ADC滤波 中位值滤波 函数

ADC滤波是指对模拟信号进行采样和量化后，由于量化误差和采样噪声等因素的存在，会导致数字信号中包含一定的噪声。为了去除这些噪声，常常需要采用数字滤波技术。其中，中位值滤波是一种常用的数字滤波方法，其基本思想是将一组数据按照大小排序后取中间值作为滤波结果。具体的中位值滤波函数实现如下（假设输入数据为x，滤波后的输出数据为y，滤波窗口大小为N）：
def median_filter(x, N):
y = []
for i in range(N//2, len(x)-(N//2)):
y.append(np.median(x[i-(N//2):i+(N//2)+1]))
return y
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其中，np.median()函数是Numpy库中的一个函数，用来计算一个数组的中位数。在上述函数中，循环遍历输入数据x的每个位置i，每次取i-(N//2)到i+(N//2)+1这个范围内的数据，计算它们的中位数，作为输出数据y的第i个元素。最终返回输出数据y。
需要注意的是，中位值滤波对于去除突发性的噪声效果较好，但对于周期性的噪声效果会比较差。因此，在实际应用中需要根据具体情况选择合适的滤波方法。

相关问题

ADC滤波 中位值 C滤波

ADC滤波是指使用模数转换器（ADC）进行模拟信号转换为数字信号时，通过对数字信号进行滤波来降低噪声和提高信号质量的一种方法。
中位值滤波是一种非线性数字滤波器，其基本思想是将信号中的每个样本值替换为其周围一定数量的样本值的中位值。这种方法可以有效地去除噪声，尤其适用于脉冲噪声和周期性干扰。
C滤波是一种数字滤波器，其名称来源于其传递函数中的C常数。C滤波器是一种低通滤波器，具有类似于一阶滤波器的频率响应。与中位值滤波器相比，C滤波器可以通过调整C常数来改变其滤波特性，适用于更广泛的信号类型。但是，C滤波器可能会引入一些相位畸变，因此在某些应用中可能需要进行校正。

STM32adc滤波

STM32 ADC 滤波实现方法
对于STM32微控制器中的ADC模块，为了提升数据采集的质量并减少噪声干扰，通常会应用不同的滤波算法。具体到STM32F103C8T6型号，其内置有逐次逼近型ADC支持多达10个外部输入通道[^2]。
卡尔曼滤波与中位值滤波组合方案
一种有效的解决方案是结合卡尔曼滤波和中位值滤波两种技术来处理来自ADC的数据流。这种方法不仅能够有效抑制随机噪声的影响，还能较好地保持原始信号特征不受损。通过这种方式获取更精确稳定的测量结果成为可能[^1]。
以下是基于上述原理编写的简化版代码片段：
#include "stm32f1xx_hal.h"

// 定义全局变量用于存储历史采样点
float history_samples[5]; // 假设我们取最近五个样本做中位数计算
uint8_t sample_index = 0;

void KalmanFilter_Init(Kalman *kf, float Q, float R){
kf->Q = Q;
kf->R = R;
kf->P_est = 1;
}

float KalmanFilter_Update(Kalman *kf, float z_measured){
/* 更新预测 */

// 预测更新部分省略...

return estimated_value;
}
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此段伪代码展示了如何初始化以及迭代更新卡尔曼滤波器的状态参数。实际项目开发过程中还需要考虑更多细节如初始条件设定等[^3]。
接着，在每次完成一次新的AD转换之后调用KalmanFilter_Update()函数传入当前读数值作为观测值z_measured来进行状态估计，并将得到的结果存入数组history_samples[]内供后续求解中位数之用。
最后一步则是编写一个辅助功能用来找出这些保存下来的历史记录里的中间位置元素即所谓的“中位数”，以此代表最终输出给用户的经过双重过滤后的干净信号强度指标。