单片机数字滤波算法实现及优缺点

"这篇资源介绍了如何在单片机中使用C语言实现简单的数字滤波算法，以克服数据采集过程中的随机误差。通过软件算法实现数字滤波，具有成本低、实时性强、灵活性高等优点。文章列举了限幅滤波法和中值滤波法两种常见的滤波方法，并给出了相应的C语言代码示例。" 在单片机系统中，数字滤波是一种常见的噪声抑制技术，用于处理由于随机干扰导致的数据不准确。本文主要探讨了如何在C语言环境下针对单片机实现这一功能。首先，文章强调了数字滤波在硬件和软件上的优势，包括无需额外硬件成本、多通道共享、滤波特性的可调性以及适用于低频信号过滤。 接着，文章提到了两种滤波算法： 1. **限幅滤波法**：这种算法通过对相邻两次采样的增量进行比较，如果增量的绝对值超过预设的最大差值A，则认为采样数据有误，采用上一次的采样值。限幅滤波适用于变化缓慢的物理量，如温度或位置。在实际应用中，A的值需要根据具体应用场景来设定。 ```c #define A // 允许的最大差值 char data; // 上一次的数据 char filter() { char data_new; // 新数据变量 data_new = get_data(); // 获得新数据变量 if ((data_new - data) > A || (data - data_new > A)) { return data; } else { return data_new; } } ``` 2. **中值滤波算法**：这种方法适用于消除脉冲噪声，它涉及对参数连续采样N次（通常N为奇数），然后取这些采样值的中位数作为最终滤波结果。这种方法能有效去除离群值，提高数据的准确性。 这些滤波算法在实际工程中具有广泛的应用，例如在传感器数据处理、通信信号的噪声抑制以及控制系统中的数据预处理等方面。通过灵活选择和调整滤波算法，可以适应不同场景的需求，确保单片机系统能够准确地获取和处理数据。