數(shù)據(jù)采集，又稱數(shù)據(jù)獲取，是利用一種裝置，從系統(tǒng)外部采集數(shù)據(jù)并輸入到系統(tǒng)內(nèi)部的一個接口。數(shù)據(jù)采集技術廣泛引用在各個領域。比如攝像頭，麥克風，都是數(shù)據(jù)采集工具。被采集數(shù)據(jù)是已被轉(zhuǎn)換為電訊號的各種物理量，如溫度、水位、風速、壓力等，可以是模擬量，也可以是數(shù)字量。在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)快速發(fā)展的今天，數(shù)據(jù)采集已經(jīng)被廣泛應用于互聯(lián)網(wǎng)及分布式領域，數(shù)據(jù)采集領域已經(jīng)發(fā)生了重要的變化。

而在數(shù)據(jù)采集中存在著各種噪聲。濾除噪聲的方法有很多種，既有數(shù)字濾波器，也有模擬濾波器。這里我們采用了基于單片機和C語言來設計并開發(fā)數(shù)字濾波系統(tǒng)。

我們針對于單片機數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中經(jīng)常出現(xiàn)的隨機干擾，通過手動輸入來模擬數(shù)據(jù)采集過程，驗證了幾種使用較為普遍的克服隨機干擾的單片機數(shù)字濾波算法，并給出了相應的C程序，尤其對中位值濾波和中位值平均濾波算法程序進行了改進。同時也對這幾種濾波算法進行了比較，并指出了每一種算法的具體適用范圍和注意事項。另外我們使用了 proteus進行仿真驗證這幾種濾波方法。另外我們還使用了AD和DA來采集及輸出數(shù)據(jù)。

1 數(shù)字濾波設計原理

? ? ? ? 這里有很多種數(shù)字濾波方法，我們見選用其中幾種來進行設計，如中值濾波、算術平均濾波、加權平均濾波等等。所以下面我將詳細介紹它們。

1.1 中值濾波

中位值濾波是先對某一參數(shù)連續(xù)采樣N次（一般N取奇數(shù)），然后把N次采樣值按從小到大排列，取中間值為本次采樣值。

該濾波方法實際上是一種排序方法，我在此采用的是冒泡法排序。由于在冒泡法排序中，每出現(xiàn)一次前者數(shù)據(jù)大于后者數(shù)據(jù)，就要進行二者數(shù)據(jù)的交換。

該算法的樣例子程序如下：

#define N 11 //N值可根據(jù)實際情況調(diào)整 char filter（） { char value_buf［］; char count，i，j，k，temp; for（count=0;count

中位值濾波能有效地克服偶然因素引起的波動或采樣器不穩(wěn)定引起的誤碼等脈沖干擾。對溫度、液位等緩慢變化的被測參數(shù)采用此算法能收到良好的濾波效果，但對于流量、壓力等快速變化的數(shù)據(jù)，不宜采用中位值濾波。

1.2 算術平均濾波

算術平均濾波法適用于對一般的具有隨機干擾的信號進行濾波。這種信號的特點是信號本身在某一數(shù)值范圍附近上下波動，如測量流量、液位時經(jīng)常遇到這種情況。算術平均濾波法是要按輸入的N 個采樣數(shù)據(jù)，尋找這樣一個Y，使得Y 與各個采樣值之間的偏差的平方和最小。

具體實現(xiàn)此算法的子程序如下：

#define N 12 char filter（） { int count; int sum=0; for（count=0;count 算術平均濾波適用于對一般具有隨機干擾的信號進行濾波。這種信號的特點是有一個平均值，信號在某一數(shù)值范圍附近做上下波動，在這種情況下僅取一個采樣值做依據(jù)顯然是不準確的。算術平均濾波對信號的平滑程序完全取決于N，當N較大時，平滑度高，但靈敏度低；當N較小時，平滑度低，但靈敏度高，應視具體情況選取N，以便既少占用計算時間，又達到最好的效果。

1.3 加權平均濾波

在算術平均濾波和移動平均濾波中，N次采樣值在輸出結(jié)果中的權重是均等的，取1/N。用這樣的濾波算法，對于時變信號會引入滯后，N值越大，滯后越嚴重。為了增加新采樣數(shù)據(jù)在移動平均中的權重，以提高系統(tǒng)對當前采樣值中所受干擾的靈敏度，可采用加權平均濾波，它是移動平均濾波算法的改進。

加權平均濾波是對連續(xù)N次采樣值分別乘上不同的加權系統(tǒng)之后再求累加和，加權系統(tǒng)一般先小后大，以突出后面若干采樣的效果，加強系統(tǒng)對參數(shù)變化趨勢的辨識。各個加權系統(tǒng)均為小于1的小數(shù)，且滿足總和等于1的約束條件。這樣，加權運算之后的累加和即為有效采樣值。

為方便計算，可取各加權系數(shù)均為整數(shù)，且總和為256，加權運算后的累加和除以256，即舍去低字節(jié)后便是有效采樣值。具體的樣例子程序如下：

//code數(shù)組為加權系統(tǒng)表，存在ROM區(qū)。 #define N 12 char code jq［N］={1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12}; char code sum_jp=1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12; char filter_5（） { char count; char value_buf［N］; int sum=0; for（count=0;count 它相當于是“中位值濾波法”和“算術平均濾波法”的結(jié)合。它連續(xù)采樣N個數(shù)據(jù)，然后去掉一個最大值和一個最小值，最后計算N-2個數(shù)據(jù)的算術平均值。一般N值的選?。?-14。

具體算法程序如下：

#define N 12 char filter（） { char count，i，j; char value_buf［N］; int sum=0; for （count=0;countvalue_buf［i+1］ ） { temp = value_buf［i］; value_buf［i］ = value_buf［i+1］; value_buf［i+1］ = temp; } } } for（count=1;count這種濾波方法兼容了移動平均濾波算法和中位值濾波算法的優(yōu)點，所以無論對緩慢變化的信號，還是對快速變化的信號，都能取得較好的濾波效果。

1.5 限幅濾波

限幅濾波的基本原理是把兩次相鄰時刻（n和n-1）的采樣值Yn和Yn-1相減，求出其差值，以絕對值表示，然后將這個差值與兩次采樣允許的最大偏差值ΔY比較，如果兩次采樣值的差值超過了允許的最大偏差值ΔY，則認為發(fā)生了隨機干擾，并認為最后一次采樣值Yn非法，應予剔除。剔除Yn后，可用Yn-1代替Yn；若未超過允許的最大偏差值范圍，則認為本次采樣值有效。可用如下公式表示：

|Yn-Yn-1|≤ΔY；則Yn有效

|Yn-Yn-1|＞ΔY；則Yn-1有效

此算法的樣例子程序如下：

#define A 10 //A值可根據(jù)實際情況調(diào)整 char data; //上一次的數(shù)據(jù) char filter_1（） { char datanew; //新數(shù)據(jù)變量 datanew=get_data（）; //獲得新數(shù)據(jù) //濾波算法 if （（datanew-data》A）||（data-datanew》A） return data; return datanew; }

該算法主要用于處理變化比較緩慢的數(shù)據(jù)，如溫度、物體的位置等。使用時關鍵在于最大偏差值的Δy的選擇，通?？筛鶕?jù)經(jīng)驗獲得，也可按照輸出參數(shù)可能的最大變化速度Vmax及采樣周期T來決定ΔY的值，即ΔY=VmaxT。