基于单片机的数字滤波算法分析与实现
单片机fir滤波器算法的实现
单片机fir滤波器算法的实现单片机是一种常用的嵌入式系统电路，可以通过编程控制其功能。
其中之一的应用就是实现滤波器算法，用于信号处理和数据分析。
FIR滤波器是一种常见的数字滤波器，通过有限长度的冲激响应函数来处理输入信号。
在本文中，我将探讨单片机中FIR滤波器算法的实现。
1. FIR滤波器简介FIR滤波器，全称为有限冲激响应滤波器（Finite Impulse Response Filter），它的输出只依赖于当前和过去的输入样本，不依赖于未来的输入样本。
FIR滤波器常用于去除信号中的噪声、平滑信号、滤除频率特定的组分等应用。
2. FIR滤波器算法原理FIR滤波器的算法原理是基于信号与滤波器的卷积运算。
具体来说，FIR滤波器将输入信号与一组系数进行加权求和，得到输出信号。
这组系数称为滤波器的冲激响应函数，决定了滤波器的频率特性和幅度响应。
3. 单片机中的FIR滤波器实现步骤1) 定义滤波器的系数。
根据需要设计陷波器或带通滤波器等，确定系数的数量和取值。
2) 获取输入信号样本。
通过单片机的模数转换器（ADC）获取输入信号的模拟样本值。
3) 实现滤波器算法。
将输入信号样本与滤波器系数进行加权求和，得到输出信号样本。
4) 输出滤波后的信号。
通过单片机的数模转换器（DAC）将输出信号样本转换为模拟信号输出。
4. 单片机中FIR滤波器算法的实现要点- 系数选择：根据所需的频率响应和滤波器类型，选择适当的系数。
常见的系数设计方法包括窗函数法、最小二乘法等。
- 数据类型选择：根据单片机的数据类型和精度要求，选择适当的数据类型表示滤波器系数和输入/输出信号。
- 内存管理：考虑到单片机的资源限制，合理管理存储器来存储滤波器系数和中间计算结果。
- 实时性要求：根据实时性要求，合理选择单片机的工作频率和计算速度，确保滤波器算法能够满足实时处理的需求。
5. 我的观点和理解FIR滤波器是一种常用的滤波器算法，其在单片机中的实现能够实现信号处理和数据分析的功能。
单片机数字滤波程序设计与实现
采样次数 Ⅳ越大 ， 平滑 效果越好 ， 但系统灵敏度将下 降 ； 同时 Ⅳ越大 ， 将使 系统 的存 储空 间及 运算量 增大 ， 为此 需合 理选择 Ⅳ值。一般情况 ， 压力 的测量 ， Ｎ ＝ ； 对 取 ４ 对流 量 的
泛 的 应 用 。
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收 稿 日期 ：０ ２— ６—１ ２１ ０ ７ 作者简介 ： 东（ ９６ ） 男 ， 余 １７ 一 ， 硕士 ， 讲师 ， 主要从事单片机应用技术开发 、 网络通信研究 。
ｘｉ ［ ＋＋］ ｅ ｄｔ（） ／ 读入采样值 ＝ｇｔ ａａ ； ／ —
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基于单片机系统的数字滤波方法的研究_向红军
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刘 晖 ’ 微 机 控 制 系 统 的 数 字 滤 波 算 法 <@>’ 现 代 电 子 技 术 ， <#> 任 克 强 ，
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向 红 军 （=+G=D ） ， 男， 硕士研究生， 主要研究方向： 机电系统检测技 术。 收稿日期： "))*D)!D==
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中位值滤波法
中位值滤波法是对某一被测参 数 连 续 采 样 " 次
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<’B 一阶滞后滤波
一阶滞后滤波又称为低通滤波或一阶惯性滤波。 在模拟量输入通道等硬件电路中，常用一阶惯性 EF 模拟滤波器来抑制干扰， 当这种模拟方法来实现对低 频干扰的滤波时， 首先遇到的问题是要求滤波器有大 的时间常数和高精度的 EF 网络。 时间常数 ! 越大， 要 求 ( 值越大， 其漏电流就也越大 ， 从 而 使 EF 网 络 的
= 常用基于单片机的数字滤波算法 A’A 程序判断法 工程实践表明< 许多物理量的变化都存在一定的 范围< 相邻两次采样值 !" 和 !"BA 之间的变化肯定会有
一定的限度。程序判断滤波就是根据实践经验确定出 相 邻 两 次 采 样 信 号 之 间 可 能 出 现 的 最 大 偏 差 为 !- ， 若实际相邻两次采样值超出此偏差值< 则表明发生了 干扰， 剔出该数据， 并用 !"BA 代替 !"； 若小于此偏差值 < 可将该信号作为本次采样值。这样可以近似推出：
单片机众数滤波
单片机众数滤波
单片机中的众数滤波是一种数字信号处理技术，旨在通过识别数据集中的众数（出现频率最高的数值）来消除噪声和异常值，从而获得更平滑和可靠的数据。
