adc滤波的10种经典算法
电位器adc滤波处理
电位器adc滤波处理电位器 ADC 滤波在使用电位器 ADC 进行模拟信号测量时，滤波至关重要，因为它可以抑制噪声和干扰，从而提高测量的准确性和可靠性。
下面讨论几种用于电位器 ADC 滤波的常见技术：硬件滤波RC 滤波器：由电阻和电容组成，用于平滑信号并去除高频噪声。
通过选择合适的电阻和电容值，可以定制截止频率以满足特定应用需求。
LC 滤波器：由电感和电容组成，用于去除低频噪声。
它们通常用于具有较宽频带信号的应用中，例如音频信号。
软件滤波移动平均滤波器：通过取多个连续样本的平均值来平滑信号。
它简单易用，并且可以有效去除噪声，但会引入延迟。
中值滤波器：通过取多个连续样本的中值来平滑信号。
与移动平均滤波器相比，它对极端值（噪声尖峰）更鲁棒。
卡尔曼滤波器：一种递归估计算法，它使用过去的状态估计和当前测量值来预测和更新当前状态。
它可以有效去除噪声和干扰，但计算成本较高。
滤波器选择选择合适的滤波器取决于以下因素：噪声频段：需要去除的噪声类型和频率范围。
带宽要求：允许信号带宽，以避免失真。
计算资源：处理器的可用计算能力，以实现软件滤波。
延迟限制：允许的信号处理延迟，影响滤波器的选择。
滤波器级数在某些情况下，可以使用多个滤波器级联以提高滤波效果。
例如，可以将 RC 滤波器与移动平均滤波器结合使用，以去除宽频带噪声和尖峰干扰。
其他考虑因素除了滤波之外，以下因素也会影响电位器 ADC 测量的准确性：采样率：采样率应足够高以捕获信号的特征，但又不能过高以导致过采样。
ADC 分辨率：ADC 的分辨率决定了测量中的最小可分辨变化。
接地和屏蔽：适当的接地和屏蔽对于最大限度地减少噪声和干扰至关重要。
通过仔细考虑这些因素并选择合适的滤波技术，可以显着提高电位器 ADC 测量的质量和准确性。
11种常见的AD滤波算法
这个程序的意思是把临近两个的变化减小至 1／N
value 为有效值，new_value 为当前采样值 滤波程序返回有效的实际值 */ #define A 10 char value; char filter() { char new_value; new_value = get_ad(); if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new_value > A )
for (i=0;i<N-j;i++) {
if ( value_buf>value_buf[i+1] ) {
temp = value_buf; value_buf = value_buf[i+1];
value_buf[i+1] = temp; } } } return value_buf[(N-1)/2]; }
第 10 种方法 限幅消抖滤波法 A 方法 相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”先限幅后消抖 B 优点 继承了“限幅”和“消抖”的优点改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统 C 缺点 对于快速变化的参数不宜 D 实例程序 略 参考子程序第 1 种方法 限幅滤波法（又称程序判断滤波法）和第 9 种方法 消抖滤波法
char filter() {
char count="0";
char new_value; new_value = get_ad(); while (value !=new_value); {
AD数据采集的“数字滤波”：10个“软件滤波程序”
AD数据采集的“数字滤波”：10个“软件滤波程序”在AD采集中经常要用到数字滤波，而不同情况下又有不同的滤波需求，下面是10种经典的软件滤波方法的程序和优缺点分析：1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）2、中位值滤波法3、算术平均滤波法4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）6、限幅平均滤波法7、一阶滞后滤波法8、加权递推平均滤波法9、消抖滤波法10、限幅消抖滤波法1、限副滤波A、方法：根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A），每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差;A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰C、缺点：无法抑制那种周期性的干扰，平滑度差程序：/* A值可根据实际情况调整，value为有效值，new_value为当前采样值，滤波程序返回有效的实际值*/#define A 10char value;char filter(){char new_value;new_value = get_ad();if ( ( new_value - value >; A ) || ( value - new_value >; A )return value;return new_value;}2、中位值滤波法A、方法：连续采样N次（N取奇数），把N次采样值按大小排列，取中间值为本次有效值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰，对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果C、缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜程序：/* N值可根据实际情况调整排序采用冒泡法*/#define N 11char