AD采样C程序：滤波方法与示例

"这篇文档介绍了10种AD(模拟到数字)采样的软件滤波方法，并提供了相关的C语言示例程序。这些滤波方法旨在处理从AD转换器获取的数据，提高测量的稳定性和准确性，减少噪声和干扰。" 在AD采样过程中，由于各种因素，如电子噪声、传感器抖动或外部干扰，可能会导致采样数据不准确。为了改善这种情况，软件滤波技术被广泛应用。以下是三种常见的AD采样滤波方法及其优缺点： 1. 限幅滤波法 - 方法：设定一个阈值A，比较连续两次采样值的差值。如果差值小于等于A，则采用新值；否则，保留旧值。 - 优点：能够有效地过滤掉偶然的脉冲干扰。 - 缺点：对于周期性干扰无能为力，且平滑度较低。 ```c #define A 10 char value; char filter() { char new_value; new_value = get_ad(); if ((new_value - value > A) || (value - new_value > A)) return value; return new_value; } ``` 2. 中位值滤波法 - 方法：连续采样N次，将采样值排序，选择中间值作为有效值。N通常取奇数。 - 优点：对偶然波动有很好的抑制作用，适合慢变化的参数。 - 缺点：不适合处理快速变化的参数，如流量和速度。 ```c #define N 11 char filter() { char value_buf[N]; int count, i, j, temp; for (count = 0; count < N; count++) { value_buf[count] = get_ad(); delay(); } for (j = 0; j < N - 1; j++) { for (i = 0; i < N - j; i++) { if (value_buf[i] > value_buf[i + 1]) { temp = value_buf[i]; value_buf[i] = value_buf[i + 1]; value_buf[i + 1] = temp; } } } return value_buf[(N - 1) / 2]; } ``` 3. 算术平均滤波法 - 方法：对连续的N个采样值求平均，N的大小决定平滑度和灵敏度。大N值意味着更好的平滑效果，但灵敏度降低；小N值则相反。 - 应用：N的选择通常取决于具体应用场景，如流量参数可能需要较大的N来获取更稳定的平均值。 除了上述方法，还有移动平均滤波、指数平均滤波、滑动中位数滤波等多种滤波技术。每种方法都有其适用的场景和优化的空间，实际应用中需根据系统需求和环境噪声特性选择合适的滤波算法。通过合理的软件滤波，可以显著提高AD采样数据的可靠性和精确度。