单片机数字滤波算法

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单片机温度滤波算法

单片机在数据采集过程中，经常会遇到随机误差的问题，这些误差可能由环境干扰、设备精度等因素引起。

为了提高温度测量的准确性和稳定性，可以采用滤波算法对采集到的温度数据进行处理。

以下是一些常见的温度滤波算法：
1. 算术平均滤波法：
连续采样N次温度值。

计算这N次采样值的平均值作为滤波后的温度值。

这种方法的平滑度高，但灵敏度较低。

2. 中位值滤波法：
连续采样N次温度值。

将这N个数从小到大排序。

取中间的数值作为滤波后的温度值。

这种方法对温度等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果，但对快速变化的参数不宜。

3. 限幅滤波法：
设定一个经验值A，表示两次采样允许的最大偏差。

每次采样时，判断当前值与上次值之差是否小于A，只有当这个条件满足时，本次采样值才有效。

这种方法可以克服脉冲干扰，但对周期性干扰的处理效果不佳。

4. 滑动平均滤波法：
每次采样的新数据替换队列中的旧数据，保持队列长度不变。

计算队列中所有数据的平均值作为滤波结果。

这种方法可以较好地抑制随机干扰，适用于信号变化较慢的情况。

5. 加权平均滤波法：
给不同时间的采样值分配不同的权重。

计算加权后的平均值作为滤波结果。

这种方法可以根据数据的重要性分配权重，提高滤波效果。

6. 低通滤波法：
允许低于特定频率的信号通过，抑制高频噪声。

通常用于信号处理的软件滤波中。

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 10char 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 11char 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=122、优缺点•适用于存在随机干扰的系统，占用RAM多，速度慢。

