ADC常用滤波算法提要

发表于 2024-10-5 15:29

对变化缓慢的输入信号有较好的滤波效果，但对快速变化的信号可能会产生较大的滞后。

发表于 2024-10-5 17:09

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，比较浪费RAM。

发表于 2024-10-5 18:44

对于简单的噪声抑制，移动平均或加权平均滤波器通常就足够了。

发表于 2024-10-5 20:19

可以在一定程度上平衡滤波器的性能与复杂度。

发表于 2024-10-5 21:52

滑动平均滤波，它将连续的N个采样值看成一个队列，每次只移动一个数据，然后将新数据加入队列并去掉旧数据，再求平均值。这种方法实时性强，适用于实时数据处理。

发表于 2024-10-7 18:25

设置一个滤波计数器，将每次采样值与当前有效值进行比较，如果差值大于设定的阈值，则计数器加一，否则清零。当计数器达到设定的上限时，将当前值替换为新的有效值。这种方法适用于消除机械开关等产生的抖动影响。

发表于 2024-10-7 20:27

加权平均滤波法
原理：对最近采集的N个数据点赋予不同的权重，然后计算加权平均值。
优点：可以强调近期数据的重要性，适用于变化较快的信号。
缺点：需要选择合适的权重系数，实现稍微复杂一些。

发表于 2024-10-8 09:34

对于需要高精度和高稳定性的应用场景，可以考虑使用卡尔曼滤波或其他高级算法。

发表于 2024-10-8 11:22

加权递推平均滤波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。给予新采样值的权系数越大，则灵敏度越高，但信号平滑度越低。

发表于 2024-10-8 13:15

对连续的N个采样值进行算术平均运算，以得到一个较为平滑的输出值。这种方法简单易实现，但可能会受到突发性噪声的影响。

发表于 2024-10-8 15:14

对于快速变化的参数不宜。如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值，则会将干扰值当作有效值导入系统。

发表于 2024-10-8 17:12

对新采样值赋予较小权重，对历史采样值赋予较大权重，适用于需要快速响应的场合。

发表于 2024-10-8 21:04

设置一个滤波计数器，将每次采样值与当前有效值比较。如果采样值等于当前有效值，则计数器清零；如果采样值不等于当前有效值，则计数器加1，并判断计数器是否大于等于上限N（溢出）。如果计数器溢出，则将本次值替换当前有效值，并清计数器。

发表于 2024-10-8 22:10

每种滤波算法都有自己的优缺点。对于是否是异常数据，我觉得不能一概而论，因为有时候的确会因为电路异常产生异常信号。

发表于 2024-10-9 18:35

选择连续采样值的中值作为有效值，对脉冲干扰有很好的抑制效果。

发表于 2024-10-10 15:27

如果信号中有大量脉冲噪声，中值滤波器是一个不错的选择。

发表于 2024-10-11 19:12

过滤算法可以根据具体应用场景选择，也可以组合使用，以达到最佳的过滤效果。

发表于 2024-10-12 16:44

结合削波滤波和算术平均滤波，先剔除异常值，再进行平均。

发表于 2024-10-15 22:02

对慢变输入信号有很好的滤波效果，但对快变信号可能会造成较大的滞后。

发表于 2024-10-16 19:40

，给新样本值小权重，给历史样本值大权重，适用于需要快速响应的场合。

[MM32软件] ADC常用滤波算法提要