采用數(shù)字濾波算法克服隨機(jī)干擾的誤差具有以下優(yōu)點(diǎn)：

1. 數(shù)字濾波無需其他的硬件成本，只用一個(gè)計(jì)算過程，可靠性高，不存在阻抗匹配問題。尤其是數(shù)字濾波可以對(duì)頻率很低的信號(hào)進(jìn)行濾波，這是模擬濾波器做不到的。

2. 數(shù)字濾波使用軟件算法實(shí)現(xiàn)，多輸入通道可共用一個(gè)濾波程序，降低系統(tǒng)開支。

3. 只要適當(dāng)改變?yōu)V波器的濾波程序或運(yùn)算，就能方便地改變其濾波特性，這對(duì)于濾除低頻干擾和隨機(jī)信號(hào)會(huì)有較大的效果。

4. 在單片機(jī)系統(tǒng)中常用的濾波算法有限幅濾波法、中值濾波法、算術(shù)平均濾波法、加權(quán)平均濾波法、滑動(dòng)平均濾波等。

   
   

限幅濾波算法

 1#define A //允許的最大差值
 2
 3char data; //上一次的數(shù)據(jù)
 4
 5char filter()
 6
 7{
 8
 9    char datanew; //新數(shù)據(jù)變量
10
11    datanew=get_data(); //獲得新數(shù)據(jù)變量
12
13    if((datanew-data)>A||(data-datanew>A))
14
15        return data;
16
17    else
18
19        return datanew;
20
21}

中值濾波算法

 1#define N 11 //定義獲得的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù) 2 3char filter()
 4
 5{
 6 7    char value_buff[N]; //定義存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的數(shù)組 8 9    char count,i,j,temp;
1011    for(count=0;count<N;count++)
1213    {
1415        value_buf[count]=get_data();
1617        delay(); //如果采集數(shù)據(jù)比較慢，那么就需要延時(shí)或中斷1819    }
2021    for(j=0;j<N;j++)
2223    {
2425        if(value_buff[i]>value_buff[i+1])
2627        {
2829            temp=value_buff[i];
3031            value_buff[i]=value_buff[i+1];
3233            value_buff[i+1]=temp;
3435        }
3637    }
3839return value_buff[(N-1)/2];
4041}

算術(shù)平均濾波算法

 1char filter()
 2
 3{
 4
 5    int sum=0;
 6
 7    for(count=0;count<N;count++)
 8
 9    {
10
11        sum+=get_data();
12
13        delay():
14
15    }
16
17    return (char)(sum/N);
18
19}

加權(quán)平均濾波算法

 1char codejq[N]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12}; //code數(shù)組為加權(quán)系數(shù)表，存在程序存儲(chǔ)區(qū)
 2
 3char codesum_jq=1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;
 4
 5char filter()
 6
 7{
 8
 9    char count;
10
11    char value_buff[N];
12
13    int sum=0;
14
15    for(count=0;count<N;count++)
16
17    {
18
19        value_buff[count]=get_data();
20
21        delay();
22
23    }
24
25    for(count=0;count<N;count++)
26
27        sum+=value_buff[count]*jq[count];
28
29    return (char)(sum/sum_jq);
30
31}

滑動(dòng)平均濾波算法

 1char value_buff[N];
 2
 3char i=0;
 4
 5char filter()
 6
 7{
 8
 9    char count;
10
11    int sum=0;
12
13    value_buff[i++]=get_data();
14
15    if(i==N)
16
17        i=0;
18
19    for(count=0;count<N;count++)
20
21        sum=value_buff[count];
22
23    return (char)(sum/N);
24
25}

低通濾波

1Yn=a* Xn+(1-a) *Yn-1
2
3式中 Xn——本次采樣值
4
5Yn-1——上次的濾波輸出值;
6
7a——濾波系數(shù)，其值通常遠(yuǎn)小于1;
8
9Yn——本次濾波的輸出值。

1fL=a/2Pit pi為圓周率3.14…
2
3式中 a——濾波系數(shù);
4
5t——采樣間隔時(shí)間;
6
7例如：當(dāng)t=0.5s(即每秒2次)，a=1/32時(shí);
8
9fL=(1/32)/(2*3.14*0.5)=0.01Hz