+ g( i ,n )+ g (i + 1,n )+ g (i - 1,n-1 )+ g (i , n-1)+g (i + 1, n-1 ))/6 ; end for j=2:n-1 f(1,j) = (g(1,j - 1)+g( 1 ,j )+g( 1 ,j + 1)+ g (2,j - 1)+ g (2, j )+ g (2, j + 1))/6; f(m,j)= (g(m-1,j - 1) + g(m-1, j )+g(m-1,j + 1)+g( m ,j - 1)+g( m ,j )+g( m ,j + 1))/6 ; end % 中间像素处理 for i=2:m-1 for j =2:n-1 f(i, j)= ( g(i-1,j - 1) + g(i,j - 1)+g(i+1,j - 1)+g( i-1 ,j )+g( i ,j )+g( i+1 ,j )+g( i-1 ,j + 1)+ g (i, j + 1)+ g (i+1, j + 1))/9; end end f = uint8(f); figure(2) imshow(f); title(均值滤波后的灰度图像); ```
  • 三菱FX2N PLC模拟量
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    本简介介绍如何使用三菱FX2N系列PLC编写和应用模拟量输入信号的平均值滤波程序,以减少噪声干扰,提高测量精度。 在PLC模拟量采集过程中,如果现场干扰严重,会导致模拟量数据不稳定。可以通过平均法进行滤波处理来改善这一问题。本程序能够在PLC采集模拟量时提供有效的滤波效果。
  • Matlab图像处理:
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    本文章介绍了在MATLAB环境中实现中值滤波和均值滤波的基本方法,通过具体代码示例展示了如何使用这两种技术进行图像去噪处理。 均值滤波和中值滤波是两种常用的图像处理技术。均值滤波通过对邻域像素的平均值来代替中心像素值,从而达到平滑图像的效果;而中值滤波则是通过将中心像素替换为邻域内的中间值来进行噪声抑制,尤其在去除椒盐噪声方面效果显著。这两种方法各有优势,在不同的应用场景下可以选择合适的技术进行处理。
  • 优质
    《均值滤波与中值滤波》一文探讨了图像处理中的两种常见噪声平滑技术,解释了它们的工作原理、应用场景及其优缺点。 在MATLAB中实现均值滤波和中值滤波的方法可以同时进行操作。
  • 优质
    《中值滤波与均值滤波》是一篇探讨图像处理技术中常用去噪方法的文章。文中详细比较了中值滤波和均值滤波在去除不同类型噪声时的效果,为实际应用提供了理论依据和技术支持。 均值滤波与中值滤波是两种常见的图像处理技术。均值滤波通过计算像素邻域的平均值来平滑图像;而中值滤波则采用邻域内灰度级的中间值进行替代,从而有效去除椒盐噪声。这两种方法各有优势,在不同的应用场景下可以根据需要选择使用。
  • 基于LabVIEW
    优质
    本项目开发了一种基于LabVIEW平台的平均值滤波程序,旨在有效减少信号噪声,提升数据处理精度。通过简便的图形化编程界面,实现了灵活的数据过滤与分析功能。 用LabVIEW制作的简单平均值滤波程序仅供参考。谢谢。