假定從8 位AD 中讀取數據（如果是更高位的AD 可定義數據類型爲int),子程序爲get_ad();
1、限幅濾波法（又稱程序判斷濾波法）
A、方法：
根據經驗判斷,確定兩次採樣允許的最大偏差值（設爲A）
每次檢測到新值時判斷：
如果本次值與上次值之差<=A,則本次值有效
如果本次值與上次值之差>A,則本次值無效,放棄本次值,用上次值代替本次值
B、優點：
能有效克服因偶然因素引起的脈衝干擾
C、缺點
無法抑制那種週期性的干擾
平滑度差
【限幅濾波】
/* A 值可根據實際情況調整
value 爲有效值，new_value 爲當前採樣值
濾波程序返回有效的實際值 */
#define A 10
char value;
char filter()
{
char new_value;
new_value = get_ad();
if ( ( new_value ‐ value> A ) || ( value ‐ new_value> A )
return value;
return new_value;
}
2、中位值濾波法
A、方法：
連續採樣N 次（N 取奇數）
把N 次採樣值按大小排列
取中間值爲本次有效值
B、優點：
能有效克服因偶然因素引起的波動干擾
對溫度、液位的變化緩慢的被測參數有良好的濾波效果
C、缺點：
對流量、速度等快速變化的參數不宜
【中位值濾波法】
/* N 值可根據實際情況調整
排序採用冒泡法*/
#define N 11
char filter()
{
char value_buf[N];
char count,i,j,temp;
for ( count=0;count<N;count++)
{
value_buf[count] = get_ad();
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[i];
value_buf[i]= value_buf[i+1];
value_buf[i+1] = temp;
}}}
return value_buf[(N‐1)/2];
}
3、算術平均濾波法
A、方法：
連續取N 個採樣值進行算術平均運算
N 值較大時：信號平滑度較高,但靈敏度較低
N 值較小時：信號平滑度較低,但靈敏度較高
N 值的選取：一般流量,N=12;壓力：N=4
B、優點：
適用於對一般具有隨機干擾的信號進行濾波
這樣信號的特點是有一個平均值,信號在某一數值範圍附近上下波動
C、缺點：
對於測量速度較慢或要求數據計算速度較快的實時控制不適用
比較浪費RAM
【算術平均濾波法】
/**/
#define N 12
char filter()
{
int sum = 0;
for ( count=0;count<N;count++)
{
sum + = get_ad();
delay();
}
return (char)(sum/N);
}
4、遞推平均濾波法（又稱滑動平均濾波法）
A、方法：
把連續取N 個採樣值看成一個隊列
隊列的長度固定爲N
每次採樣到一個新數據放入隊尾,並扔掉原來隊首的一次數據.(先進先出原則)
把隊列中的N 個數據進行算術平均運算,就可獲得新的濾波結果
N 值的選取：流量,N=12;壓力：N=4;液麪,N=4~12;溫度,N=1~4
B、優點：
對週期性干擾有良好的抑制作用,平滑度高
適用於高頻振盪的系統
C、缺點：
靈敏度低
對偶然出現的脈衝性干擾的抑制作用較差
不易消除由於脈衝干擾所引起的採樣值偏差
不適用於脈衝干擾比較嚴重的場合
比較浪費RAM
【遞推平均濾波法】（又稱滑動平均濾波法）
/**/
#define N 12
char value_buf[N];
char i=0;
char filter()
{
char count;
int sum=0;
value_buf[i++] = get_ad();
if ( i == N ) i = 0;
for ( count=0;count<N,count++)
sum = value_buf[count];
return (char)(sum/N);
}
5、中位值平均濾波法（又稱防脈衝干擾平均濾波法）
A、方法：
相當於“中位值濾波法”+“算術平均濾波法”
連續採樣N 個數據,去掉一個最大值和一個最小值
然後計算N‐2 個數據的算術平均值
