简单的单片机滤波--C语言实现

"简单的单片机滤波--C语言实现" 单片机数字滤波是指在单片机系统中，使用数字信号处理技术对采样数据进行滤波，以减少随机干扰的影响。数字滤波算法是系统测控算法的一个重要组成部分，实时性很强。采用数字滤波算法可以克服随机干扰的误差，具有以下优点： 1. 数字滤波无需其他的硬件成本，只用一个计算过程，可靠性高，不存在阻抗匹配问题。 2. 数字滤波使用软件算法实现，多输入通道可共用一个滤波程序，降低系统开支。 3.只要适当改变滤波器的滤波程序或运算，就能方便地改变其滤波特性，这对于滤除低频干扰和随机信号会有较大的效果。 常用的数字滤波算法有： 1. 限幅滤波算法：该算法主要用于处理变化较为缓慢的数据，如温度、物体的位置等。使用时，关键要选取合适的门限制 A。 2. 中值滤波算法：该算法比较适用于去掉由偶然因素引起的波动和采样器不稳定而引起的脉动干扰。 3. 算术平均滤波算法：该算法适用于对具有随机干扰的信号进行滤波。这种信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值附近上下波动。 4. 加权平均滤波算法：该算法可以根据实际情况选择不同的权值，以达到更好的滤波效果。 在单片机系统中实现数字滤波需要考虑到系统的响应时间和采样率，选择合适的滤波算法和参数，以达到最佳的滤波效果。 在 C 语言中，可以使用以下代码实现限幅滤波算法： ```c #define A // 允许的最大差值 char data; // 上一次的数据 char filter() { char datanew; // 新数据变量 datanew = get_data(); // 获取新数据变量 if ((datanew - data) > A || (data - datanew) > A) { return data; } else { return datanew; } } ``` 中值滤波算法的代码实现如下： ```c #define N 11 // 定义获得的数据个数 char filter() { char value_buff[N]; // 定义存储数据的数组 char count, i, j, temp; for (count = 0; count < N; count++) { // 获取数据 value_buff[count] = get_data(); delay(); // 如果采集数据比较慢，那么就需要延时或中断 } for (j = 0; j < N - 1; j++) { // 用冒泡法对数据进行排序 for (i = 0; i < N - 1; i++) { if (value_buff[i] > value_buff[i + 1]) { temp = value_buff[i]; value_buff[i] = value_buff[i + 1]; value_buff[i + 1] = temp; } } } return value_buff[(N - 1) / 2]; } ``` 算术平均滤波算法的代码实现如下： ```c char filter() { int sum = 0; for (count = 0; count < N; count++) { sum += get_data(); delay(); } return (char)(sum / N); } ``` 加权平均滤波算法的代码实现如下： ```c char filter() { int sum = 0; for (count = 0; count < N; count++) { sum += get_data() * weight[count]; delay(); } return (char)(sum / N); } ``` 这些代码实现了不同的数字滤波算法，可以根据实际情况选择合适的滤波算法和参数，以达到最佳的滤波效果。