单片机滤波算法详解：平均值、限幅与中位值

"本文介绍了单片机常用的几种滤波算法，包括限幅滤波法、中位值滤波法和算术平均滤波法，并提供了C语言实现的代码示例。这些滤波算法用于处理从AD转换器获取的数据，以去除噪声和脉冲干扰，提高数据的稳定性和准确性。" 在单片机系统中，由于环境因素和硬件限制，采集到的数据往往含有噪声和不稳定性，这时就需要应用滤波算法来改善数据质量。以下是对三种滤波算法的详细说明： 1. **限幅滤波法**： - 原理：设定一个允许的最大偏差值A，当连续两次采样的数据差值不超过A时，新值被认为有效；若超过A，则保留旧值，以此来过滤掉大偏差的异常值。 - 优点：能够有效抑制偶发的脉冲干扰。 - 缺点：对周期性干扰无能为力，且平滑度较低。 - 示例代码： ```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：连续采集N次数据，然后排序取中间值作为有效值，通常N取奇数，以避免平均现象。 - 优点：对偶然的波动干扰有良好过滤效果，适合处理变化缓慢的参数，如温度、液位。 - 缺点：不适合处理快速变化的参数，如流量、速度。 - 示例代码： ```c #define N 11 char filter() { char value_buf[N]; char 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 - 1; 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：连续取N个采样值求平均，通过调整N值可以在平滑度和灵敏度之间找到平衡。 - 优点：适用于大多数具有随机干扰的信号，能保持信号的平均值，适用于流量、压力等参数的滤波。 - 缺点：对于阶跃变化的信号响应较慢，可能延迟信号的真实变化。 - 示例代码： ```c // 根据实际应用场景调整N值 #define N 12 float filter() { float sum = 0, avg; for (int i = 0; i < N; i++) { sum += get_ad(); delay(); } avg = sum / N; return avg; } ``` 这三种滤波算法各有其适用场景，选择哪种滤波方法取决于具体应用需求，如抗干扰能力、实时性、精度等因素。在实际应用中，还可以结合使用多种滤波方法，以达到更好的滤波效果。