在实际应用中，众数滤波通常用于处理传感器数据或其他采样数据，以提高系统的稳定性和准确性。
以下是单片机中众数滤波的基本原理和实现步骤：
1. 原理：众数是数据集中出现频率最高的数值。
通过识别众数，可以消除由于噪声或异常值引起的波动，从而得到更加稳定和真实的数据。
2. 步骤：
- 数据采集：首先，单片机需要采集一组数据，这些数据可能包含噪声或异常值。
- 数据处理：对采集到的数据进行排序，然后统计每个数值的出现次数。
- 计算众数：确定出现频率最高的数值，即众数。
- 滤波处理：将众数作为滤波后的输出值，用于替代原始数据集中的值。
3. 优缺点：
- 优点：众数滤波简单易实现，能够有效消除一些噪声和异常值的影响，适用于一些特定场景下的数据平滑处理。
- 缺点：众数滤波可能无法处理连续变化或频繁波动的数据，对于某些数据集合并不适用。
4. 应用场景：
- 适用于需要快速处理的实时数据，如传感器数据采集。
- 可用于简单的信号处理场景，要求对实时性和精度要求不高的情况下。
单片机滤波算法
单片机滤波算法引言在许多嵌入式系统中，采集到的信号可能会受到各种干扰，如噪声、杂波等，这些干扰会使得信号变得不稳定，难以准确分析和处理。
为了降低这些干扰的影响，需要对采集到的信号进行滤波处理，将其平滑或去除掉一些不必要的波动，使得信号更加准确和可靠。
本文将介绍一种常用的单片机滤波算法，帮助读者了解如何在单片机中实现信号滤波。
一、滤波算法概述滤波算法是一种通过对信号进行加权平均或滑动平均等处理方式，以去除误差、噪声等不必要的波动，使得信号更加平稳和准确的方法。
常用的滤波算法有移动平均滤波、中值滤波、卡尔曼滤波等，它们各有特点，适用于不同的应用场景。
移动平均滤波是一种简单有效的滤波方法，它通过对连续采集到的信号值进行加权平均，计算出一个平滑的信号值。
移动平均滤波的原理是，取一定长度的信号窗口，将窗口中的信号值进行加权平均，得到一个新的信号值，然后将窗口向后滑动一个位置，重复进行加权平均，直到计算结束。
移动平均滤波可以有效地去除信号中的高频噪声，使得信号更加平稳和可靠。
中值滤波是一种基于排序的滤波方法，它通过对采集到的信号值进行排序，取其中间值作为新的信号值。
中值滤波的原理是，将一定长度的信号窗口中的信号值进行升序排列，然后取排序后的中间值作为新的信号值，重复进行这个过程，直到计算结束。
中值滤波适用于对信号中的脉冲噪声进行滤除，可以有效地去除突发性的噪声干扰，使得信号更加平滑和准确。
卡尔曼滤波是一种基于状态估计的滤波方法，它通过对信号的状态进行估计和预测，将测量值和预测值进行加权组合，得到一个更准确的信号值。
卡尔曼滤波的原理是，根据系统的状态方程和观测方程，通过状态估计和状态预测，融合测量值和预测值，得到一个最优的估计值，使得信号的估计更加稳定和准确。
卡尔曼滤波适用于对信号中的随机噪声进行滤除，可以有效地提高信号的估计精度和稳定性。
二、移动平均滤波移动平均滤波是一种简单有效的滤波方法，它通过对连续采集到的信号值进行加权平均，计算出一个平滑的信号值。
单片机数字滤波算法
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。
下面主要是介绍如何用单片机实现数字滤波。
在单片机进行数据采集时，会遇到数据的随机误差，随机误差是由随机干扰引起的，其特点是在相同条件下测量同一量时，其大小和符号会现无规则的变化而无法预测，但多次测量的结果符合统计规律。
为克服随机干扰引起的误差，硬件上可采用滤波技术，软件上可采用软件算法实现数字滤波。
滤波算法往往是系统测控算法的一个重要组成部分，实时性很强。
1采用数字滤波算法克服随机干扰的误差具有以下优点：1.数字滤波无需其他的硬件成本，只用一个计算过程，可靠性高，不存在阻抗匹配问题。
尤其是数字滤波可以对频率很低的信号进行滤波，这是模拟滤波器做不到的。
2.数字滤波使用软件算法实现，多输入通道可共用一个滤波程序，降低系统开支。
3.只要适当改变滤波器的滤波程序或运算，就能方便地改变其滤波特性，这对于滤除低频干扰和随机信号会有较大的效果。
4.在单片机系统中常用的滤波算法有限幅滤波法、中值滤波法、算术平均滤波法、加权平均滤波法、滑动平均滤波等。
2限幅滤波算法该运算的过程中将两次相邻的采样相减，求出其增量，然后将增量的绝对值，与两次采样允许的最大差值A进行比较。
A的大小由被测对象的具体情况而定，如果小于或等于允许的最大差值，则本次采样有效;否则取上次采样值作为本次数据的样本。
算法的程序代码如下：#define A //允许的最大差值char data; //上一次的数据char filter(){char datanew; //新数据变量datanew=get_data(); //获得新数据变量if((datanew-data)>A||(data-datanew>A))return data;elsereturn datanew;}说明：限幅滤波法主要用于处理变化较为缓慢的数据，如温度、物体的位置等。
