EEWorld 电子工程世界

文章数:9234 被阅读:6394664

账号入驻

干货|单片机ADC常见的几种滤波方法

最新更新时间:2022-11-22
    阅读数:
▲ 更多精彩内容 请点击上方蓝字关注我们吧!

如今传感器的种类越来越多,数量也越来越多,而这些传感器很多都会用到模拟量,模拟量就离不开ADC。

然而,我们单片机ADC采集的模拟量基本都会经过“滤波”处理才能使用,下面给大家分享一些常见的ADC滤波算法。

一、限幅滤波

1、方法

  • 根据经验判断两次采样允许的最大偏差值A

  • 每次采新值时判断:若本次值与上次值之差<=A,则本次有效;若本次值与上次值之差>A,本次无效,用上次值代替本次。

2、优缺点

  • 克服脉冲干扰,无法抑制周期性干扰,平滑度差。

3、代码

/* A值根据实际调,Value有效值,new_Value当前采样值,程序返回有效的实际值 */
#define A 10
char Value;
char filter()
{
  char new_Value;
  new_Value = get_ad();                                        //获取采样值
  ifabs(new_Value - Value) > A)   return Value;             //abs()取绝对值函数
  return new_Value;
}

二、中位值滤波

1、方法

  • 连续采样N次,按大小排列

  • 取中间值为本次有效值

2、优缺点

  • 克服波动干扰,对温度等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果,对速度等快速变化的参数不宜。

3、代码

#define N 11
char filter()
{
 char value_buf[N];
 char count,i,j,temp;
 for(count = 0;count < N;count++)                                //获取采样值
 {
  value_buf[count] = get_ad();
  delay();
 }
 for(j = 0;j<(N-1);j++)
  for(i = 0;i<(n-j);i++)
  if(value_buf[i]>value_buf[i+1])
  {
   temp = value_buf[i];
   value_buf[i] = value_buf[i+1];
   value_buf[i+1] = temp;
  }
 return value_buf[(N-1)/2];
}

三、算数平均滤波

1、方法

  • 连续采样N次,取平均

  • N较大时平滑度高,灵敏度低

  • N较小时平滑度低,灵敏度高

  • 一般N=12

2、优缺点

  • 适用于存在随机干扰的系统,占用RAM多,速度慢。

3、代码

#define N 12
char filter()
{
 int sum = 0;
 for(count = 0;count  sum += get_ad();
 return (char)(sum/N);
}

四、递推平均滤波

1、方法

  • 取N个采样值形成队列,先进先出

  • 取均值

  • 一般N=4~12

2、优缺点

  • 对周期性干扰抑制性好,平滑度高

  • 适用于高频振动系统

  • 灵敏度低,RAM占用较大,脉冲干扰严重

3、代码

/* A值根据实际调,Value有效值,new_Value当前采样值,程序返回有效的实际值 */
#define A 10
char Value;
char filter()
{
  char new_Value;
  new_Value = get_ad();                                        //获取采样值
  ifabs(new_Value - Value) > A)   return Value;             //abs()取绝对值函数
  return new_Value;
}

五、中位值平均滤波

1、方法

  • 采样N个值,去掉最大最小

  • 计算N-2的平均值

  • N= 3~14

2、优缺点

  1. 融合了中位值,平均值的优点

  2. 消除脉冲干扰

  3. 计算速度慢,RAM占用大

3、代码

char filter()
{
 char count,i,j;
 char Value_buf[N];
 int sum=0;
 for(count=0;count  Value_buf[count]= get_ad();
 for(j=0;j<(N-1);j++)
  for(i=0;i<(N-j);i++)
   if(Value_buf[i]>Value_buf[i+1])
   {
     temp = Value_buf[i];
     Value_buf[i]= 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、限幅平均滤波

1、方法

  • 每次采样数据先限幅后送入队列

  • 取平均值

2、优缺点

  • 融合限幅、均值、队列的优点

  • 消除脉冲干扰,占RAM较多

3、代码

#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 ;count  sum+=value_buf[count];
 return (char)(sum/N);
}

七、一阶滞后滤波

1、方法

  • 取a=0~1

  • 本次滤波结果=(1-a)* 本次采样 + a * 上次结果

2、优缺点

  • 良好一直周期性干扰,适用波动频率较高场合

  • 灵敏度低,相位滞后

3、代码

/*为加快程序处理速度,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、加权递推平均滤波

1、方法

  • 对递推平均滤波的改进,不同时刻的数据加以不同权重,通常越新的数据权重越大,这样灵敏度高,但平滑度低。

2、优缺点

  • 适用有较大滞后时间常数和采样周期短的系统,对滞后时间常数小,采样周期长、变化慢的信号不能迅速反应其所受干扰。

3、代码

/* coe数组为加权系数表 */
#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;count {
  value_buf[count]=get_ad();
 }
 for(count=0;count  sum+=value_buf[count]*coe[count];
 return (char)(sum/sum_coe);
}

九、消抖滤波

1、方法

  • 设置一个滤波计数器

  • 将采样值与当前有效值比较

  • 若采样值=当前有效值,则计数器清0

  • 若采样值不等于当前有效值,则计数器+1

  • 若计数器溢出,则采样值替换当前有效值,计数器清0

2、优缺点

  • 对变化慢的信号滤波效果好,变化快的不好

  • 避免临界值附近的跳动,计数器溢出时若采到干扰值则无法滤波

3、代码

#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、限幅消抖滤波

1、方法

  • 先限幅 后消抖

2、优缺点

  • 融合了限幅、消抖的优点

  • 避免引入干扰值,对快速变化的信号不宜

3、代码

#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;
 }
}

免责声明:本文系网络转载,版权归原作者所有。如本文所用视频、图片、文字如涉及作品版权问题,请在文末留言告知,我们将在第一时间处理!本文内容为原作者观点,并不代表本公众号赞同其观点和对其真实性负责。




添加微信回复“进群”

拉你进技术交流群!

国产芯|汽车电子|物联网|新能源|电源|工业|嵌入式…..  

众号内回复您想搜索的任意内容,如问题关键字、技术名词、bug代码等,就能轻松获得与之相关的专业技术内容反馈。快去试试吧!

如果您想经常看到我们的文章,可以进入我们的主页,点击屏幕右上角“三个小点”,点击“设为星标”。
欢迎扫码关注

About Us 关于我们 客户服务 联系方式 器件索引 网站地图 最新更新 手机版

站点相关: TI培训

北京市海淀区知春路23号集成电路设计园量子银座1305 电话:(010)82350740 邮编:100191

电子工程世界版权所有 京B2-20211791 京ICP备10001474号-1 电信业务审批[2006]字第258号函 京公网安备 11010802033920号 Copyright © 2005-2023 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved