分享幾種單片機常見的濾波方法

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物聯網的很多終端設備都有傳感器，而這些傳感器很多都會用到模擬量，模擬量就離不開ADC。
然而，我們單片機ADC采集的模擬量基本都會經過“濾波”處理才能使用，下面給大家分享一些常見的ADC濾波算法。
一、限幅濾波 1、方法

根據經驗判斷兩次采樣允許的最大偏差值A

每次采新值時判斷：若本次值與上次值之差A，本次無效，用上次值代替本次。
2、優(yōu)缺點

克服脈沖干擾，無法抑制周期性干擾，平滑度差。3、代碼
/* A值根據實際調，Value有效值，new_Value當前采樣值，程序返回有效的實際值 */
#define A 10
char Value;
char filter()
{
  char new_Value;
  new_Value = get_ad();                                        //獲取采樣值
  if( abs(new_Value - Value) > A)   return Value;             //abs()取絕對值函數
  return new_Value;
}
二、中位值濾波 1、方法

連續(xù)采樣N次，按大小排列

取中間值為本次有效值
2、優(yōu)缺點

克服波動干擾，對溫度等變化緩慢的被測參數有良好的濾波效果，對速度等快速變化的參數不宜。3、代碼
#define N 11
char filter()
{
char value_buf[N];
char count,i,j,temp;
for(count = 0;count //獲取采樣值
{
  value_buf[count] = get_ad();
  delay();
}
for(j = 0;j-1);j++)
  for(i = 0;iif(value_buf>value_buf[i+1])
  {
   temp = value_buf;
   value_buf = value_buf[i+1];
   value_buf[i+1] = temp;
  }
return value_buf[(N-1)/2];
}
三、算數平均濾波 1、方法

連續(xù)采樣N次，取平均

N較大時平滑度高，靈敏度低

N較小時平滑度低，靈敏度高

一般N=12
2、優(yōu)缺點

適用于存在隨機干擾的系統，占用RAM多，速度慢。3、代碼
#define N 12
char filter()
{
int sum = 0;
for(count = 0;countreturn (char)(sum/N);
}
四、遞推平均濾波 1、方法

取N個采樣值形成隊列，先進先出

取均值

一般N=4~12
2、優(yōu)缺點

對周期性干擾抑制性好，平滑度高

適用于高頻振動系統

靈敏度低，RAM占用較大，脈沖干擾嚴重
3、代碼
/* A值根據實際調，Value有效值，new_Value當前采樣值，程序返回有效的實際值 */
#define A 10
char Value;
char filter()
{
  char new_Value;
  new_Value = get_ad();                                        //獲取采樣值
  if( abs(new_Value - Value) > A)   return Value;             //abs()取絕對值函數
  return new_Value;
}
五、中位值平均濾波 1、方法

采樣N個值，去掉最大最小

計算N-2的平均值

N= 3~14
2、優(yōu)缺點

融合了中位值，平均值的優(yōu)點

消除脈沖干擾

計算速度慢，RAM占用大
[/ol]3、代碼
char filter()
{
char count,i,j;
char Value_buf[N];
int sum=0;
for(count=0;countfor(j=0;j-1);j++)
  for(i=0;iif(Value_buf>Value_buf[i+1])
   {
     temp = Value_buf;
     Value_buf= Value_buf[i+1];
      Value_buf[i+1]=temp;
   }
   for(count =1;count-1;count++)
    sum += Value_buf[count];
   return (char)(sum/(N-2));
}
六、限幅平均濾波 1、方法

每次采樣數據先限幅后送入隊列

取平均值
2、優(yōu)缺點

融合限幅、均值、隊列的優(yōu)點

消除脈沖干擾，占RAM較多
3、代碼
#define A 10
#define N 12
char value,i=0;
char value_buf[N];
char filter()
{
char new_value,sum=0;
new_value=get_ad();
if(Abs(new_value-value)  value_buf[i++]=new_value;
if(i==N)i=0;
for(count =0 ;countreturn (char)(sum/N);
}
七、一階滯后濾波 1、方法

取a=0~1

本次濾波結果=（1-a）* 本次采樣 + a * 上次結果
2、優(yōu)缺點

良好一直周期性干擾，適用波動頻率較高場合

靈敏度低，相位滯后
3、代碼
/*為加快程序處理速度，取a=0~100*/
#define a 30
char value;
char filter()
{
char new_value;
new_value=get_ad();
return ((100-a)*value + a*new_value);
}
八、加權遞推平均濾波 1、方法

對遞推平均濾波的改進，不同時刻的數據加以不同權重，通常越新的數據權重越大，這樣靈敏度高，但平滑度低。2、優(yōu)缺點

適用有較大滯后時間常數和采樣周期短的系統，對滯后時間常數小，采樣周期長、變化慢的信號不能迅速反應其所受干擾。3、代碼
/* coe數組為加權系數表 */
#define N 12
char code coe[N]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};
char code sum_coe={1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12};
char filter()
{
char count;
char value_buf[N];
int sum=0;
for(count=0;countfor(count=0;countreturn (char)(sum/sum_coe);
}
九、消抖濾波 1、方法

設置一個濾波計數器

將采樣值與當前有效值比較

若采樣值=當前有效值，則計數器清0

若采樣值不等于當前有效值，則計數器+1

若計數器溢出，則采樣值替換當前有效值，計數器清0
2、優(yōu)缺點

對變化慢的信號濾波效果好，變化快的不好

避免臨界值附近的跳動，計數器溢出時若采到干擾值則無法濾波
3、代碼
#define N 12
char filter()
{
char count=0,new_value;
new_value=get_ad();
while(value!=new_value)
{
  count++;
  if(count>=N) return new_value;
  new_value=get_ad();
}
return value;
}
十、限幅消抖濾波 1、方法

先限幅 后消抖2、優(yōu)缺點

融合了限幅、消抖的優(yōu)點

避免引入干擾值，對快速變化的信號不宜
3、代碼
#define A 10
#define N 12
char value;
char filter()
{
char new_value,count=0;
new_value=get_ad();
while(value!=new_value)
{
  if(Abs(value-new_value)  {
  count++;
  if(count>=N) return new_value;
  new_value=get_ad();
  }
return value;
}
}
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