ADC多通道采集滤波取平均值

实现ADC多通道采集后的滤波与求平均值
在嵌入式系统中，对于ADC多通道采集的数据进行有效的滤波和求平均值处理可以显著提升数据的稳定性和准确性。以下是具体实现方式：
数据结构设计
为了高效管理多个通道的数据，在程序初始化阶段定义数组存储各通道的原始采样值以及经过初步处理的结果。
#define CHANNELS 8 // 假设有8个通道
#define SAMPLE_SIZE 50 // 每个通道每次连续采集样本数量

float adc_raw_data[CHANNELS][SAMPLE_SIZE]; // 存储每一轮采集到的所有通道原始AD值
float filtered_adc_value[CHANNELS]; // 经过简单算术平均之后得到较为平滑稳定的最终结果
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DMA传输配置
利用DMA控制器完成自动化的高速数据搬运工作，减少CPU负担的同时提高了实时性能。当一次完整的扫描结束时触发中断通知处理器准备后续操作[^3]。
平均值计算逻辑
遍历每一个通道内的所有样本点，累加其数值后再除以总项数获得该轮次下对应位置上的平均电平高度作为输出量之一；考虑到浮点运算可能带来的额外开销，在某些应用场景里也可以采用定点算法近似代替。
void calculate_average(void){
int ch, sample;

for(ch = 0; ch < CHANNELS; ++ch){
float sum = 0;

for(sample = 0; sample < SAMPLE_SIZE; ++sample){
sum += adc_raw_data[ch][sample];
}

filtered_adc_value[ch] = (sum / SAMPLE_SIZE);

/* 如果需要转换成实际电压单位 */
//filtered_adc_value[ch] *= VREF / ADC_MAX_VALUE;
}
}
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加权移动平均或其他高级滤波技术的应用
除了简单的算术平均外，还可以考虑引入更多复杂的数字信号处理手段来进一步优化信噪比表现，比如指数加权移动平均(Exponential Weighted Moving Average)，它赋予最近几次测量更大的权重从而更快响应输入变化趋势而不失整体平稳特性[^2]。