N 值的選取：3~14
B、優點：
融合了兩種濾波法的優點
對於偶然出現的脈衝性干擾,可消除由於脈衝干擾所引起的採樣值偏差
C、缺點：
測量速度較慢,和算術平均濾波法一樣
比較浪費RAM
【中位值平均濾波法】（又稱防脈衝干擾平均濾波法）
/**/
#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] = get_ad();
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、限幅平均濾波法
A、方法：
相當於“限幅濾波法”+“遞推平均濾波法”
每次採樣到的新數據先進行限幅處理,
再送入隊列進行遞推平均濾波處理
B、優點：
融合了兩種濾波法的優點 _
對於偶然出現的脈衝性干擾,可消除由於脈衝干擾所引起的採樣值偏差
C、缺點：
比較浪費RAM
【限幅平均濾波法】
/**/
略 參考子程序1、3
7、一階滯後濾波法
A、方法：
取a=0~1
本次濾波結果=（1‐a）*本次採樣值+a*上次濾波結果
B、優點：
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
C、缺點：
相位滯後,靈敏度低
滯後程度取決於a 值大小
不能消除濾波頻率高於採樣頻率的1/2 的干擾信號
【一階滯後濾波法】
/* 爲加快程序處理速度假定基數爲100，a=0~100 */
#define a 50
char value;
char filter()
{
char new_value;
new_value = get_ad();
return (100‐a)*value + a*new_value;
}
8、加權遞推平均濾波法
A、方法：
是對遞推平均濾波法的改進,即不同時刻的數據加以不同的權
通常是,越接近現時刻的數據,權取得越大。
給予新採樣值的權係數越大,則靈敏度越高,但信號平滑度越低
B、優點：
適用於有較大純滯後時間常數的對象
和採樣週期較短的系統
C、缺點：
對於純滯後時間常數較小,採樣週期較長,變化緩慢的信號
不能迅速反應系統當前所受干擾的嚴重程度,濾波效果差
【加權遞推平均濾波法】
/* coe 數組爲加權係數表，存在程序存儲區。*/
#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 filter()
{
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、消抖濾波法
A、方法：
設置一個濾波計數器
將每次採樣值與當前有效值比較：
如果採樣值＝當前有效值,則計數器清零
如果採樣值<>當前有效值,則計數器+1,並判斷計數器是否>=上限N(溢出)
如果計數器溢出,則將本次值替換當前有效值,並清計數器
B、優點：
對於變化緩慢的被測參數有較好的濾波效果,
可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抖動
C、缺點：
對於快速變化的參數不宜
如果在計數器溢出的那一次採樣到的值恰好是干擾值,則會將干擾值當作有效值導入系統
【消抖濾波法】
#define N 12
char filter()
{
char count=0;
char new_value;
new_value = get_ad();
while (value !=new_value);
{
count++;
if (count>=N) return new_value;
delay();
new_value = get_ad();
}
return value;
}
10、限幅消抖濾波法
A、方法：
相當於“限幅濾波法”+“消抖濾波法”
先限幅,後消抖
B、優點：
繼承了“限幅”和“消抖”的優點
改進了“消抖濾波法”中的某些缺陷,避免將干擾值導入系統
C、缺點：
對於快速變化的參數不宜
【限幅消抖濾波法】
/**/
略 參考子程序1、9
【IIR 濾波例子】
int BandpassFilter4(int InputAD4)
{
int ReturnValue;
int ii;
RESLO=0;
RESHI=0;
MACS=*PdelIn;
OP2=1068; //FilterCoeff4[4];
