单片机最经典的算法汇总.zip

/* A、名称：中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法） B、方法： 采一组队列去掉最大值和最小值后取平均值， 相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”。 连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值， 然后计算N-2个数据的算术平均值。 N值的选取：3-14。 C、优点： 融合了“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”两种滤波法的优点。 对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由其所引起的采样值偏差。 对周期干扰有良好的抑制作用。 平滑度高，适于高频振荡的系统。 D、缺点： 计算速度较慢，和算术平均滤波法一样。 比较浪费RAM。 E、整理：shenhaiyu 2013-11-01 */ int Filter_Value; void setup() { Serial.begin(9600); // 初始化串口通信 randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子 } void loop() { Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值 Serial.println(Filter_Value); // 串口输出 delay(50); } // 用于随机产生一个300左右的当前值 int Get_AD() { return random(295, 305); } // 中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）（算法1） #define FILTER_N 100 int Filter() { int i, j; int filter_temp, filter_sum = 0; int filter_buf[FILTER_N]; for(i = 0; i < FILTER_N; i++) { filter_buf[i] = Get_AD(); delay(1); } // 采样值从小到大排列（冒泡法） for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j++) { for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i++) { if(filter_buf[i] > filter_buf[i + 1]) { filter_temp = filter_buf[i]; filter_buf[i] = filter_buf[i + 1]; filter_buf[i + 1] = filter_temp; } } } // 去除最大最小极值后求平均 for(i = 1; i < FILTER_N - 1; i++) filter_sum += filter_buf[i]; return filter_sum / (FILTER_N - 2); } // 中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）（算法2） /* #define FILTER_N 100 int Filter() { int i; int filter_sum = 0; int filter_max, filter_min; int filter_buf[FILTER_N]; for(i = 0; i < FILTER_N; i++) { filter_buf[i] = Get_AD(); delay(1); } filter_max = filter_buf[0]; filter_min = filter_buf[0]; filter_sum = filter_buf[0]; for(i = FILTER_N - 1; i > 0; i--) { if(filter_buf[i] > filter_max) filter_max=filter_buf[i]; else if(filter_buf[i] < filter_min) filter_min=filter_buf[i]; filter_sum = filter_sum + filter_buf[i]; filter_buf[i] = filter_buf[i - 1]; } i = FILTER_N - 2; filter_sum = filter_sum - filter_max - filter_min + i / 2; // +i/2 的目的是为了四舍五入 filter_sum = filter_sum / i; return filter_sum; }*/