10种简单的数值滤波方法

单片机利用软件抗干扰的几种滤波方法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。

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。

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。

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。

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。

嵌入式开发10种常见数字滤波算法

嵌⼊式开发10种常见数字滤波算法在单⽚机开发中，经常需要对输⼊的数据进⾏过滤处理，如传感器数据输出，AD采样等，合适的滤波处理能达到更好效果。

下⾯分享⼏种较简单⽽常⽤的滤波算法：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：1. 能有效克服因偶然因素引起的脉冲⼲扰C、缺点：1. ⽆法抑制那种周期性的⼲扰2. 平滑度差int Filter_Value;int Value;void setup() {Serial.begin(9600); // 初始化串⼝通信randomSeed(analogRead(0)); // 产⽣随机种⼦Value = 300;}void loop() {Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值Value = Filter_Value; // 最近⼀次有效采样的值，该变量为全局变量Serial.println(Filter_Value); // 串⼝输出delay(50);}// ⽤于随机产⽣⼀个300左右的当前值int Get_AD() {return random(295, 305);}// 限幅滤波法（⼜称程序判断滤波法）#define FILTER_A 1int Filter() {int NewValue;NewValue = Get_AD();if(((NewValue - Value) > FILTER_A) || ((Value - NewValue) > FILTER_A))return Value;elsereturn NewValue;}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：1. 能有效克服因偶然因素引起的波动⼲扰2. 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：1. 对流量、速度等快速变化的参数不宜/* N值可根据实际情况调整排序采⽤冒泡法*/#define N 11char filter(){char value_buf[N];char count,i,j,temp;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>value_buf[i+1] ){temp = value_buf;value_buf = value_buf[i+1];value_buf[i+1] = temp;}}}return value_buf[(N-1)/2];}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=4B、优点：1. 适⽤于对⼀般具有随机⼲扰的信号进⾏滤波2. 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：1. 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2. ⽐较浪费RAM#define N 12char filter(){int sum = 0;for (count=0;count<N;count++){sum + = get_ad();delay();}return (char)(sum/N);}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=1~4B、优点：1. 对周期性⼲扰有良好的抑制作⽤，平滑度⾼2. 适⽤于⾼频振荡的系统C、缺点：1. 灵敏度低2. 对偶然出现的脉冲性⼲扰的抑制作⽤较差3. 不易消除由于脉冲⼲扰所引起的采样值偏差4. 不适⽤于脉冲⼲扰⽐较严重的场合5. ⽐较浪费RAM// 递推平均滤波法（⼜称滑动平均滤波法）#define FILTER_N 12int filter_buf[FILTER_N + 1];int Filter() {int i;int filter_sum = 0;filter_buf[FILTER_N] = Get_AD();for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {filter_buf[i] = filter_buf[i + 1]; // 所有数据左移，低位仍掉filter_sum += filter_buf[i];}return (int)(filter_sum / FILTER_N);}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：3~14B、优点：1. 融合了两种滤波法的优点2. 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：1. 测量速度较慢，和算术平均滤波法⼀样2. ⽐较浪费RAM// 中位值平均滤波法（⼜称防脉冲⼲扰平均滤波法）（算法1）#define FILTER_N 100int Filter() {int i, j;int filter_temp, filter_sum = 0;int filter_buf[FILTER_N];for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {filter_buf[i] = Get_AD();delay(1);}// 采样值从⼩到⼤排列（冒泡法）for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j++) {for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i++) {if(filter_buf[i] > filter_buf[i + 1]) {filter_temp = filter_buf[i];filter_buf[i] = filter_buf[i + 1];filter_buf[i + 1] = filter_temp;}}}// 去除最⼤最⼩极值后求平均for(i = 1; i < FILTER_N - 1; i++) filter_sum += filter_buf[i];return filter_sum / (FILTER_N - 2);}// 中位值平均滤波法（⼜称防脉冲⼲扰平均滤波法）（算法2）#define FILTER_N 100int Filter() {int i;int filter_sum = 0;int filter_max, filter_min;int filter_buf[FILTER_N];for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {filter_buf[i] = Get_AD();delay(1);}filter_max = filter_buf[0];filter_min = filter_buf[0];filter_sum = filter_buf[0];for(i = FILTER_N - 1; i > 0; i--) {if(filter_buf[i] > filter_max)filter_max=filter_buf[i];else if(filter_buf[i] < filter_min)filter_min=filter_buf[i];filter_sum = filter_sum + filter_buf[i];filter_buf[i] = filter_buf[i - 1];}i = FILTER_N - 2;filter_sum = filter_sum - filter_max - filter_min + i / 2; // +i/2 的⽬的是为了四舍五⼊ filter_sum = filter_sum / i;return filter_sum;}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：1. 融合了两种滤波法的优点2. 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：1. ⽐较浪费RAM// 限幅平均滤波法#define FILTER_A 1int Filter() {int i;int filter_sum = 0;filter_buf[FILTER_N - 1] = Get_AD();if(((filter_buf[FILTER_N - 1] - filter_buf[FILTER_N - 2]) > FILTER_A) || ((filter_buf[FILTER_N - 2] - filter_buf[FILTER_N - 1]) > FILTER_A)) filter_buf[FILTER_N - 1] = filter_buf[FILTER_N - 2];for(i = 0; i < FILTER_N - 1; i++) {filter_buf[i] = filter_buf[i + 1];filter_sum += filter_buf[i];}return (int)filter_sum / (FILTER_N - 1);}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：1. 对周期性⼲扰具有良好的抑制作⽤2. 适⽤于波动频率较⾼的场合C、缺点：1. 相位滞后，灵敏度低2. 滞后程度取决于a值⼤⼩3. 不能消除滤波频率⾼于采样频率的1/2的⼲扰信号// ⼀阶滞后滤波法#define FILTER_A 0.01int Filter() {int NewValue;NewValue = Get_AD();Value = (int)((float)NewValue * FILTER_A + (1.0 - FILTER_A) * (float)Value);return Value;}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。

