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前言:
在前面的文章中,我们介绍了一阶滞后滤波法和算术平均滤波法。这篇文章,我们来介绍中位值滤波法。他们都是模拟量信号处理中,常用的滤波方法之一。这三种方法都可以用来平滑信号,去除噪声和波动,但它们的实现方式和效果略有不同,侧重点不同:
选择适当的滤波方式取决于应用场景、信号特性和滤波要求。根据需要,可以根据信号的特点和噪声类型,选择合适的滤波方法或者结合多种滤波方法,以达到最佳的滤波效果。
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引言:
在现实生活和工程领域中,我们经常会遇到信号受到干扰或含有异常值的情况。为了得到准确的信号信息,我们需要对这些干扰进行滤除。中位值滤波法是一种有效的滤波方法,能够在一定程度上克服干扰,提高信号的质量和可靠性。
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中位值滤波法的原理:
中位值滤波法的原理非常简单,它通过对一组采样值排序并选择其中的中位数作为输出值。具体步骤如下:
初始化一个长度为 n 的数组,将输入的采样值存入数组中。对数组进行排序,可以使用冒泡排序等方法。输出排序后的数组中的中间值,即中位数。
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中位值滤波法的优缺点:
中位值滤波法具有以下优点:
中位值滤波法也存在一些缺点:
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中位值滤波法的应用场景:
中位值滤波法在信号处理中有广泛的应用场景,特别适合处理存在脉冲噪声和突变的信号。以下是一些适合应用中位值滤波法的场景:
传感器信号处理:当传感器测量值存在脉冲噪声或突变时,中位值滤波法可用于去除这些异常值。例如,对于温度、湿度、光照等传感器的数据,中位值滤波法可以过滤掉异常的测量值,得到较为稳定和准确的结果。
数据采集和信号采样:在数据采集或信号采样过程中,噪声会对采集到的数据产生干扰。中位值滤波法可以应用于对采样数据进行平滑和去噪,提高数据质量和准确性。
数字通信系统:在数字通信系统中,信号中常常存在时域或频域上的突变或异常波形。中位值滤波法可用于去除这些突变,使得信号更平滑,减小通信中的误码率和误差。
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示例代码:
下面是一个基于博图平台的中位值滤波法的案例程序,如果想要应用在实际项目当中,可能需要根据实际情况进行修改:
FUNCTION_BLOCK "中位值滤波法"
{ S7_Optimized_Access := 'TRUE' }
VERSION : 0.1
VAR_INPUT
inValue : Real; // 输入需要滤波的值
timeMs : Int := 10; // 设定多久采集一次数,单位ms
END_VAR
VAR_OUTPUT
filter : Real; // 输出滤波后的结果
END_VAR
VAR_IN_OUT
n : Int := 5; // 采集数量
END_VAR
VAR
staP : Bool;
staTimer {InstructionName := 'TON_TIME'; LibVersion := '1.0'} : TON_TIME;
staValue { S7_SetPoint := 'True'} : Array[0..999] of Real;
staTempValue : Array[0..999] of Real;
staX : Int;
staJ : Int;
staI : Int;
value_temp : Real;
END_VAR
VAR_TEMP
temMod : Int;
temTime : Time;
END_VAR
BEGIN
//n 须为3<n<999的奇数
IF #n < 3 THEN
#n := 3;
END_IF;
IF #n > 999 THEN
#n := 999;
END_IF;
#temMod := #n MOD 2;
IF #temMod = 0 THEN
#n := #n + 1;
END_IF;
//转换成时间格式
#temTime := INT_TO_TIME(#timeMs);
//生成脉冲,对n个数堆栈
#staTimer(IN := NOT #staP,
PT := #temTime,
Q => #staP);
IF #staP THEN
FOR #staX := 0 TO #n - 2 DO
#staValue[#staX] := #staValue[#staX + 1];
END_FOR;
#staValue[#n - 1] := #inValue;
END_IF;
// 将value数组中的数复制到temp_value数组中
MOVE_BLK(IN := #staValue[0],
COUNT := 1000,
OUT => #staTempValue[0]);
//对temp_value数组中数从小到大排序
FOR #staJ := 0 TO #n - 3 DO
FOR #staI := #staJ TO #n - 2 DO
IF #staTempValue[#staJ] > #staTempValue[#staI + 1] THEN
#value_temp := #staTempValue[#staI + 1];
#staTempValue[#staI + 1] := #staTempValue[#staJ];
#staTempValue[#staJ] := #value_temp;
END_IF;
END_FOR;
END_FOR;
//在排好序的数组中,取中间数做为输出
#filter := #staTempValue[(#n - 1) / 2];
END_FUNCTION_BLOCK
该程序实现了一个中位值滤波法的函数块,通过传入采样值和采样次数,可以得到滤波后的输出值。在程序中,通过使用冒泡排序对采样值进行排序,并选取排序后的中间值作为滤波结果。
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总结:
中位值滤波法是一种简单但有效的信号处理方法,具有广泛的应用场景。它通过选择一组采样值的中位数来平滑信号、去除噪声和异常值。然而,中位值滤波法对于快速变化的参数效果较差,且存在一定的延迟。在实际应用中,需要根据具体情况综合考虑选择合适的滤波方法。