基于单片机系统的数字滤波方法研究
基于单片机系统的数字滤波方法研究作者：马桂英来源：《科学家》2017年第06期摘要随着现代科学技术的发展，数字技术也得到了较好的进步，数字滤波技术在单片机系统中的应用也越来越广泛。
在研究中，笔者将对现阶段比较常见的几种数字滤波方法进行论述，并通过对比分析将这些方法的优缺点和适用的对象进行论述。
关键词单片机；数字滤波；研究中图分类号 TP2 文献标识码 A 文章编号 2095-6363（2017）06-0077-01数字滤波是由软件算法来实现的，和硬件滤波将比较，优势在于不需要增加硬件设备，仅仅需要在程序进入控制算法之前加设一个数字滤波程序。
在微机化控制系统之中，每一个信号的采集通道都可以共用同一个数字滤波程序，这就比硬件滤波减少了多个滤波器的使用。
除此之外，数字滤波的使用更为灵活，而且只要进行适当的滤波程序改变，就能够实现不同的滤波效果。
就目前的而言，有很多基于单片机的数字滤波方法，常见的几种数字滤波方法有程序判断法、中位值滤波法、算术平均滤波法等。
1 常用的基于单片机的数字滤波算法1.1 程序判断法在大量的工程实践结果的表现下，很多的物理量的变化其实都存在着一定的范围，例如相邻的两次采样值yM和yM-1之间的变化就有着一定的限度。
程序判断滤波就是根据实践的结论量进行两次采样信号之间的最大偏差值的确认，一旦相邻采样值超出了偏差值以后，就表明其中存在着干扰问题，需要将这部分数据进行剔除，也就是需要用ym-1来代替ym。
当小于偏差值得时候，那么该信号就能够作为本次的采样值。
1.2 中位值滤波法对于中位值滤波法而言，就是将某一个被测参数进行连续的采样，然后将连续采样的值根据大小顺序进行排列，排列的主要方法是“冒泡排序法”，通过“冒泡排序法”将数据进行排序之后，选择中间值作为采样的采样值。
对于中位值滤波法而言，其很大程度上能够克服由于偶然因素导致的数据波动或者因为采样器不稳定引发的误码现象。
中位值滤波法主要应用于温度、液体等变化比较缓慢的被测参数。
单片机系统中数字滤波的算法
标签：要学习学习再学习2008-02-02 11:39随机误差是有随机干搅引起的，其特点是在相同条件下测量同一个量时，其大小和符号做无规则变化而无法预测，但多次测量结果符合统计规律。
为克服随机干搅引入的误差，硬件上可采用滤波技术，软件上可以采用软件算法实现数字滤波，其算法往往是系统测控算法的一个重要组成部分，实时性很强，采用汇编语言来编写。
采用数字滤波算法克服随机干搅引入的误差具有以下几个优点：（1）数字滤波无须硬件，只用一个计算过程，可靠性高，不存在阻抗匹配问题，尤其是数字滤波可以对频率很高或很低的信号进行滤波，这是模拟滤波器做不到的。
（2）数字滤波是用软件算法实现的，多输入通道可用一个软件“滤波器”从而降低系统开支。
（3）只要适当改变软件滤波器的滤波程序或运行参数，就能方便地改变其滤波特性，这个对于低频、脉冲干搅、随机噪声等特别有效。
常用的数字滤波器算法有程序判断法、中值判断法、算术平均值法、加权滤波法、滑动滤波法、低通滤波法和复合滤波法。
1．程序判断法：程序判断法又称限副滤波法，其方法是把两次相邻的采样值相减，求出其增量（以绝对值表示）。
然后与两次采样允许的最大差值△Y进行比较，△Y的大小由被测对象的具体情况而定，若小于或等于△Y，则取本次采样的值；若大于△Y，则取上次采样值作为本次采样值，即|y n - y n-1|≤△Y，则yn有效，|yn -yn-1|＞△Y，则yn-1有效。
式中 yn ——第n次采样的值；Yn-1——第（n-1）次采样的值；；△Y——相邻两次采样值允许的最大偏差。
设R1和R2为内部RAM单元，分别存放yn-1和yn，滤波值也存放在R2单元，采用MCS-51单片机指令编写的程序判断法子程序如下：付表1.2．中值滤波法即对某一参数连续采样N次（一般N为奇数），然后把N次采样值按从小到大排队，再取中间值作为本次采样值。
设DATA为存放采样值的内存单元首地址，SAMP为存放滤波值的内存单元地址，N为采样值个数，用MCS-51指令编写的中值滤波子程序如下：副表2.3．算术平均值滤波算法算术平均滤波法就是连续取N次采样值进行算术平均，其数学表达式是：Y=∑y iN~y=1/N ∑ y ii=1式中 ~y——N个采样值的算术平均值；Yi ——第i个采样值；设8次采样值依次存放在地址DATA开始的连续单元中，滤波结果保留在累加器A中，程序如下：副表3.4.加权平均滤波法算术平均滤波法存在前面所说的平滑和灵敏度之间的矛盾。
单片机 fir滤波器算法实现
单片机 FIR 滤波器算法实现1. 引言FIR（Finite Impulse Response）滤波器是一种常见的数字滤波器，它在信号处理中起到了重要的作用。
本文将介绍单片机上如何实现 FIR 滤波器算法。
2. FIR 滤波器原理FIR 滤波器是一种线性时不变（LTI）系统，其输出信号是输入信号与滤波器的冲激响应进行卷积运算得到的。
