CN106980491A - 一种a/d采样的改进的均值滤波算法 - Google Patents

一种a/d采样的改进的均值滤波算法 Download PDF

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Abstract

一种A/D采样的改进的均值滤波算法,利用MCU采集数据，并将采集到的数据进行A/D转换，将其存入数组AD[N]中，N的取值大于等于100。当数组中存储的采样值已满，对N个数按照从小到大的顺序进行冒泡排序，然后去掉排序后的数组中前面、后面各N/5个数据，用剩余的3×N/5求和，并取其平均值，得到最终的采样值。这种算法能够有效的去掉干扰信号，特别是与采样值相差很大的值，使得最终的采样值非常接近真值。因此该软件滤波方法具有易实现、响应快、抗干扰性高等特性,且能有效地抑制噪声。

Description

一种A/D采样的改进的均值滤波算法
技术领域
本发明属于软件滤波算法技术领域，具体涉及一种A/D采样的改进的均值滤波算法。
背景技术
在工程实践和实验中，经常要对经过A/D转换后的数据进行采集，但由于存在外界干扰和电路设计不合理等因素，将会导致数据不停的跳变，非常不稳定。为了改善这种情况，有效的去除干扰，常会采用各种滤波算法。其中均值滤波算法是常用的一种，循环采集采样值N次，然后取其平均值，得到最终的值。这种滤波算法虽然简单，但是，由于干扰的存在，会使得这N个值中有部分值跳变比较大，偏离中心值较远，因此取平均值后，得到的均值距离真值偏差较大，并不能有效的去除干扰信号。
发明内容
为了克服上述技术的不足，本发明的目的是提供一种A/D采样的改进的均值滤波算法，能够有效的去除干扰。当我们对一个A/D通道的值进行采样时，对其进行N次采样，N的取值大于等于100.如果条件允许，N的取值越大越好。并将其保存在一个数组AD中。因为有干扰的存在，其采样值必然不同，而且有较大的偏差，我们对着N个值进行冒泡排序，按照从小到大的顺序进行，去掉前后各N/5个数据，因为有干扰的存在，接近最大值或者最小值的数据，必然是受干扰比较大的数据。将这部分数据去掉，必然是有效的滤除了干扰。然后用剩余的3×N/5个数据求累加和，并求均值，得到的最终值必然是最接近真值的A/D采样值。这部分数值是用受干扰比较小的，最接近真实值的数值。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种A/D采样的改进的均值滤波算法,将采集到的采样值存入数组AD中并进行计算,包括以下步骤:
步骤S1：MCU的A/D通道采集外部输入数据，并将其存入数组AD中，转入步骤S2；
步骤S2：判断数组AD中的数据是否已满，若没满，则转入步骤S1，若已满，则转入步骤S3；
步骤S3：对数组AD中的N个数据按从小到大的顺序进行冒泡排序；
步骤S4：去掉排序后的数组中的数据，前后各N/5个；
步骤S5：用数组中剩余的3×N/5个数据求累加和，并取均值，得到最终的采样值。
所述的步骤S1中采集A/D通道数据，可以是单通道，也可以是多通道，A/D采集通道是MCU的A/D输入引脚，MCU采用的是STM32F103RBT6。
所述的步骤S2中AD数组的长度为N,N的取值要大于等于100.
所述的步骤S3中对数组AD中的N个数据进行冒泡排序，按照从小到大的顺序进行。
所述的步骤S4中去掉的前后各N/5个数据，是受到干扰、与真实值相差比较大的值。
所述的步骤S5中剩余的3×N/5个数据是比较接近真实值，受干扰比较小的数据，用它们求累加和，并取均值，得到的最终值比较接近真实值。
本发明的有益效果是：
1）这种滤波算法实现简单、有效可行。
2）这种滤波算法相比于普通的滤波算法，去除了更多的干扰，抗干扰能力更强，性能更好。
附图说明
图1为本发明一种A/D采样的改进的均值滤波算法的步骤流程图。
图2为本发明一种A/D采样的改进的均值滤波算法的软件流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明进一步叙述。
如图1、2所示，一种A/D采样的改进的均值滤波算法,将采集到的采样值存入数组AD中并进行计算,包括以下步骤:
步骤S1：MCU的A/D通道采集外部输入数据，并将其存入数组AD中，转入步骤S2;
步骤S2：判断数组AD中的数据是否已满，若没满，则转入步骤S1，若已满，则转入步骤S3;
步骤S3：对数组AD中的N个数据按从小到大的顺序进行冒泡排序;
步骤S4：去掉排序后的数组中的数据，前后各N/5个;
步骤S5：用数组中剩余的3×N/5个数据求累加和，并取均值，得到最终的采样值。
所述的步骤S1中采集A/D通道数据，可以是单通道，也可以是多通道，A/D采集通道是MCU的A/D输入引脚，MCU采用的是STM32F103RBT6。本图中主要论述的是单通道，但同样适用于多通道。
所述的步骤S2中AD数组的长度为N,N的取值要大于等于100.
所述的步骤S3中对数组AD中的N个数据进行冒泡排序，按照从小到大的顺序进行。
所述的步骤S4中去掉的前后各N/5个数据，是受到干扰、与真实值相差比较大的值。
所述的步骤S5中剩余的3×N/5个数据是比较接近真实值，受干扰比较小的数据，用它们求累加和，并取均值，得到的最终值比较接近真实值。
实施例
采样的软件滤波方法中,首先利用函数Adc1_Init()对STM32F103RBT6的A/D采集通道1进行初始化。然后调用Get_Adc1（）函数，将采集值Adc1_Value存入数组AD[M]中，M的初始值是0。然后判断M是否小于N，N的初始值是100，若是，则继续调用Get_Adc1（）采集数据存储在数组AD[M]中。若不是，则说明100个数据已经采集满，调用冒泡排序函数Bubble_Sort(AD[N])，对AD[N]数组中100个数据进行排序，顺序是从小到大。然后调用Delete(AD[N/5])函数，删除掉数组中前后各20个数据。最后对剩余的60个数据求累加和，并将其保存在SUM中，用SUM/60得到平均值，将其存放在AVG中，就得到了最终的采集数据真值。
综上所述, 本发明的改进的均值滤波算法,实现简单、有效可行。这种滤波算法相比于普通的滤波算法，去除了更多的干扰，抗干扰能力更强，性能更好。

