前言

在嵌入式開發(fā)程序中涉及數(shù)據(jù)采樣如傳感器采樣，AD采樣等如果直接讀取信號后，將信號值直接參與后續(xù)邏輯處理，若程序無軟件濾波，會導(dǎo)致靜態(tài)或者動態(tài)采樣時：

1、信號曲線相對沒有那么平滑。

2、同時可能存在脈沖干擾導(dǎo)致邏輯判斷錯誤。

在信號處理系統(tǒng)中，輸入信號通常含有各種噪聲和干擾。 為對信號進行準(zhǔn)確的測量和控制，必須削弱或濾除被測信號中的噪聲和干擾。 因此在工程應(yīng)用需要使用軟件濾波，軟件濾波也稱數(shù)字濾波，是通過一定的算法削弱噪聲的影響。 在實際的開發(fā)過程中使用了滑動窗口濾波算法來對傳感器的數(shù)據(jù)采樣進行濾波處理。

一、圖解滑動窗口濾波器的原理

1、建立采樣窗口和濾波窗口，自定義各窗口長度大小。

2、當(dāng)數(shù)據(jù)樣本點數(shù)未填滿采樣窗口，對采樣窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)累加做平均值計算。

例如此時采樣窗口內(nèi)數(shù)據(jù)采樣點只有4個，小于定義的采樣窗口長度，則將4個值累加后再做平均值計算。

3、當(dāng)數(shù)據(jù)樣本點數(shù)已填滿采樣窗口，進行冒泡排序后，去除n個最大值及最小值后，對濾波窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)累加做平均值運算。

例如此時采樣窗口內(nèi)數(shù)據(jù)采樣點有7個，已填滿定義長度大小的采樣窗口，則分別去除自定義的1個最大值和1個最小值后，對剩余濾波窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)累加后再做平均值計算。

4、新的數(shù)據(jù)樣本到來，移除采樣窗口中時間最早的點(FIFO)，重復(fù)上述3操作。

二、滑動窗口濾波器的特點

1、經(jīng)過濾波處理后，濾除了噪聲干擾，數(shù)據(jù)波動穩(wěn)定平滑。

2、每采樣一個新數(shù)據(jù)，就將最早采集的那個數(shù)據(jù)丟掉，因此每進行一次采樣，就可計算出一個新的平均值，從而加快了數(shù)據(jù)處理的速度。

3、可以根據(jù)實時性的要求和需要濾波后數(shù)據(jù)的平滑度來設(shè)置采樣窗口和濾波窗口的大小。

4、當(dāng)采樣的數(shù)據(jù)量非常大時，這時的采樣窗口會設(shè)置很大，那么窗口需要消耗一定的內(nèi)存空間。

5、當(dāng)采樣數(shù)據(jù)越多，數(shù)據(jù)實時性越差，當(dāng)數(shù)據(jù)突然發(fā)生較大變化時，不能被立刻檢測到，無法及時處理突發(fā)事件。

三、滑動窗口濾波器的Ｃ++代碼實現(xiàn)

1、基本思路

1、在工程根目錄下新建filter文件夾，將源文件filter.cpp和頭filter.h放在文件夾中供修改調(diào)用。

2、頭文件：

（1）定義濾波算法函數(shù)中的可修改宏值；

（2）聲明定義的濾波函數(shù)模板；

（3）使用extern的方式聲明實例化后的模板函數(shù)。

3、源文件：

（1）定義需要使用濾波算法的函數(shù)模板；

（2）在定義的函數(shù)模板后進行函數(shù)實例化操作，通過這樣的方法實現(xiàn)具體的模板函數(shù)。

2、頭文件filter.h

#ifndef _FILTER_H_
#define _FILTER_H_


#define MAX_SENSOR_NUM 9   //使用濾波時的傳感器數(shù)量
#define MAX_DATA_NUM 9     //最大采樣點數(shù)量，即采樣窗口長度
#define WINDOW_DATA_NUM 5  //濾波窗口長度
//去除采樣窗口內(nèi)最大最小值的數(shù)量，這里去除兩個最大和兩個最小 
#define REMOVE_MAXMIN_NUM ((MAX_DATA_NUM - WINDOW_DATA_NUM)/2)  


//extern double m_dataList[MAX_SENSOR_NUM][MAX_DATA_NUM];


