adc采样平均值滤波程序

这个程序使用的是中位值平均滤波法，可以滤掉突变信号。具体实现方式是通过连续采样N个数据，然后对数据从小到大排序，去掉最大值和最小值，对剩余的N-2个值计算算数平均值。这个程序可以通过结构体指针传值的方式实现一个程序实现多组信号的滤波。主程序中循环读取AD口的采样值，并将采样值通过中位值平均滤波算法进行滤波，通过串口分别打印原始采样值和滤波后的值，并通过串口将数据打印来，并在串口波形软件上显示。

相关问题

帮我写一个adc的平均值滤波，输入参数为一个adc采集值

当然可以。ADC（Analog-to-Digital Converter，模拟到数字转换器）的平均值滤波通常用于平滑信号并减少噪声的影响。这里是一个简单的Python示例，使用列表来存储最近的n个采样值，然后计算它们的平均值：

class AverageFilter:
    def init(self, n_samples):
        self.samples = [0] * n_samples
        self.n_samples = n_samples
def add_sample(self, adc_value):
    # 将新的adc值添加到列表末尾，并移除第一个值
    self.samples.append(adc_value)
    if len(self.samples) > self.n_samples:
        self.samples.pop(0)

def get_average(self):
    return sum(self.samples) / self.n_samples if self.n_samples else None

使用示例
filter = AverageFilter(5)  # 设置滤波窗口大小为5
for i in range(10):  # 假设有10个连续的adc读数
    new_adc = get_next_adc_reading()  # 获取实际ADC读取值
    filter.add_sample(new_adc)
    average = filter.get_average()
    print(f"当前平均ADC值: {average}")

帮我写一个stm32的adc的平均值滤波，输入参数为一个adc采集值

在STM32微控制器中，ADC（Analog-to-Digital Converter）的平均值滤波通常用于减少采样噪声和提高测量精度。下面是一个简单的示例，假设你已经有了一个函数get_adc_value()来获取ADC的单次转换结果。我们将创建一个全局变量存储当前的平均值，然后在每次新的ADC读取到来时更新这个平均值。
// 定义一个全局变量存储平均值
uint16_t average ADCValue = 0;
uint8_t sampleCount = 0; // 记录样本数

void filter_average(uint16_t adcSample) {
// 更新平均值，这里我们选择算术平均法
average = (average * sampleCount + adcSample) / (sampleCount + 1);

// 如果达到预设的滤波周期或首次采样，则增加样本计数
if (sampleCount == 0 || ++sampleCount < FILTER_SAMPLES) {
return; // 还没达到滤波周期，继续收集数据
} else {
// 当收集到足够样本后，实际使用的平均值就是计算后的值
// 并可用于后续处理
// ...
}
}

// 在每次ADC转换结束后调用此函数
void adc_conversion_done(uint16_t adcConvertedValue) {
filter_average(adcConvertedValue);
}

在这个例子中，FILTER_SAMPLES是设定的滤波周期，比如5次、10次等，你可以根据需要调整。当采集到足够的样本数后，filter_average函数会返回一个平滑的平均值。