※AI输入类型：mV、V、mA（购买前请说明）※AI输入通道：4路※采样频率：10Hz※分辨率：16位※精度：±0.2％
485MODBUSWEB
RS485 &&&&&& &输入类型：mV、V、mA（购买前请说明）输入通道：4路位％输入类型：干接点输入通道：4路&&-----------------------------------------------------------------------------------------------&&RS485&&&&DAM-3501/T,T400V100V450V 5A10A20A50A80A100A"&DAM-3502/T ,T400V100V450V 5A10A10A"&DAM-3503/T,T400V100V450V 5A10A10A"&DAM-3504/T,,1DI2DO（T）400V100V450V 5A10A10A"&DAM-3505/T,T400V100V450V 5A10A20A50A80A100A"&DAM-3500RS23211220V AC&/&DAM-3060412bit 5V~5V10V~10V 0~20mA4~20mADAM-3060C412bit 0~20mA 4~20mADAM-3061 112bit 0~5V/10VmA DAM-3060DAM-3062212bit 0~5V/10VmA DAM-3060DAM-3060V412bit 5V10VDAM-3039F 816bit8mVVmADAM-3041B/D116bit234/
DAM-3043316bit234DAM-3046616bit234DAM-3051B/D116bitmVVmA/
DAM-3052B/D116bitmVVmA/
DAM-3056AH8（16bit,100Hz,8/4,,10V/5V/0~10V/0~5VDAM-3056BH8（12bit,100Hz,8/4,,10V/5V/0~10V/0~5VDAM-3057 1210Hz,1210VDAM-3058AH4mVVmA） 4（）DAM-3058F816bit,10Hz,62/8,,,mVVmA&3058FDAM-3058R 810Hz,62/8,,,mVVmA&3058RDAM-3058S1210Hz,8:0~20mA + 4:0~10V&/ &DAM-3070D2/32100KHz&&DAM-30118628DAM-301214DAM-3013 16 / DAM-301416（30V100mA3750V）DAM-3015 1630V100mADAM-3017 7PhotoMos（350V AC / 0.13A） DAM-3018 8250V AC / 1A& 30V DC / 2A）DAM-30244/442A2CDAM-3025/W/J4/5（4 5A\\DAM-3026/W/J8/3（8 3SSRDAM-30278/88TTL8TTLDAM-30288/88TTL8& &DAM-3210RS-232RS-485DAM-3212 RS-232RS-485/RS-422DAM-3220RS-485DAM-3221 RS-485/RS-422&LED20&&&&&&&VCVBC++BuilderDelphiLabviewLabWindows/CVI&PXIPCIUSBPC104+PC104RS485CANGPRSZigbeeRTUPXIPAC&&& &&& 029-& &&&&&&&&&&&&&&&&&&&
& QQE-mailpc-2B2202&&
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理论上讲单片机从A/D芯片上采集的信号就是需要的量化信号，但是由于存在电路的相互干扰、电源噪声干扰和电磁干扰，在A/D芯片的模拟输入信号上会叠加周 期或者非周期的干扰信号，并会被附加到量化值中，给信号带来一定的恶化。考虑到数据采集的实时性和安全性，有时需要对采集的数据进行软处理，一尽量减小干 扰信号的影响，这一过程称为数据采集滤波。
以下介绍十种数据采集滤波的方法和编程实例。这10种方法针对不同的噪声和采样信号具有不同的性能，为不同场合的应用提供了较广的选择空间。选择这些方法时，必须了解电路种存在
的主要噪声类型，主要包括一下方面：
* 噪声是突发随机噪声还是周期性噪声
* 噪声频率的高低
* 采样信号的类型是块变信号还是慢变信号
* 另外还要考虑系统可供使用的资源等
通过对噪声和采样性能分析，选用最合适的方法以及确定合理的参数，才能达到良好的效果。
&&& 目前用于数据采集滤波的主要方法有以下10种，这10种方法都是在时域上进行处理的，相对于从频域角度设计的IIR或者FIR滤波器，其实现简单，运算量小，而性能可以满足
绝大部分的场合的应用要求
1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
&&& A、方法：
&&&&&&& 根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）
&&&&&&& 每次检测到新值时判断：
&&&&&&& 如果本次值与上次值之差&=A,则本次值有效
&&&&&&& 如果本次值与上次值之差&A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值
&&& B、优点：
&&&&&&& 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰
&&& C、缺点
&&&&&&& 无法抑制那种周期性的干扰
&&&&&&& 平滑度差
&1、限副滤波
/*& A值可根据实际情况调整
&&& value为有效值，new_value为当前采样值
&&& 滤波程序返回有效的实际值& */
#define A 10
char filter()
&& char& new_
&& new_value = get_ad();
&& if ( ( new_value - value & A ) || ( value - new_value & A )
&& return new_
//=================================================================================================
2、中位值滤波法
&&& A、方法：
&&&&&&& 连续采样N次（N取奇数）
&&&&&&& 把N次采样值按大小排列
&&&&&&& 取中间值为本次有效值
&&& B、优点：
&&&&&&& 能有效克服因偶然因素引起的波动干扰
&&&&&&& 对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果
&&& C、缺点：
&&&&&&& 对流量、速度等快速变化的参数不宜
2、中位值滤波法
/*& N值可根据实际情况调整
&&& 排序采用冒泡法*/
