给我一个常用的电流滤波算法,要求8051单片机可以效率高,请写出例程

一个常用的电流滤波算法是移动平均滤波算法。

移动平均滤波算法是一种简单有效的滤波方法，它通过对一定时间内的采样值进行平均，来降低噪声的影响。

在8051单片机上实现移动平均滤波算法的例程如下：

#include <stdio.h>

#define SAMPLE_SIZE 10  // 采样值数量
#define WINDOW_SIZE 5   // 窗口大小

int samples[SAMPLE_SIZE];   // 采样值数组
int index = 0;              // 当前采样值索引
int sum = 0;                // 当前窗口内的采样值总和

// 初始化采样值数组
void init_samples() {
    for (int i = 0; i < SAMPLE_SIZE; i++) {
        samples[i] = 0;
    }
}

// 获取当前采样值
int get_sample() {
    // 假设采样值是通过ADC获取的，这里返回随机值模拟ADC采样
    return rand() % 100;
}

// 更新窗口内的采样值总和
void update_sum() {
    sum = 0;
    for (int i = 0; i < WINDOW_SIZE; i++) {
        sum += samples[(index + i) % SAMPLE_SIZE];
    }
}

// 计算移动平均值
int moving_average() {
    return sum / WINDOW_SIZE;
}

int main() {
    init_samples();     // 初始化采样值数组

    // 模拟采样
    for (int i = 0; i < SAMPLE_SIZE; i++) {
        int sample = get_sample();      // 获取当前采样值
        samples[index] = sample;        // 将当前采样值存入数组
        index = (index + 1) % SAMPLE_SIZE;  // 更新当前采样值索引
        update_sum();                   // 更新窗口内的采样值总和
        int average = moving_average(); // 计算移动平均值
        printf("Sample: %d, Average: %d\n", sample, average);
    }

    return 0;
}

在上述例程中，我们使用了一个长度为`SAMPLE_SIZE`的采样值数组来存储每次采样得到的值。每次获取一个新的采样值时，我们将其存入数组中，并更新当前采样值索引。然后，我们根据当前采样值索引和窗口大小计算出当前窗口内的采样值总和，再根据窗口大小计算出移动平均值。最后，我们将当前采样值和移动平均值打印出来。

需要注意的是，在实际应用中，我们需要根据具体的需求来选择采样值数量和窗口大小。较小的采样值数量和窗口大小可以提高响应速度，但可能会影响滤波效果；较大的采样值数量和窗口大小可以提高滤波效果，但响应速度可能会变慢。