单片机中常用滤波算法

单片机中常用滤波算法在单片机中，滤波算法是非常常用的技术，用于去除信号中的噪声或干扰，提取出真正的有效信号。

滤波算法的选择取决于不同的应用场景和信号类型，下面将介绍几种常用的滤波算法。

1.均值滤波均值滤波是最简单且常用的滤波算法之一、它通过计算一定数量数据点的平均值来平滑信号。

具体实现上，可以使用一个滑动窗口，每次将最新的数据点加入窗口并去除最旧的数据点，然后计算窗口内数据点的平均值作为滤波后的输出值。

均值滤波对于去除高频噪声效果较好，但对于快速变化的信号可能会引入较大的延迟。

2.中值滤波中值滤波也是常用的滤波算法，它对信号的一组数据点进行排序，然后选择中间值作为滤波后的输出值。

与均值滤波不同，中值滤波可以有效去除椒盐噪声和脉冲噪声等突变噪声，但可能对于连续变化的信号引入较大的误差。

3.最大值/最小值滤波最大值/最小值滤波是一种简单有效的滤波算法，它通过选取一组数据点中的最大值或最小值作为滤波后的输出值。

最大值滤波可以用于检测异常峰值或波动，最小值滤波则可用于检测异常低谷或衰减。

4.加权移动平均滤波加权移动平均滤波是对均值滤波的改进，它引入权重因子对数据点进行加权平均，以更好地适应信号的动态变化。

常见的权重分配方式有线性加权和指数加权，可以根据实际需求进行调整。

5.卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种最优滤波算法，其主要应用于估计系统状态，包含两个步骤：预测和更新。

预测步骤用于根据上一时刻的状态和系统模型，预测当前时刻的状态；更新步骤通过测量值对预测值进行修正，得到最终的估计值。

卡尔曼滤波具有较好的估计精度和实时性，但对于复杂系统，可能涉及较高的计算量。

除了上述常见的滤波算法，还有一些针对特定应用的滤波算法值得一提，如带通滤波、带阻滤波、滑动平均滤波等。

在实际工程应用中，滤波算法的选择需要根据具体应用场景和信号特点进行权衡，寻找最适合的算法以获得满意的滤波效果。

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研究

算术平均滤波法算术平均滤波法适用于对一般的具有随机干扰
的信号进行滤波。这种信号的特点是信号本身在某一数值范围附近上下波动，如测量流量、液位时经常遇到这种情况。算术平均滤波法是要按输入的 = 个采样数据，寻找这样一个 $ ，使得 $ 与各个采样值之间的偏差的平方和最小。在编写算术平均滤波法程序时严格注意两点：一是对于定时测量，为了减小数据的存储容量，可对测得的值直接进行计算，但由于某些应用场合，为了加快数据测量的速度，可采用先测量数据，并存放在存储器中，测完 = 点后，再对 = 个数据进行平均值计算。二是选取适当的数据格式，也就是说采用定点数还是采用浮点数。采用浮点数计算比较方便，但计算时间较长，采用定点数可加快计算速度，但必须考虑累加时是否产生溢出。例如数据为 1D 位二进制定点数时，采用双字节运算，当 = ; D 时，就可能产生溢出。下面是实现算术平均滤波法的程序。 9 0()*,( = 15
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单片机数字滤波算法研究
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（第二炮兵工程学院 !"# 教研室，陕西西安市 $%""#!）要：本文以 !% 系列单片机为背景，针对电子系统中经常出现的随机干扰，介绍了几种使用较为普遍的克服随

