分享几种单片机常见的滤波方法

只看该作者 · 2024-10-29 09:57

物联网的很多终端设备都有传感器，而这些传感器很多都会用到模拟量，模拟量就离不开ADC。然而，我们单片机ADC采集的模拟量基本都会经过“滤波”处理才能使用，下面给大家分享一些常见的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=122、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=4~122、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;
}

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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= 3~142、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;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);
}

只看该作者 · 2024-10-29 09:57

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02、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;
}

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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;
}
}

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