手动发货 STM32开发的ADC采样滤波程序源码，10种程序算法

方法一: 中位值滤波法

方法:

先采集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。

优点: 对偶然出现的噪声干扰有良好的滤波效果。

缺点: 对周期性干扰有不良效果。

方法二: 算术平均滤波

方法:

取N个连续的采样值, 进行算术平均运算, 作为本次的采样值。

优点: 对流量、液位等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。

缺点: 对压力、速度等快速变化的参数不宜。

方法三: 递推平均滤波

方法:

N值越大, 滤波结果的平滑度越高, 但灵敏度越低;

N值越小, 灵敏度越高, 但滤波结果的平稳度越低。

优点: 适用于测量一般具有随机干扰的信号。

缺点: 对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差, 不宜消除由于采样引起的数据偏差。

方法四: 滑动平均滤波(又称消抖滤波)

方法:

把每次采样到的新数据放入队尾, 并丢弃队首的原来的数据 (先进先出原则), 把队列中的N个数据求算术平均值, 作为新的采样值。

优点: 对流量、液位等变化缓慢的被测参数有良好的跟随性, 平滑度较高。

缺点: 灵敏度低, 对偶然出现的脉冲干扰的抑制作用较差, 不宜消除由于采样引起的数据偏差。

方法五: 中位值平均滤波(又称防脉冲干扰平均滤波)

方法:

连续取N个数据, 去掉一个最大值和一个最小值, 然后求剩余N-2个数据的算术平均值。

优点: 对偶然出现的脉冲性干扰, 可消除由于偶然引起的数据偏差。

缺点: 对周期性干扰有不良效果, 对高频干扰有较好的抑制作用, 比较浪费RAM。