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。