Claims (6)

1.一种A/D采样的改进的均值滤波算法,将采集到的采样值存入数组AD中并进行计算,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1：MCU的A/D通道采集外部输入数据，并将其存入数组
AD中，转入步骤S2；
步骤S2：判断数组AD中的数据是否已满，若没满，则转入步骤
S1，若已满，则转入步骤S3；
步骤S3：对数组AD中的N个数据按从小到大的顺序进行冒泡排
序；
步骤S4：去掉排序后的数组中的数据，前后各N/5个；
步骤S5：用数组中剩余的3×N/5个数据求累加和，并取均值，得到最终的采样值。
2.根据权利要求1所述的一种A/D采样的改进的均值滤波算法,其特征在于，所述的步骤S1中采集A/D通道数据，可以是单通道，也可以是多通道，A/D采集通道是MCU的A/D输入引脚，MCU采用的是STM32F103RBT6。
3.根据权利要求1所述的一种A/D采样的改进的均值滤波算法,其特征在于，所述的步骤S2中AD数组的长度为N,N的取值要大于等于100。
4.根据权利要求1所述的一种A/D采样的改进的均值滤波算法,其特征在于，所述的步骤S3中对数组AD中的N个数据进行冒泡排序，按照从小到大的顺序进行。
5.根据权利要求1所述的一种A/D采样的改进的均值滤波算法,其特征在于，所述的步骤S4中去掉的前后各N/5个数据，是受到干扰、与真实值相差比较大的值。
6.根据权利要求1所述的一种A/D采样的改进的均值滤波算法,其特征在于，所述的步骤S5中剩余的3×N/5个数据是比较接近真实值，受干扰比较小的数据，用它们求累加和，并取均值，得到的最终值比较接近真实值。
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