学习单片机AD采样不得不知道的十大滤波算法

学习单片机AD采样不得不知道的十大滤波算法
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<N;count++)
sum += get_ad();
return (char)(sum/N);
}
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
1.融合了中位值，平均值的优点
2.消除脉冲干扰
3.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;count<N;count++)
Value_buf[count]= get_ad();
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;
}
for(count =1;count<N-1;count++)
sum += Value_buf[count];
return (char)(sum/(N-2));
}
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)<A)
value_buf[i++]=new_value;
if(i==N)i=0;
for(count =0 ;count<N;count++)
sum+=value_buf[count];
return (char)(sum/N);
}
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<N;count++)
{
value_buf[count]=get_ad();
}
for(count=0;count<N;count++)
sum+=value_buf[count]*coe[count];
return (char)(sum/sum_coe);
}
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)<A)
{
count++;
if(count>=N) return new_value;
new_value=get_ad();
}
return value;
}
}。