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2024年4月27日发(作者：account什么意思)

arduino滤波算法

在 Arduino 上，常用的滤波算法可以有以下几种：1. 移动平均滤波（Moving

Average Filter）：取一定数量的连续样本数据的平均值作为滤波结果。这种滤波

算法简单易实现，但对于快速变化的信号可能滤波效果较差。cpp#define

NUM_SAMPLES 10 样本数量int sensorPin = A0; 传感器引脚int

samples[NUM_SAMPLES]; 存放样本数据的数组int currentSample = 0;

当前样本的索引void setup() { (9600); for (int i = 0; i <

NUM_SAMPLES; i++) { samples[i] = 0; }}void loop() { 读取传感器数

值并保存到样本数组中 samples[currentSample] =

analogRead(sensorPin); currentSample++; if (currentSample >=

NUM_SAMPLES) { currentSample = 0; 如果样本数组已满，则重置索

引 } 计算样本数据的平均值 int sum = 0; for (int i = 0; i <

NUM_SAMPLES; i++) { sum += samples[i]; } int average = sum /

NUM_SAMPLES; n(average); 输出滤波结果

delay(100); 延时一段时间}2. 中值滤波（Median Filter）：将一定数量的连

续样本数据排序，取中间值作为滤波结果。这种滤波算法对于突发噪声有很好的

抑制效果，但对于信号快速变化的情况可能会引入较大的延迟。cpp#define

NUM_SAMPLES 10 样本数量int sensorPin = A0; 传感器引脚int

samples[NUM_SAMPLES]; 存放样本数据的数组int currentSample = 0;

当前样本的索引void setup() { (9600); for (int i = 0; i <

NUM_SAMPLES; i++) { samples[i] = 0; }}void loop() { 读取传感器数

值并保存到样本数组中 samples[currentSample] =

analogRead(sensorPin); currentSample++; if (currentSample >=

NUM_SAMPLES) { currentSample = 0; 如果样本数组已满，则重置索

引 } 对样本数据进行排序 for (int i = 0; i < NUM_SAMPLES - 1; i++)

{ for (int j = 0; j < NUM_SAMPLES - 1 - i; j++) { if (samples[j] >

samples[j + 1]) { int temp = samples[j]; samples[j] =

samples[j + 1]; samples[j + 1] = temp; } } } 取中间

值作为滤波结果 int median = samples[NUM_SAMPLES / 2];

n(median); 输出滤波结果 delay(100); 延时一段时间}3.

低通滤波（Low Pass Filter）：通过对当前样本数据与上一次滤波结果进行加权

平均，可以使得滤波结果在一定程度上跟随信号的变化，但对于快速变化的信号

可能滤波效果较差。cpp#define ALPHA 0.2 平滑因子，取值范围：[0, 1]，

值越大滤波效果越强，但响应越迟钝int sensorPin = A0; 传感器引脚float

smoothedValue = 0; 平滑后的数值void setup()

{ (9600);}void loop() { int sensorValue =

analogRead(sensorPin); 读取传感器数值 对当前数值与上一次滤波结

果进行加权平均 smoothedValue = ALPHA * sensorValue + (1 - ALPHA) *

smoothedValue; n(smoothedValue); 输出滤波结果

delay(100); 延时一段时间}这些是三种常见的滤波算法，根据具体需求可以选

择合适的算法进行滤波处理。


本文标签： 滤波 样本 结果

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