MACS=*(PdelIn+1);
OP2=8; //FilterCoeff4[3];
MACS=*(PdelIn+2);
OP2=‐2001;//FilterCoeff4[2];
MACS=*(PdelIn+3);
OP2=8; //FilterCoeff4[1];
MACS=InputAD4;
OP2=1068; //FilterCoeff4[0];
MACS=*PdelOu;
OP2=‐7190;//FilterCoeff4[8];
MACS=*(PdelOu+1);
OP2=‐1973; //FilterCoeff4[7];
MACS=*(PdelOu+2);
OP2=‐19578;//FilterCoeff4[6];
MACS=*(PdelOu+3);
OP2=‐3047; //FilterCoeff4[5];
*p=RESLO;
*(p+1)=RESHI;
mytestmul<<=2;
ReturnValue=*(p+1);
for (ii=0;ii<3;ii++)
{
DelayInput[ii]=DelayInput[ii+1];
DelayOutput[ii]=DelayOutput[ii+1];
}
DelayInput[3]=InputAD4;
DelayOutput[3]=ReturnValue;
// if (ReturnValue<0)
// {
// ReturnValue=‐ReturnValue;
// }
return ReturnValue;}
AD 轉換器的分類
1）積分型（如TLC7135）
積分型AD 工作原理是將輸入電壓轉換成時間(脈衝寬度信號)或頻率(脈衝頻率)，然後由定時器/計數器獲得數字值。其優點是用簡單電路就能獲得高分辨率， 但缺點是由於轉換精度依賴於積分時間，因此轉換速率極低。初期的單片AD 轉換器大多采用積分型，現在逐次比較型已逐步成爲主流。
2）逐次比較型（如TLC0831）
逐次比較型AD 由一個比較器和DA 轉換器通過逐次比較邏輯構成，從MSB 開始，順序地對每一位將輸入電壓與內置DA 轉換器輸出進行比較，經n 次比較而輸出數字值。其電路規模屬於中等。其優點是速度較高、功耗低，在低分辯率（<12 位）時價格便宜，但高精度（>12 位）時價格很高。
3）並行比較型/串並行比較型（如TLC5510）
並行比較型AD 採用多個比較器，僅作一次比較而實行轉換，又稱FLash(快速)型。由於轉換速率極高，n 位的轉換需要2n-1 個比較器，因此電路規模也極大，價格也高，只適用於視頻AD 轉換器等速度特別高的領域。串並行比較型AD 結構上介於並行型和逐次比較型之間，最典型的是由2 個n/2位的並行型AD 轉換器配合DA 轉換器組成，用兩次比較實行轉換，所以稱爲 Half flash(半快速)型。還有分成三步或多步實現AD 轉換的叫做分級（Multistep/Subrangling）型AD，而從轉換時序角度 又可稱爲流水線（Pipelined）型AD，現代的分級型AD 中還加入了對多次轉換結果作數字運算而修正特性等功能。這類AD 速度比逐次比較型高，電路 規模比並行型小。
4）Σ-Δ(Sigma?/FONT>delta)調製型（如AD7705）
Σ-Δ 型AD 由積分器、比較器、1 位DA 轉換器和數字濾波器等組成。原理上近似於積分型，將輸入電壓轉換成時間(脈衝寬度)信號，用數字濾波器處理後得到數字值。電路的數字部分基本上容易單片化，因此容易做到高分辨率。主要用於音頻和測量。
5）電容陣列逐次比較型
電容陣列逐次比較型AD 在內置DA 轉換器中採用電容矩陣方式，也可稱爲電荷再分配型。一般的電阻陣列DA 轉換器中多數電阻的值必須一致，在單芯片上生成高精度的電阻並不容易。如果用電容陣列取代電阻陣列，可以用低廉成本製成高精度單片AD 轉換器。最近的逐次比較型AD 轉換器大多爲電容陣列式的。
6）壓頻變換型（如AD650）
壓頻變換型（Voltage-Frequency Converter）是通過間接轉換方式實現模數轉換的。其原理是首先將輸入的模擬信號轉換成頻率，然 後用計數器將頻率轉換成數字量。從理論上講這種AD 的分辨率幾乎可以無限增加，只要採樣的時間能夠滿足輸出頻率分辨率要求的累積脈衝個數的寬度。其優點是 分辯率高、功耗低、價格低，但是需要外部計數電路共同完成AD 轉換。