常见的简单的单片机数字滤波算法及其C++实现

在现在的控制系统中电路变的越来越复杂，器件相互之间的干扰也越来越强烈，模拟滤波电路已经不能满足了，数字滤波便应运而生了，数字滤波可实现高难度的复杂处理，而且滤波效果好，抗干扰性强，精度可控等诸多优点。单片机的主要作用是控制外围的器件，并实现一定的通讯和数据处理。在单片机进行数据采集时，会遇到数据的随机误差，随机误差是由随机干扰引起的，其特点是在相同条件下测量同一量时，其大小和符号会现无规则的变化而无法预测，但多次测量的结果符合统计规律。为克服随机干扰引起的误差，硬件上可采用滤波技术，软件上可采用软件算法实现数字滤波。滤波算法往往是系统测控算法的一个重要组成部分，实时性很强。

下面我们就来看看几种常见的数字滤波技术：

限幅滤波（程序判断滤波）

比较相邻的两个采样值Yn和Yn-1，根据经验来判断，确定2次采样允许的最大偏差值。每次检测到新值时都判断：如果Yn-Yn-1<=A，则本次值有效，否则本次值无效，并用Yn-1值代替Yn。

C++语言实现如下：

运行结果：

说明：

自己输入的1、2、3、4、5、6、7得到的都是当前值，0、8、9得到的是上一次的值。其实限幅滤波法一般使用于处理变化较为缓慢的数据，例如：温度、位置等。关键是合适的门限值的选取。优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。缺点：无法抑制那种周期性的干扰平滑度差。

中值滤波（中位值滤波）

对某一个参数连续采样N次（一般为奇数），然后将数据从小到大的排列，再取中间值作为采样值，整个过程其实就是一个序列排序的过程。

运行结果：

说明：

中值滤波其实就是涉及到一个排序的问题了，中值滤波非常适合用于去掉由于偶然因素引起的波动或者是由于采样器不稳定而引起的脉动干扰，对缓慢变化的被测参数用此法能收到良好的滤波效果,但是对于快速变化的参数一般不宜采用中位值滤波法。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

3.缺点：

对流量、速度等快速变化的参数不宜

算术平均滤波

这个可能是最简单的了，小学生可能都会这个思想了。那就是连续采样好多个数据然后求和在除以总采样数了。

运行结果：

说明：

算术平均滤波算法适用于对具有随机干扰信号进行滤波。这种信号的特点是有一个平均值，信号在某一个数值附近上下波动。信号的平均平滑程度完全取决于采样数据的多少，当采样值较大时，平滑度高，灵敏度低。当采样值比较少时，平滑度第，灵敏度高。优点：适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波；这种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。

3.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。