单片机AD滤波算法详解：10种经典策略与案例

本文档探讨了十种经典的滤波算法，着重介绍了递推平均滤波法（滑动平均滤波），也称为算术平均滤波。这种方法在单片机A/D信号采集中广泛应用，特别是在面对电路干扰、电源噪声和电磁干扰导致的信号恶化时。该滤波算法的基本原理是将连续获取的N个采样值存储在一个固定大小的队列中（如流量12次，压力4次，液面4到12次，温度1到4次），按照先进先出的原则更新队列，然后通过计算队列内数据的算术平均值来得到滤波后的结果。这种方法的优点包括对周期性干扰有良好的抑制作用，能提供较高的平滑度，适用于高频振荡的系统。然而，它也有明显的缺点，如灵敏度较低，对偶然出现的脉冲性干扰抑制效果较差，且可能放大脉冲干扰造成的采样偏差，因此在脉冲干扰严重的环境中并不适用。此外，使用滑动平均滤波法会占用较多的RAM资源。 为了实现这种滤波算法，文档提供了一个C语言示例代码，展示了如何用一个字符数组存储N个采样值，以及如何在每次新采样后更新队列和计算平均值。这种方法虽然简单易行，但需要根据具体应用环境调整队列长度N，以优化抗干扰效果与资源使用之间的平衡。 除了滑动平均滤波，文中还提到了其他九种滤波算法，包括但不限于加权平均、限幅滤波、自适应滤波等，每种方法都有其适用范围和优缺点。选择合适的滤波算法需要综合考虑噪声特性、采样信号的性质、系统的实时性和可用资源等因素。尽管这些时域滤波器在实现上相对直观，但对于某些特定的噪声或信号处理需求，可能需要结合频率域滤波器（如IIR或FIR）以获得更精确的结果。这篇文章为工程师们提供了一套全面的工具，帮助他们在实际应用中选择和设计有效的数据采集滤波策略。