单片机程序中常用滤波算法的时间常数计算

单片机程序中常用滤波算法的时间常数计算滤波算法是常用的信号处理技术，它可以用于去除噪声、平滑信号、提取信号特征等应用场景。

在单片机程序中，常用的滤波算法有移动平均滤波、中值滤波和卡尔曼滤波等。

滤波算法的时间复杂度是衡量算法性能的重要指标之一、在单片机程序中，时间常数是指滤波算法的执行时间，通常以时钟周期来度量。

时钟周期是单片机中基本操作（如加法、乘法、移位等）所需的时钟信号个数。

移动平均滤波是一种简单且常用的滤波算法，它通过计算一定数量的样本的平均值来平滑信号。

移动平均滤波的时间常数取决于所选取的样本数量。

假设移动平均滤波使用N个样本，单片机的时钟频率为f，则移动平均滤波的时间常数可以通过以下公式计算：T_avg = N / f中值滤波是一种非线性滤波算法，它通过求取一组样本的中值来去除噪声。

中值滤波的时间常数取决于所选取的样本数量。

假设中值滤波使用N个样本，单片机的时钟频率为f，则中值滤波的时间常数可以通过以下公式计算：T_med = N / f卡尔曼滤波是一种递归滤波算法，它可以根据系统的动态模型和测量值来估计被测量值的最优估计。

卡尔曼滤波的时间常数取决于计算卡尔曼增益和更新状态的复杂度。

具体的时间常数计算比较复杂，通常需要根据具体实现来评估。

除了滤波算法本身，还需要考虑单片机的处理能力和数据处理规模。

如果样本数量较大，计算量较大，可能会导致滤波算法的执行时间过长，从而影响实时性。

在实际应用中，需要综合考虑滤波效果和系统实时性的平衡。

在单片机程序中，滤波算法的时间常数还会受到代码优化、编译器优化、硬件加速等因素的影响。

通过合理的算法选择和实现优化，可以提高滤波算法的执行效率，减少时间常数，从而提高单片机程序的性能。

总之，滤波算法的时间常数是衡量滤波算法执行效率的重要指标，它可以通过样本数量、时钟频率等因素来计算。

在单片机程序中，需要平衡滤波效果和系统实时性，通过合理的算法选择和实现优化来提高性能。

单片机程序中常用滤波算法的时间常数计算解析

单片机程序中常用滤波算法的时间常数计算解析在单片机程序中，滤波算法广泛应用于数据处理和信号处理任务。

滤波算法的目标是去除噪声，平滑信号或提取感兴趣的频率成分。

滤波算法的性能通常通过时间常数来评估，时间常数是指滤波器对输入信号的响应速度。

时间常数取决于滤波器类型和设计参数。

下面我们将详细解析几种常用的滤波算法及其时间常数计算方法。

1. 一阶滞后滤波器（First-order Lag Filter）一阶滞后滤波器是一种简单的低通滤波器，用于平滑信号并去除高频噪声。

它的传递函数形式为：H(z)=(1-α)/(1-z^(-1)*α)其中α是滞后系数，取值范围在0和1之间（通常取0.9以上）。

时间常数τ定义为输出信号达到输入信号的63.2%时的时间间隔。

可以使用以下公式计算时间常数：τ = -T / ln(1 - α)其中T是采样周期。

时间常数的取值越小，滤波器响应的速度越快，但会对信号的高频部分造成更大的抑制。

2. 一阶平均滤波器（First-order Moving Average Filter）一阶平均滤波器是一种简单的线性滤波器，用于平滑信号并去除噪声。

它的传递函数形式为：H(z)=α/(1-z^(-1))其中α是平均系数，取值范围在0和1之间。

时间常数τ定义为输出信号达到输入信号的63.2%时的时间间隔。

可以使用以下公式计算时间常数：τ=T/(1-α)时间常数的取值越小，滤波器响应的速度越快，但会对信号的高频部分造成更大的抑制。

3. 二阶滞后滤波器（Second-order Lag Filter）二阶滞后滤波器是一种更复杂的低通滤波器，用于平滑信号并去除高频噪声。

它的传递函数形式为：H(z)=(1-2*α*z^(-1)+α^2)/(1-z^(-1)*α)其中α是滞后系数，取值范围在0和1之间。

类似于一阶滞后滤波器，时间常数τ定义为输出信号达到输入信号的63.2%时的时间间隔。

可以使用以下公式计算时间常数：τ = -T / (ln(1 - α) + ln(α - 1))时间常数的取值越小，滤波器响应的速度越快，但会对信号的高频部分造成更大的抑制。

