详细分析单片机数字滤波的算法

为采样次数；Ci为加权系数。加权系数Ci体现了各种采样值在平均值中所占的比例。一般来说采样次数越靠后，取的比例越大，这样可增加新采样在平均值中所占的比重。加权平均值滤波法可突出一部分信号抵制另一部分信号，以提高采样值变化的灵敏度。

　　样例程序代码如下：

　　char code jq［N］={1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12}; //code数组为加权系数表，存在程序存储区

　　char code sum_jq=1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;

　　char filter（）

　　{

　　char count;

　　char value_buff［N］;

　　int sum=0;

　　for（count=0;count《N;count++）

　　{

　　value_buff［count］=get_data（）;

　　delay（）;

　　}

　　for（count=0;count《N;count++）

　　sum+=value_buff［count］*jq［count］;

　　return （char）（sum/sum_jq）;

　　}

　　（5）滑动平均滤波算法

　　以上介绍和各种平均滤波算法有一个共同点，即每获取一个有效采样值必须连续进行若干次采样，当采速度慢时，系统的实时得不到保证。这里介绍的滑动平均滤波算法只采样一次，将一次采样值和过去的若干次采样值一起求平均，得到的有效采样值即可投入使用。如果取N个采样值求平均，存储区中必须开辟N个数据的暂存区。每新采集一个数据便存入暂存区中，同时去掉一个最老数据，保存这N个数据始终是最新更新的数据。采用环型队列结构可以方便地实现这种数据存放方式。

　　程序代码如下：

　　char value_buff［N］;

　　char i=0;

　　char filter（）

　　{

　　char count;

　　int sum=0;

　　value_buff［i++］=get_data（）;

　　if（i==N）

　　i=0;

　　for（count=0;count《N;count++）

　　sum=value_buff［count］;

　　return （char）（sum/N）;

　　}

　　今天就写到这，因为数字滤波的算法还有很多种方法，比如一阶滞后低通滤波器（惯性滤波法），限时滤波，容错冗余三中取二滤波法等等。不过由于个人能力和时间的原因，还没能把它们一一地列出。以后我会不断地找资料把它们完善。