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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?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=12
2、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;countN;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=4~12
2、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;
}
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=3~14
2、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;countN;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;countN-1;count++)
sum?+=?Value_buf[count];
return?(char)(sum/(N-2));
}
六、限幅平均滤波
1、方法
每次采
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