挖掘数据价值，掌握单片机100个数据采集与处理技巧

# 1. 单片机数据采集与处理基础**

单片机数据采集与处理是利用单片机对物理世界中的各种信号进行采集、处理和输出的过程。它广泛应用于工业控制、医疗保健、环境监测等领域。

单片机数据采集涉及传感器选型、数据采集电路设计、数据采集软件实现等方面。传感器是将物理信号转换为电信号的器件，其类型和工作原理决定了数据采集的精度和可靠性。数据采集电路负责将传感器输出的电信号进行放大、滤波和转换，以满足单片机的输入要求。数据采集软件则负责对采集到的数据进行处理，包括滤波、校准、分析和存储。

单片机数据处理包括数据预处理、数据分析和数据存储与传输。数据预处理对采集到的数据进行滤波和校准，以消除噪声和提高精度。数据分析对数据进行统计分析或机器学习算法处理，从中提取有价值的信息。数据存储与传输负责将处理后的数据存储在非易失性存储器中或通过通信接口传输到其他设备。

# 2.1 传感器原理及选型

### 2.1.1 传感器类型及工作原理

传感器是一种将物理量或化学量转换为电信号的器件，广泛应用于单片机数据采集系统中。常见的传感器类型包括：

- **温度传感器：**测量温度变化，如热敏电阻、热电偶、红外传感器。
- **湿度传感器：**测量空气中水蒸气含量，如电容式湿度传感器、电阻式湿度传感器。
- **光照传感器：**测量光照强度，如光敏电阻、光电二极管。
- **压力传感器：**测量气体或液体的压力，如压阻式压力传感器、电容式压力传感器。
- **加速度传感器：**测量物体加速度，如压电式加速度传感器、电容式加速度传感器。

每种传感器都有其独特的原理和特性，在选型时需要考虑测量范围、精度、灵敏度、响应时间等因素。

### 2.1.2 传感器选型及安装注意事项

传感器选型应根据具体应用场景和测量要求进行，需要考虑以下因素：

- **测量范围：**传感器可测量的最小和最大值。
- **精度：**传感器测量值的准确度，通常以百分比表示。
- **灵敏度：**传感器对被测量的变化的响应程度。
- **响应时间：**传感器从被测量的变化到输出信号稳定的时间。
- **环境适应性：**传感器在不同温度、湿度、振动等环境条件下的稳定性和可靠性。

传感器安装应遵循以下注意事项：

- **远离干扰源：**避免安装在强磁场、高压设备或其他可能产生干扰的设备附近。
- **正确接线：**严格按照传感器说明书要求进行接线，避免短路或接反。
- **牢固固定：**传感器应牢固固定，避免松动或脱落影响测量精度。
- **定期校准：**定期对传感器进行校准，确保其测量精度和稳定性。

# 3. 单片机数据处理技术

### 3.1 数据预处理

#### 3.1.1 数据滤波

数据滤波是去除数据中不需要的噪声和干扰，从而提高数据质量的过程。常见的滤波方法包括：

- **移动平均滤波：**对数据进行平均，以平滑噪声。
- **中值滤波：**对数据进行排序，并取中间值作为滤波后的值。
- **卡尔曼滤波：**一种递归滤波器，可以根据测量值和状态估计值更新状态估计。

**代码示例：**

#include <stdlib.h>

// 移动平均滤波
float moving_average(float *data, int size, int window_size) {
  float sum = 0;
  for (int i = 0; i < window_size; i++) {
    sum += data[i];
  }
  return sum / window_size;
}

// 中值滤波
float median_filter(float *data, int size, int window_size) {
  qsort(data, size, sizeof(float), compare_float);
  return data[window_size / 2];
}

// 卡尔曼滤波
struct kalman_filter {
  float A;
  float B;
  float C;
  float D;
  float P;
  float Q;
  float R;
  float x;
  float y;
};

void kalman_filter_init(struct kalman_filter *kf, float A, float B, float C, float D, float P, float Q, float R, float x, float y) {
  kf->A = A;
  kf->B = B;
  kf->C = C;
  kf->D = D;
  kf->P = P;
  kf->Q = Q;
  kf->R = R;
  kf->x = x;
  kf->y = y;
}

void kalman_filter_update(struct kalman_filter *kf, float z) {
  kf->x = kf->A * kf->x + kf->B * u;
  kf->P = kf->A * kf->P * kf->A + kf->Q;
  kf->y = kf->C * kf->x + kf->D * v;
  kf->K = kf->P * kf->C / (kf->C * kf->P * kf->C + kf->R);
  kf->x = kf->x + kf->K * (z - kf->y);
  kf->P = (1 - kf->K * kf->C) * kf->P;
}

#### 3.1.2 数据校准

数据校准是将测量值与参考值进行对比，并根据偏差进行调整的过程。常见的校准方法包括：

- **线性校准：*