单片机数字滤波实现与算法解析

"ADC数字滤波原理，STM32单片机使用ADC采样时求平均值的计算方法，数字滤波器设计，单片机数据采集系统中的噪声滤除，中位值滤波，算术平均滤波，加权平均滤波" 在数字信号处理领域，ADC（Analog-to-Digital Converter，模数转换器）负责将模拟信号转换为数字信号，以便于单片机进行处理。STM32单片机因其强大的性能和丰富的资源，常用于数据采集系统，尤其是在需要实时处理ADC采样数据的场合。在ADC采样过程中，由于环境噪声、电子元件的热噪声等因素，采样结果往往会包含噪声，因此需要进行滤波处理以提高数据的准确性。 数字滤波是一种在数字域内对信号进行处理的技术，它可以有效地去除噪声，提升信号质量。本文着重介绍了三种常见的数字滤波方法： 1. **中值滤波**：这种方法适用于消除离群点（outliers）和脉冲噪声。它通过连续采样N个数据点，然后对这些数据进行排序，选取中间值作为本次采样的有效值。排序算法如冒泡排序。中值滤波能够较好地保留信号边缘，防止噪声引起的数据突变。 2. **算术平均滤波**：这是一种简单的滤波方法，通过计算一段时间内的所有采样值的平均值来平滑信号。公式为：平均值 = (第1次采样值 + 第2次采样值 + ... + 第N次采样值) / N。这种方法对连续的随机噪声有较好的抑制效果，但可能会使信号的动态响应变得较慢。 3. **加权平均滤波**：相比于算术平均滤波，加权平均滤波器给予最近的采样值更高的权重，以提高对快速变化信号的响应。权重可以根据实际需求进行设置，例如，较新的采样值可以赋予更大的权重，而较旧的采样值则赋予较小的权重。 在单片机系统中，可以通过C语言编写程序实现这些滤波算法。例如，`get_data()`函数用于获取ADC的采样值，`delay()`函数则用于控制采样间隔。通过Proteus软件进行仿真，可以直观地验证滤波算法的效果。此外，AD（Analog-to-Digital）和DA（Digital-to-Analog）转换器的使用，能够实现数据的采集与输出，进一步完善系统的功能。 综合考虑，选择合适的滤波算法取决于具体应用的需求，如噪声特性、信号变化速度以及系统实时性要求。在实际工程应用中，可能需要根据系统噪声环境和性能指标灵活选择或组合这些滤波方法。