數字濾波是數據處理是常用、靈活、有效的方法。前面的按鍵程序已經用到了濾波，屬於開關量濾波，這裏要討論的是模擬量濾波程序，包括最常用的兩種方法，中值濾波和平均值濾波。
中值濾波的原理是，每次取最近幾個數的中間值作爲輸出數據，每個波形的最高和最低幾個數被濾掉，優點是基本保留原有數據，能有效抑制大幅值低頻尖峯干擾，俗稱椒鹽噪聲。
平均值濾波，就是對最近一些數求平均，是最常用最簡單的方法，對高頻低幅值隨機噪聲有效，缺點是會損失原始數據中的高頻分量，對高幅值干擾會擴大影響。下面的程序中應用了移位平均算法，效率高，且不受求平均的數據數目大小的影響。兩種濾波方式都有一定延時。
AverageFilter.h
#ifndef __AVERAGEFILTER__
#define __AVERAGEFILTER__
extern "C" { // 兼容C，按C語言編譯，Keil5中的包含文件已經加入了C++兼容，不用再加這一段
#pragma diag_remark 368 //消除 warning: #368-D: class "<unnamed>" defines no constructor to initialize the following:
#include "stm32f10x.h"
#pragma diag_default 368 // 恢復368號警告
}
#define AF_MAXWINDOW 150 // 最大窗寬150
class AverageFilter
{
// Construction
public:
AverageFilter( s32 ini, u16 nNum );
// Properties
public:
u16 m_number; // 指定平均的個數，最多150
u16 m_seek; // 遊標
s32 m_summation; // 指定數組的總和
s32 m_input[AF_MAXWINDOW]; // 數據緩存
private:
// Methods
public:
s32 filter( s32 vi ); // 濾波算法
// Overwrite
public:
};
#endif
AverageFilter.cpp
/**
******************************************************************************
* @file AverageFilter.cpp
* @author Mr. Hu
* @version V1.0.0 STM32F103VET6
* @date 06/06/2019
* @brief 均值濾波
******************************************************************************
* @remarks
* 採用移位平均法，大大提高效率，不受數據數量的影響
*/
/* Includes ------------------------------------------------------------------*/
extern "C" { // 兼容C，按C語言編譯，Keil5中的包含文件已經加入了C++兼容，不用再加這一段
#pragma diag_remark 368 //消除 warning: #368-D: class "<unnamed>" defines no constructor to initialize the following:
#pragma diag_default 368 // 恢復368號警告
}
#include "AverageFilter.h"
/**
* @date 06/06/2019
* @brief 均值濾波
* @param ini 初始值，避免前幾個輸出數偏差太大
* @param nNum 濾波數量，最大150，越大效果越好，但延時較多
* @retval None
*/
AverageFilter::AverageFilter( s32 ini, u16 nNum )
: m_number(nNum)
, m_seek(0)
, m_summation(0)
{
if( m_number > AF_MAXWINDOW ) // 控制在數組範圍內
m_number = AF_MAXWINDOW;
// 初始化數組
for( int i = 0; i < AF_MAXWINDOW; i++ )
{
m_input[i] = ini;
}
// 初始化總和
m_summation = ini * m_number;
}
/**
* @date 06/06/2019
* @brief 濾波算法，採用移位算法，減去第一個，加上最後一個。
* @param vi 輸入數據
* @retval 濾波後輸出數據
*/
s32 AverageFilter::filter( s32 vi )
{
m_summation += ( vi - m_input[m_seek] ); // 總和中減去最早的數，加上新數
// 用循環方法記錄輸入數據
assert_param(m_number <= AF_MAXWINDOW);
m_input[m_seek] = vi;
if (++m_seek >= m_number)
m_seek = 0;
// 返回平均值
return m_summation / m_number;
}
MedianFilter.h
#ifndef __MEDIANFILTER__
#define __MEDIANFILTER__
extern "C" { // 兼容C，按C語言編譯，Keil5中的包含文件已經加入了C++兼容，不用再加這一段
