嵌入式测控系统中的数字滤波算法及其C语言实现

嵌入式测控系统中的数字滤波算法是处理模拟信号A/D转换后噪声和干扰的关键技术。这些算法主要包括限幅滤波、中值滤波、算术平均滤波和去极值平均滤波。 1. 限幅滤波：这是一种简单但实用的方法，它通过设定一个最大变化幅度△Y，如果采样值的变化小于这个阈值，就认为是有效的。其核心是确定合理的阈值，对于缓慢变化的参数如温度、湿度和液位，这种方法非常有效。参考程序展示了如何根据采样值yn和yn-1进行判断。 2. 中值滤波：此方法适用于连续采样N次（一般为奇数），然后取中间值作为有效值。它特别适合处理变化平缓的信号，但对于快速变化的情况可能效果不佳。在设计时需注意采样次数的选择。 3. 算术平均滤波：通过对目标参数进行多次采样并求平均值，可以去除随机干扰。这种方法适用于信号有明确平均值的情况，但采样次数过多会牺牲系统的灵敏度。通常选择2的整数次幂作为采样次数，以简化计算。 4. 去极值平均滤波（防脉冲干扰平均值滤波）：针对算术平均滤波可能无法完全消除脉冲干扰的问题，去极值滤波会剔除明显偏离真实值的采样值，提高输出值的精度。它增强了滤波算法对脉冲噪声的抗干扰能力。 在嵌入式测控系统中，选择哪种滤波算法取决于信号的特性、实时性和成本等因素。数字滤波算法的实现不仅涉及算法的选择，还需要考虑硬件资源限制和性能优化。通过C编程实现这些算法时，需要确保代码的效率和稳定性，以满足系统实时性和响应速度的要求。此外，算法的调试和验证也是必不可少的步骤，以确保在实际应用中的有效性。