11种常用的AD滤波算法

简介：
本文介绍了11种常见的平均值、中位数及高斯等噪声过滤算法在图像处理中的应用与比较。适合对数字信号处理感兴趣的读者阅读。 AD滤波算法是一种用于数字信号处理中的噪声过滤方法，在数据采集系统尤其是模拟信号转换为数字信号的过程中非常常见。这些算法旨在减少噪声影响并提高数据准确性。以下是11种常见的AD滤波算法的详细解读。 1. 限幅滤波法（又称程序判断滤波法） - 方法：设定一个阈值A，新采样值与上一次采样值之差如果小于等于A，则该值有效；否则视为无效，并用上次的值替代。 - 优点：能有效地消除偶然脉冲干扰的影响。 - 缺点：对周期性干扰抑制效果不佳且平滑度较差。 2. 中位数滤波法 - 方法：连续采样N次（N为奇数），将这些数值排序后取中间值作为新的采样值。 - 优点：能有效克服偶然因素引起的波动干扰，尤其适用于变化缓慢的参数测量。 - 缺点：不适合快速变化的情况。 3. 算术平均滤波法 - 方法：连续采集N个样本并进行算数平均运算。N的选择取决于信号类型，如流量时N=12，压力时N=4。 - 优点：适用于具有随机干扰的信号处理。 - 缺点：不适用于需要快速响应或变化缓慢的情况。 4. 限幅平均滤波法 - 方法：结合了限幅滤波与算术平均方法的优点。 - 优点：能有效消除脉冲干扰，对周期性干扰也有良好的抑制作用。 - 缺点：不适合处理快速变化的信号，灵敏度较低。 5. 中位数平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法） - 方法：结合了中位值和算术平均的方法。连续采样N次后去除最大最小值并进行算术平均。 - 优点：能消除由脉冲引起的偏差。 - 缺点：测量速度慢且需要较大的RAM资源。 6. 滑动平均滤波法（递推平均滤波法） - 方法：使用一个固定长度的队列，新采样值放入队尾同时去掉最旧的一个值，并对所有当前数据求算术平均。 - 优点：能有效抑制周期性干扰且适用于高频振荡系统。 - 缺点：对脉冲干扰处理效果不理想并且需要较大的RAM资源。 7. 加权递推平均滤波法 - 方法：类似于滑动平均但赋予最近采样值更高的权重，而给较早的样本较小的权重。 - 优点：可以根据信号特性灵活调整新旧数据的重要性。 - 缺点：实现复杂且同样增加对RAM资源的需求。 8. 一阶滞后滤波法 - 方法：将当前输入与上一次输出加权平均作为新的输出值。 - 优点：能有效平衡新旧数据，适应信号变化的能力较强。 - 缺点：权重设置不当可能导致延迟效应。 9. 消抖滤波法 - 方法：连续采样多次，并设定一个时间阈值，只有当稳定超过这个阈值时才认为是有效的信号。 - 优点：能消除由于环境干扰引起的误触发现象。 - 缺点：反应速度慢且不适合快速变化的信号。 10. 限幅消抖滤波法 - 方法：结合了限幅和消抖两种方法的优点，以处理脉冲与抖动造成的干扰问题。 - 优点：能够同时消除脉冲干扰并解决由于抖动引起的误触发。 - 缺点：仍然不适用于快速变化的信号。 11. IIR滤波法（无限脉冲响应） - 方法：输出是当前输入和所有先前输入及输出值加权总和。通常通过差分方程表示。 - 优点：提供较高的平滑度，并且可以通过调整参数来设计过滤器特性。 - 缺点：对参数的选择与设计要求较高，可能引入相位失真。 根据这些算法的特点，在选择适合特定应用场合的滤波方法时非常重要。例如，对于需要高平滑度和良好抑制周期性干扰的应用可以选择递推平均或IIR滤波法；而对于实时性和信号变化缓慢的情况则更倾向于使用中值数过滤器。正确地选取AD滤波算法对提高系统的性能与稳定性至关重要。