#pragma diag_remark 368 //消除 warning: #368-D: class "<unnamed>" defines no constructor to initialize the following:
#include "stm32f10x.h"
#pragma diag_default 368 // 恢復368號警告
}
#define DF_MAXWINDOW 21 // 最大窗寬，奇數，太大了反而不好
class MedianFilter
{
// Construction
public:
MedianFilter( s32 ini, u16 nNum );
// Properties
public:
u16 m_dfMedian; // 半窗寬，最大10
u16 m_seek; // 輸入數據指針
s32 m_input[DF_MAXWINDOW]; // 輸入數據，循環使用，不用移位，提高效率
s32 m_sort[DF_MAXWINDOW]; // 排序數據，最近輸入的數據排序，取中間值輸出
private:
// Methods
public:
s32 filter( s32 vi ); // 濾波算法
// Overwrite
public:
};
#endif
MedianFilter.cpp
/**
******************************************************************************
* @file MedianFilter.cpp
* @author Mr. Hu
* @version V1.0.0 STM32F103VET6
* @date 06/05/2019
* @brief 中值濾波
******************************************************************************
* @remarks
* 中值濾波的原理是，每次取最近幾個數的中間值作爲輸出數據，每個波形的最高和最低
* 幾個數被濾掉，優點是基本保留原有數據，相當於去掉幾個最高數，去掉幾個最低數，能有
* 效抑制大幅值低頻尖峯干擾，俗稱椒鹽噪聲。
*/
/* Includes ------------------------------------------------------------------*/
extern "C" { // 兼容C，按C語言編譯，Keil5中的包含文件已經加入了C++兼容，不用再加這一段
#pragma diag_remark 368 //消除 warning: #368-D: class "<unnamed>" defines no constructor to initialize the following:
#pragma diag_default 368 // 恢復368號警告
}
#include "MedianFilter.h"
/**
* @date 06/05/2019
* @brief 中值濾波
* @param ini 初始值，前幾個輸出數都是這個值
* @param nNum 濾波數，最大10，越大效果越好，但延時較多
* @retval None
*/
MedianFilter::MedianFilter( s32 ini, u16 nNum )
: m_dfMedian(nNum)
, m_seek(0)
{
if( m_dfMedian > (DF_MAXWINDOW - 1) / 2 ) // 中值限制在數組範圍內
m_dfMedian = (DF_MAXWINDOW - 1) / 2;
// 初始化兩個數組
for( int i = 0; i < DF_MAXWINDOW; i++ )
{
m_input[i] = ini;
m_sort[i] = ini;
}
}
/**
* @date 06/05/2019
* @brief 濾波算法
* @param vi 輸入數據
* @retval 濾波後輸出數據
*/
s32 MedianFilter::filter( s32 vi )
{
u8 w1 = m_dfMedian * 2; // 窗寬-1
assert_param(w1 < DF_MAXWINDOW);
// 計算將要移除的值在排序數組中的位置
u8 j = 0;
for (; j <= w1 && m_input[m_seek] != m_sort[j]; j++);
// 移除最早的數據並把新數據插入到適當的位置
// 如果新數據在較小半段，數據後移，否則數據前移，實現排序
// 只處理大於和小於情況，等於時不動
if (vi < m_input[m_seek])
{ // 向前移
while (j > 0 && vi < m_sort[j-1])
{
j--;
m_sort[j + 1] = m_sort[j];
}
}
else if (vi > m_input[m_seek])
{ // 向後移
while (j < w1 && vi > m_sort[j+1])
{
j++;
m_sort[j - 1] = m_sort[j];
}
}
// 加入新值
assert_param(j >= 0 && j < w);
m_sort[j] = vi;
// 用循環方法記錄輸入數據，高效
m_input[m_seek] = vi;
if (++m_seek > w1)
m_seek = 0;
// 返回中間值
return m_sort[m_dfMedian];
}
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