单片机ADC常见的几种滤波方法

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;

 }

}

------------ END ------------