## 1. ADC信号处理中的十大经典滤波算法

### 1.1 滤波算法概述
在嵌入式系统开发中，ADC采样常受到环境噪声、电源干扰等因素影响。本文系统介绍十种经过工程验证的数字滤波算法，包含完整C语言实现和参数配置方法。

## 2. 基础滤波算法

### 2.1 限幅滤波法
**实现原理**：
```c
#define A 10
char Value;

char filter() {
    char new_Value = get_ad();
    if(abs(new_Value - Value) > A) 
        return Value;
    return new_Value;
}

工程特性 ：

• 适用场景：脉冲型干扰抑制
• 参数调整：A值决定允许的最大跳变幅度
• 硬件资源消耗：2字节RAM

2.2 中位值滤波法

排序算法优化 ：

#define N 11
char filter() {
    char value_buf[N];
    for(char count=0; count<N; count++) {
        value_buf[count] = get_ad();
        delay();
    }
    // 冒泡排序优化
    for(char j=0; j<N-1; j++) {
        for(char i=0; i<N-j; i++) {
            if(value_buf[i] > value_buf[i+1]) {
                char temp = value_buf[i];
                value_buf[i] = value_buf[i+1];
                value_buf[i+1] = temp;
            }
        }
    }
    return value_buf[(N-1)/2];
}

性能对比 ：

采样点数N	抗干扰能力	响应延迟
5	中	低
11	高	中
21	极高	高

3. 平均类滤波算法

3.1 算术平均滤波

动态调整策略 ：

#define N 12
char filter() {
    int sum = 0;
    for(char count=0; count<N; count++) {
        sum += get_ad();
    }
    return (char)(sum/N);
}

3.2 递推平均滤波

环形缓冲区实现 ：

#define N 10
u16 value_buf[N];
u16 sum = 0;
u16 curNum = 0;

u16 moveAverageFilter() {
    if(curNum < N) {
        value_buf[curNum] = getValue();
        sum += value_buf[curNum];
        curNum++;
        return sum/curNum;
    }
    else {
        sum -= sum/N;
        sum += getValue();
        return sum/N;
    }
}

4. 复合滤波算法

4.1 中位值平均滤波

异常值剔除机制 ：

#define N 12
char filter() {
    char Value_buf[N];
    for(char count=0; count<N; count++) {
        Value_buf[count] = get_ad();
    }
    // 排序过程省略...
    int sum = 0;
    for(char count=1; count<N-1; count++) {
        sum += Value_buf[count];
    }
    return (char)(sum/(N-2));
}

4.2 限幅平均滤波

两级滤波架构 ：

#define A 10
#define N 12
char value_buf[N];
char i = 0;

char filter() {
    char new_value = get_ad();
    if(abs(new_value - value) < A)
        value_buf[i++] = new_value;
    if(i==N) i=0;
    
    int sum = 0;
    for(char count=0; count<N; count++) {
        sum += value_buf[count];
    }
    return (char)(sum/N);
}

5. 高级滤波技术

5.1 一阶滞后滤波

惯性环节模拟 ：

#define a 30
char value;

char filter() {
    char new_value = get_ad();
    return ((100-a)*value + a*new_value)/100;
}

5.2 加权递推平均滤波

时变权重配置 ：

#define N 12
char code coe[N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};
char code sum_coe = 78;

char filter() {
    char value_buf[N];
    for(char count=0; count<N; count++) {
        value_buf[count] = get_ad();
    }
    
    int sum = 0;
    for(char count=0; count<N; count++) {
        sum += value_buf[count] * coe[count];
    }
    return (char)(sum/sum_coe);
}

6. 状态监测类滤波

6.1 消抖滤波法

阈值触发机制 ：

#define N 12
char filter() {
    char count = 0;
    char new_value = get_ad();
    while(value != new_value) {
        count++;
        if(count >= N) return new_value;
        new_value = get_ad();
    }
    return value;
}

6.2 限幅消抖滤波

复合判决逻辑 ：

#define A 10
#define N 12
char value;

char filter() {
    char new_value, count = 0;
    new_value = get_ad();
    while(value != new_value) {
        if(abs(value - new_value) < A) {
            count++;
            if(count >= N) return new_value;
            new_value = get_ad();
        }
        return value;
    }
}

7. 工程选型指南

算法类型	适用信号特征	RAM消耗	CPU负载
限幅滤波	突发脉冲	低	低
中位值平均	缓慢变化+脉冲	中	中
一阶滞后	周期性波动	低	低
加权递推平均	时变特性信号	高	高

实际应用中建议采用两级滤波架构：初级采用限幅滤波消除异常值，次级根据信号特性选择合适算法。