几行代码搞定模拟量滤波程序

导读：在实际的现场中，我们会采集外部模拟量数据用于显示或者控制某个设备，但是由于现场的工业环境可能会导致模拟量数据不稳定，这样我们就需要写模拟量滤波程序来使模拟量的数据更加稳定。

中位值滤波算法：是一种典型的非线性滤波器，它通过连续采集N个周期（N取奇数）的数据，去掉最大值和最小值后，取剩余数据的中位值作为滤波后的结果。这种算法运算简单，能有效滤除脉冲噪声，同时保护信号的细节信息，特别适用于会偶然出现异常值的系统。中位值滤波算法的优势在于能够过滤因偶然因素引起的波动干扰，对温度、液位等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。然而，它也存在一些缺点，如反应速度慢、滞后，对流量、速度等快速变化的数据不宜使用该方法

中位值滤波算法的实现过程包括以下几个步骤：

1.连续采集N个周期的数据。

2.去掉N个周期数据中的最大值和最小值。

3.取剩下的数据的中位值作为滤波后的结果

一、程序设计

1.新建FB块，定义好接口变量



2.判断初始化触点是否接通，当接通了之后把采集的次数数据清零，同时也把采集数据的总和清零。

第10行至15行程序是将采集的数据存储到数组中，每次采集一个数据，依次放到数组的元素中。



3.程序行17至30是冒泡排序法（不清楚冒泡排序法的可以看之前的文章），将数据从小到大排列



4.程序行32至42是先将数据累加，然后减掉最小和最大值，求得平均值输出





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