嵌入式常用数字滤波算法

0  序言    我们在什么时候会使用数字滤波算法

通常地，我们会使用单片机来采集数据。在这个过程中，一方面会有一些随机干扰带来对的误差，另一方面由于通讯数据异常，会导致采集的数据不够准确，从而影响了我们基于数据的判断。

这个时候我们使用一些常见的、高效的数字数字滤波算法，来规避掉一些随机误差和筛选掉明显错误的数据。

滤波算法一般是系统测控算法中重要组成部分，具有很强的实时性，所以其算法结构一般都不会非常复杂。

1  第一章    数字滤波的优点

①无额外的硬件成本，高可靠性；

②可以对频率极低的信号进行滤波；

③通过软件实现，可以复用滤波模块；

④通过软件实现，便于调整参数

2  第二章    常见滤波算法（限幅滤波、中值滤波、算数平均滤波、加权平均滤波、滑动平均滤波）

2.1 限幅滤波

设定一个允许偏差A，本次采样数据依照上次采样的数据进行评估，如果大于偏差A，则舍弃，返回上一次的采样数据

#define A 0.03

int data;

int filter()
{
    int newdata;
    newdata = get_data();
    if(abs(newdata-data)>A)
    {
        return data;    
    }
    else
    {
        return newdata;
    }
}

2.2 中值滤波

连续采样N次后，取中值，实际上是个排序的过程

 

 

 

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