//聲明定義的函數(shù)模板
template<typename InType> InType Filter_SlidingWindowAvg(int index, InType data);
//使用extern的方式聲明實例化后的模板函數(shù)，根據(jù)實際需要自定義數(shù)據(jù)類型
extern template short Filter_SlidingWindowAvg(int index, short data);
extern template unsigned int Filter_SlidingWindowAvg(int index, unsigned int data);


#endif

3、源文件filter.cpp

#include 
#include "Filter.h"


using namespace std;
//定義各個傳感器的數(shù)據(jù)采樣點列表
double m_dataList[MAX_SENSOR_NUM][MAX_DATA_NUM] = {0};
//滑窗均值濾波，使用函數(shù)模板可用于適配不同數(shù)據(jù)類型的采樣點
template<typename InType>
InType Filter_SlidingWindowAvg(int index, InType data)   
{
    static int dataNum[MAX_SENSOR_NUM] = {0}; //定義記錄傳感器的采樣點個數(shù)
    int i;
    double sum = 0;
    double out = 0;
    double array[MAX_DATA_NUM] = {0};

    //數(shù)據(jù)采樣點在采樣窗口內(nèi)移動，F(xiàn)IFO操作
    for(i = MAX_DATA_NUM - 2; i >= 0; i--)
        m_dataList[index][i+1] = m_dataList[index][i];

    m_dataList[index][0] = data;
    //數(shù)據(jù)采樣點數(shù)量小于采樣窗口長度，對采樣窗口數(shù)據(jù)累加后進行平均值運算                                     
    if(dataNum[index] < MAX_DATA_NUM) 
    {
        dataNum[index]++;
        for(i = 0; i < dataNum[index]; i++)
        {
            sum += m_dataList[index][i];
        }
        out = sum / dataNum[index];
    }
    //數(shù)據(jù)采樣點已填滿采樣窗口，進行排序后，去除n個最大值及最小值后，對濾波窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)累加后進 
    //行平均值運算   
    else        
    {  
        for(i = 0; i < MAX_DATA_NUM; i++)
        {
            array[i] = m_dataList[index][i];
        }
        //利用C++標(biāo)準(zhǔn)庫的sort函數(shù)進行排序，這里使用默認(rèn)的升序
        sort(array, array + MAX_DATA_NUM);

        int start = (MAX_DATA_NUM - WINDOW_DATA_NUM) / 2; //start = REMOVE_MAXMIN_NUM

        for(i = start; i < start + WINDOW_DATA_NUM; i++)
        {
            sum += array[i];
        }
        out = sum / WINDOW_DATA_NUM;
    }
    return out;
}


//對函數(shù)模板進行函數(shù)實例化操作，根據(jù)實際需要自定義數(shù)據(jù)類型
template short Filter_SlidingWindowAvg(int index, short data);
template unsigned int Filter_SlidingWindowAvg(int index, unsigned int data);

四、滑動窗口濾波器的Ｃ代碼實現(xiàn)

1、基本思路

1、在工程根目錄下新建filter文件夾，將頭filter.h和源文件filter.c放在文件夾中供修改調(diào)用。

2、頭文件：

（1）定義濾波算法函數(shù)中的可修改宏值；

（2）聲明定義的濾波算法函數(shù)；

3、源文件：

（1）定義冒泡排序功能函數(shù)；

（2）定義濾波算法功能函數(shù)。

2、頭文件filter.h

#ifndef _FILTER_H_
#define _FILTER_H_


#define MAX_SENSOR_NUM 9   //使用濾波時的傳感器數(shù)量
#define MAX_DATA_NUM 9     //最大采樣點數(shù)量，即采樣窗口長度
#define WINDOW_DATA_NUM 5  //濾波窗口長度
//去除采樣窗口內(nèi)最大最小值的數(shù)量，這里去除兩個最大和兩個最小 
#define REMOVE_MAXMIN_NUM ((MAX_DATA_NUM - WINDOW_DATA_NUM)/2)  


//extern double m_dataList[MAX_SENSOR_NUM][MAX_DATA_NUM];


//聲明定義的函數(shù)
double Filter_SlidingWindowAvg(int index, double data);


#endif

3、源文件filter.c

#include "Filter.h"


//定義各個傳感器的數(shù)據(jù)采樣點列表
double m_dataList[MAX_SENSOR_NUM][MAX_DATA_NUM] = {0};


//冒泡排序
void BubbleSort(int array[], int len)
{
    int temp;
    //外層循環(huán)控制排序的趟數(shù)，n個元素排序需要循環(huán)n-1次
    for(int i=0; i