#define N& 11
char filter()
&& char value_buf[N];
&& char count,i,j,
&& for ( count=0;count&N;count++)
&&&&& value_buf[count] = get_ad();
&&&&& delay();
&& for (j=0;j&N-1;j++)
&&&&& for (i=0;i&N-j;i++)
&&&&&&&& if ( value_buf[i]&value_buf[i+1] )
&&&&&&&& {
&&&&&&&&&&& temp = value_buf[i];
&&&&&&&&&&& value_buf[i] = value_buf[i+1];
&&&&&&&&&&&& value_buf[i+1] =
&&&&&&&& }
&& return value_buf[(N-1)/2];
//=================================================================================================
3、算术平均滤波法
&&& A、方法：
&&&&&&& 连续取N个采样值进行算术平均运算
&&&&&&& N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低
&&&&&&& N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高
&&&&&&& N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4
&&& B、优点：
&&&&&&& 适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波
&&&&&&& 这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动
&&& C、缺点：
&&&&&&& 对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用
&&&&&&& 比较浪费RAM
3、算术平均滤波法
#define N 12
char filter()
&& int& sum = 0;
&& for ( count=0;count&N;count++)
&&&&& sum + = get_ad();
&&&&& delay();
&& return (char)(sum/N);
//=================================================================================================
4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
&&& A、方法：
&&&&&&& 把连续取N个采样值看成一个队列
&&&&&&& 队列的长度固定为N
&&&&&&& 每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)
&&&&&&& 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果
&&&&&&& N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4
&&& B、优点：
&&&&&&& 对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高
&&&&&&& 适用于高频振荡的系统&&
&&& C、缺点：
&&&&&&& 灵敏度低
&&&&&&& 对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差
&&&&&&& 不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
&&&&&&& 不适用于脉冲干扰比较严重的场合
&&&&&&& 比较浪费RAM
4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
#define N 12
char value_buf[N];
char filter()
&& int& sum=0;
&& value_buf[i++] = get_ad();
&& if ( i == N )&& i = 0;
&& for ( count=0;count&N,count++)
&&&&& sum = value_buf[count];
&& return (char)(sum/N);
//=================================================================================================&&&&&
5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
&&& A、方法：
&&&&&&& 相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”
&&&&&&& 连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值
&&&&&&& 然后计算N-2个数据的算术平均值
&&&&&&& N值的选取：3~14
&&& B、优点：
&&&&&&& 融合了两种滤波法的优点
&&&&&&& 对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
&&& C、缺点：
&&&&&&& 测量速度较慢，和算术平均滤波法一样
&&&&&&& 比较浪费RAM
5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
#define N 12
char filter()
&& char count,i,j;
&& char value_buf[N];
&& int& sum=0;
&& for& (count=0;count&N;count++)
&&&&& value_buf[count] = get_ad();
&&&&& delay();
&& for (j=0;j&N-1;j++)
&&&&& for (i=0;i&N-j;i++)
&&&&&&&& if ( value_buf[i]&value_buf[i+1] )
&&&&&&&& {
&&&&&&&&&&& temp = value_buf[i];
&&&&&&&&&&& value_buf[i] = value_buf[i+1];
&&&&&&&&&&&& value_buf[i+1] =
