用灵动MCU监测电压波动时，如何避免误报

只看该作者 · 2025-4-29 19:26

在使用灵动MCU（MindMotion MCU）监测电压波动（如电池电压、电源电压）时，如果直接依赖原始ADC值进行判断，容易因为瞬时噪声、电磁干扰或电源纹波而产生误报。为了实现更稳定、更可靠的电压判断逻辑，建议结合数字滤波策略进行处理。

误报的常见原因

原因示例场景
ADC采样抖动                      由于供电噪声、模拟输入阻抗高等问题
负载突变引起电压闪降          电机启动、无线发射瞬时拉低电压
高频干扰                            尤其是开关电源、电感器件邻近ADC管脚
不恰当的阈值判断                单点判断可能触发虚假的低电压报警

推荐的数字滤波方法
1.移动平均滤波（滑动窗口法）
原理：连续采样N次，计算平均值后再判断。

优点：实现简单，抗短时干扰能力强。

缺点：响应略滞后，不适合快速突变场合。

#define WINDOW_SIZE 8
uint16_t adcBuffer[WINDOW_SIZE];
uint8_t index = 0;

uint16_t MovingAverageFilter(uint16_t newSample) {
adcBuffer[index++] = newSample;
if (index >= WINDOW_SIZE) index = 0;

uint32_t sum = 0;
for (int i = 0; i < WINDOW_SIZE; i++) {
      sum += adcBuffer[i];
}
return (uint16_t)(sum / WINDOW_SIZE);
}

中值滤波（Median Filter）
原理：采集若干个数据点，取中间的那个值。

优点：能有效剔除尖峰干扰（如某一次明显偏离）。

缺点：实现稍复杂，运算量略大。

uint16_t MedianFilter(uint16_t *data, uint8_t size) {
uint16_t temp[size];
memcpy(temp, data, size * sizeof(uint16_t));
// 简单冒泡排序
for (int i = 0; i < size - 1; i++) {
      for (int j = i + 1; j < size; j++) {
         if (temp[i] > temp[j]) {
            uint16_t t = temp[i];
            temp[i] = temp[j];
            temp[j] = t;
         }
      }
}
return temp[size / 2];
}

卡尔曼滤波（Kalman Filter）
高级滤波方法，适合对电压变化趋势建模，有更强的预测性。

更适用于需要跟踪变化、但过滤突变的系统，如电池电量估算。

若需使用卡尔曼滤波，我可提供完整代码模板。

结合逻辑阈值判断的优化策略
延迟确认机制：只有电压连续低于阈值 N 次采样才触发报警，防止瞬时闪变误报。

c
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#define LOW_VOLTAGE_THRESHOLD 2700  // mV
#define DETECT_COUNT_THRESHOLD 5

uint8_t lowVoltageCount = 0;
bool isLowVoltage = false;

void VoltageDecision(uint16_t filteredVoltage) {
if (filteredVoltage < LOW_VOLTAGE_THRESHOLD) {
      lowVoltageCount++;
      if (lowVoltageCount >= DETECT_COUNT_THRESHOLD && !isLowVoltage) {
         isLowVoltage = true;
         TriggerLowVoltageAlarm();
      }
} else {
      lowVoltageCount = 0;
      isLowVoltage = false;
}
}

可选扩展功能
可设置报警阈值为动态（软件可配置）

将滤波后电压用于电量估算、曲线绘制等应用