单片机ADC十大常用C语言滤波算法详解

主要内容：本文详细介绍了在单片机应用程序设计中广泛使用的十大C语言滤波算法，包括限幅滤波、中位值滤波、算术平均滤波、递推平均滤波等多种方法的原理及其优劣对比和应用场景。 适用人群：针对从事嵌入式系统或者控制系统开发的技术员以及相关专业的学生。 使用场景及目标：旨在帮助相关人员理解和选用最合适的滤波手段解决具体工程中存在的问题。 在单片机应用程序设计中，数字滤波算法的选取对于系统性能有着至关重要的影响。随着嵌入式系统和控制系统的广泛应用，如何正确选择和应用滤波算法显得尤为重要。本文详细介绍了十种广泛应用于单片机ADC采样的C语言数字滤波算法，每种算法都有其特点、适用场景以及优缺点。 一、限幅滤波法 限幅滤波法是一种简单有效的滤波方式，它通过设定一个最大偏差值A来判断新采样值的有效性。如果新旧采样值之差超过A，则用上一次的采样值代替本次值。限幅滤波法适用于抵抗偶然因素引起的脉冲干扰，其平滑度较差，无法抑制周期性干扰。 二、中位值滤波法 中位值滤波法通过连续采集多个样本值，并对其进行排序后取中间值作为有效输出。这种滤波方法对于温度、液位这类变化缓慢的信号具有良好的滤波效果，能有效克服因偶然因素引起的波动干扰。然而，对于快速变化的参数，如流量和速度等，中位值滤波法并不适用。 三、算术平均滤波法 算术平均滤波法通过计算连续N个采样值的算术平均值来得到新的输出值。这种滤波方法可以提高信号的平滑度，但同时也会降低系统的灵敏度。N值的选择取决于被测量的特性，例如一般流量时N=12，而压力测量时N=4。算术平均滤波法不适用于测量速度较慢或需要快速数据计算的实时控制场合，因为这种方式会大量消耗RAM资源。 四、递推平均滤波法 递推平均滤波法的核心思想是使用一个固定长度的队列，每次新数据到来时放入队尾，并移除队首的一个数据，然后对队列中数据进行算术平均。递推平均滤波法对周期性干扰有良好的抑制作用，但对偶然出现的脉冲性干扰抑制能力较弱，且同样会消耗较多的RAM资源。 五、中位值平均滤波法 中位值平均滤波法结合了中位值滤波和算术平均滤波的优势，连续采样N个数据后去除一个最大值和一个最小值，再对剩余N-2个数据进行算术平均。这种滤波方式能够有效地消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差。然而，它同样存在着处理速度慢和资源消耗大的问题。 除了以上提到的五种滤波方法，文章还详细介绍了另外五种C语言滤波算法，包括但不限于以下几种： 六、加权递推平均滤波法 加权递推平均滤波法在递推平均滤波法的基础上为每个采样值分配不同的权重，以期获得比普通递推平均滤波法更好的滤波效果。权重的选择取决于系统的具体要求和采样值的重要性。 七、一阶滞后滤波法 一阶滞后滤波法适用于对滤波速度要求不是非常高的系统。它通过计算新旧采样值的加权平均来更新输出值。这种方法对信号的平滑处理效果较好，但响应速度相对较慢。 八、指数滤波法 指数滤波法是一种递归滤波方法，它为最近的一次采样值赋予较大的权重，而将旧的采样值的权重按指数衰减。因此，指数滤波法对最近的采样值变化反应快速，对过去的采样值影响较小。 九、卡尔曼滤波法 卡尔曼滤波法是一种自适应滤波方法，它基于系统模型和测量数据的不确定性来预测系统状态，并不断更新滤波器的参数以获得最佳估计。卡尔曼滤波法在控制理论、机器人导航和信号处理等领域有广泛应用。 十、小波变换滤波法 小波变换滤波法基于小波分析的理论，适用于处理非平稳信号的滤波问题。它能有效地提取信号中的局部特征，并能够将信号分解为不同尺度的组成部分，以实现对信号的精确滤波。 以上介绍的十种C语言滤波算法各有特点，适用于不同的应用场景。在实际应用中，选择合适的滤波算法需要考虑信号的特性、系统的实时性要求、资源的限制等因素。了解每种滤波算法的优缺点，能够帮助嵌入式系统和控制系统的技术人员或相关专业的学生更好地完成任务，提高系统的稳定性和可靠性。