filter(){char value_buf[N];char count,i,j,temp;for ( count=0;count;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];}3、算术平均滤波法A、方法：连续取N个采样值进行算术平均运算N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4B、优点：适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动C、缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用比较浪费RAM程序：#define N 12char filter(){int sum = 0;for ( count=0;count;value_buf[i+1] ){temp = value_buf[i];value_buf[i] = value_buf[i+1];value_buf[i+1] = temp;}}}for(count=1;count;当前有效值，则计数器+1，并判断计数器是否>;=上限N(溢出)如果计数器溢出,则将本次值替换当前有效值,并清计数器B、优点：对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果,可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动C、缺点：对于快速变化的参数不宜，如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值,则会将干扰值当作有效值导入系统程序：#define N 12char filter(){char count=0;char new_value;new_value = get_ad();while (value !=new_value);{count++;if (count>;=N) return new_value;delay();new_value = get_ad();}return value;}10、限幅消抖滤波法A、方法：相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”，先限幅,后消抖B、优点：继承了“限幅”和“消抖”的优点，改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统C、缺点：对于快速变化的参数不宜程序略参考子程序1、9。
ADC中的滤波算法
ADC中的滤波算法ADC（模拟数字转换器）是将模拟信号转换为数字信号的过程。
在ADC中使用滤波算法可以有效的去除模拟信号中的噪声和杂波，提高数字信号的质量和可靠性。
滤波算法在ADC中起到的作用是对采样信号进行平滑处理，去除高频干扰和噪声，以保留信号中的有用信息。
常用的滤波算法包括移动平均滤波、中值滤波、卡尔曼滤波等。
移动平均滤波（Moving Average）是一种简单和常用的滤波算法。
该算法通过计算一段时间内的采样数据的平均值来平滑信号。
移动平均滤波的特点是实现简单，计算速度快，但对于快速变化的信号响应较慢。
中值滤波（Median Filter）是一种基于排序的滤波算法。
该算法通过将一定时间范围内的采样数据进行排序，然后选取中间值作为当前时间点的信号值。
中值滤波的特点是可以有效去除由于噪声引起的突变或异常值，但对于快速变化的信号响应较慢。
卡尔曼滤波是一种递归滤波算法，是一种运用于线性系统中的最优滤波算法。
卡尔曼滤波算法通过根据系统的物理模型和观测模型，结合历史观测数据和先验数据，可以对当前信号进行最优估计。
卡尔曼滤波算法的特点是对噪声和干扰具有较好的抗干扰能力，适用于信号变化较快和噪声较大的情况。
除了以上几种常见的滤波算法外，还有一些其他的滤波算法可以应用于ADC中，如无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter）、粒子滤波（Particle Filter）等。
这些滤波算法都具有不同的特点和适用范围，在实际应用中需要根据具体需求选择合适的滤波算法。
需要注意的是，滤波算法的选择和设计应该根据具体的应用场景和信号特点进行。
不同的滤波算法对信号的平滑程度、噪声抑制效果和计算复杂度等方面有不同的考虑，应根据实际需求进行合理选择。
此外，滤波算法的性能评估一般包括幅频特性、相频特性、群延迟、线性失真等指标。
在实际应用中对于不同的滤波算法常常需要进行性能评估和优化。
stm32adc滤波算法
stm32adc滤波算法在STM32系列微控制器中，使用ADC（模数转换器）进行模拟信号的数字化转换是一种常见的应用。
然而，由于模拟信号可能受到噪声干扰，为了减少噪声对转换结果的影响，通常需要对ADC读取的模拟信号进行滤波处理。
本文将讨论一些常见的STM32ADC滤波算法。
1.均值滤波算法：均值滤波算法是一种简单且常见的滤波算法。
该算法通过对一段时间内的模拟信号采样数据进行求平均值，从而得到一个平滑的输出值。
具体步骤为：-定义一个缓冲区存储一段时间内的采样数据。
-循环读取ADC的数据并存储到缓冲区中。
-计算缓冲区内所有数据的平均值，并将其作为输出。
优点：算法简单易懂，执行效率高。
缺点：只能对慢变化的信号进行滤波，对快速变化的信号效果较差。
2.中位值滤波算法：中位值滤波算法通过对一段时间内的模拟信号采样数据进行排序并取中值，从而得到一个平滑的输出值。
具体步骤为：-定义一个缓冲区存储一段时间内的采样数据。
-循环读取ADC的数据并存储到缓冲区中。
-对缓冲区内的数据进行排序。
-取排序后的中间值作为输出。
