AD採集演算法
收集的關於基礎濾波演算法：
理論上講微控制器從A/D晶片上採集的訊號就是需要的量化訊號，但是由於存在電路的相互干擾、電源噪聲干擾和電磁干擾，在A/D晶片的模擬輸入訊號上會疊加週期或者非週期的干擾訊號，並會被附加到量化值中，給訊號帶來一定的惡化。考慮到資料採集的實時性和安全性，有時需要對採集的資料進行軟處理，一儘量減小干擾訊號的影響，這一過程稱為資料採集濾波。
以下介紹十種資料採集濾波的方法和程式設計例項。這10種方法針對不同的噪聲和取樣訊號具有不同的效能，為不同場合的應用提供了較廣的選擇空間。選擇這些方法時，必須瞭解電路種存在的主要噪聲型別，主要包括一下方面：
* 噪聲是突發隨機噪聲還是週期性噪聲
* 噪聲頻率的高低
* 取樣訊號的型別是塊變訊號還是慢變訊號
* 另外還要考慮系統可供使用的資源等
通過對噪聲和取樣效能分析，選用最合適的方法以及確定合理的引數，才能達到良好的效果。
目前用於資料採集濾波的主要方法有以下10種，這10種方法都是在時域上進行處理的，相對於從頻域角度設計的IIR或者FIR濾波器，其實現簡單，運算量小，而效能可以滿足絕大部分的場合的應用要求
1、限幅濾波法（又稱程式判斷濾波法）
A、方法：
根據經驗判斷，確定兩次取樣允許的最大偏差值（設為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
2、中位值濾波法
A、方法：
連續取樣N次（N取奇數）
把N次取樣值按大小排列
取中間值為本次有效值
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引數有良好的濾波效果
C、缺點：
對流量、速度等快速變化的引數不宜
3、算術平均濾波法
A、方法：
連續取N個取樣值進行算術平均運算
N值較大時：訊號平滑度較高，但靈敏度較低
N值較小時：訊號平滑度較低，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訊號進行濾波
這樣訊號的特點是有一個平均值，訊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資料計算速度較快的實時控制不適用
比較浪費RAM
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個取樣值看成一個佇列
佇列的長度固定為N
每次取樣到一個新資料放入隊尾,並扔掉原來隊首的一次資料.(先進先出原則)
把佇列中的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；液麵，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取樣值偏差
不適用於脈衝干擾比較嚴重的場合
比較浪費RAM
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”
連續取樣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取樣值偏差
C、缺點：
測量速度較慢，和算術平均濾波法一樣
比較浪費RAM
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”
每次取樣到的新資料先進行限幅處理，
再送入佇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取樣值偏差
C、缺點：
比較浪費RAM
7、一階滯後濾波法
A、方法：
取a=0~1
本次濾波結果=（1-a）*本次取樣值+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取樣頻率的1/2的干擾訊號
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，即不同時刻的資料加以不同的權
通常是，越接近現時刻的資料，權取得越大。
給予新取樣值的權係數越大，則靈敏度越高，但訊號平滑度越低
B、優點：
適用於有較大純滯後時間常數的物件
和取樣週期較短的系統
C、缺點：
對於純滯後時間常數較小，取樣週期較長，變化緩慢的訊號
不能迅速反應系統當前所受干擾的嚴重程度，濾波效果差
9、消抖濾波法
A、方法：
設定一個濾波計數器
將每次取樣值與當前有效值比較：
如果取樣值＝當前有效值，則計數器清零
如果取樣值<>當前有效值，則計數器+1，並判斷計數器是否>=上限N(溢位)
如果計數器溢位,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引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：
對於快速變化的引數不宜
如果在計數器溢位的那一次取樣到的值恰好是干擾值,則會將干擾值當作有效值匯入系
統
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,避免將干擾值匯入系統
C、缺點：
對於快速變化的引數不宜
假定從8位AD中讀取資料（如果是更高位的AD可定義資料型別為int),子程式為get_ad();
1、限副濾波
#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
#define N 11
char filter()
{
char value_buf[N];
char count,i,j,temp;
for ( count=0;count
{
value_buf[count] = get_ad();
delay();
}
for (j=0;j
{
for (i=0;i
{
if ( value_buf[i]>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
#define N 12
char filter()
{
int sum = 0;
for ( count=0;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）
#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
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）
#define N 12
char filter()
{
char count,i,j;
char value_buf[N];
int sum=0;
for (count=0;count
{
value_buf[count] = get_ad();
delay();
}
for (j=0;j
{
for (i=0;i
{
if ( value_buf[i]>value_buf[i+1] )
{
temp = value_buf[i];
value_buf[i] = value_buf[i+1];
value_buf[i+1] = temp;
}
}
}
for(count=1;count
sum += value[count];
return (char)(sum/(N-2));
}
6、限幅平均濾波法
略 參考子程式1、3
7、一階滯後濾波法
#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
#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
{
value_buf[count] = get_ad();
delay();
}
for (count=0,count
sum += value_buf[count]*coe[count];
return (char)(sum/sum_coe);
}
9、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;
}