单片机软件滤波技术详解：均值、滑动平均与中位值滤波

"这篇文章主要介绍了单片机软件滤波的两种常见方法，即限幅滤波法和中位值滤波法，这两种方法都是为了在单片机系统中对抗噪声和干扰，提高数据的准确性和稳定性。" 在单片机应用中，由于环境中的电磁干扰和硬件噪声，采集到的数据往往含有误差。为了提高数据的可靠性，通常会采用软件滤波技术。本文主要讲解了10种经典滤波方法中的两种，分别是限幅滤波法和中位值滤波法。 1. **限幅滤波法**： A. 这种方法基于设定一个允许的最大偏差值A，当连续两次采样的值相差不超过A时，认为新值有效。否则，如果新值超出这个范围，就舍弃新值，保留上一次的有效值。 B. 优点：限幅滤波法能有效地排除偶然的脉冲干扰，因为它只考虑在一定范围内的变化。 C. 缺点：对于周期性或连续变化的干扰，限幅滤波法的效果不佳，因为它不能消除这种类型的噪声，同时滤波后的数据平滑度较低。 D. 软件实现：给出的代码示例定义了一个宏A为10，然后通过比较新值和旧值的差值来决定是否采用新值。 2. **中位值滤波法**： A. 中位值滤波法需要连续采样N次（通常取奇数），将这些采样值排序后，选取中间的值作为有效值。 B. 优点：这种方法对于消除偶然的波动干扰非常有效，特别适用于温度、液位等变化缓慢的测量参数。 C. 缺点：对于流量、速度等快速变化的信号，中位值滤波可能会导致信号响应延迟，因为它是基于多次采样并排序的结果。 D. 软件实现：代码示例中定义N为11，通过冒泡排序算法对N个采样值进行排序，然后选取中间值。 以上两种滤波方法各有优缺点，适用于不同的应用场景。选择哪种滤波方法取决于系统的具体需求，例如数据变化的速度、抗干扰的要求以及实时性等因素。在实际应用中，还可能结合其他滤波算法，如滑动平均滤波、卡尔曼滤波等，以达到最佳的滤波效果。对于单片机开发者来说，了解并熟练运用这些滤波技术是提升系统性能和稳定性的关键步骤。