优点：对快速变化的信号有较好的滤波效果。
缺点：在处理大量数据时，算法的执行效率较低。
3.无滞后滑动平均滤波算法：无滞后滑动平均滤波算法通过对当前采样数据与前一次滤波结果之间进行加权平均，从而平滑输出值。
具体步骤为：-定义一个滤波结果变量。
-循环读取ADC的数据。
-将当前采样数据与滤波结果变量之间进行加权平均计算，并将计算结果更新到滤波结果变量中。
优点：较好地平衡了滤波结果的灵敏度和滞后效应。
缺点：需要权衡加权平均因子的选择，以满足实际应用的需求。
4.卡尔曼滤波算法：卡尔曼滤波算法是一种递归滤波算法，通过以先验估计和观测值之间的误差来调整滤波结果。
-定义系统的状态方程和观测方程，其中状态方程表示系统的状态变化规律，观测方程表示观测值与状态之间的关系。
-初始化系统的状态和误差协方差矩阵。
-循环读取ADC的数据并进行卡尔曼滤波计算。
10种AD采样的软件滤波方法及算法
10种AD采样的软件滤波⽅法及算法AD采样点的电压多少有点起伏波动，经运放放⼤后电压的波动如果超过ADC的分辩率，则显⽰的值会出现波动。
波动如果⼗分⼤的话，建议在硬件上滤波，相反，如果波动较⼩，你可以⽤软件滤波⽅法解决这个问题。
1、限幅滤波法（⼜称程序判断滤波法）A、⽅法：根据经验判断，确定两次采样允许的最⼤偏差值（设为A）每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效如果本次值与上次值之差>A,则本次值⽆效,放弃本次值,⽤上次值代替本次值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲⼲扰C、缺点⽆法抑制那种周期性的⼲扰平滑度差2、中位值滤波法A、⽅法：连续采样N次（N取奇数）把N次采样值按⼤⼩排列取中间值为本次有效值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的波动⼲扰对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果C、缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜3、算术平均滤波法A、⽅法：连续取N个采样值进⾏算术平均运算N值较⼤时：信号平滑度较⾼，但灵敏度较低N值较⼩时：信号平滑度较低，但灵敏度较⾼N值的选取：⼀般流量，N=12；压⼒：N=4B、优点：适⽤于对⼀般具有随机⼲扰的信号进⾏滤波这样信号的特点是有⼀个平均值，信号在某⼀数值范围附近上下波动C、缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适⽤⽐较浪费RAM4、递推平均滤波法（⼜称滑动平均滤波法）A、⽅法：把连续取N个采样值看成⼀个队列队列的长度固定为N每次采样到⼀个新数据放⼊队尾,并扔掉原来队⾸的⼀次数据.(先进先出原则)把队列中的N个数据进⾏算术平均运算,就可获得新的滤波结果N值的选取：流量，N=12；压⼒：N=4；液⾯，N=4~12；温度，N=1~4B、优点：对周期性⼲扰有良好的抑制作⽤，平滑度⾼适⽤于⾼频振荡的系统C、缺点：灵敏度低对偶然出现的脉冲性⼲扰的抑制作⽤较差不易消除由于脉冲⼲扰所引起的采样值偏差不适⽤于脉冲⼲扰⽐较严重的场合⽐较浪费RAM5、中位值平均滤波法（⼜称防脉冲⼲扰平均滤波法）A、⽅法：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：3~14B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性⼲扰，可消除由于脉冲⼲扰所引起的采样值偏差C、缺点：测量速度较慢，和算术平均滤波法⼀样⽐较浪费RAM6、限幅平均滤波法A、⽅法：相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”每次采样到的新数据先进⾏限幅处理，再送⼊队列进⾏递推平均滤波处理B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性⼲扰，可消除由于脉冲⼲扰所引起的采样值偏差C、缺点：⽐较浪费RAM7、⼀阶滞后滤波法A、⽅法：取a=0~1本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果B、优点：对周期性⼲扰具有良好的抑制作⽤适⽤于波动频率较⾼的场合C、缺点：相位滞后，灵敏度低滞后程度取决于a值⼤⼩不能消除滤波频率⾼于采样频率的1/2的⼲扰信号8、加权递推平均滤波法A、⽅法：是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权通常是，越接近现时刻的数据，权取得越⼤。
种常见的AD滤波算法
种常见的AD滤波算法AD滤波算法是一种数字信号处理技术，用于处理采样信号中的噪声和干扰。
以下介绍了11种常见的AD滤波算法。
1.均值滤波：将每个采样点的邻近采样点的平均值作为滤波结果。
适用于高斯白噪声。
2.中值滤波：取邻近采样点的中间值作为滤波结果。
可有效滤除脉冲噪声。
3.加权平均滤波：给不同位置的采样点赋予不同的权重，再对它们进行加权平均。
适用于有时域变化的信号。
4.限幅平均滤波：在加权平均滤波的基础上增加一个限幅器，将那些超出一定范围的采样点排除在外。
适用于包含异常值的信号。
5.自适应滤波：根据信号的特征和噪声的统计特性动态调整滤波算法。
适用于环境噪声变化较大的情况。
6.卡尔曼滤波：基于状态估计的滤波方法，通过观测数据和系统模型对信号进行估计，适用于具有时间连续性的信号。
7.滑动平均滤波：将前N个采样点的平均值作为当前采样点的滤波结果，适用于有周期性变化的信号。
