單片機數字濾波的算法

在單片機進行數據采集時，會遇到數據的隨機誤差，隨機誤差是由隨機干擾引起的，其特點是在相同條件下測量同一量時，其大小和符號會現無規則的變化而無法預測，但多次測量的結果符合統計規律。為克服隨機干擾引起的誤差，硬件上可采用濾波技術，軟件上可采用軟件算法實現數字濾波。濾波算法往往是系統測控算法的一個重要組成部分，實時性很強。

采用數字濾波算法克服隨機干擾的誤差具有以下優點：

l數字濾波無需其他的硬件成本，只用一個計算過程，可靠性高，不存在阻抗匹配問題。尤其是數字濾波可以對頻率很低的信號進行濾波，這是模擬濾波器做不到的。

l數字濾波使用軟件算法實現，多輸入通道可共用一個濾波程序，降低系統開支。

l 只要適當改變濾波器的濾波程序或運算，就能方便地改變其濾波特性，這對于濾除低頻干擾和隨機信號會有較大的效果。

l在單片機系統中常用的濾波算法有限幅濾波法、中值濾波法、算術平均濾波法、加權平均濾波法、滑動平均濾波等。

（1）限幅濾波算法

該運算的過程中將兩次相鄰的采樣相減，求出其增量，然后將增量的絕對值，與兩次采樣允許的最大差值A進行比較。A的大小由被測對象的具體情況而定，如果小于或等于允許的最大差值，則本次采樣有效；否則取上次采樣值作為本次數據的樣本。

算法的程序代碼如下：

#define A//允許的最大差值

char data;//上一次的數據

char filter()

{

char datanew;//新數據變量

datanew=get_data();//獲得新數據變量

if( (datanew-data)>A||(data-datanew>A) )

return data;

else

return datanew;

}

說明：限幅濾波法主要用于處理變化較為緩慢的數據，如溫度、物體的位置等。使用時，關鍵要選取合適的門限制A。通常這可由經驗數據獲得，必要時可通過實驗得到。

（2）中值濾波算法

該運算的過程是對某一參數連續采樣N次（N一般為奇數），然后把N次采樣的值按從小到大排列，再取中間值作為本次采樣值，整個過程實際上是一個序列排序的過程。

算法的程序代碼如下：

#define N 11//定義獲得的數據個數

charfilter()

{

char value_buff[N];//定義存儲數據的數組

char count,i,temp;

for(count=0;count//獲取數據

{

value_buf[count]=get_data();

delay();//如果采集數據比較慢，那么就需要延時或中斷

}

for(i=0;i//用冒泡法對數據進行排序，當然最好用其他排序方法

{

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];

}

說明：中值濾波比較適用于去掉由偶然因素引起的波動和采樣器不穩定而引起的脈動干擾。若被測量值變化比較慢，采用中值濾波法效果會比較好，但如果數據變化比較快，則不宜采用此方法。