写出arduino采集ADC的滤波程序

以下是一个基于移动平均滤波的 Arduino ADC 采集滤波程序：

const int NUM_SAMPLES = 10;
int samples[NUM_SAMPLES];
int sampleIndex = 0;
int runningTotal = 0;
int average = 0;

void setup() {
  Serial.begin(9600);
}

void loop() {
  int sensorValue = analogRead(A0);
  runningTotal -= samples[sampleIndex];
  runningTotal += sensorValue;
  samples[sampleIndex] = sensorValue;
  sampleIndex = (sampleIndex + 1) % NUM_SAMPLES;
  average = runningTotal / NUM_SAMPLES;
  Serial.println(average);
  delay(10);
}

该程序使用一个长度为 `NUM_SAMPLES` 的样本数组，每次循环从 ADC 读取一个值，并将其存储在样本数组中。然后，程序从样本数组中减去最旧的值并加上最新的值，以计算当前的移动平均值。最后，程序将平均值输出到串口，并延迟 10 毫秒以降低采样频率。

相关问题

arduino超声波卡尔曼滤波

卡尔曼滤波是一种滤波算法，它的作用是减少噪声和干扰对数据测量的影响，特别适用于需要对模拟量进行滤波的情况。对于使用Arduino和超声波传感器的小实验，你可以使用卡尔曼滤波来对读取的模拟量进行滤波，以减少噪声和干扰的影响。
卡尔曼滤波的原理相对复杂，但是通俗来讲，它通过结合先验信息和测量值，来估计真实的状态值，并且不断地进行更新和校正，从而得到更准确的估计值。在Arduino中，你可以使用相应的库和代码实现卡尔曼滤波算法来处理超声波传感器的数据，使得读取的模拟量更加稳定和可靠。

首先，你需要导入相应的卡尔曼滤波库，并定义一个卡尔曼滤波对象。然后，在每次读取超声波传感器的模拟量时，将其作为测量值输入到卡尔曼滤波器中，并通过调用相应的滤波函数来获取滤波后的结果。这样，你就可以得到经过卡尔曼滤波处理的模拟量数据，从而减少噪声和干扰的影响。

卡尔曼滤波的具体实现和参数调节可能需要一定的理论基础和实践经验，因此建议你在使用卡尔曼滤波算法之前，先学习相关的理论知识，并参考相应的教程和示例代码来进行实践。 通过合适的参数调节和优化，你可以得到更好的滤波效果，使得超声波传感器的读取结果更加准确和可靠。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [数据处理小技巧1——卡尔曼滤波的通俗理解及其python代码实现](https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/103094059)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

Arduino IDE平滑滤波

在Arduino IDE中实现平滑滤波，可以使用滑动平均滤波算法。该算法简单易懂，用于去除信号噪声中的瞬时性干扰，从而得到更加平稳的信号。

滑动平均滤波算法的基本思路是：对一组连续的采样值进行加权平均，通过不断更新平均值，去除突变的单次采样值对整体的干扰。

以下是一个简单的Arduino代码示例，演示如何使用滑动平均滤波算法对模拟输入信号进行平滑处理：

int analogPin = A0; // 模拟输入引脚
int numReadings = 10; // 采样次数
int readings[10]; // 存储每次采样的值
int readIndex = 0; // 当前采样索引
int total = 0; // 所有采样值的总和
int average = 0; // 平均值

void setup() {
  Serial.begin(9600); // 初始化串口通信
  for (int i = 0; i < numReadings; i++) {
    readings[i] = 0;
  }
}

void loop() {
  total = total - readings[readIndex]; // 减去旧值
  readings[readIndex] = analogRead(analogPin); // 读取新值
  total = total + readings[readIndex]; // 加上新值
  readIndex = (readIndex + 1) % numReadings; // 更新采样索引
  average = total / numReadings; // 计算平均值
  Serial.println(average); // 输出平均值
  delay(10); // 稍微延迟一下
}

在上面的代码中，我们使用一个固定大小的数组存储每次采样的值，然后通过循环更新数组中的值，计算最新的平均值，并输出到串口。通过不断更新平均值，我们可以在一定程度上去除信号噪声中的瞬时性干扰，从而得到更加平稳的信号。