FIR 滤波器的冲激响应是一个有限长度的序列，因此称之为有限脉冲响应滤波器。
FIR 滤波器的输入输出关系可以表示为以下公式：y[n] = b[0]*x[n] + b[1]*x[n-1] + b[2]*x[n-2] + ... + b[N]*x[n-N]其中，y[n] 是输出信号，x[n] 是输入信号，b[0] 到 b[N] 是滤波器的系数。
3. 单片机上的 FIR 滤波器实现在单片机上实现 FIR 滤波器算法需要以下步骤：3.1. 定义滤波器的系数首先需要定义 FIR 滤波器的系数。
系数的选择决定了滤波器的特性，可以根据具体的需求进行设计。
常见的系数设计方法包括窗函数法、频率采样法等。
3.2. 定义输入输出缓冲区为了实现滤波器的运算，需要定义输入和输出的缓冲区。
输入缓冲区用于存储输入信号的历史数据，输出缓冲区用于存储滤波器的输出结果。
3.3. 实现滤波器算法根据 FIR 滤波器的原理，可以使用循环结构实现滤波器的算法。
具体的实现过程如下： 1. 读取输入信号 x[n]； 2. 将输入信号保存到输入缓冲区； 3. 使用滤波器的系数和输入缓冲区的数据进行卷积运算，得到输出信号 y[n]； 4. 将输出信号保存到输出缓冲区； 5. 更新输入缓冲区的数据，将最新的输入信号放到缓冲区的开头； 6. 重复步骤 1 到步骤 5，直到处理完所有的输入信号。
3.4. 实现滤波器的输入输出接口为了方便使用滤波器，可以实现输入输出接口，使得用户能够方便地输入输出信号。
输入接口可以从传感器、外部设备等获取输入信号，输出接口可以将输出信号发送到显示器、存储设备等。
基于单片机的心电信号实时滤波算法设计与实现
基于单片机的心电信号实时滤波算法设计与实现1. 介绍与背景本部分主要介绍论文的研究背景，阐明研究的意义和必要性。
首先，心电信号对心脏疾病诊断至关重要，然而，心电信号在采集过程中会受到各种噪声的干扰，如电源噪声和运动噪声等。
因此，为了准确地诊断心脏疾病，需要使用实时滤波算法对心电信号进行处理。
本论文旨在研究单片机实现心电信号的实时滤波算法，提高心电信号处理的精度和速度。
2. 相关技术综述本部分主要对与本文研究相关的技术进行综述，重点介绍数字滤波的基本原理和常见的滤波算法，如FIR滤波器和IIR滤波器。
同时，还会介绍滤波算法在心电信号处理中的应用，以及现有的心电信号处理系统的优缺点，为本文的研究提供参考。
3. 心电信号的采集与预处理本部分主要介绍心电信号的采集过程和预处理方法。
首先，介绍心电信号采集系统的组成和硬件设计，然后介绍信号预处理的流程，包括信号去噪和去基线漂移，为后续的滤波算法提供准确的信号数据。
4. 实时滤波算法原理及实现本部分主要对实时滤波算法进行详细的介绍和分析。
首先，介绍滤波算法的基本原理和分类，然后详细介绍设计的FIR滤波器和IIR滤波器的实现过程，包括滤波器的结构和参数计算方法，并对两种算法进行比较和分析，为后续的实验结果提供依据。
5. 实验与结果分析本部分主要对实验过程和结果进行详细的介绍和分析。
首先，介绍实验设计和实验环境，然后对比FIR滤波器和IIR滤波器在心电信号处理中的效果，包括滤波器的性能指标和处理速度等，最后对实验结果进行分析和总结，为后续的应用提供参考。
6. 应用与展望本部分主要对本研究的应用进行探讨，并对研究结果的优化和改进进行展望。
首先介绍实时滤波算法在心电信号处理中的应用前景和重要性，然后探讨算法的优化和改进方向，包括算法的精度和速度等方面，最后对算法在其他医疗领域的应用进行展望。
7. 结论与总结本部分主要总结论文的研究内容和成果，强调研究的创新点和贡献，进一步说明本研究的价值和意义，同时指出研究存在的不足和改进方向，并对研究的未来发展进行展望。
数字滤波算法的设计及实现
1引言在微机控制系统的模拟输入信号中，一般均含有各种噪声和干扰，他们来自被测信号源本身、传感器、外界干扰等。
为了进行准确测量和控制，必须消除被测信号中的噪声和干扰。
噪声有2大类：一类为周期性的，其典型代表为50 Hz的工频干扰，对于这类信号，采用积分时间等于20 ms整倍数的双积分A/D转换器，可有效地消除其影响；另一类为非周期的不规则随机信号，对于随机干扰，可以用数字滤波方法予以削弱或滤除。
所谓数字滤波，就是通过一定的计算或判断程序减少干扰信号在有用信号中的比重，因此他实际上是一个程序滤波。
数字滤波器克服了模拟滤波器的许多不足，他与模拟滤波器相比有以下优点：(1)数字滤波器是用软件实现的，不需要增加硬设备，因而可靠性高、稳定性好，不存在阻抗匹配问题。
(2)模拟滤波器通常是各通道专用，而数字滤波器则可多通道共享，从而降低了成本。
(3)数字滤波器可以对频率很低(如0.01 Hz)的信号进行滤波，而模拟滤波器由于受电容容量的限制，频率不可能太低。
(4)数字滤波器可以根据信号的不同，采用不同的滤波方法或滤波参数，具有灵活、方便、功能强的特点。
2常用数字滤波算法数字滤波器是将一组输入数字序列进行一定的运算而转换成另一组输出数字序列的装置。
