stm32单片机滑动均值滤波算法代码

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：

#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：

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滑动均值滤波大妈

滑动均值滤波是一种常见的数字信号处理方法，可以用于信号去噪。在STM32中实现滑动均值滤波可以通过以下步骤进行：

1. 定义一个数组用于存储采样数据，数组长度即为滤波窗口大小。
2. 定义一个变量用于存储当前采样数据的下标。
3. 定义一个变量用于存储滤波后的结果。
4. 在采集到新的数据时，将数据存入数组中，并更新下标。
5. 计算数组中所有数据的平均值，作为滤波后的结果。

下面是一个简单的代码示例：

#define FILTER_WINDOW_SIZE 10

float data[FILTER_WINDOW_SIZE];
int current_index = 0;

float sliding_average_filter(float new_data) {
    // 将新数据存入数组
    data[current_index] = new_data;
    // 更新下标
    current_index = (current_index + 1) % FILTER_WINDOW_SIZE;
    // 计算平均值
    float sum = 0;
    for (int i = 0; i < FILTER_WINDOW_SIZE; i++) {
        sum += data[i];
    }
    float average = sum / FILTER_WINDOW_SIZE;
    return average;
}

在实际应用中，滤波窗口大小可以根据实际情况进行调整，以达到最佳的滤波效果。此外，还可以使用其他的滤波算法来进一步提高滤波效果。