#include?“filter.h“



/*
限幅濾波

　　A方法：?根據經驗判斷，確定兩次采樣允許的最大偏差值（設為A），每次檢測到新值時判斷：?如果本次值與上次值之差<=A，則本次值有效，如果本次值與上次值之差>A，則本次值無效，放棄本次值，用上次值代替本次值。

　　B優點：?能有效克服因偶然因素引起的脈沖干擾。

　　C缺點：?無法抑制那種周期性的干擾，平滑度差。

		A值可根據實際情況調整

		value為有效值，new_value為當前采樣值

		濾波程序返回有效的實際值
*/

#define?DEVIATION??10

float?limit_filter（float?new_value）
{
????static?float?value?=?20.0;??//需要賦一個初值
????if?（?（?new_value?-?value?>?DEVIATION?）?||?（?value?-?new_value?>?DEVIATION?））
????????return?value;
????return?new_value;
}


/*
中位值濾波法

　　A方法：?取之前采樣的N次（N取奇數），把N次采樣值按大小排列，取中間值為本次有效值。

　　B優點：?能有效克服因偶然因素引起的波動干擾，對溫度、液位的變化緩慢的被測參數有良好的濾波效果。

　　C缺點：?對流量、速度等快速變化的參數不宜。

????排序采用冒泡法?只需要移動最后一個元素即可

*/
#define?MIDDLE_FILTER_N??11

float?middle_filter（?float?new_value）
{
????static?float?value_buf[MIDDLE_FILTER_N];
????float?temp?;
????uint8_t?count?i;
????for?（?count?=?0;?count?????{
????????value_buf[count]?=?value_buf[count?+?1]?;
????}
????value_buf[MIDDLE_FILTER_N?-?1]?=?new_value;

????for?（i?=?MIDDLE_FILTER_N;?i?>?0?;?i?--）
????{
????????if?（?value_buf[i]?????????{
????????????temp?=?value_buf[i];
????????????value_buf[i]?=?value_buf[i?-?1];
????????????value_buf[i?-?1]?=?temp;
????????}
????}
????return?value_buf[（MIDDLE_FILTER_N?-?1）?/?2];
}


/*
???算術平均濾波法

		A方法：?連續取N個采樣值進行算術平均運算，N值較大時：信號平滑度較高，但靈敏度較低；N值較小時：信號平滑度較低，但靈敏度較高。N值的選取：一般流量，N=12；壓力：N=4。

　　B優點：?適用于對一般具有隨機干擾的信號進行濾波，這樣信號的特點是有一個平均值，信號在某一數值范圍附近上下波動。

　　C缺點：?對于測量速度較慢或要求數據計算速度較快的實時控制不適用，比較浪費RAM?。

???無需每次求一編所有的和，減去第一個數據加上新數據

*/

#define?AVERAGE_N?12

float?average_filter（float?new_value）
{
????static?float?average_value_buf[AVERAGE_N];
????static??float?average_sum?=?0;
????uint8_t?count;
????average_sum?-=?average_value_buf[0];
????for?（?count?=?0;?count?????{
????????average_value_buf[count]?=?average_value_buf[count?+?1]?;
????}
????average_value_buf[AVERAGE_N?-?1]?=?new_value;
????average_sum?+=?average_value_buf[11];

????return?（ave