stm32单片机滑动均值滤波算法代码

时间: 2024-11-05 15:01:14 浏览: 77
STM32单片机上实现滑动平均滤波算法,通常用于处理传感器数据,减少噪声干扰。这是一个简单的10点滑动平均滤波算法示例: ```c #include "stm32f1xx.h" #define FILTER_SIZE 10 // 滤波窗口大小 volatile int buffer[FILTER_SIZE]; // 滑动窗口数组 int index = 0; // 当前读取位置 int sum = 0; // 滤波结果临时存储 void update_filter(int input) { buffer[index] = input; sum += input; // 新输入累加到总和 if (index == FILTER_SIZE - 1) { // 当满窗时 index = 0; // 从头开始新循环 } else { index++; // 移动指针到下一个位置 } sum -= buffer[index - FILTER_SIZE]; // 减去移除的旧值 } // 获取平滑后的值 int get_smoothed_value() { return sum / FILTER_SIZE; } ``` 在这个代码中,`update_filter`函数会将新的数据添加到窗口的头部,并从尾部移除数据进行计算。`get_smoothed_value`则是返回经过滤波处理后的平均值。
相关问题

stm32单片机滑动均值滤波算法

STM32单片机上的滑动平均滤波算法是一种数字信号处理技术,用于减少测量数据中的噪声或波动,提高数据稳定性。其基本原理是将连续采集的一组数据按照一定的窗口大小(比如一个固定长度的数组),取每个时刻的数据点,并计算这些点的算术平均值作为当前的结果。这个过程会“滑动”窗口,不断移除最旧的数据点并添加新的数据,从而得到一个平滑的趋势。 在STM32中,通常的做法如下: 1. 定义一个固定大小的缓冲区(如数组)存储输入数据。 2. 当有新数据到来时,将它加到缓冲区的一个端口。 3. 算法开始时,计算当前窗口内的所有数据的平均值。 4. 如果窗口已满,删除窗口另一端的数据以腾出空间给新数据。 5. 更新平均值,然后保存或输出当前的滑动平均值。 以下是一个简化版的伪代码示例: ```c typedef float DataPoint; DataPoint filter_buffer[WINDOW_SIZE]; int buffer_index = 0; void update_filter(DataPoint new_data) { // 滑动窗口操作 if (buffer_index == WINDOW_SIZE - 1) { buffer[buffer_index] = new_data; // 删除最旧的数据 } else { buffer[buffer_index++] = new_data; } // 计算平均值 DataPoint sum = 0; for (int i = 0; i < WINDOW_SIZE; ++i) { sum += buffer[i]; } DataPoint average = sum / WINDOW_SIZE; // 输出或更新平均值 process_average(average); } ```

stm32单片机ad采集常用的十种滤波算法

STM32单片机AD采集常用的十种滤波算法有: 1. 均值滤波:通过计算一组采样值的平均值来消除噪声。 2. 中值滤波:通过取一组采样值的中间值来消除噪声,适用于脉冲噪声。 3. 限幅滤波:将采样值限制在一个指定范围内,超出范围的值被替换为边界值。 4. 加权滑动平均滤波:为每个采样值赋予不同的权重,计算加权平均值来消除噪声。 5. Kalman滤波:通过融合两个或多个传感器的测量值和状态预测模型来估计真实值,能够提供更精确的估计结果。 6. 最小二乘滤波:根据数据之间的相关性,通过最小化残差平方和来估计真实值。 7. 自适应滤波:根据环境变化自动调整滤波参数,适应不同的噪声环境。 8. 消抖滤波:通过延时采样值和比较当前采样值与历史采样值的差异来消除噪声。 9. 低通滤波:通过只保留低频成分,滤除高频噪声。 10. 高通滤波:通过只保留高频成分,滤除低频噪声。 这些滤波算法可以根据具体需求进行选择和组合,可以有效地提高AD采集的准确性和稳定性,使得单片机采集的数据更加可靠和精确。
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