设数字滤波器的输入为X(n)，输出为Y(n)，则输入序列和输出序列之间的关系可用差分方程式表示为：其中：输入信号X(n)可以是模拟信号经采样和A/D变换后得到的数字序列，也可以是计算机的输出信号。
具有上述关系的数字滤波器的当前输出与现在的和过去的输入、过去的输出有关。
由这样的差分方程式组成的滤波器称为递归型数字滤波器。
如果将上述差分方程式中b K取0，则可得：说明输出只和现在的输入和过去的输入有关。
这种类型的滤波器称为非递归型数字滤波器。
参数a K、b K的选择不同，可以实现低通、高通、带通、带阻等不同的数字滤波器。
2.1算术平均值滤波算术平均值滤波是要寻找一个Y，使该值与各采样值X(K)(K=1～N)之间误差的平方和为最小，即：这时，可满足式(3)。
基于单片机系统的数字滤波方法
基于单片机系统的数字滤波方法1 多任务机制在单片机上的实现原理传统的单片机任务程序，在通常情况下会采用单任务方法。
单机制任务系统具有两个优点，第一个简单直观，第二个容易控制。
但是因为单机制程序只允许按照顺序依次执行，灵活性非常缺乏，只能够使用中断函数实时地处理一些简单的任务，如果使用一些比较复杂的应用，就会变得不易掌握。
多任务操作机制是现代操作系统的优点，它是将多任务操作机制引入单片机系统当中，然后快速提高单片机系统的工作效率，满足多任务系统的要求。
CPU的运行时间是根据不同优先级别分配给每个不相同的应用程序，每个应用程序在规定的时间片内使用CPU。
而时间片的划分在多任务操作机制中是切实可行的。
但是同时也要求单片机操作系统的运行能力必须简单易懂。
最常见的单片机是根据系统时钟将CPU 的运行时间进行划分划分，再通过系统的调度程序分给每个不同的任务模块。
这种多任务操作机制系统适合实时性需求比较高的场合。
将这种机制引入单片机系统中可以大大提高工作效率，满足各项任务需求。
什么叫实时多任务？其实实时多任务简单来说，也就是计算机在固定的时间以内由一个系统同时运行几个程序，在几个应用程序之间能够飞快地切换，开启的程序轮流使用CPU，但是因为切换时间过于短暂，所以容易让人误以为在同一时间内操作系统中运行多个操作程序的错觉。
看看操作系统，多任务系统只有两种形式，第一种是协同式，第二种是抢占式。
在协同式操作系统中，每个任务具有不同的优先级，当前任务优先级如果领先于其他任务，那么它一定会切换到最高优先级，系统的实时性被最大限度的提升，这种方法只适用于实时性较高的检测系统。
而在第二种抢占式当中，操作系统必须具有抢走另一个应用程序的能力，但是不用担心它会独占系统，因为系统自然地合理安排每个应用程序的时间。
这种系统之所以被称为抢占式系统，是因为它不论任何时候都会抢先一步取得控制系统的权利。
这样做能够让操作系统的独立性更好，但是相对的实时性也会在同一时间下降。
基于单片机测控系统中的数字滤波器设计
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基于单 片机测控系统中的数字滤波器设计
崔炜东 （ 中国矿业大学信息与 电气工程学院
【 摘
江苏
徐州
２ ２ １ １ １ ６ ）
要】 本文提 出了数字滤波器的算法， 并根据单 片机测控 系统在 受到 不同干扰 时， 提 出了数字滤波器的设计 步骤和设计思路。
【 关键词 】 数据采集 ； 模拟滤波器 ； 数 字滤波器
Ｎ值越大 ． 滞 后越严 重。为了增加新采样 数据在移动平均 中的权 目 前单 片机渗透到我们生活的各 个领域 ． 几 乎很难 找到哪个领域 后 ． 没有单片机 的踪迹 。 导弹 的导航装置单片机 ， 飞机上各种仪表的控制 ， 重． 以提高 系统对 当前 采样值 中所受 干扰的灵敏度 ， 可采用 加权平均 它是移动平均滤波算法 的改进ｌ 引 。 计算机的网络通讯 与数据传输 ． 工业 自动化过程 的实时控制和数据处 滤波 ． 理． 广泛使 用的各种智能 Ｉ ｃ卡 ， 民用豪华轿 车的安全保 障系统 ， 录像 加权 平均 滤波是 对连续 Ｎ次采样值 分别 乘上 不 同的加权 系统 加权 系统 一般先 小后 大 ， 以突 出后 面若干 采样 的 机、 摄像机 、 全 自动洗衣机 的控制 ， 以及程控玩具 、 电子宠物等等 ． 这些 之后 再求 累加和 ． 都离不开单片机。 更不用说 自 动控制领域的机器人 、 智 能仪表 、 医疗器 效果 ．加强系统对参数变 化趋势 的辨识 。各个 加权 系统 均为小 于 １ 械 以及各种智能机械了。 因此 ． 单片机 的学习 、 开发与应用将造就一批 的小 数 ． 且满足 总和等于 １ 的约束条件 。这样 ， 加权 运算之后 的累加 计算机应用与智能化控制 的科学家 、 工程师。 和即为有效采样值 。为方便计算 ， 可取各加权系数 均为整数 ， 且 总和 单 片机 广泛应 用于仪器仪表 、 家用电器 、 医用设备 、 航空航天 、 专 为 ２ ５ ６ ． 加权 运算后 的累加和除 以 ２ ５ ６ ． 