Arduino滤波算法及应用探究
限幅滤波法（程序判断滤波法）
限幅滤波法是一种经典的滤波算法，通过设定最大偏差值，判断新值与上次值之差来确定采样的有效性。该方法能有效消除因偶然因素引起的脉冲干扰，但无法抑制周期性干扰，且平滑度较差。在Arduino中实现这一算法时，需要设置全局变量和相应的处理逻辑。
```cpp
define FILTER_A 1
int Filter() {
int NewValue;
NewValue Get_AD();
if ((NewValue - Value > FILTER_A) || (Value - NewValue > FILTER_A))
return Value;
else
return NewValue;
}
```
中位值滤波法
中位值滤波法是一种基于中间值的滤波算法，通过连续采样N次，取排序后的中间值作为本次有效值。这种方法能有效克服因偶然因素引起的波动干扰，对温度、液位等变化缓慢的参数有良好的滤波效果。在Arduino中实现中位值滤波法时，需要考虑数组存储采样值和排序逻辑。
```cpp
define FILTER_N 101
int Filter() {
int filter_buf[FILTER_N];
int i, j;
int filter_temp;
for (i 0; i < FILTER_N; i ) {
filter_buf[i] Get_AD();
delay(1);
}
// 冒泡排序
for (j 0; j < FILTER_N - 1; j ) {
for (i 0; i < FILTER_N - 1 - j; i ) {
if (filter_buf[i] > filter_buf[i 1]) {
filter_temp filter_buf[i];
filter_buf[i] filter_buf[i 1];
filter_buf[i 1] filter_temp;
}
}
}
return filter_buf[(FILTER_N - 1) / 2];
}
```
算术平均滤波法
算术平均滤波法是一种简单直观的滤波算法，通过对N个采样值进行算术平均运算来达到平滑信号的目的。在选择N值时，需要根据信号的特性进行调整，以平衡平滑度和灵敏度。该算法适用于一般具有随机干扰的信号滤波，在Arduino中实现需要考虑求和和平均逻辑。
```cpp
define FILTER_N 12
int Filter() {
int i;
int filter_sum 0;
for (i 0; i < FILTER_N; i ) {
filter_sum Get_AD();
delay(1);
}
return (int)(filter_sum / FILTER_N);
}
```
递推平均滤波法（滑动平均滤波法）
递推平均滤波法又称为滑动平均滤波法，将连续取得的N个采样值组成一个队列，并对队列中的数据进行算术平均运算。通过设置不同的N值和权重系数，可以实现对高频振荡系统的平滑处理。在Arduino中实现该算法需要考虑队列的处理和加权逻辑。
```cpp
define FILTER_N 12
int Filter() {
int i;
int filter_sum 0;
int filter_buf[FILTER_N];
for (i 0; i < FILTER_N; i ) {
filter_buf[i] Get_AD();
delay(1);
}
// 计算加权和
for (i 0; i < FILTER_N; i ) {
filter_sum filter_buf[i] * coe[i];
}
filter_sum / sum_coe;
return filter_sum;
}
```
以上是几种常用的Arduino滤波算法及其实现方式，每种算法都有各自的优缺点和适用场景，程序员可以根据具体需求选择合适的算法来实现滤波功能。
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