8.指数平滑滤波：对当前采样点和前一次的滤波结果按比例加权求和得到新的滤波结果。
适用于有趋势性变化的信号。
9.自适应中值滤波：根据邻近采样点的特性和当前采样点的特性动态调整中值滤波算法的窗口大小。
适用于噪声幅度可变的信号。
10.自适应混合滤波：根据观测数据和噪声特性动态调整不同滤波算法的权重，混合多个滤波算法。
适用于多种噪声同时存在的信号。
11.小波变换滤波：通过小波变换将信号分解成不同频率的小波系数，去除低频小波系数后再进行逆变换得到滤波后的信号。
适用于同时存在高频和低频噪声的信号。
这些AD滤波算法都有各自适用的场景和优缺点，选择适合的滤波算法需要根据具体的信号特性和噪声情况进行判断。
10种AD采样的软件滤波方法及例程
10种AD采样的软件滤波方法及例程AD采样的软件滤波方法：1. 移动平均滤波（Moving Average Filtering）：该方法通过计算一段时间内的采样数据的平均值来平滑信号。
例程如下：```pythondef moving_average_filter(data, window_size):filtered_data = []for i in range(len(data)):if i < window_size:filtered_data.append(sum(data[0:i+1])/(i+1))else:filtered_data.append(sum(data[i-window_size+1:i+1])/window_size)return filtered_data```2. 中值滤波（Median Filtering）：该方法通过将采样数据排序，并选择中间值作为过滤后的数值来平滑信号。
例程如下：```pythonimport numpy as npdef median_filter(data, window_size):filtered_data = []for i in range(len(data)):if i < window_size:filtered_data.append(np.median(data[0:i+1]))else:filtered_data.append(np.median(data[i-window_size+1:i+1])) return filtered_data```3. 加权移动平均（Weighted Moving Average）：该方法通过给予不同采样数据不同权重，计算加权平均值来平滑信号。
例程如下：```pythondef weighted_moving_average_filter(data, window_size, weights):filtered_data = []for i in range(len(data)):if i < window_size:weights_sum = sum(weights[0:i+1])filtered_data.append(sum([data[j]*weights[j] for j inrange(i+1)]) / weights_sum)else:weights_sum = sum(weights)filtered_data.append(sum([data[j]*weights[j] for j inrange(i-window_size+1, i+1)]) / weights_sum)return filtered_data```4. 指数加权平滑（Exponential Weighted Smoothing）：该方法通过给予最近采样数据较大的权重，并通过滞后系数计算加权平均值来平滑信号。
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adc滤波的10种经典算法
ADC（模数转换器）滤波算法是将采样得到的模拟信号进行数字化处理时常用的方法。
滤波的目的是去除噪声和不必要的频率成分，以提高信号质量。
下面列举了10种经典的ADC滤波算法：
1. 均值滤波器：将一组采样值取平均值，用于平滑信号，减小噪声的影响。
该算法简单且易于实现，但对于快速变化的信号可能会引入较大的误差。
2. 中值滤波器：将一组采样值排序，取中间值作为输出值。
中值滤波器能够有效地去除脉冲噪声，对于非线性噪声具有良好的去除效果。
3. 限幅滤波器：将采样值限制在一定范围内，超出范围的值替换为最大或最小值。
该滤波器适用于信号中存在脉冲噪声的情况，能够有效去除异常值。
4. 低通滤波器：只允许低频信号通过，抑制高频信号。
常用的低通滤波器包括巴特沃斯滤波器、布脱沃斯滤波器等。
低通滤波器可应用于去除高频噪声，平滑信号。
5. 高通滤波器：只允许高频信号通过，抑制低频信号。
高通滤波器可用于去除低频噪声，突出高频信号。
6. 带通滤波器：只允许一定频率范围内的信号通过，抑制其他频率
的信号。
带通滤波器可用于突出某个频段的信号。
7. 自适应滤波器：根据输入信号的特点自动调整滤波参数，适应不同的信号环境。
自适应滤波器能够实时调整滤波效果，适应信号的变化。
8. 卡尔曼滤波器：利用系统的状态方程和观测方程，通过最小化预测误差和观测误差的加权和，实现对信号的滤波。
卡尔曼滤波器适用于线性系统，能够对系统状态进行较准确的估计。
9. 无限脉冲响应（IIR）滤波器：在滤波过程中利用反馈，具有较窄的通带和较宽的阻带。
IIR滤波器具有较好的频率响应特性，但容易引入稳定性问题。
10. 有限脉冲响应（FIR）滤波器：滤波过程中不利用反馈，仅利用输入信号和滤波器的系数进行计算。
FIR滤波器具有较好的稳定性和线性相位特性，适用于需要精确频率响应的应用。
这些经典的ADC滤波算法在不同的应用场景中有着各自的优势和适用性。
在实际应用中，需要根据信号的特点和要求选择合适的滤波算法，以达到最佳的滤波效果。