标签：cell 宏定义 取值 去掉 时长 off new || 最小值
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=4
B、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
4、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=1~4
B、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RAM
5、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：3~14
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：
测量速度较慢，和算术平均滤波法一样
比较浪费RAM
6、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RAM
7、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。
给予新采样值的权系数越大，则灵敏度越高，但信号平滑度越低
B、优点：
适用于有较大纯滞后时间常数的对象
和采样周期较短的系统
C、缺点：
对于纯滞后时间常数较小，采样周期较长，变化缓慢的信号
不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度，滤波效果差
9、消抖滤波法
A、方法：
设置一个滤波计数器
将每次采样值与当前有效值比较：
如果采样值＝当前有效值，则计数器清零
如果采样值<>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
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
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前面闲来无事，整理了下平时用得比较多的部分MCU滤波算法，当然 代码网上都有，我只是做了一个搬运工，合并了一些算法，整理成模块函数，需要用的时候直接调用就可以。这里简单介绍包含的内容，详细代码和使用说明在附件里。大家可自行查阅。
  AD滤波算法函数模块说明：
一、该模块包含滤波算法有：中位值滤波、中位值平均滤波、递推平均滤波、一阶滞后滤波。用户可根据项目不同情况选用不同的滤波算法。
1.1、中位值滤波：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。适用范围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。不过对流量、速度等快速变化的参数不宜。
1.2、中位值平均滤波：连续采用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。适用范围：对应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。但是测量速度较慢, 比较浪费RAM。
1.3递推平均滤波：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，把队列中得N个数据进行算术平均运算，就可以获得新的滤波结果。
适用范围：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。缺点是灵敏度低，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。
1.4、一阶滞后滤波：对周期性干扰具有良好的抑制作用，适用于波动频率较高得场合。缺点就是相位滞后，灵敏度低，滞后程度取决于a的大小，不能消除滤波频率高于采样频率1/21/2的干扰信号。本次滤波结果result=(1-a)*本次采样值+a*上次值。a=(0~1）
二、滤波函数
2.1、中位值/中位值平均滤波函数
函数名：FILTER_median(TYPE_STATE Flag)
输入值：Flag：选择中位值滤波或中位值平均滤波
ON：中位值平均滤波 OFF：中位值滤波
返回值：滤波结果
2.2、递推平均滤波函数
函数名：FILTER_recursive()
输入值：无
返回值：sum：滤波结果
2.3、一阶滞后滤波函数
函数名：FILTER_firstorder()
输入值：无
返回值：value：滤波结果
备注：在干电池剩余电量检测中，经过测试对比数据，使用中位值平均滤波算法比较合适。数据整体表现平稳，灵敏度较高，脉冲干扰直接滤除。测试数据如下：
 单片机源程序如下:
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原文地址：https://www.cnblogs.com/forever5325/p/9934658.html
