单片机中十种常见的ADC滤波算法

前言

单片机主要作用是控制外围的器件，并实现一定的通信和数据处理。但在某些特定场合，不可避免地要用到数学运算，尽管单片机并不擅长实现算法和进行复杂的运算。下面给大家介绍十种常见的ADC滤波算法。

一、限幅滤波

1、方法

根据经验判断两次采样允许的最大偏差值A

每次采新值时判断：若本次值与上次值之差<=A，则本次有效；若本次值与上次值之差>A，本次无效，用上次值代替本次。

2、优缺点

克服脉冲干扰，无法抑制周期性干扰，平滑度差。

3、代码

/* A值根据实际调，Value有效值，new_Value当前采样值，程序返回有效的实际值 */
#define A 10
char Value;
char filter()
{
  char new_Value;
  new_Value = get_ad();                                        //获取采样值
  if( abs(new_Value - Value) > A)   return Value;             //abs()取绝对值函数
  return new_Value;
}

二、中位值滤波

1、方法

连续采样N次，按大小排列

取中间值为本次有效值

2、优缺点

克服波动干扰，对温度等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果，对速度等快速变化的参数不宜。

3、代码

#define N 11
char filter()
{
 char value_buf[N];
 char count,i,j,temp;
 for(count = 0;count < N;count++)                                //获取采样值
 {
  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] = temp;
  }
 return value_buf[(N-1)/2];
}

三、算数平均滤波

1、方法

连续采样N次，取平均

N较大时平滑度高，灵敏度低

N较小时平滑度低，灵敏度高

一般N=12

2、优缺点

适用于存在随机干扰的系统，占用RAM多，速度慢。

3、代码

#define N 12
char filter()
{
 int sum = 0;
 for(count = 0;count

	四、递推平均滤波

	1、方法

	取N个采样值形成队列，先进先出

	取均值

	一般N=4~12

	2、优缺点

	对周期性干扰抑制性好，平滑度高

	适用于高频振动系统

	灵敏度低，RAM占用较大，脉冲干扰严重

	3、代码
/* A值根据实际调，Value有效值，new_Value当前采样值，程序返回有效的实际值 */
#define A 10
char Value;
char filter()
{
  char new_Value;
  new_Value = get_ad();                                        //获取采样值
  if( abs(new_Value - Value) > A)   return Value;             //abs()取绝对值函数
  return new_Value;
}
五、中位值平均滤波


	1、方法

	采样N个值，去掉最大最小

	计算N-2的平均值

	N= 3~14

	2、优缺点

	融合了中位值，平均值的优点

	消除脉冲干扰

	计算速度慢，RAM占用大

	3、代码
char filter()
{
 char count,i,j;
 char Value_buf[N];
 int sum=0;
 for(count=0;countValue_buf[i+1])
   {
     temp = Value_buf[i];
     Value_buf[i]= Value_buf[i+1];
      Value_buf[i+1]=temp;
   }
   for(count =1;count

	六、限幅平均滤波

	1、方法

	每次采样数据先限幅后送入队列

	取平均值

	2、优缺点

	融合限幅、均值、队列的优点

	消除脉冲干扰，占RAM较多

	3、代码
#define A 10
#define N 12
char value,i=0;
char value_buf[N];
char filter()
{
 char new_value,sum=0;
 new_value=get_ad();
 if(Abs(new_value-value)

	七、一阶滞后滤波

	1、方法

	取a=0~1

	本次滤波结果=（1-a）* 本次采样 + a * 上次结果

	2、优缺点

	良好一直周期性干扰，适用波动频率较高场合

	灵敏度低，相位滞后

	3、代码
/*为加快程序处理速度，取a=0~100*/
#define a 30
char value;
char filter()
{
 char new_value;
 new_value=get_ad();
 return ((100-a)*value + a*new_value);
}


	八、加权递推平均滤波

	1、方法

	对递推平均滤波的改进，不同时刻的数据加以不同权重，通常越新的数据权重越大，这样灵敏度高，但平滑度低。

	2、优缺点

	适用有较大滞后时间常数和采样周期短的系统，对滞后时间常数小，采样周期长、变化慢的信号不能迅速反应其所受干扰。

	3、代码
/* coe数组为加权系数表 */
#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 count;
 char value_buf[N];
 int sum=0;
 for(count=0;count

	九、消抖滤波

	1、方法

	设置一个滤波计数器

	将采样值与当前有效值比较

	若采样值=当前有效值，则计数器清0

	若采样值不等于当前有效值，则计数器+1

	若计数器溢出，则采样值替换当前有效值，计数器清0

	2、优缺点

	对变化慢的信号滤波效果好，变化快的不好

	避免临界值附近的跳动，计数器溢出时若采到干扰值则无法滤波

	3、代码
#define N 12
char filter()
{
 char count=0,new_value;
 new_value=get_ad();
 while(value!=new_value)
 {
  count++;
  if(count>=N) return new_value;
  new_value=get_ad();
 }
 return value;
}


	十、限幅消抖滤波

	1、方法

	先限幅 后消抖

	2、优缺点

	融合了限幅、消抖的优点

	避免引入干扰值，对快速变化的信号不宜

	3、代码
#define A 10
#define N 12
char value;
char filter()
{
 char new_value,count=0;
 new_value=get_ad();
 while(value!=new_value)
 {
  if(Abs(value-new_value)=N) return new_value;
  new_value=get_ad();
  }
 return value;
 }
}

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