&&&&&&&& }
&& for(count=1;count&N-1;count++)
&&&&& sum += value[count];
&& return (char)(sum/(N-2));
//=================================================================================================
6、限幅平均滤波法
&&& A、方法：
&&&&&&& 相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”
&&&&&&& 每次采样到的新数据先进行限幅处理，
&&&&&&& 再送入队列进行递推平均滤波处理
&&& B、优点：
&&&&&&& 融合了两种滤波法的优点
&&&&&&& 对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
&&& C、缺点：
&&&&&&& 比较浪费RAM
6、限幅平均滤波法
略 参考子程序1、3
7、一阶滞后滤波法
/* 为加快程序处理速度假定基数为100，a=0~100 */
#define a 50
char filter()
&& char& new_
&& new_value = get_ad();
&& return (100-a)*value + a*new_
//=================================================================================================
7、一阶滞后滤波法
&&& A、方法：
&&&&&&& 取a=0~1
&&&&&&& 本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果
&&& B、优点：
&&&&&&& 对周期性干扰具有良好的抑制作用
&&&&&&& 适用于波动频率较高的场合
&&& C、缺点：
&&&&&&& 相位滞后，灵敏度低
&&&&&&& 滞后程度取决于a值大小
&&&&&&& 不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号
//=================================================================================================&&&&&&
8、加权递推平均滤波法
&&& A、方法：
&&&&&&& 是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权
&&&&&&& 通常是，越接近现时刻的数据，权取得越大。
&&&&&&& 给予新采样值的权系数越大，则灵敏度越高，但信号平滑度越低
&&& B、优点：
&&&&&&& 适用于有较大纯滞后时间常数的对象
&&&&&&& 和采样周期较短的系统
&&& C、缺点：
&&&&&&& 对于纯滞后时间常数较小，采样周期较长，变化缓慢的信号
&&&&&&& 不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度，滤波效果差
8、加权递推平均滤波法
/* coe数组为加权系数表，存在程序存储区。*/
#define N 12
char code coe[N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};
char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;
char filter()
&& char value_buf[N];
&& int& sum=0;
&& for (count=0,count&N;count++)
&&&&& value_buf[count] = get_ad();
&&&&& delay();
&& for (count=0,count&N;count++)
&&&&& sum += value_buf[count]*coe[count];
&& return (char)(sum/sum_coe);
//=================================================================================================
9、消抖滤波法
&&& A、方法：
&&&&&&& 设置一个滤波计数器
&&&&&&& 将每次采样值与当前有效值比较：
&&&&&&& 如果采样值＝当前有效值，则计数器清零
&&&&&&& 如果采样值&&当前有效值，则计数器+1，并判断计数器是否&=上限N(溢出)
&&&&&&&&&&& 如果计数器溢出,则将本次值替换当前有效值,并清计数器
&&& B、优点：
&&&&&&& 对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果,
&&&&&&& 可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动
&&& C、缺点：
&&&&&&& 对于快速变化的参数不宜
&&&&&&& 如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值,则会将干扰值当作有效值导入系
9、消抖滤波法
#define N 12
char filter()
&& char count=0;
&& char new_
&& new_value = get_ad();
&& while (value !=new_value);
&&&&& count++;
&&&&& if (count&=N)&& return new_
&&&&&& delay();
&&&&& value = get_ad();
//==================================================================================
10、限幅消抖滤波法
&&& A、方法：
&&&&&&& 相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”
&&&&&&& 先限幅,后消抖
&&& B、优点：
&&&&&&& 继承了“限幅”和“消抖”的优点
&&&&&&& 改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统
&&& C、缺点：
&&&&&&& 对于快速变化的参数不宜
假定从8位AD中读取数据（如果是更高位的AD可定义数据类型为int),子程序为get_ad();
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