单片机滤波算法详解：限幅与中位值方法

本资源是一份详细的"十大滤波算法程序大全"，专为单片机应用设计，旨在帮助用户理解和实现不同类型的滤波方法。主要涵盖了两种滤波技术：限幅滤波法和中位值滤波法。 1. **限幅滤波法** - **函数名称**：AmplitudeLimiterFilter() - **优点**：此算法能够有效地消除由偶然因素引起的脉冲干扰，提高信号的稳定性。 - **缺点**：对于周期性干扰无能为力，而且可能会牺牲一定程度的信号平滑度。 - **实现步骤**： - 获取当前值：通过GetAD()函数。 - 变量管理：全局变量Value记录上次有效采样，NewValue用于存储新采样值，ReturnValue作为返回值。 - 函数逻辑：如果新值与旧值的差超过预设的最大误差值A（由用户设定），则取旧值；否则取新值。 - 示例代码展示了如何定义常量A和调用该函数。 2. **中位值滤波法** - **函数名称**：MiddlevalueFilter() - **优点**：适用于波动性较强的信号，如温度和液位监测，可以平滑缓慢变化的数据。 - **缺点**：对于快速变化的数据（如流量或速度）滤波效果不佳。 - **工作原理**： - 使用GetAD()获取当前值，并配合一个延迟函数Delay()来降低噪声影响。 - 数据处理：使用数组ArrDataBuffer[]存储一次性采集的N组数据，通过冒泡排序算法找到中间值作为滤波结果。 - 变量和常量说明：涉及临时寄存器Temp，循环变量i、j、k以及数组长度N。 这些滤波算法在实际单片机项目中，特别是传感器数据处理中非常有用，可以帮助系统更好地稳定信号、减少噪声，提升数据质量。掌握并灵活运用这些方法，能够增强对硬件的控制能力和数据分析能力。