单片机ADC常见的几种滤波方法

发布者:yanfeng00最新更新时间:2023-03-27 来源: zhihu关键字:单片机  ADC  滤波方法 手机看文章 扫描二维码
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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

  if( abs(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

  if( abs(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


融合了中位值,平均值的优点

消除脉冲干扰

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    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;

 }

}



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北京航空航天大学教授,20余年来致力于单片机与嵌入式系统推广工作。

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