即舍 去低 字节后便 是有效 采 用设备 的智能化管理及过程控制等领域数据采集 ．是利用一种装置 ． 样值 。 从系统外部采集数据并输人到系统 内部 的一个接 口 数据采集技术 广 １ ． ４中位值平均滤波 泛引用在各个领域 ， 在测控系统中数据采集非常重要 的。被采集数 据 它相当于是 “ 中位值滤波法” 和“ 算 术平均滤波法 ” 的结合 。 它连续 然后去掉一个最大值和一个最小值 ， 最后计算 Ｎ 一 ２ 个 是已被转换为 电讯号 的各种物理量 ， 如温度 、 水位 、 风速 、 压力 等 ， 可以 采样 Ｎ个数据 ． 。一般 Ｎ值 的选取 ： ３ — １ ４ 。 是模 拟量 ， 也可 以是数字量。 在互联网行业快速发展的今天 ， 数据采集 数据的算术平 均值Ｈ 已经被广泛应用于互联 网及分布式领域 ． 数据采集领 域已经发生了重 这种滤波方法 兼容了移动平均滤 波算法和 中位值 滤波算法的优
基于单片机的AD采集的滤波算法
yn=a*Xn+(1-a)*yn-i
式中a为与RC值有关的一个参数。下面是实现一阶惯性滤波算法的程序。
为加快程序处理速度假定基数为100,a=0〜100
的采样保持时间（ADCt次启动后需要13.5个ADC寸钟周期的采样保持时间） 当一次A/D转换完成后，转换结果写入ADCt据寄存器，ADIF（ADC中断标志位） 将被置位。在单次转换模式下，ADS（也同时被清零。用户程序可以再次置位ADSC位，新的一次转换将在下一个ADC时钟的上升沿开始。
当ADCS置为自动触发方式时，触发信号的上升沿将启动一次ADC转换。 转换完成的结果将一直保持到下一次触发信号的上升沿出现，然后开始新的一次ADC转换。这就保证了使ADC每隔一定的时间间隔进行一次转换。在这种方式下，ADC需要2个ADC寸钟周期的采样保持时间。
(2)数字滤波无需硬件，只用一个计算过程，不存在阻抗匹配问题，可靠性高， 尤其对频率很高或很低的信号进行滤波，数字滤波相对模拟滤波器的设计其优越 性更为显著。
(3)数字滤波是用软件算法实现的，多输入通道可共用一个滤波程序， 不仅可 以大大降低系统开支，而且可以大大简化硬件电路设计。
(4)只要适当改变软件滤波器的滤波程序或运算参数，就能方便地改变其滤波 特性，这对于低频干扰、随机信号的滤波会有较大的效果。
3.3 ADC精度的提高
在有了上述几点的保证后，通过软件的手段也能适当的提高ADC勺精度。 如采用多次测量取平均，软件滤波算法等。在AVR应用中可以结合一种采样算法 的软件实现，可以将ADC的精度提高到11位或更高，当然这是在花费更多的时 间基础上实现的。
c语言单片机均方根滤波算法
c语言单片机均方根滤波算法C语言单片机均方根滤波算法引言：在实际应用中，信号通常会受到各种噪声的干扰，为了准确地处理信号，需要对其进行滤波处理。
均方根滤波算法是一种常用的滤波算法，它可以有效地去除信号中的高频噪声，提取出信号的有效成分。
本文将介绍C语言单片机实现均方根滤波算法的原理及其应用。
一、均方根滤波算法原理均方根滤波算法是一种基于统计学原理的滤波算法，它通过计算信号的均方根值来实现滤波。
其原理可以概括为以下几个步骤：1. 采样信号：从传感器或外部设备中获取信号，并对其进行采样。
采样频率要足够高，以保证准确性和可靠性。
2. 平方求和：将采样得到的信号值进行平方运算，并将结果相加。
这一步是为了得到信号的均方值。
3. 均值计算：将上一步得到的平方和除以采样点数，得到信号的均值。
4. 开方运算：对均值进行开方运算，得到信号的均方根值。
5. 输出结果：将均方根值作为滤波后的信号输出，用于后续处理或显示。
二、C语言单片机实现均方根滤波算法C语言在单片机编程中广泛应用，下面将介绍如何在单片机上使用C语言实现均方根滤波算法。
1. 硬件准备：选择一款支持C语言编程的单片机，如STC89C52。
连接信号源和单片机的模拟输入引脚，以便获取信号。
2. 采样和计算：编写C语言程序，在程序中设置采样频率和采样点数，并通过模拟输入引脚获取信号值。
对每一个采样点进行平方运算，并将结果累加到一个变量中。
3. 均值计算和开方运算：在程序中对累加得到的平方和除以采样点数，得到信号的均值。
然后对均值进行开方运算，得到信号的均方根值。
4. 输出结果：将均方根值通过串口或其他方式输出，用于后续处理或显示。
三、均方根滤波算法的应用均方根滤波算法广泛应用于信号处理领域，以下列举几个常见的应用场景：1. 传感器信号处理：在温度、湿度、压力等传感器信号采集过程中，常常伴随着各种噪声。
通过均方根滤波算法可以去除这些噪声，提取出真实的信号成分。
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第24卷第6期 齐 齐 哈 尔 大 学 学 报 Vol.24,No.6 2008年11月 Journal of Qiqihar University Nov.,2008基于单片机的数字滤波算法分析与实现朱恒军，王发智，姚仲敏（齐齐哈尔大学，黑龙江 齐齐哈尔 161006）摘要：以低运算能力单片机为基础，对其数字滤波的基本原理、方法进行分析、归纳、总结，并在51单片机上实现，为进一步深入研究低运算能力嵌入式系统上的数字信号处理方法奠定基础。
关键词：单片机；数字滤波；嵌入式系统；数字信号处理中图分类号：TN911.7 文献标识码：A 文章编号：1007-984X(2008)06-0053-02单片机等低运算能力嵌入式系统应用广泛。
在用单片机进行数据采集时，经常会遇到采集速度慢、数据易出现随机误差等问题。
数字滤波技术由于其运算速度快，可方便地改变其滤波特性等特点，在解决低频干扰、随机信号的滤波等方面效果明显优于模拟滤波技术。
在单片机等低运算能力嵌入式系统上研究可实现的数字信号处理方法具有重要的现实意义。
1 常用的数字滤波算法通过对单片机应用环境的分析，在实践中得到一些单片机中能够实现的简单数字滤波算法。
常用的有以下几种：限幅滤波法、中值滤波法、算术平均滤波法、加权平均滤波法、滑动平均滤波法、低通滤波法、复合滤波法。
2 数字滤波算法基本原理1）限幅滤波法。
限幅滤波法是把两次相邻的采样值相减，求出增量并用绝对值表示，然后与两次采样允许的最大值⊿Y 进行比较。
⊿Y 的大小由被测对象的具体情况而定，若小于或等于⊿Y ，则取本次样本值；若大于⊿Y ，则取上次采样值作为本次采样数据的样本。
2）中值滤波法。
中值滤波法是将某一参数连续采样N 次，N 通常是奇数，然后把N 次采样值按从小到大排队，再取中间值作为本次采样值。
3）算术平均滤波法。
算术平均值滤波法是连续取N 次采样值进行算术平均。
4）加权平均滤波法。
加权平均滤波法是对N 次采样值分别乘以不同的加权系数之后再求累加和。
加权系数一般先小后大，以突出后面若干采样的效果，加强系统对参数变化趋势的识别。
各加权系数均为小于1的小数，且满足总和等于1的约束条件。
加权运算后的累加和为有效采样值。
为方便计算，可取各加权系数均为整数，且总和为256，加权运算后的累加和除以256，即舍去低字节后就是有效采样值。
5）滑动平均滤波法。
滑动平均滤波法是只采样一次，将这次采样值与过去的若干次采样值一起求平均，得到的值即为有效采样值。
如果取N 个采样值求平均，RAM 中必须开辟N 个数据的暂存区。
每新采集一个数据便存入暂存区，同时去掉一个最老的数据，保持这N 个数据始终是最近的数据。
6）低通滤波法。
低通滤波法就是将模拟低通滤波器的微分方程用差分方程表示，这样就可用软件算法模拟硬件滤波的功能。
经推导，低通滤波算法为：()11−⋅−+⋅=n n n Y a X a Y ，式中的n X 为当前的数据；1−n Y 为上次的滤波输出值；a 为滤波系数；n Y 为本次滤波输出值。
7）复合滤波法。
复合滤波法是把两种不同滤波功能的数字滤波器组合起来，组成复合滤波器。
该算收稿日期：2008-09-20基金项目：黑龙江省教育厅科学技术研究项目(11511445)作者简介：朱恒军（1969-），男，副教授，主要从事信号采集、信号处理、通信系统等方面的研究。
·54· 齐 齐 哈 尔 大 学 学 报 2008年法的特点是用中值滤波算法滤掉采样值中的脉冲干扰，然后把剩余的各采样值进行递推平均滤波。
基本算法为：n y y y ≤≤≤"21，其中，43≤≤N ；()()2132−+++=−N y y y y n "。
3 数字滤波算法实现上述数字滤波算法均可在单片机上实现。
下面给出的4段C 语言子程序分别实现了限幅滤波法、中值滤波算法、滑动平均滤波算法及复合滤波算法。
1）限幅滤波法#define M //相邻两次采样数据允许的最大偏值 char datalast //上一次的数据 char xianfufilter() {char datenew; //新数据变量 datenew=get_date(); //获取新数据if((datanew-datalast>M)||(datalast-datanew>M) //滤波算法 return datalast; return datanew; }2）中值滤波法#define N 11 char zhongzhifilter() {char value_buf[N]; char count,i,j,temp;for(count=0;count<N;count++) //获取数据 {value_buf[count]=get_data(); delay(); }for(i=0;i<N-1;i++) //数据排序 {for(j=0;j<N-i;j++) {if(value_buf[j]>value_buf[j++]){temp=value_buf[j];value_buf[j]=value_buf[j++]; value_buf[j++]=temp; } } }return value_buf[(N-1)/2]; }3）滑动平均滤波法#define N 11 char value_buf[N]; char i=0;char huadongfilter() {char