關於濾波，我們常常聽說有濾波電路、濾波器、濾波對抗器等等，這些都是有效的解決單片機的信號干擾問題，都是從硬件上進行濾波處理，從而增加檢測值的精確度。下面我們來簡單介紹一下軟件是如何進行單片機濾波的，這就要引出我們今天的主題--濾波算法。
濾波算法是什麼呢？既然是算法，那就要運用到數學公式了，即通過算法將我們檢測到誤差大的數據進行處理，從而達到濾波作用。下面通過例子來講述幾種常用的濾波算法。
假設向8位AD中讀取數據，AD獲取程序爲getad()，採用濾波算法增加數據精度。
1.限幅濾波（程序判斷濾波）
原理：根據經驗確定兩次採樣之間所允許的最大偏差值（假定爲MAX），每次檢測到新值(new_value)時作出判斷。若差值在允許的最大偏差之內，則當前值爲有效值，反之，則用上次值(value)替代當前值。
優勢：能克服偶然因素引起的脈衝干擾。
代碼示範：
#define MAX 10
char value;
char LimitFileter()
{
char new_value;
new_value = getad();
if((new_value-value>MAX) || (value-new_value>MAX))
return value;
return new_value;
}
2.中值濾波法
原理：連續採樣奇數次(N)，獲取奇數個數值，並按照大小從左到右進行排序，取中間值爲本次有效值。
優勢：能夠有效克服偶然因素引起的波動干擾，對於變化緩慢的參數測試有良好的濾波效果。
代碼示範：
#define N 11
char MedFilter()
{
char value_buf[N];
char count,i,j,temp;
for ( count = 0; count < N; count++)
{
value_buf[count] = getad();
delay();
}
for (j = 0; j < N-1; j++)
{
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];
}
3.算術平均濾波
原理：連續取N個採樣值進行平均運算，N值較大時，信號平滑度較高，靈敏度較低。N值較小時，信號平滑度較低，靈敏度較 高。
優勢：適用於一般具有隨機干擾的信號進行濾波。
代碼示範：
#define N 12
char AverageFileter()
{
int sum = 0;
for ( count=0;count<N;count++)
{
sum + = getad();
delay();
}
return (char)(sum/N);
}
4.遞推平均濾波法
原理：將連續採樣N個數據看成一個隊列，隊列長度固定爲N。每次採樣到一個新數據放入隊尾，並向前遞推一位數據，捨棄掉 原來的隊頭（先進先出原則）。再將隊列中N個數據進行算術平均運算。
優勢：對週期性干擾有良好的抑制作用，適用於高頻振盪的系統。
代碼示範：
char value_buff[N];
char i=0;
char RecAveFileter()
{
char count;
int sum=0;
value_buff[i++]=getdata();
if(i==N)
i=0;
for(count=0;count<N;count++)
sum+=value_buff[count];
return (char)(sum/N);
}
5.中位值平均濾波法
原理：即結合中位值濾波和算術平均濾波，連續採集N個數據，去掉一個最大值和一個最小值，然後計算剩下的N-2個數據的算術平均值。
優勢：對於偶然出現的脈衝性干擾，可以消除由於脈衝干擾而引起的採值偏差。
代碼示範：
#define N 12
char filter()
{
char count,i,j;
char value_buf[N];
int sum=0;
for (count=0;count<N;count++)
{
value_buf[count] = getad();
delay();
}
for (j=0;j<N-1;j++)
{
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;
}
}
}
for(count=1;count<N-1;count++)
sum += value[count];
return (char)(sum/(N-2));
}
6.限幅平均濾波
原理：即結合限幅濾波和遞推平均濾波。每次採樣到新數據進行限幅處理，再將有效值添加到隊列進行遞推平均濾波處理。
優勢：能克服偶然因素引起的脈衝干擾，對週期性干擾有良好的抑制作用。
代碼示範：
#define MAX 10
#define N 12
char value;
char LimitFileter()
{
char new_value;
new_value = getad();
if((new_value-value>MAX) || (value-new_value>MAX))
return value;
return new_value;
}
char AverageFileter()
{
int sum = 0;
for ( count=0;count<N;count++)
{
sum + = LimitFileter()；
delay();
}
return (char)(sum/N);
}
7.一階滯後濾波
原理：取a = 0~1，濾波結果 = (1-a)*本次採樣值+a*上次濾波結果。
優勢：對週期性干擾具有良好的抑制作用，適用於波動頻率較高的場合。
代碼示範：
#define a 50
char value;
char FstOrdLagFileter()
{
char new_value;
new_value = get_ad();
return (100-a)*value + a*new_value;
}
8.加權遞推平均濾波
原理：在遞推平均濾波法上進行的改進，不同時刻的數據加以不同的權，越接近現時刻的數據，權取得越大。新採樣值的權係數越大，靈敏度越高，但平滑度就越低。
優勢：適用於週期較短的系統，有較大純滯後時間常數的對象。
代碼示範：
#define N 12
char code coe[N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};
char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;
char WeiRecAveFileter()
{
char count;
char value_buf[N];
int sum=0;
for (count=0,count<N;count++)
{
value_buf[count] = get_ad();
delay();
}
for (count=0,count<N;count++)
sum += value_buf[count]*coe[count];
return (char)(sum/sum_coe);
}
9.消抖濾波
原理：設置一個濾波計數器，每次採樣值與當前有效值比較，如果相同，則計數器清零，如果大於或小於當前有效值，則計數器加1，並判斷計數器是否溢出，如果溢出，則將本次值替換當前有效值，並將計數器清零。
優勢：對於變化緩慢的被測參數有較好的濾波效果，可以避免在臨界值附近控制器的反覆開/關跳動或顯示器上數值的抖動。
代碼示範：
#define N 12
char DitherFileter()
{
char count=0;
char new_value;
new_value = getad();
while (value !=new_value);
{
count++;
if (count>=N) return new_value;
delay();
new_value = get_ad();
}
return value;
}
10.限幅消抖濾波
原理：先限幅，後消抖。
優勢：改進了消抖濾波中的一些缺陷，避免將干擾值導入系統。
代碼示範：
#define MAX 10
#define N 12
char value;
char LimitFileter()
{
char new_value;
new_value = getad();
if((new_value-value>MAX) || (value-new_value>MAX))
return value;
return new_value;
}
char LimDitFileter()
{
char count=0;
char new_value;
new_value = LimitFileter()；
while (value !=new_value);
{
count++;
if (count>=N) return new_value;
delay();
new_value = get_ad();
}
return value;
}
以上就是個人總結的10個常用的濾波算法，根據不同的事件，靈活運用這10種算法，能夠減少誤差數據的產生，從而提高自己的代碼質量。