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。

单片机数字滤波的算法

单片机数字滤波的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。

采用数字滤波算法克服随机干扰的误差具有以下优点：●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。

●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。

●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。

●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。

（1）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。

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。

stm32滤波算法

stm32滤波算法STM32是一种32位微控制器，其滤波算法用于信号处理中，旨在通过消除信号中的噪声和震荡，从而提高数据的准确性和可靠性。

在STM32微控制器上，常用的滤波算法有数字滤波和模拟滤波。

数字滤波是通过对采样信号进行数学处理得到处理后的信号，而模拟滤波是通过电路元件对信号进行滤波。

本文将重点介绍数字滤波算法。

数字滤波算法主要分为有限冲激响应（FIR）滤波器和无限冲激响应（IIR）滤波器两类。

FIR滤波器是一种线性相位滤波器，其主要特点是具有稳定性和线性相位特性。

FIR滤波器可以通过有限长的冲激响应序列来表示。

常见的FIR滤波算法有矩形窗、海明窗、汉宁窗等。

其中，矩形窗滤波器是最简单的滤波器，但其频域特性较差；而汉宁窗滤波器则在频域和时域上表现较好。

IIR滤波器是一种非线性相位滤波器，其主要特点是具有较高的滤波效率和存储节省。

IIR滤波器可以通过无限长的差分方程来表示。

常见的IIR滤波算法有巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器、椭圆滤波器等。

其中，巴特沃斯滤波器具有较平坦的频域特性和较软的滚降特性，常用于低通和高通滤波器设计；椭圆滤波器则在频域和时域上都表现较好，常用于优化滤波设计。

在STM32上实现滤波算法，可以使用CMSIS-DSP库。

该库是ARM Cortex-M处理器上的一种标准函数库，提供了包括滤波算法在内的多种信号处理函数。

库中的滤波函数包括FIR滤波器和IIR滤波器的设计和实现函数，可以根据具体应用需求进行调用。

此外，库还提供了快速傅里叶变换（FFT）和离散傅里叶变换（DFT）函数，用于频域分析，进一步提高滤波算法的可靠性和效率。

综上所述，STM32上的滤波算法是一项关键技术，可帮助改善采集到的信号质量并提高数据处理的准确性。

通过合理选择和设计滤波算法，可以实现对不同类型信号的滤波和处理，满足各种应用需求。

随着技术的不断发展，未来在STM32上的滤波算法将会有更多的创新和应用。

单片机过滤纹波算法

单片机过滤纹波算法
单片机过滤纹波算法是一种用于去除传感器信号中的噪声或纹波的算法。

常用的单片机过滤纹波算法包括：
1. 移动平均滤波算法：将连续的N个采样值取平均值作为输出。

该算法简单易实现，但对速度较慢的系统影响较大。

2. 中值滤波算法：将连续的N个采样值排序，取中间值作为输出。

该算法适用于非线性或异常噪声，并且对于高频噪声具有较好的抑制效果。

3. IIR滤波算法：使用差分方程来递归计算输出值，根据系统的特点可以选择低通滤波、高通滤波或带通滤波。

该算法可以实现较高的响应速度和抗噪声性能。

4. FIR滤波算法：使用线性加权的方式计算输出值，通常通过有限差分方程来实现。

该算法具有较好的抑制噪声的效果，并且可以通过设计滤波器的系数来调节频率响应。

具体选择哪种算法取决于系统的要求、资源限制和性能需求等因素。

一般而言，移动平均滤波算法常用于实时性要求较高的系统，而中值滤波、IIR滤波和FIR滤波算法适用于对噪声有较高要求的系统。

单片机数字滤波方法

单片机数字滤波方法
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
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
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=4B、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RAM4、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=1~4B、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RAM5、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。