STM32滤波算法源码解析与10种经典实现

资源摘要信息:"本资源包含了针对STM32微控制器的十种常用数字滤波算法的源码，这些算法广泛应用于信号处理领域以提高数据的准确性和可靠性。具体包括限幅滤波、中位值滤波、算术平均滤波、递推平均滤波、中位值平均滤波、限幅平均滤波、一阶滞后滤波、加权递推滤波、消抖滤波以及限幅消抖滤波。每个算法的keil5程序源码都附有详细注释，便于开发者理解和应用。此外，这些算法被整理成PDF文档，方便开发者学习和总结这十种经典算法。" 详细知识点如下： 1. 限幅滤波： 限幅滤波通过设定一个阈值，将输入信号中超出此范围的值限制在阈值内，以此来减少极端噪声值对系统的影响。这适用于传感器读数中可能出现的偶然异常值。在STM32微控制器的应用中，限幅滤波可以通过简单的条件判断语句实现。 2. 中位值滤波： 中位值滤波算法从一组连续的采样值中选取中间值作为滤波结果。这种方法能有效去除偶然出现的极大或极小值。对于有限的数据集，中位值滤波可以显著降低噪声对信号的影响，适合用于对精度要求较高的场合。 3. 算术平均滤波： 算术平均滤波通过计算一定数量的连续采样值的平均数来减少噪声的影响。这种方法适合于信号相对平滑且噪声水平适中的情况。STM32通过累加连续的采样值并除以样本数量来实现算术平均滤波。 4. 递推平均滤波： 递推平均滤波与算术平均滤波相似，但是它会使用前一次计算的平均值和新的采样值来计算新的平均值。这种方法能够减少计算量，同时保持滤波效果。STM32实现递推平均滤波需要在每次采样后更新累加值和采样计数器。 5. 中位值平均滤波： 中位值平均滤波结合了中位值滤波和算术平均滤波的优点，先通过中位值算法处理噪声，再使用算术平均滤波平滑信号。适用于信号较为平稳且有随机噪声的场合。STM32实现该算法需要结合中位值滤波和算术平均滤波的步骤。 6. 限幅平均滤波： 限幅平均滤波是限幅滤波和算术平均滤波的结合体，它既限制了极端值，又利用了平均值来平滑信号。该算法适用于既有偶然极端值又带有一定噪声水平的信号处理。STM32实现时需要在进行平均滤波前对数据进行限幅处理。 7. 一阶滞后滤波： 一阶滞后滤波通过一阶差分方程来实现，其滤波效果依赖于输入信号的变化率。该算法适用于对信号变化反应不是特别敏感的场合，可以减少高频噪声的干扰。在STM32中实现时，通常需要一个反馈系数来确定滤波器的响应速度。 8. 加权递推滤波： 加权递推滤波为递推平均滤波的变种，其中每个采样值根据其重要性被赋予不同的权重。新数据通常会被赋予较高的权重，以确保滤波器对新信号的变化更加敏感。STM32实现此算法时需要确定合适的权重分配。 9. 消抖滤波： 消抖滤波主要用于处理机械开关或者接触器的抖动，这些设备在动作时会产生多次虚假触发信号。通过设置一个延时和连续采样，可以识别并过滤掉这些短暂的不稳定状态。STM32中的消抖滤波通常涉及到软件定时器和状态判断。 10. 限幅消抖滤波： 限幅消抖滤波结合了限幅滤波和消抖滤波的方法，既能抑制信号的极端值，又能消除由于物理接触造成的抖动。在STM32中，实现此算法需要结合判断输入信号是否超出限制范围的逻辑与消抖滤波的处理步骤。 以上各种算法的源码都附有详细的注释，适合开发者直接使用或者根据具体应用场景进行修改优化。同时，为了方便开发者学习和总结这些滤波算法，相关的文档和算法总结也被整理成PDF格式文件，其中详细介绍了每种算法的原理和特点，以及在STM32平台上的具体实现方法。