count; 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); }4）复合滤波法#define N 11 char fuhefilter() char value_buf[N]; char count,i,j; int sum=0;for(count=0;count<N;count++) {value_buf[count]=get_data(); delay(); }for(i=0;i<N-1;i++){for(j=0;j<N-i;j++){if(value_buf[j]>value_buf[j++]) {temp=value_buf[j]; value_buf[j]=value_buf[j++];value_buf[j++]=temp;} } }for(count=1;count<N-1;count++); sum+=value[count]; return (char)(sum/(N-2)); }（下转第57页）第6期城网变电站人工接地网技术研究 ·57·值，即R d+R f。
流散电阻是指当接地电流通过接地装置时，沿接地体向四周流散在土壤中的全部电阻。
流散电阻的大小取决于土壤成份、颗粒大小、含水量、密度及环境的温度。
Ｉｎｑｕｉｒｅ ｉｎｔｏ ｔｈｅ ｔｅｃｈｏｎｏｌｏｇｙ ｏｆ ｍａｎ－ｍａｄｅ ｇｒｏｕｎｄｉｎｇ ｎｅｔ ｉｎ ｔｈｅ ｃｉｔｙ ｎｅｔ’ｓ ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ ｓｕｂｓｔａｎｃｅ YUE Yi-miao1,2，CHEN Hong2，WANG Yue2(1.Electricity Engineer Institute, Northeast Electric Power University, Changchun 132012,China;2.Qiqihar Electric Power Administration, Heilongjiang Qiqihar 161006, China)Abstract：The passage focuses on several calculating formula and methods about typically practical grounding resistance used by engineers in the practical engineering design.Key words：ground connection resistance；soil resistance rate；grounding pole（上接第54页）4 滤波性能分析不同的滤波方法适用于不同的使用环境。
限幅滤波法主要用于处理变化比较缓慢的数据，使用时关键是要选取合适的门限值；中值滤波法适用于去掉由偶然因素引起的波动和采样器不稳定引起的脉冲干扰，对快速变化的数据不宜采用该方法；算术平均滤波法适用于对具有随机干扰的信号进行滤波，信号的平滑程度完全取决于N值，N值较大时平滑度高但灵敏度低；加权平均滤波法可通过加权系数调解算术平均滤波法中平滑度和灵敏度之间的矛盾；滑动平均滤波法在采样速度较慢时可以使系统的实时性得到保证；低通滤波法在目标参数为变化很缓慢的物理量时是非常有效的滤波方法，但它不能滤除高于1/2采样频率的干扰信号；复合滤波法兼容了中值滤波法和递推平均滤波的优点，无论对缓慢变化的信号还是对快速变化的信号都能得到较好的滤波效果。
参考文献[1] 戴佳，戴卫恒．单片机C语言应用程序设计实例精讲[M]．北京：电子工业出版社，2006.[2]徐爱钧，彭秀华．Keil Cx51 V7.0 单片机高级语言编程与μVisision2应用实践[M]．北京：电子工业出版社，2005.Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｄｉｇｉｔａｌ ｆｉｌｔｅｒ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＭＣＵ ZHU Heng-jun，WANG Fa-zhi，YAO Zhong-min（Qiqihar University, Heilongjiang Qiqihar 161006, China）Abstract: Basic principle method of low operation ability MCU is analyzed and summarized and is realized in 51MCU. It lays a foundation of further study on digital signal processing of low operation ability embedded system.Key words: MCU；digital filter；embedded system；digital signal processing。