嵌入式系统中的数字滤波算法实现与应用

"嵌入式系统中的数字滤波算法在嵌入式测控系统中扮演着重要的角色，尤其是在处理A/D转换后的数据时，能够去除噪声，提高信号的可信度。数字滤波相比硬件滤波有诸多优势，比如无需额外硬件、可靠性强，尤其适合高频或低频信号，并能降低多通道输入产品的成本。本文主要介绍了三种常见的数字滤波算法：限幅滤波、中值滤波和算术平均滤波。 1. 限幅滤波是一种简单的滤波方法，适用于变化缓慢的参数。它基于设定的最大差值△Y，比较相邻两次采样的值，如果变化幅度小于△Y，则认为当前采样有效，否则保持前一次采样的值。这个方法的关键在于设定合适的△Y，通常是根据经验和实验数据来确定。 示例代码： ```c // 假设 yn 是新采样值，yn-1 是旧采样值，△Y 是设定阈值 if (abs(yn - yn-1) <= △Y) { // 采样值有效，更新 valid_value = yn; } else { // 采样值被当作噪声，保留旧值 valid_value = yn-1; } ``` 2. 中值滤波是另一种去噪策略，特别是针对脉冲噪声效果良好。它通过对参数连续N次采样（N通常为奇数），然后排序并选取中间值作为有效值。这种方法不适用于快速变化的参数，因为可能会丢失真实信号的变化。 示例代码： ```c // 假设 samples[N] 是N次采样的数组，N为奇数 sort(samples); valid_value = samples[N/2]; ``` 3. 算术平均滤波是通过对连续采样的数据求平均值来平滑信号。它适用于处理具有随机干扰的信号，可以减小噪声的影响，但可能会降低对快速变化信号的响应速度。 示例代码： ```c // 假设 sum 和 count 分别为累计采样值和采样次数 sum += yn; count++; if (count > 0) { valid_value = sum / count; } ``` 在实际应用中，这些滤波算法可以根据具体需求进行组合或者改进，以适应不同的系统和环境条件。例如，可以结合限幅滤波和算术平均滤波，既能去除大的噪声脉冲，又能平滑随机噪声。另外，还可以使用更复杂的滤波器，如滑动平均滤波、加权平均滤波、卡尔曼滤波等，以获得更好的滤波效果。" 注意：以上代码示例是简化版，实际应用中可能需要考虑更多的边界条件和优化措施。